CN114065530A - 一种能源站运行优化和综合评估方法 - Google Patents

一种能源站运行优化和综合评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114065530A
CN114065530A CN202111375828.1A CN202111375828A CN114065530A CN 114065530 A CN114065530 A CN 114065530A CN 202111375828 A CN202111375828 A CN 202111375828A CN 114065530 A CN114065530 A CN 114065530A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy
equipment
station
power
energy station
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111375828.1A
Other languages
English (en)
Inventor
董洪辛
安慧斌
周帆
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dalian Yingdasi Intelligent Technology Co ltd
Dalian Institute Of Artificial Intelligence Dalian University Of Technology
Original Assignee
Dalian Yingdasi Intelligent Technology Co ltd
Dalian Institute Of Artificial Intelligence Dalian University Of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dalian Yingdasi Intelligent Technology Co ltd, Dalian Institute Of Artificial Intelligence Dalian University Of Technology filed Critical Dalian Yingdasi Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202111375828.1A priority Critical patent/CN114065530A/zh
Publication of CN114065530A publication Critical patent/CN114065530A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

本发明提供了一种能源站运行优化和综合评估方法，涉及能源站运行优化领域。首先对能源站内的历史负荷数据进行统计；然后建立能源站内供能设备和储能设备的数学模型，其中储能设备可以通过削峰填谷降低能源站的运行成本；接着，以日为成本计算的基本单位，在保证能够达到用户负荷需求的情况下最小化经济成本，与源荷平衡约束和设备安全约束共同组成线性规划模型，并采用单纯形法对模型进行求解；在得到日内运行策略后，建立综合评价体系，从环保、能效、经济三个方面对运行策略进行评估。此方法克服了能源站在运行阶段无法根据实时电价调整站内能源供给情况的问题，以典型日运行数据作为参考，满足用户的负荷需求，同时考虑设备在运行过程中的安全性。

Description

一种能源站运行优化和综合评估方法
技术领域
本发明涉及能源站运行优化技术领域，尤其涉及一种能源站运行优化和综合评估方法。
背景技术
在传统的供能方式中，电力及热力、冷气、天然气等系统均单独设计和运行，导致能源利用率低下，并对环境保护造成不良影响。随着物联网、大数据分析、边缘计算等新兴互联网技术的快速发展，构建综合能源站成为改善以往单供系统缺陷的重要手段，同时也是提高新能源消纳能力的首选途径。
当前，综合能源站规模体量不断扩大、多能协同愈发紧密、能源服务日益多元，伴随着核心技术与运营模式日趋成熟，能源站已迈入研究与应用并举的高速发展期。美国早在2001年即提出综合能源系统发展计划，重点促进对分布式能源和冷热电联供技术的进步和推广应用，截止2016年底已建成各类型热电联产项目4395个；日本于2009年公布节能减排目标，拟构建覆盖全国的综合能源系统，并将热点联供系统定位为“第三大公益事业”；2013年8月，我国公布《分布式发电管理暂行办法》，指出积极发展就地消纳的天然气冷热电三联供系统；欧盟于2015年4月在英国伯明翰成立“能源系统弹射器”，重点开发综合能源系统；加拿大将综合能源系统视为实现2050年减排目标的重要支撑技术，重点关注社区级综合能源系统(ICES)的研究与建设。
从概念来讲，能源站是一种采用需求应对式设计和模块化配置的能源供应形式，可利用电力、热力(地热、水源热力等)、燃气及太阳能等能源资源，通过能源转换和储能为终端用户和公用事业提供一种或多种的能源服务。能源站内设备类型众多、所承载的功能各异，且某些设备处在多种能源网络耦合的关键位置，使得站内的能源供给情况复杂、不易管理。因此，对能源站的运行策略优化研究已成为未来能源技术的重要发展方向。
此外，运行策略优化需要通过合理的评估方案才能为实际应用提供更直观、全面的指导，因此需要从环保、能效、成本等多个方面对运行策略进行评估，并建立相应的评价体系。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于线性规划的能源站运行优化及综合评估方法。
本发明提出的能源站运行优化和综合评估方法，包括以下步骤：
S1：采集能源站所在地的典型负荷数据及光照数据；
S2：对综合能源站中所涉及的设备进行建模，如式(1)所示：
O(t)＝ηI(t)------(1)
其中，O(t)为能源站内某一设备在时刻t的输出功率，η为该设备的能效参数，I(t)为该设备在时刻t的输入功率；
S3：获得能源站运行优化的目标函数；
S4：制定能源站运行优化的约束条件；
S5：能源站运行优化进行综合评估。
优选地，所述S3中，获取目标函数采用以下步骤：
S31：决策变量
选择各设备的输出功率作为实数决策变量，如式(2)所示：
Figure BDA0003363729480000032
其中，Oi为设备i的输出功率，N为设备输出功率的总数量；
S32：经济型目标函数
能源站日内运行的经济成本包括：天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费，经济成本的目标函数如式(3)所示：
Cope＝Cm+Cgrid+Cgas------(3)
其中，Cgas、Cgrid和Cm分别为天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用，设备维护费用则分为设备固定检修费用Cm,f和设备可变检修费用Cm,d，如式(4)所示：
Cm＝Cm,f+Cm,d------(4)
设备固定检修费用与设备规格有关，且不同类型的设备有不同的计算方法，如式(5)所示：
Figure BDA0003363729480000031
其中，Cm,f,PV为光伏面板的单位面积固定维护系数(元/m2)，Cm,f,i为供能设备的单位功率固定维护系数(元/kW)，Cm,f,j为储能设备的单位容量固定维护系数(元/kWh)；
设备可变检修费用与设备输出功率有关，如式(6)所示：
Figure BDA0003363729480000041
其中，Cm,d,i为可变维护系数(元/kW)，Pi(t)为各设备的输出功率；
电网购电和天然气购买费用的计算方法如式(7)和式(8)所示：
Figure BDA0003363729480000042
Figure BDA0003363729480000043
其中，cgrid(t)为电网实时电价(元/kWh)，
Figure BDA0003363729480000044
表示设备的天然气消耗量(Nm3)，cgas表示天然气的价格(元/Nm3)。
优选地，所述S4中，能源站在运行过程中需要满足安全约束和供需平衡，因此需要将这两部分内容添加在能源站日内运行优化的约束条件中，具体步骤如下：
S41：不同类型负荷的供需平衡如式(9)所示：
Figure BDA0003363729480000045
其中，Oi(t)表示设备i的输出功率，Dj(t)表示用户j的负荷需求，Nu表示用户的数量；
S42：能源站内主要包含供能设备和储能设备，这两类设备在运行过程中都需要满足相应的安全约束；
设备功率约束如式(10)所示：
Figure BDA0003363729480000046
其中，ri,min和ri,max分别表示设备i的功率下限百分比和功率上限百分比；
储能设备的剩余能量约束是指储能设备的剩余容量应当限制在满容和空容状态之间，如式(11)所示：
0≤Es(t)≤Rs------(11)
其中，Es(t)表示储能设备在时刻t的剩余能量，Rs表示储能设备的额定容量；
储能设备的日内容量约束是指储能设备在日内结束时刻和日内初始时刻的设备剩余容量不发生变化，如式(12)所示：
Es(ts)＝Es(t0)------(12)
其中，Es(t0)表示日内初始时刻的设备剩余能量，Es(ts)表示日内结束时刻的设备剩余能量。
优选地，所述S5中，综合评估具体步骤包括：
S51：环保指标——CO2排放量
该指标主要反映能源站以天为单位运行时产生的CO2排放量，CO2年排放量
Figure BDA0003363729480000051
如式(13)所示：
Figure BDA0003363729480000052
其中，CENG，CMEF，CNEF分别为天然气燃烧过程中的CO2，CH4和N2O的排放因子，取值分别为52.8kg/GJ，1.4kg/TJ，2.3kg/TJ；CMLR为天然气生产运输分配中难测的泄露排放因子，取值为0.3kg/GJ；
Figure BDA0003363729480000053
和
Figure BDA0003363729480000054
分别为CH4和N2O的全球增温潜能，取值为21和310；
Figure BDA0003363729480000061
为电力的CO2排放因子，取0.89355t/(MWh)；η为线损率，取值为7％；QANG和Epur分别为消耗天然气的热量和电网购电量；
S52：环保指标——清洁能源渗透率
该指标主要反映能源站以天为单位向用户提供能源时，风电、光能清洁能源的输出占比，如式(14)所示：
Figure BDA0003363729480000062
其中，μclean为清洁能源渗透率，Wclean为能源站内清洁能源的输出功率，Duser为能源站内总的输出功率，即用户的需求总量；
S53：能效指标——能源利用率
该指标主要反映能源站以天为单位向用户提供能源时，实际输出功率与消耗能源总量的关系，如式(15)所示：
Figure BDA0003363729480000063
其中，ηstation为能源利用效率，Wall为能源站消耗的能源总量，ηgas表示单位体积天然气与电功率的转化比例，这里取10kWh/Nm3；
S54：经济指标——运行成本
能源站日内运行的运行成本由天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用三部分组成，如式(16)所示：
Cope＝Cm+Cgrid+Cgas (16)
其中，Cgas、Cgrid和Cm分别为天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用。
本发明与现有技术相比，其具有以下优点：
1、充分考虑能源站在运行过程中的经济性，在保证能够达到用户负荷需求的情况下最小化经济成本，并对成本构成行了详尽分析。
2、在能源站运行过程中着重分析储能单元的作用，建立相关数学模型，通过削峰填谷降低能源站的运行成本。
3、采用单纯形法求解本发明提出的线性规划模型，得到能源站设备运行优化结果。
4.对能源站运行策略进行评价，从经济、安全、环保等方面对其进行综合评估。
附图说明
图1典型能源站基本架构示意图；
图2为本发明应用流程图；
图3为典型日负荷及光照情况；
图4本发明方法所得能源站运行优化的能源调度结果。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例
本实施例提出了能源站运行优化和综合评估方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1：采集能源站所在地的典型负荷数据及光照数据，确定能源站内所包含的供能设备和储能设备，确定设备参数。
S2：能源站设备建模
如图1所示，本实施例的综合能源站中包含光伏、内燃机、锅炉、电热泵、吸收式制冷机和电制冷机等供能设备，以及蓄电池和储热箱等储能设备，分别建立以上设备的数学模型建模，具体步骤如下：
S21：变压器将电网中的交流电变成频率相同并符合能源站电压要求的电能，如式(1)所示：
Figure BDA0003363729480000081
其中，PTr(t)为变压器实际输出电功率(kW)，
Figure BDA0003363729480000082
为电能转换效率，Pgrid(t)为能源站从外部电网获取的功率(kW)；
S22：光伏太阳能发电将其太阳能转化为电能，其输出功率与光照强度有较大关系，如式(2)所示：
Figure BDA0003363729480000083
其中，PPV(t)为光伏实际输出电功率(kW)，
Figure BDA0003363729480000084
为光电转换效率，L(t)为光照密度(W/m2)，SPV为光伏面板的面积(m2)；
S23：热电联产机组一般由燃气轮机作为发电设备，配合余热转换锅炉等能量转换设备，可以为用户提供电-热等多种能源形式，一般有“以电定热”和“以热定电”两种工作模式，其能源转换关系如式(3-4)所示:
Figure BDA0003363729480000085
Figure BDA0003363729480000086
其中，PCCHP(t)和PCCHP(t)分别为热电联产机组的实际输出电功率(kW)和实际输出热功率(kW)，
Figure BDA0003363729480000087
和
Figure BDA0003363729480000088
分别为热电联产机组的发电效率和产热效率，
Figure BDA0003363729480000089
为热电联产机组消耗的天然气流量(Nm3/s)；
S24：燃气锅炉消耗天然气产生热能，如式(5)所示:
Figure BDA0003363729480000091
其中，Qboiler(t)、ηboiler、Gboiler(t)分别为燃气锅炉的实际输出热功率(kW)、产热效率、天然气消耗流量(Nm3/s)；
S25：电热泵消耗电能把热量从低温热源传递到高温热源，如式(6)所示：
Qpum(t)＝ηpumPpum(t) (6)
其中，Qpum(t)、ηpum、Ppum(t)分别为电热泵的实际输出热功率(kW)、产热效率、输入电功率(kW)；
S26：电制冷机是通过电能驱动压缩机将空气压缩冷凝，通过蒸发吸热起到制冷作用，如式(7)所示：
Cec(t)＝ηecPec(t) (7)
其中，Cec(t)、ηec、Pec(t)分别为电制冷机的实际输出冷功率(kW)、制冷效率、输入电功率(kW)；
S27：吸收式制冷机是通过利用溶液对其低沸点组分的气体具有强烈的吸收作用这一特点达到制冷目的，如式(8)所示：
Cac(t)＝ηacQac(t) (8)
其中，Cac(t)、ηac、Qac(t)分别为吸收式制冷机的实际输出冷功率(kW)、制冷效率、输入热功率(kW)；
S28：能源站系统通过储能设备将电、热、冷等能源储存起来，实现了能量在一定时间尺度上的有效转移，常用的储能设备主要有蓄电池、储热箱。储能设备在用能高峰时段释放能量，在低谷时段储存能量，从而缓解尖峰时段用户负荷，并降低运行成本。储能设备的数学模型可以统一为相同的形式，如式(9-10)所示：
Figure BDA0003363729480000101
Figure BDA0003363729480000102
其中，Es(t)为储能设备在时刻t的剩余能量(kWh)，
Figure BDA0003363729480000103
为储能设备的耗散系数，ΔEs(t)为储能设备剩余能量在单位时间内的变化量(kWh)，
Figure BDA0003363729480000104
为储能设备在时刻t的实时储能功率(kW)，
Figure BDA0003363729480000105
为储能设备在时刻t的实时释能功率(kW)，
Figure BDA0003363729480000106
分别为储能设备的储能效率和释能效率。
S3：能源站运行优化的目标函数
S31：决策变量
能源站系统运行优化的初衷是为了通过优化调整各设备容量的出力情况从而提高系统的经济性。故在此问题中选择各设备的输出功率作为实数决策变量，如式(11)所示：
Figure BDA0003363729480000107
S32：经济型目标函数
能源站日内运行的经济成本由天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用三部分组成。经济成本的目标函数如式(12)所示：
Cope＝Cm+Cgrid+Cgas (12)
其中，Cgas、Cgrid和Cm分别为天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用。设备维护费用则分为设备固定检修费用Cm,f和设备可变检修费用Cm,d，如式(13)所示：
Cm＝Cm,f+Cm,d (13)
设备固定检修费用与设备规格有关，且不同类型的设备有不同的计算方法，如式(14)所示：
Figure BDA0003363729480000111
其中，Cm,f,PV为光伏面板的单位面积固定维护系数(元/m2)，Cm,f,i为供能设备的单位功率固定维护系数(元/kW)，Cm,f,j为储能设备的单位容量固定维护系数(元/kWh)。
设备可变检修费用与设备输出功率有关，如式(15)所示：
Figure BDA0003363729480000112
其中，Cm,d,i为可变维护系数(元/kW)，Pi(t)为各设备的输出功率。
电网购电和天然气购买费用的计算方法如式(16-17)所示：
Figure BDA0003363729480000113
Figure BDA0003363729480000114
其中，cgrid(t)为电网实时电价(元/kWh)，
Figure BDA0003363729480000115
表示设备的天然气消耗量(Nm3)，cgas表示天然气的价格(元/Nm3)。
S4：能源站运行优化的约束条件
能源站在运行过程中需要满足安全约束和供需平衡，因此需要将这两部分内容添加在能源站日内运行优化的约束条件中。
S41：电负荷、热负荷与冷负荷的供需平衡如式(18-20)所示：
Figure BDA0003363729480000121
Figure BDA0003363729480000122
Cec(t)+Cac(t)＝Dc(t) (20)
其中，
Figure BDA0003363729480000123
De(t)、Dh(t)、Dc(t)分别为时刻t的电负荷(kW)、热负荷(kW)、冷负荷(kW)。
S42：能源站内主要包含供能设备和储能设备，这两类设备在运行过程中都需要满足相应的安全约束。
本发明中的能源站系统可以从外部电网购电，但不对外部电网输送电量，如式(21)所示：
0≤PTr(t) (21)
能源站系统能够完全消纳光伏发电量，如式(22)所示：
Figure BDA0003363729480000124
其他设备的最大与最小出力百分比与设备的额定功率有关，如式(23-29)所示：
rCCHP，minRCCHP≤PCCHP(t)≤rCCHP，maxRCCHP (23)
rboiler，minRboiler≤Qboiler(t)≤rboiler，maxRboiler (24)
rpump，minRpump≤Qpump(t)≤rpump，maxRpump (25)
rec，minRec≤Cec(t)≤rec，maxRec (26)
rac，minRac≤Cac(t)≤rac，maxRac (27)
Figure BDA0003363729480000125
Figure BDA0003363729480000131
其中，RTr、RCCHP、Rboiler、Rpump、Rec和Rac分别为变压器、热电联产单元、燃气锅炉、电热泵、电制冷机和吸收式制冷机的额定功率，Res和Rhs分别为蓄电池和储热箱的额定容量。
储能设备的剩余能量约束是指储能设备的剩余容量应当限制在满容和空容状态之间，式(30)为蓄电池的剩余能量约束，式(31)为储热箱的剩余能量约束：
0≤Ps(t)≤Res (30)
0≤Qs(t)≤Rhs (31)
储能设备的日内容量约束是指储能设备在日内结束时刻和日内初始时刻的设备剩余容量不发生变化，如式(32)所示：
Es(ts)＝Es(t0) (32)
其中，Es(t0)表示日内初始时刻的设备剩余能量，Es(ts)表示日内结束时刻的设备剩余能量。
S5：能源站运行优化的综合评估
S51环保指标——CO2排放量
该指标主要反映能源站以天为单位运行时产生的CO2排放量，现有文献在量化该指标过程中对于统一量纲的折算思路略有差异，认为CO2排放包括消耗天然气的排放、购电的排放两部分，而消耗天然气的排放又由燃烧产生的直接CO2排放、CH4等值排放和N2O等值排放组成。由此可以得到CO2年排放量
Figure BDA0003363729480000132
如式(33)所示：
Figure BDA0003363729480000141
其中，CENG，CMEF，CNEF分别为天然气燃烧过程中的CO2，CH4和N2O的排放因子，取值分别为52.8kg/GJ，1.4kg/TJ，2.3kg/TJ；CMLR为天然气生产运输分配中难测的泄露排放因子，取值为0.3kg/GJ；
Figure BDA0003363729480000142
和
Figure BDA0003363729480000143
分别为CH4和N2O的全球增温潜能，取值为21和310；
Figure BDA0003363729480000144
为电力的CO2排放因子，取0.89355t/(MWh)；η为线损率，通常取为7％；QANG和Epur分别为消耗天然气的热量和电网购电量。
S52：环保指标——清洁能源渗透率
该指标主要反映能源站以天为单位向用户提供能源时，风电、光能等清洁能源的输出占比，如式(34)所示：
Figure BDA0003363729480000145
其中，μclean为清洁能源渗透率，Wclean为能源站内清洁能源的输出功率，Duser为能源站内总的输出功率，即用户的需求总量。
S53：能效指标——能源利用率
该指标主要反映能源站以天为单位向用户提供能源时，实际输出功率与消耗能源总量的关系，如式(35)所示：
Figure BDA0003363729480000151
其中，ηstation为能源利用效率，Wall为能源站消耗的能源总量，ηgas表示单位体积天然气与电功率的转化比例，这里取10kWh/Nm3。
S54：经济指标——运行成本
该指标主要反映能源站以天为单位向用户提供能源时，需要花费的总成本，由天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用三部分组成，如式(36)所示：
Cope＝Cm+Cgrid+Cgas (36)
其中，Cgas、Cgrid和Cm分别为天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用。
本实施例中，所评估的能源站各个设备相关参数如表1所示，
表1能源站设备相关参数
Figure BDA0003363729480000152
Figure BDA0003363729480000161
通过本实施例提供的综合评估方法，结合图3所示的典型日负荷及光照情况，和图4所示的能源调度结果，得出表2所示的评估结果，
表2能源站运行优化策略的综合评估结果
评估指标 计算结果
CO<sub>2</sub>排放量 2.2621t
清洁能源渗透率 19.63％
能源利用率 78.22％
运行成本 3470元
本实施例的能源站运行优化方法通过设备模型、经济型目标函数、源荷平衡和设备安全约束建立了线性规划模型，并采用单纯形法对模型进行求解，实现了能源站在日前调度阶段的削峰填谷，有效降低能耗和经济成本。同时，本方法从环保、能效及经济三个方面对能源站的日内运行情况进行了综合评估。所提出的优化运行和综合评估方法以典型日运行数据作为参考，满足用户的负荷需求，同时考虑设备在运行过程中的安全性，保障了本发明的实际应用效果。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种能源站运行优化和综合评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集能源站所在地的典型负荷数据及光照数据；
S2：对综合能源站中所涉及的设备进行建模，如式(1)所示：
O(t)＝ηI(t)------(1)
其中，O(t)为能源站内某一设备在时刻t的输出功率，η为该设备的能效参数，I(t)为该设备在时刻t的输入功率；
S3：获得能源站运行优化的目标函数；
S4：制定能源站运行优化的约束条件；
S5：能源站运行优化进行综合评估。
2.根据权利要求1所述的能源站运行优化和综合评估方法，其特征在于，所述S3中，获取目标函数采用以下步骤：
S31：决策变量
选择各设备的输出功率作为实数决策变量，如式(2)所示：
Figure FDA0003363729470000011
其中，Oi为设备i的输出功率，N为设备输出功率的总数量；
S32：经济型目标函数
能源站日内运行的经济成本包括：天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费，经济成本的目标函数如式(3)所示：
Cope＝Cm+Cgrid+Cgas------(3)
其中，Cgas、Cgrid和Cm分别为天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用，设备维护费用则分为设备固定检修费用Cm,f和设备可变检修费用Cm,d，如式(4)所示：
Cm＝Cm,f+Cm,d------(4)
设备固定检修费用与设备规格有关，且不同类型的设备有不同的计算方法，如式(5)所示：
Figure FDA0003363729470000021
其中，Cm,f,PV为光伏面板的单位面积固定维护系数(元/m2)，Cm,f,i为供能设备的单位功率固定维护系数(元/kW)，Cm,f,j为储能设备的单位容量固定维护系数(元/kWh)；
设备可变检修费用与设备输出功率有关，如式(6)所示：
Figure FDA0003363729470000022
其中，Cm,d,i为可变维护系数(元/kW)，Pi(t)为各设备的输出功率；
电网购电和天然气购买费用的计算方法如式(7)和式(8)所示：
Figure FDA0003363729470000023
Figure FDA0003363729470000024
其中，cgrid(t)为电网实时电价(元/kWh)，
Figure FDA0003363729470000025
表示设备的天然气消耗量(Nm3)，cgas表示天然气的价格(元/Nm3)。
3.根据权利要求1所述的能源站运行优化和综合评估方法，其特征在于，所述S4中，能源站在运行过程中需要满足安全约束和供需平衡，因此需要将这两部分内容添加在能源站日内运行优化的约束条件中，具体步骤如下：
S41：不同类型负荷的供需平衡如式(9)所示：
Figure FDA0003363729470000031
其中，Oi(t)表示设备i的输出功率，Dj(t)表示用户j的负荷需求，Nu表示用户的数量；
S42：能源站内主要包含供能设备和储能设备，这两类设备在运行过程中都需要满足相应的安全约束；
设备功率约束如式(10)所示：
ri，minRi≤Oi(t)≤ri,maxRii＝1,…,N------(10)
其中，ri,min和ri,max分别表示设备i的功率下限百分比和功率上限百分比；
储能设备的剩余能量约束是指储能设备的剩余容量应当限制在满容和空容状态之间，如式(11)所示：
0≤Es(t)≤Rs------(11)
其中，Es(t)表示储能设备在时刻t的剩余能量，Rs表示储能设备的额定容量；
储能设备的日内容量约束是指储能设备在日内结束时刻和日内初始时刻的设备剩余容量不发生变化，如式(12)所示：
Es(ts)＝Es(t0)------(12)
其中，Es(t0)表示日内初始时刻的设备剩余能量，Es(ts)表示日内结束时刻的设备剩余能量。
4.根据权利要求1所述的能源站运行优化和综合评估方法，其特征在于，所述S5中，综合评估具体步骤包括：
S51：环保指标——CO2排放量
该指标主要反映能源站以天为单位运行时产生的CO2排放量，CO2年排放量
Figure FDA0003363729470000041
如式(13)所示：
Figure FDA0003363729470000042
其中，CENG，CMEF，CNEF分别为天然气燃烧过程中的CO2，CH4和N2O的排放因子，取值分别为52.8kg/GJ，1.4kg/TJ，2.3kg/TJ；CMLR为天然气生产运输分配中难测的泄露排放因子，取值为0.3kg/GJ；
Figure FDA0003363729470000043
和
Figure FDA0003363729470000044
分别为CH4和N2O的全球增温潜能，取值为21和310；
Figure FDA0003363729470000045
为电力的CO2排放因子，取0.89355t/(MWh)；η为线损率，取值为7％；QANG和Epur分别为消耗天然气的热量和电网购电量；
S52：环保指标——清洁能源渗透率
该指标主要反映能源站以天为单位向用户提供能源时，风电、光能清洁能源的输出占比，如式(14)所示：
Figure FDA0003363729470000046
其中，μclean为清洁能源渗透率，Wclean为能源站内清洁能源的输出功率，Duser为能源站内总的输出功率，即用户的需求总量；
S53：能效指标——能源利用率
该指标主要反映能源站以天为单位向用户提供能源时，实际输出功率与消耗能源总量的关系，如式(15)所示：
Figure FDA0003363729470000051
其中，ηstation为能源利用效率，Wall为能源站消耗的能源总量，ηgas表示单位体积天然气与电功率的转化比例，这里取10kWh/Nm3；
S54：经济指标——运行成本
能源站日内运行的运行成本由天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用三部分组成，如式(16)所示：
Cope＝Cm+Cgrid+Cgas (16)
其中，Cgas、Cgrid和Cm分别为天然气购买费用、电网购电费用和设备维护费用。
CN202111375828.1A 2021-11-19 2021-11-19 一种能源站运行优化和综合评估方法 Pending CN114065530A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111375828.1A CN114065530A (zh) 2021-11-19 2021-11-19 一种能源站运行优化和综合评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111375828.1A CN114065530A (zh) 2021-11-19 2021-11-19 一种能源站运行优化和综合评估方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114065530A true CN114065530A (zh) 2022-02-18

Family

ID=80278588

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111375828.1A Pending CN114065530A (zh) 2021-11-19 2021-11-19 一种能源站运行优化和综合评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114065530A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114548805A (zh) * 2022-02-28 2022-05-27 南京交通职业技术学院 一种太阳能和地源热泵复合系统在典型港区节能减排中的应用效果评估模型
CN117495177A (zh) * 2023-11-07 2024-02-02 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 综合运行经济性与电网安全性的储能电站运行评测方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114548805A (zh) * 2022-02-28 2022-05-27 南京交通职业技术学院 一种太阳能和地源热泵复合系统在典型港区节能减排中的应用效果评估模型
CN114548805B (zh) * 2022-02-28 2023-04-07 南京交通职业技术学院 一种太阳能和地源热泵复合系统在典型港区节能减排中的应用效果评估模型
CN117495177A (zh) * 2023-11-07 2024-02-02 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 综合运行经济性与电网安全性的储能电站运行评测方法
CN117495177B (zh) * 2023-11-07 2024-04-26 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 综合运行经济性与电网安全性的储能电站运行评测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. Two-phase collaborative optimization and operation strategy for a new distributed energy system that combines multi-energy storage for a nearly zero energy community
CN110889600A (zh) 一种考虑柔性热负荷的区域综合能源系统优化调度方法
Cui et al. Effect of device models on the multiobjective optimal operation of CCHP microgrids considering shiftable loads
Tabar et al. Achieving a nearly zero energy structure by a novel framework including energy recovery and conversion, carbon capture and demand response
CN114065530A (zh) 一种能源站运行优化和综合评估方法
Liu et al. Capacity allocation for regional integrated energy system considering typical day economic operation
CN110361969A (zh) 一种冷热电综合能源系统优化运行方法
CN111724045A (zh) 基于数据驱动的综合能源系统能效评价与提升方法
Ma et al. Collaborative optimization scheduling of integrated energy system considering user dissatisfaction
Yang et al. Optimal scheduling of electro-thermal system considering refined demand response and source-load-storage cooperative hydrogen production
CN113553718A (zh) 一种绿色数据中心综合供能系统设备容量的配置方法
Cui et al. Optimal operation of CCHP microgrids with multiple shiftable loads in different auxiliary heating source systems
Wu et al. Multi-parameter optimization design method for energy system in low-carbon park with integrated hybrid energy storage
CN111524028A (zh) 一种多能互补耦合系统配置方法
CN110783917A (zh) 含有新能源消纳的多能源能量枢纽配置方法
CN114648173A (zh) 一种基于多目标蚁狮算法的建筑综合能源系统的规划方法
CN110061499B (zh) 一种差异化电源电价下并网型微电网的运行方法
CN107578167A (zh) 采用电能替代的电锅炉运行监测和效益评估系统及其方法
Zhang et al. Modeling of CHP-EHP coupled energy station considering load side flexibility
CN114362152B (zh) 综合能源系统多时间尺度调度方法
Xu et al. Multi-objective Optimal Dispatching of the Integrated Energy System in the Industrial Park
CN112446616B (zh) 园区型综合能源系统优化运行策略与负荷特性建模方法
Hu et al. Study on Collaborative Optimization of Mine Integrated Energy System Planning and Operation Considering Economy-Environment
Hao et al. A Multi-Objective Optimization Planning of Park-level Integrated Energy System Based on Two-tier Planning Model
Liao et al. An optimal strategic portfolio of biomass-based integrated energy system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination