CN113919661A - 一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法 - Google Patents

一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法 Download PDF

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CN113919661A CN202111108867.5A CN202111108867A CN113919661A CN 113919661 A CN113919661 A CN 113919661A CN 202111108867 A CN202111108867 A CN 202111108867A CN 113919661 A CN113919661 A CN 113919661A
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Abstract

本发明涉及一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，包括以下步骤：S1、基于多微网碳生态评价指标体系，构建多微网碳生态评估模型；S2、基于多微网碳生态评估模型，基于SOS的多微网构架，构建多微网碳生态能量管理模型；S3、设定考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数，采用柱约束生成算法与Benders算法对多微网碳生态能量管理模型进行求解，得到多微网能量分配结果；S4、根据多微网能量分配结果，相应协调控制多微网系统的运行。与现有技术相比，本发明能够实现多微网碳生态平衡和经济运行的最优控制。

Description

一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法
技术领域
本发明涉及多微网能量调度管理技术领域，尤其是涉及一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法。
背景技术
随着碳中和碳达峰目标的提出，充分协调碳排放的削减和微电网的运行效益，使二者达到平衡，已经成为目前微电网领域一个备受关注的问题。多能耦合的微电网也称之为综合能源系统，它将电网、热网、气网联系起来，通过多种能源的耦合，能够实现多能转化、优势互补，在提高多种能源整体利用效率的同时也促进了可再生能源的消纳。
针对微电网碳排放的削减，现阶段主要依靠一些基于储碳设备的碳捕集装置，从而促进整个系统的低碳经济运行。然而由于天气等原因，新能源发电的出力存在很大的随机性和不确定性，同时随着电动汽车等新型负荷的出现，用户端的电负荷和热负荷的不确定性也大大增加，因此想要构建能够协调综合能源系统碳生态和系统效益的能量管理体系，仍然存在着巨大的挑战。此外，当前的降低碳排放的方法比较单一且对于减排程度没有统一的标准，所建立的调度系统没有考虑到在碳中和背景下，会存在部分微电网为了追逐自身利益而虚报减排数据，进而影响多微网整体减排目标和利益。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，以实现多微网碳生态平衡和经济运行的最优控制。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，包括以下步骤：
S1、基于多微网碳生态评价指标体系，构建多微网碳生态评估模型；
S2、基于多微网碳生态评估模型，基于SOS的多微网构架，构建多微网碳生态能量管理模型；
S3、设定考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数，采用柱约束生成算法与Benders算法对多微网碳生态能量管理模型进行求解，得到多微网能量分配结果；
S4、根据多微网能量分配结果，相应协调控制多微网系统的运行。
进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、收集多微网碳生态的影响因素，以选取多微网碳生态评价指标；
S12、确定各评价指标之间的关联度，并给评价指标赋权；
S13、结合模糊综合评价方法，获取碳生态评价结果，以此构建多微网碳生态评估模型。
进一步地，所述步骤S11中多微网碳生态评价指标具体为双层碳生态评价指标：从系统的碳中和水平、系统的满意度水平、系统与外界的交互水平、系统应对外界压力的水平这四个方面构建多微网系统的碳生态评价指标体系，并设立为一级评价指标；在此基础上继续细分相对应的二级评价指标。
进一步地，所述步骤S12具体是基于主客观权重优化组合方式，以实现对评价指标的赋权。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、基于SOS的多微网构架，将多微网的能量管理分为两层，并根据多微网中的发电储能设备，分别构建各独立元件模型；
S22、设定相应约束条件，以碳生态指标和经济指标最优作为目标，构建多微网碳生态能量管理模型。
进一步地，所述S21中多微网的能量管理分为：上层，综合能量管理；下层，子微网能量管理；
独立元件模型包括光伏模型、风机模型、富氧电厂模型、碳捕及设备模型和储能设备模型。
进一步地，所述步骤S22中约束条件包括各设备的功率平衡约束、微网间的功率交换平衡约束、碳中和排放约束。
进一步地，所述步骤S22中以碳生态指标和经济指标最优作为目标，分别得到子微网能量管理目标函数和多微网能量管理目标函数，其中，所述子微网能量管理目标函数具体为：
Figure BDA0003273524320000031
Figure BDA0003273524320000032
其中，
Figure BDA0003273524320000033
为第i个子微网在t时刻的柴油发电机的启停成本，
Figure BDA0003273524320000034
为第i个子微网在t时刻的柴油发电机的燃料成本，
Figure BDA0003273524320000035
为第i个子微网在t时刻的储能的充放电成本，
Figure BDA0003273524320000036
为第i个子微网在t时刻的切负荷成本，
Figure BDA0003273524320000037
为第i个子微网在t时刻的碳治理成本，
Figure BDA0003273524320000038
为第i个子微网在t时刻的购电成本，
Figure BDA0003273524320000039
为第i个子微网在t时刻的售电成本，
Figure BDA00032735243200000310
为第i个子微网在t时刻的碳生态水平涌现收益，λi,t为第i个子微网在t时刻碳生态水平，δ为收益系数；
所述多微网能量管理目标函数具体为：
Figure BDA00032735243200000311
其中，ωi是第i个子微网基于碳生态结构分析的权重值。
进一步地，所述步骤S3中设定考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数的具体过程为：
分别设定碳排放达标奖惩机制和虚假信息惩罚机制，以分别确定碳排放达标成本和虚假信息风险成本；
结合子微网能量管理目标函数、碳排放达标成本和虚假信息风险成本，确定出考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数。
进一步地，所述碳排放达标成本具体为：
Figure BDA00032735243200000312
其中，Ksi，t为第i个子微网在t时刻实际碳排放量，Kb为单位时间内的碳排标准，ηrisk为碳排放超标惩罚系数；
所述虚假信息风险成本具体为：
Cri＝(1-αi)ΔTiβrisk
其中，αi为第i个子微网上报虚假信息被监测出的概率，ΔTi为第i个子微网虚假碳排差额，βrisk为虚假信息惩罚系数；
由此得到考虑奖惩机制的子微网能量管理目标函数为：
Mri＝Mi+Cbdi+Cri
得到考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数为：
Figure BDA0003273524320000041
与现有技术相比，本发明基于多微网碳生态，采用双层指标的方式建立了碳生态评价指标体系，充分地考虑了影响碳生态的各方面因素，并采用了层次分析法，主客观权重组合优化赋权法，模糊综合评价法构建了多微网碳生态评价模型；
之后针对现阶段多微网碳生态水平不足的问题，在建模的过程中加入了富氧电厂、碳补集设备等装置模型，提升了多微网总体的低碳水平，同时采用SOS构架对多微网进行建模，在保证多微电网碳生态指标和经济指标最优的情况下也保证了子微网系统的利益，大大地提高了能量管理效率和质量；
最后对于可能存在的子微电网碳排不达标和虚报碳排信息的现象，分别设立了碳排达标奖惩体系和虚假信息监督机制，保证了微网个体的利益和多微网系统性整体的碳生态水平，能够将成本按照成员的边际贡献度进行分配，使分配结果更能让各子微电网接受。
本发明基于多微网碳生态的能量优化模型，可以在保证多微网整体和子微网自身利益的情况下，大大地提升多微网系统的碳中和水平，并能更好的监督引导多微网联盟个体之间的合作博弈，促进整个多微网联盟的稳定。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为实施例应用本发明方法构建多微网碳生态能量管理模型的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示，一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，包括以下步骤：
S1、基于多微网碳生态评价指标体系，构建多微网碳生态评估模型，具体的：
首先收集多微网碳生态的影响因素，以选取多微网碳生态评价指标——多微网碳生态评价指标为双层碳生态评价指标：从系统的碳中和水平、系统的满意度水平、系统与外界的交互水平、系统应对外界压力的水平这四个方面构建多微网系统的碳生态评价指标体系，并设立为一级评价指标；在此基础上继续细分相对应的二级评价指标；
之后确定各评价指标之间的关联度，并基于主客观权重优化组合方式，以实现对评价指标的赋权；
最后结合模糊综合评价方法，获取碳生态评价结果，以此构建多微网碳生态评估模型；
S2、基于多微网碳生态评估模型，基于SOS的多微网构架，构建多微网碳生态能量管理模型，具体的：
首先基于SOS的多微网构架，将多微网的能量管理分为两层(上层，综合能量管理；下层，子微网能量管理)，并根据多微网中的发电储能设备，分别构建各独立元件模型(包括光伏模型、风机模型、富氧电厂模型、碳捕及设备模型和储能设备模型)；
S22、设定相应约束条件(包括各设备的功率平衡约束、微网间的功率交换平衡约束、碳中和排放约束)，以碳生态指标和经济指标最优作为目标，构建多微网碳生态能量管理模型，分别得到子微网能量管理目标函数和多微网能量管理目标函数，其中，子微网能量管理目标函数具体为：
Figure BDA0003273524320000051
Figure BDA0003273524320000052
式中，
Figure BDA0003273524320000053
为第i个子微网在t时刻的柴油发电机的启停成本，
Figure BDA0003273524320000054
为第i个子微网在t时刻的柴油发电机的燃料成本，
Figure BDA0003273524320000055
为第i个子微网在t时刻的储能的充放电成本，
Figure BDA0003273524320000056
为第i个子微网在t时刻的切负荷成本，
Figure BDA0003273524320000057
为第i个子微网在t时刻的碳治理成本，
Figure BDA0003273524320000058
为第i个子微网在t时刻的购电成本，
Figure BDA0003273524320000059
为第i个子微网在t时刻的售电成本，
Figure BDA00032735243200000510
为第i个子微网在t时刻的碳生态水平涌现收益，λi,t为第i个子微网在t时刻碳生态水平，δ为收益系数；
多微网能量管理目标函数具体为：
Figure BDA00032735243200000511
式中，ωi是第i个子微网基于碳生态结构分析的权重值；
S3、设定考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数，采用柱约束生成算法与Benders算法对多微网碳生态能量管理模型进行求解，得到多微网能量分配结果，其中，设定考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数的具体过程为：
分别设定碳排放达标奖惩机制和虚假信息惩罚机制，以分别确定碳排放达标成本和虚假信息风险成本：
碳排放达标成本具体为：
Figure BDA0003273524320000061
其中，Ksi，t为第i个子微网在t时刻实际碳排放量，Kb为单位时间内的碳排标准，ηrisk为碳排放超标惩罚系数；
虚假信息风险成本具体为：
Cri＝(1-αi)ΔTiβrisk
其中，αi为第i个子微网上报虚假信息被监测出的概率，ΔTi为第i个子微网虚假碳排差额，βrisk为虚假信息惩罚系数；
结合子微网能量管理目标函数、碳排放达标成本和虚假信息风险成本，确定出考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数：
考虑奖惩机制的子微网能量管理目标函数为：
Mri＝Mi+Cbdi+Cri
考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数为：
Figure BDA0003273524320000062
S4、根据多微网能量分配结果，相应协调控制多微网系统的运行。
综上可知，本发明首先综合分析影响多微网系统的碳生态的因素，确定多微网碳生态评价指标体系，构建多微网碳生态评估模型。接着以碳生态评估结果和系统的经济性最优为目标，构建多微网各发电单元的模型，并基于SOS构架将多微网分为两层进行优化，给出同时协调多微网碳生态平衡和经济运行的最优方案。
本实施例应用上述技术方案，主要过程如图2所示，首先获得所需优化的多微网的双层碳生态指标，并确定各指标之间的关联度；然后通过网络层次结构法和主客观权重组合优化模型对指标进行综合赋权，通过模糊综合评价法给出多微网碳生态评价结果；接着系统将碳生态评价模型输入到基于SOS构架的多微网能量管理系统中；再以碳生态指标和经济指标最优作为系统优化的目标函数，并通过构建碳排放达标奖惩机制和虚假信息奖惩机制获得最终的优化目标；最后系统通过柱约束生成算法与Benders算法获得多微网系统的碳生态优化结果。
I、建立多微网碳生态评估模型，在充分分析多微网碳生态的影响因素的基础上选取多微网碳生态评价指标，并将指标体系分为两层，从系统的碳中和水平、系统的满意度水平、系统与外界的交互水平、系统应对外界压力的水平这四个方面构建多微网系统的碳生态评价指标体系，并设立为一级指标，在此基础上继续细分相对应的二级指标。接着基于模型和数据的关联性分析结果确定评价指标间的关联关系，通过网络层次分析法构建基于网络层次结构的多微网碳生态评价指标体系。基于主客观权重优化组合模型实现指标综合赋权，采用模糊综合评价法获取碳生态评价结果，全面评估多微网生态系统的碳生态水平。
II、建立基于SOS的多微网调度构架，将多微网的能量管理分为两层，上层为综合能量管理中心，下层为子微网控制中心。根据多微网中的发电储能等单元构建独立元件模型包括光伏PV、风机WT、富氧电厂、碳捕及设备CCS、储能设备ES等。并设置相应的约束条件，主要包括各设备的功率平衡约束，微网间的功率交换平衡约束，碳中和排放约束。分别以碳生态指标和经济指标最优设置子微网和多微网的能量管理目标函数Mi(i＝1,2,3,4…)、Mjoint。
III、在所构建的能量管理管理模型的基础上，首先设立碳排的达标奖惩机制，由于优化目标是多微网整体达到碳中和，故部分微电网可能在权衡利弊后选择超标排放或超额完成指标，因此对此设立排放达标成本Cdbi(i＝1,2,3…)由于子微电网可能会存在为了自身利益，虚报碳排放信息，因此设立虚假信息惩罚机制，设置上报虚假信息产生的风险成本Cri(i＝1,2,3…)。由此得到多微网系统考虑惩罚机制的目标函数Mri(i＝1,2,3…)和Mrjoint(i＝1,2,3…)。最后采用柱约束生成算法与Benders算法求解对模型进行求解。
与传统的能量管理系统相比，本发明考虑了多微网的碳生态平衡问题、子微网碳排放奖惩问题、子微网可能存在的虚报碳排放指标的情况，建立了基于上述的多微网碳生态能量管理系统，并将碳中和问题提到了一个关键位置，提出了碳生态的概念并建立了相应的评价体系，除此之外本发明还创造性地构建了虚假碳生态指标监督机制，由此提出一种基于碳生态的多微网能量管理系统，能够有效促进碳中和碳达峰的目标的实现，而且有利于多微网系统实现经济和生态效益最大化。

Claims (10)

1.一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基于多微网碳生态评价指标体系，构建多微网碳生态评估模型；
S2、基于多微网碳生态评估模型，基于SOS的多微网构架，构建多微网碳生态能量管理模型；
S3、设定考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数，采用柱约束生成算法与Benders算法对多微网碳生态能量管理模型进行求解，得到多微网能量分配结果；
S4、根据多微网能量分配结果，相应协调控制多微网系统的运行。
2.根据权利要求1所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、收集多微网碳生态的影响因素，以选取多微网碳生态评价指标；
S12、确定各评价指标之间的关联度，并给评价指标赋权；
S13、结合模糊综合评价方法，获取碳生态评价结果，以此构建多微网碳生态评估模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述步骤S11中多微网碳生态评价指标具体为双层碳生态评价指标：从系统的碳中和水平、系统的满意度水平、系统与外界的交互水平、系统应对外界压力的水平这四个方面构建多微网系统的碳生态评价指标体系，并设立为一级评价指标；在此基础上继续细分相对应的二级评价指标。
4.根据权利要求2所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述步骤S12具体是基于主客观权重优化组合方式，以实现对评价指标的赋权。
5.根据权利要求1所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、基于SOS的多微网构架，将多微网的能量管理分为两层，并根据多微网中的发电储能设备，分别构建各独立元件模型；
S22、设定相应约束条件，以碳生态指标和经济指标最优作为目标，构建多微网碳生态能量管理模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述S21中多微网的能量管理分为：上层，综合能量管理；下层，子微网能量管理；
独立元件模型包括光伏模型、风机模型、富氧电厂模型、碳捕及设备模型和储能设备模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述步骤S22中约束条件包括各设备的功率平衡约束、微网间的功率交换平衡约束、碳中和排放约束。
8.根据权利要求7所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述步骤S22中以碳生态指标和经济指标最优作为目标，分别得到子微网能量管理目标函数和多微网能量管理目标函数，其中，所述子微网能量管理目标函数具体为：
Figure FDA0003273524310000021
Figure FDA0003273524310000022
其中，
Figure FDA0003273524310000023
为第i个子微网在t时刻的柴油发电机的启停成本，
Figure FDA0003273524310000024
为第i个子微网在t时刻的柴油发电机的燃料成本，
Figure FDA0003273524310000025
为第i个子微网在t时刻的储能的充放电成本，
Figure FDA0003273524310000026
为第i个子微网在t时刻的切负荷成本，
Figure FDA0003273524310000027
为第i个子微网在t时刻的碳治理成本，
Figure FDA0003273524310000028
为第i个子微网在t时刻的购电成本，
Figure FDA0003273524310000029
为第i个子微网在t时刻的售电成本，
Figure FDA00032735243100000210
为第i个子微网在t时刻的碳生态水平涌现收益，λi,t为第i个子微网在t时刻碳生态水平，δ为收益系数；
所述多微网能量管理目标函数具体为：
Figure FDA00032735243100000211
其中，ωi是第i个子微网基于碳生态结构分析的权重值。
9.根据权利要求8所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述步骤S3中设定考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数的具体过程为：
分别设定碳排放达标奖惩机制和虚假信息惩罚机制，以分别确定碳排放达标成本和虚假信息风险成本；
结合子微网能量管理目标函数、碳排放达标成本和虚假信息风险成本，确定出考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数。
10.根据权利要求9所述的一种基于碳生态的多微网能量协调控制方法，其特征在于，所述碳排放达标成本具体为：
Figure FDA0003273524310000031
其中，Ksi，t为第i个子微网在t时刻实际碳排放量，Kb为单位时间内的碳排标准，ηrisk为碳排放超标惩罚系数；
所述虚假信息风险成本具体为：
Cri＝(1-αi)ΔTiβrisk
其中，αi为第i个子微网上报虚假信息被监测出的概率，ΔTi为第i个子微网虚假碳排差额，βrisk为虚假信息惩罚系数；
由此得到考虑奖惩机制的子微网能量管理目标函数为：
Mri＝Mi+Cbdi+Cri
得到考虑奖惩机制的多微网能量管理目标函数为：
Figure FDA0003273524310000032
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115619053A (zh) * 2022-12-20 2023-01-17 湖南工商大学 一种多微网区域协同的碳排放质量优化方法
CN115907155A (zh) * 2022-11-22 2023-04-04 南方电网能源发展研究院有限责任公司 引入碳排放成本的发电机组规划方法以及装置

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