CN114139816A - 一种基于综合需求响应的区域能源优化方法及系统 - Google Patents

一种基于综合需求响应的区域能源优化方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于综合需求响应的区域能源优化方法及系统,首先,根据计及冷热电负荷的综合需求响应完成电价和气价评估,通过该模型实现对用户侧三种负荷的精确管理,进一步提升用户用能的经济性,为进一步实现用户负荷的削峰填谷奠定基础。其次,通过地源热泵的综合能源系统,能够增强综合能源系统运行的灵活性,摆脱传统综合能源系统以热定电的限制,减少了弃风、弃光现象的发生。最后,结合多目标优化函数对模型负荷供给进行优化,在满足多目标的情况下,使综合能源系统中能量的转化、机组出力情况、以及储能装置的出力和存储状况达到最佳状态。

Description

一种基于综合需求响应的区域能源优化方法及系统
技术领域
本发明涉及能源优化技术领域,特别是涉及一种基于综合需求响应的区域能源优化方法及系统。
背景技术
综合能源系统是乡镇地区能源供应的一种新模式,能够促进清洁能源的开发与利用,可有效缓解能源短缺、环境污染等问题。光伏、风电等清洁能源的加入,丰富了乡镇地区的用能种类,更好满足人们多样化的用能需求,为生态文明建设开辟了新的方向。
新能源发电的大量并网,在一定程度上解决了化石能源的大量消耗和环境污染问题。同时综合能源的搭建,也带来了运行规划复杂、稳定性、经济性欠佳等问题;传统综合能源系统各个机组之间分立运行,各机组之间协调沟通性较差,导致了大量弃风弃光现象的发生。所以发展一个涉及能源生产、分配、转换、存储等各个环节相互协调,各机组之间相互配合的综合能源系统用来提升清洁能源的利用率是十分必要的。
目前国内外针对综合能源系统的研究主要针对于电与热、电与气需求响应之间的关系,忽略了冷、热、电三种需求相应之间的关系,所以需要充分考虑各种负荷之间的负荷关系,根据其负荷特性,对综合能源系统进行合理优化调度,满足负荷需求的同时,也要促进系统经济稳定运行。
因此,如何设计一种既能够提高清洁能源利用率,又能够保证区域综合能源系统的经济、环保性的基于综合需求响应的区域能源优化方法及系统,成为本领域亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种既能够提高清洁能源利用率,又能够保证区域综合能源系统的经济、环保性的基于综合需求响应的区域能源优化方法及系统。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,该方法包括以下步骤:
分别获取清洁能源产能和用户的电负荷量、热负荷量和冷负荷量;
判断所述清洁能源产能是否大于所述电负荷量,得到第一判断结果;
若所述第一判断结果为是,则由清洁能源产能出力;
若所述第一判断结果为否,则判断储能能否出力,得到第二判断结果;
若所述第二判断结果为是,则由所述清洁能源产能和储能共同出力;
若所述第二判断结果为否,则根据目标函数确定满足电负荷量的第一出力方案,所述目标函数为以经济成本、碳排放系数和综合能源利用率为优化目标的函数,所述第一出力方案表示由燃气轮机进行发电或由电网购电的方案;在满足电负荷量后,根据所述目标函数确定满足热负荷量的第二出力方案,所述第二出力方案表示由地源热泵进行供热或由燃气锅炉进行供热或由余热回收进行供热的方案;在满足热负荷量后,根据所述目标函数确定满足冷负荷量的第三出力方案,所述第三出力方案表示由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷或由吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量进行供冷的方案;在采用所述清洁能源产能和储能共同出力的同时,根据所述第一出力方案、所述第二出力方案和所述第三出力方案进行出力。
一种基于综合需求响应的区域能源优化系统,该系统包括:
数据获取模块,用于分别获取清洁能源产能和用户的电负荷量、热负荷量和冷负荷量;
第一判断模块,用于判断所述清洁能源产能是否大于所述电负荷量,得到第一判断结果;
若所述第一判断结果为是,则由清洁能源产能出力;
第二判断模块,用于当所述第一判断结果为否时,判断储能能否出力,得到第二判断结果;
若所述第二判断结果为是,则由所述清洁能源产能和储能共同出力;
第一出力方案确定模块,用于当所述第二判断结果为否时,根据目标函数确定满足电负荷量的第一出力方案,所述目标函数为以经济成本、碳排放系数和综合能源利用率为优化目标的函数,所述第一出力方案表示由燃气轮机进行发电或由电网购电的方案;
第二出力方案确定模块,用于在满足电负荷量后,根据所述目标函数确定满足热负荷量的第二出力方案,所述第二出力方案表示由地源热泵进行供热或由燃气锅炉进行供热或由余热回收进行供热的方案;
第三出力方案确定模块,用于在满足热负荷量后,根据所述目标函数确定满足冷负荷量的第三出力方案,所述第三出力方案表示由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷或由吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量进行供冷的方案;
出力执行模块,用于在采用所述清洁能源产能和储能共同出力的同时,根据所述第一出力方案、所述第二出力方案和所述第三出力方案进行出力。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
首先,根据计及冷热电负荷的综合需求响应完成电价和气价评估,通过该模型实现对用户侧三种负荷的精确管理,进一步提升用户用能的经济性,为进一步实现用户负荷的削峰填谷奠定基础。其次,通过地源热泵的综合能源系统,能够增强综合能源系统运行的灵活性,摆脱传统综合能源系统以热定电的限制,减少了弃风、弃光现象的发生。最后,结合多目标优化函数对模型负荷供给进行优化,在满足多目标的情况下,使综合能源系统中能量的转化、机组出力情况、以及储能装置的出力和存储状况达到最佳状态。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的一种基于综合需求响应的区域能源优化方法的流程图;
图2为综合能源系统整体结构图;
图3为基于综合需求响应的区域能源优化方法的整体流程图;
图4为本发明实施例2提供的一种基于综合需求响应的区域能源优化系统的结构框图。
符号说明:
1、数据获取模块;2、第一判断模块;3、第二判断模块;4、第一出力方案确定模块;5、第二出力方案确定模块;6、第三出力方案确定模块;7、出力执行模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于综合需求响应的区域能源优化方法及系统,目前一些传统综合能源系统的需求响应模型没有充分考虑用户侧的负荷情况,只根据用户电负荷完成需求响应计算,这样计算出结果没有对用户负荷习惯起到充分优化作用,同时这样计算出的结果是片面的,不能满足用户的多种负荷需求。并且根据负荷完成的响应目标只有分时电价的响应,没有针对分时气价的响应。
在传统综合能源系统中,各机组之间的交互以及能源转换能力弱,并且存在以热定电的约束,存在弃风弃光现象,清洁能源利用率低。
传统综合能源系统在进行能源优化时,考虑的比较片面,只考虑了系统的运行成本问题,并没有考虑环保以及利用率问题。
为解决上述问题,本发明首先提出了计及用户侧冷热电三种负荷的综合需求响应模型,根据冷热电负荷分别完成对分时电价、分时气价的响应。通过该模型的计算,实现对用户侧三种负荷的精确管理,进一步提升用户用能的经济性,为进一步实现用户负荷的削峰填谷奠定基础。
其次基于北方地区地热能充足,热负荷需求大的情况:本发明提出了带有地源热泵以及清洁能源和储能的新型综合能源系统,通过地源热泵的加入可以摆脱相对于其他传统综合能源系统中存在的以热定电的限制,增强各机组之间的交互能力,和各种负荷之间的耦合能力,同时可以减少弃风弃光现象的发生。
最后,提出了考虑运行成本、碳排放量、清洁能源利用率三个因子的多目标优化函数。通过多目标的优化函数对系统进行优化,在提升清洁能源利用率的同时,也保证区域综合能源系统的系统的经济、环保性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1:
请参阅图1,本发明提供了一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,该方法,包括以下步骤:
S1:分别获取清洁能源产能和用户的电负荷量、热负荷量和冷负荷量;
S2:判断所述清洁能源产能是否大于所述电负荷量,得到第一判断结果;
S3:若所述第一判断结果为是,则由清洁能源产能出力;
S4:若所述第一判断结果为否,则判断储能能否出力,得到第二判断结果;
S5:若所述第二判断结果为是,则由所述清洁能源产能和储能共同出力;
S6:若所述第二判断结果为否,则根据目标函数确定满足电负荷量的第一出力方案,所述目标函数为以经济成本、碳排放系数和综合能源利用率为优化目标的函数,所述第一出力方案表示由燃气轮机进行发电或由电网购电的方案;
S7:在满足电负荷量后,根据所述目标函数确定满足热负荷量的第二出力方案,所述第二出力方案表示由地源热泵进行供热或由燃气锅炉进行供热或由余热回收进行供热的方案;
S8:在满足热负荷量后,根据所述目标函数确定满足冷负荷量的第三出力方案,所述第三出力方案表示由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷或由吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量进行供冷的方案;
S9:在采用所述清洁能源产能和储能共同出力的同时,根据所述第一出力方案、所述第二出力方案和所述第三出力方案进行出力。
在步骤S6中,所述目标函数为:
F=min(FA,FB,FC);
Figure BDA0003393227410000051
Figure BDA0003393227410000052
Figure BDA0003393227410000053
Figure BDA0003393227410000054
Figure BDA0003393227410000061
Wt=We,t+Wh,t+Wc,t
Figure BDA0003393227410000062
其中,F为目标函数,FA为经济成本,FB为碳排放系数,FC为综合能源利用效率,T为周期,Je,t为t时段内购买电量的价格,Jg,t为t时段内购买气量的价格,Pe,t为t时段内购买的电量,Pg,t为t时段内购买的气量,Cf(Pi,t)为除去地源热泵的机组燃料成本,Ce(Pj,t)为地源热泵的燃料成本,Y(Pi,t)为除去地源热泵的机组运维成本,Z(Pj,t)为地源热泵的运维成本;Lg=9.5kWh/m3,Pi,t为第i个可控机组在t时刻的输出功率,单位为kW,ηi,t为第i个可控机组在t时刻的转换功率,I代表除去地源热泵的机组类型,Pj,t为地源热泵在t时刻的输出功率,λ为地源热泵的转换功率,Ce为每购买1kW电消耗的二氧化碳排放系数,Cg为每购买1kW天然气所消耗的二氧化碳排放系数,Wt为t时刻的总负荷量,Pt为t时刻的能源供给总量,We,t为在t时刻的电负荷量,Wh,t为在t时刻的热负荷量,Wc,t为在t时刻的冷负荷量,
Figure BDA0003393227410000063
为储电系统在t时刻与系统的交互功率,
Figure BDA0003393227410000064
为储气系统在t时刻与系统的交互功率,其中由储能系统流向系统交互功率取正,由系统流向储能系统为交互功率取负。
通过目标函数在保证综合能源系统经济、高效运行的同时,考虑了系统的绿色环保性,对系统进行全方位的优化。
由于天然气和电能具有相同的商品属性,冷、热能对于负荷的供应具有时滞性,所以可以将冷、热负荷代入综合需求响应进行优化。本发明的综合需求响应包括负荷转移和负荷替代两个部分。结合分时电价和分时气价,促使用户形成更加合理的用能习惯。通过电量气量电价气价弹性矩阵法,利用弹性指标表示负荷变化和价格变化。
因此,在本发明的基于综合需求响应的区域能源优化方法中还包括:
构建电价综合需求响应模型和气价综合需求响应模型;
通过所述电价综合需求响应模型和所述气价综合需求响应模型对成本进行评估,得到评估后的成本;
根据所述评估后的成本,得到所述目标函数的经济成本;
所述构建电价综合需求响应模型具体包括:
获取电量电价弹性系数;所述电量电价弹性系数通过以下公式表示:
Figure BDA0003393227410000071
其中,s为电量电价弹性系数,J为峰谷电价,ΔJ为与传统电价差值,E为负荷响应前电量,ΔE为负荷响应变化电量;
根据所述电量电价弹性系数获取电量电价弹性系数矩阵;所述电量电价弹性系数矩阵通过以下公式表示:
Figure BDA0003393227410000072
其中,
Figure BDA0003393227410000073
Figure BDA0003393227410000074
Figure BDA0003393227410000075
Ei为用户在i时段的电量,Ei-1为用户在i-1时段的电量,Ei+1为用户在i+1时段的电量,ΔEi为i时段负荷响应前后的电量变化量;ΔEi-1为i-1时段负荷响应前后的电量变化量,ΔEi+1为i+1时段负荷响应前后的电量变化量,Ji为i时段的电价,Ji-1为i-1时段的电价,Ji+1为i+1时段的电价,ΔJi为i时段电价的变化量,ΔJi-1为i-1时段电价的变化量,ΔJi+1为i+1时段电价的变化量;
根据所述弹性系数矩阵构建电价综合需求响应模型;所述电价综合需求响应模型通过以下公式表示:
Figure BDA0003393227410000076
其中,ΔJe,t为电价综合需求响应模型;Ee,f为进行分时电价之前的波峰耗电量,Ee,p为进行分时电价之前的平波耗电量,Ee,g为进行分时电价之前的波谷耗电量,ΔJef为波峰电价与传统电价的差值,ΔJep为平波电价与传统电价的差值,ΔJeg为波谷电价与传统电价的差值,Jef为传统波峰电价,Jep为传统平波电价,Jeg为传统波谷电价;
所述构建气价综合需求响应模型具体包括:
获取气量气价弹性系数;所述气量气价弹性系数通过以下公式表示:
Figure BDA0003393227410000081
其中,s`为气量气价弹性系数,J`为峰谷气价,ΔJ`为与传统气价差值,E`为负荷响应前气量,ΔE`为负荷响应变化气量;
根据所述气量气价弹性系数获取气量气价弹性系数矩阵;所述气量气价弹性系数矩阵通过以下公式表示:
Figure BDA0003393227410000082
其中,
Figure BDA0003393227410000083
Figure BDA0003393227410000084
Figure BDA0003393227410000085
Figure BDA0003393227410000086
E`i为用户在i时段的气量,E`i-1为用户在i-1时段的气量,E`i+1为用户在i+1时段的气量,ΔE`i为i时段负荷响应前后的气量变化量;ΔE`i-1为i-1时段负荷响应前后的气量变化量,ΔE`i+1为i+1时段负荷响应前后的气量变化量,J`i为i时段的气价,J`i-1为i-1时段的气价,J`i+1为i+1时段的气价,ΔJ`i为i时段气价的变化量,ΔJ`i-1为i-1时段气价的变化量,ΔJ`i+1为i+1时段气价的变化量;
根据所述气量气价弹性系数矩阵构建气价综合需求响应模型;所述气价综合需求响应模型通过以下公式表示:
Figure BDA0003393227410000087
其中,ΔJz,t为气价综合需求响应模型;Ez,f为进行分时气价之前的波峰耗气量,Ez,p为进行分时气价之前的平波耗气量,Ez,g为进行分时气价之前的波谷耗电量,ΔJzf为波峰气价与传统气价的差值,ΔJzp为平波气价与传统气价的差值,ΔJzg为波谷气价与传统气价的差值,Jzf为传统波峰气价,Jzp为传统平波气价,Jzg为传统波谷气价。
需求响应模型是指:通过用户日前负荷特性结合日前用能价格进行需求响应完成用能价格的分时评估,通过响应用能价格刺激用户改变负荷习惯,促使负荷进行转移和耦合,起到平移负荷、调峰作用。该模型一方面能够督促用户形成合理的用能习惯,另一方面也能够节约用能成本,提升清洁能源的利用率。
如图3所示,在步骤S6中,所述根据目标函数确定满足电负荷量的第一出力方案,具体包括:
S61:将燃气轮机的发电成本和电网购电的发电成本分别输入电价综合需求响应模型和气价综合需求响应模型进行评估,得到评估后的燃气轮机发电成本和评估后的电网购电成本;
S62:根据所述评估后的燃气轮机发电成本、燃气轮机发电的碳排放和燃气轮机发电的综合能源利用率,得到燃气轮机发电的综合评估值;
S63:根据所述评估后的电网购电成本、电网购电的碳排放和电网购电的综合能源利用率,得到电网购电的综合评估值;
S64:判断所述燃气轮机发电的综合评估值是否大于所述电网购电的综合评估值,得到第三判断结果;
S65:若所述第三判断结果为是,则由燃气轮机进行发电;
S66:若所述第三判断结果为否,则从电网购电。
举例说明:
假如燃气轮机的发电成本为A1,燃气轮机发电的碳排放量为B1,燃气轮机发电的综合能源利用率为C1,根据A1、B1和C1能够得到燃气轮机发电的综合评估值为D1,当然,A1、B1和C1在D1中的比重可以是相同的也可以是不同的;
从电网购电的成本为A2,电网购电的碳排放量为B2,电网购电的综合能源利用率为C2,根据A2、B2和C2能够得到电网购电的综合评估值为D2,同样,A2、B2和C2在D2中的比重可以是相同的也可以是不同的。
通过比较D1和D2的大小,从而能够得出优越性好的方案。
如图3所示,在步骤S7中,所述在满足电负荷量后,根据所述目标函数确定满足热负荷量的第二出力方案,具体包括:
S71:将地源热泵的供热成本、燃气锅炉的供热成本和燃气轮机的供热成本分别输入电价综合需求响应模型和气价综合需求响应模型进行评估,得到评估后的地源热泵供热成本、评估后的燃气锅炉供热成本和评估后的燃气轮机供热成本;
S72:根据所述评估后的地源热泵供热成本、地源热泵供热的碳排放和地源热泵供热的综合能源利用率,得到地源热泵供热的综合评估值;
S73:根据所述评估后的燃气锅炉供热成本、燃气锅炉供热的碳排放和燃气锅炉供热的综合能源利用率,得到燃气锅炉供热的综合评估值;
S74:根据余热回收的综合评估值和所述燃气锅炉供热的综合评估值,得到第一组合评估值,所述第一组合评估值为所述燃气锅炉供热的综合评估值和所述余热回收的综合评估值的总和;
S75:根据所述评估后的燃气轮机供热成本、燃气轮机供热的碳排放和燃气轮机供热的综合能源利用率,得到燃气轮机供热的综合评估值;
S76:判断所述地源热泵供热的综合评估值是否大于所述第一组合评估值,得到第四判断结果;
S77:若所述第四判断结果为是,则由地源热泵进行供热;
S78:若所述第四判断结果为否,则判断所述燃气锅炉供热的综合评估值是否大于所述燃气轮机供热的综合评估值,得到第五判断结果;
S79:若所述第五判断结果为是,则由燃气锅炉进行供热;
S710:若所述第五判断结果为否,则判断电储能是否饱和,得到第六判断结果;
S711:若所述第六判断结果为否,则由余热回收进行供热;
S712:若所述第六判断结果为是,则判断所述地源热泵供热的综合评估值是否大于所述燃气锅炉供热的综合评估值,得到第七判断结果;
S713:若所述第七判断结果为是,则由地源热泵进行供热;
S714:若所述第七判断结果为否,则由燃气锅炉进行供热。
在步骤S710中,所述判断电储能是否饱和,具体包括:
S7101:判断所述清洁能源产能是否小于电负荷数据,得到第八判断结果;
S7102:若所述第八判断结果为是,则无执行操作;
S7103:若所述第八判断结果为否,则判断热负荷供给量是否小于热负荷需求量,得到第九判断结果;
S7104:若所述第九判断结果为是,则增加地源热泵耗电比例系数,通过所述地源热泵进行供热;
S7105:若所述第九判断结果为否,则减小燃气轮机耗气比例系数,提升地源热泵耗电比例系数和燃气锅炉耗气比例系数。
具体的,综合能源系统结构如图2所示,在我国北方地区光伏和风电发展已成熟,发电量较高,中下午可能出现产能大于负荷的情况,此时就需要对储能进行充电,如果储能已满,清洁能源仍有剩余,在传统综合能源系统中,由于燃气轮机具有以热定电的性质,燃气轮机不能工作,用户侧热负荷得不到满足,就可能出现弃风、弃光等现象,在本综合能源系统模型中,如果遇到以上状况,则可通过地源热泵进行供热,进而燃气轮机运转,提升供应速度,降低成本,增强能源转换以及负荷替代能力,可以摆脱相对于其他传统综合能源系统中存在的以热定电的限制,减少弃风弃光现象的发生,提升综合能源利用率。具体判断方式如下:
设光伏、风电等清洁能源出力情况为FQ;电负荷量为FE;热负荷供给量为FH;热负荷需求量为FX
(1)FQ<FE,地源热泵几乎不运转;
(2)FQ>FE,热负荷需求未满足负荷需求即FH<FX,则增加地源热泵耗电比例系数
Figure BDA0003393227410000111
通过地源热泵进行供热,燃气轮机正常运转。
(3)FQ>FE,热负荷已满足负荷需求即FH>=FX,则减小燃气轮机耗气比例系数
Figure BDA0003393227410000112
提升地源热泵耗电比例系数
Figure BDA0003393227410000113
和燃气锅炉耗气比例系数
Figure BDA0003393227410000114
通过以上模型及运行方式促进清洁能源的消纳,提升清洁能源的利用率。
由能量供需关系可知负荷量=输入量+储能出力
电负荷:
Figure BDA0003393227410000115
热负荷:
Figure BDA0003393227410000121
冷负荷:
Figure BDA0003393227410000122
其中,
Figure BDA0003393227410000123
分别为天然气在燃气锅炉、燃气轮机中消耗的比例参数;
Figure BDA0003393227410000124
分别为余热回收装置和吸收式制冷机吸收燃气轮机余热比例参数;
Figure BDA0003393227410000125
Figure BDA0003393227410000126
分别为燃气锅炉产热在热负荷和吸收式制冷机中分配系数;
Figure BDA0003393227410000127
分别为输入电能在电负荷和地源热泵中的分配系数;
Figure BDA0003393227410000128
为余热回收装置的转换系数,
Figure BDA0003393227410000129
为吸收式制冷机的转换系数;ηh为燃气锅炉产热系数;pE,t、VG,t分别为供给侧在t时刻输入电功率、天然气功率;
Figure BDA00033932274100001210
分别为电储能、气储能;we,t、wh,t、wc,t分别为在t时刻需求侧电、热、冷负荷;
Figure BDA00033932274100001211
为燃气轮机产电系数;
Figure BDA00033932274100001212
为燃气轮机产热系数;
Figure BDA00033932274100001213
为地源热泵产热系数。
如图3所示,在步骤S8中,所述在满足热负荷量后,根据所述目标函数确定满足冷负荷量的第三出力方案,具体包括:
S81:将吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷成本和吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷分别输入电价综合需求响应模型和气价综合需求响应模型进行评估,得到评估后的吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷成本和评估后的吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷成本;
S82:根据所述评估后的吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷成本、吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷的碳排放和吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷的综合能源利用率,得到吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷的综合评估值;
S83:根据所述评估后的吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷成本、吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷的碳排放和吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷的综合能源利用率,得到吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷的综合评估值;
S84:判断所述吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷的综合评估值是否大于所述吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷的综合评估值,得到第十判断结果;
S85:若所述第十判断结果为是,则由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷;
S86:若所述第十判断结果为否,则判断电储能是否饱和,得到第十一判断结果;
S87:若所述第十一判断结果为否,则由吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量进行供冷;
S88:若所述第十一判断结果为是,则由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷。
其中,图3中的参数含义参见表1。
表1流程图参数表
Figure BDA0003393227410000131
如图3所示,基于综合需求响应的区域能源优化方法的具体流程如下:(1)首先将清洁能源产能和冷、热、电三种负荷数据输入,根据日前负荷数据和日前电价、气价结合综合需求响应模型完成电价和气价评估并输入目标函数,比较负荷和产能情况,先考虑电负荷:判断清洁能源是否大于电负荷,如果大于则直接由清洁能源供给电负荷;否则判断储能状况,如果储能满足出力条件,则由储能供给;如果储能仍不能满足电负荷则比较从电网购电和燃气轮机发电的优越性,如果燃气轮机发电优越性优于电网购电,则由燃气轮机供电;否则由电网购电。
(2)其次考虑热负荷:在满足电负荷的情况下,判断地源热泵供热和余热回收以及燃气锅炉供热的优越性,如果地源热泵供热优越性更强,则由地源热泵供电;否则考虑燃气锅炉和燃气轮机供热的优越性,如果燃气锅炉供热优越性优于燃气轮机,则由燃气锅炉供热;否则,考虑电负荷及电储能是否饱和,如果没有饱和,则由燃气轮机供热;否则,重新判断地源热泵和燃气锅炉供热优越性,哪个机组优越性更强则由哪个机组供热。
(3)最后考虑冷负荷:在满足电负荷及热负荷的情况下,判断吸收式制冷机通过吸收燃气锅炉热量和通过吸收燃气轮机热量的优越性,如果吸收燃气锅炉热量进行供冷优越性更强,则通过吸收燃气锅炉热量进行供冷;否则判断电储能和电负荷是否饱和,如果不饱和,则可通过吸收燃气轮机热量进行供冷;否则只能通过吸收燃气锅炉热量进行供冷。
综上所述,本发明提出了充分考虑用户综合负荷需求的计及冷热电三种负荷的综合需求响应模型,根据该模型,完成对分时电价、分时气价的响应,实现对用户侧三种负荷的精确管理,通过电价和气价刺激用户负荷习惯的调整,进一步提升用户用能的经济性,为进一步实现用户负荷的削峰填谷奠定基础。
结合北方乡村地区光伏、风电产能量大,热负荷需求高的背景,提出了涉及地源热泵机组的综合能源系统模型并介绍了其运行方式,来摆脱传统综合能源系统中燃气轮机以热定电的约束,减少了弃风、弃光现象的发生,增强了各机组之间的交互、调整能力。
在结合分时电价、分时气价以及储电、储气装置进行经济性优化的基础上,提出了涉及经济性、碳排放、综合能源效率的多目标优化模型,在考虑运行成本和综合能效的同时加入了碳排放,既保证了系统运行的经济、高效性,又达到了绿色环保的目的。
实施例2:
请参阅图4,本发明提供了一种基于综合需求响应的区域能源优化系统,该系统包括:
数据获取模块1,用于分别获取清洁能源产能和用户的电负荷量、热负荷量和冷负荷量;
第一判断模块2,用于判断所述清洁能源产能是否大于所述电负荷量,得到第一判断结果;
若所述第一判断结果为是,则由清洁能源产能出力;
第二判断模块3,用于当所述第一判断结果为否时,判断储能能否出力,得到第二判断结果;
若所述第二判断结果为是,则由所述清洁能源产能和储能共同出力;
第一出力方案确定模块4,用于当所述第二判断结果为否时,根据目标函数确定满足电负荷量的第一出力方案,所述目标函数为以经济成本、碳排放系数和综合能源利用率为优化目标的函数,所述第一出力方案表示由燃气轮机进行发电或由电网购电的方案;
第二出力方案确定模块5,用于在满足电负荷量后,根据所述目标函数确定满足热负荷量的第二出力方案,所述第二出力方案表示由地源热泵进行供热或由燃气锅炉进行供热或由余热回收进行供热的方案;
第三出力方案确定模块6,用于在满足热负荷量后,根据所述目标函数确定满足冷负荷量的第三出力方案,所述第三出力方案表示由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷或由吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量进行供冷的方案;
出力执行模块7,用于在采用所述清洁能源产能和储能共同出力的同时,根据所述第一出力方案、所述第二出力方案和所述第三出力方案进行出力。
具体的,所述目标函数为:
F=min(FA,FB,FC);
Figure BDA0003393227410000151
Figure BDA0003393227410000152
Figure BDA0003393227410000153
Figure BDA0003393227410000154
Figure BDA0003393227410000155
Wt=We,t+Wh,t+Wc,t
Figure BDA0003393227410000161
其中,F为目标函数,FA为经济成本,FB为碳排放系数,FC为综合能源利用效率,T为周期,Je,t为t时段内购买电量的价格,Jg,t为t时段内购买气量的价格,Pe,t为t时段内购买的电量,Pg,t为t时段内购买的气量,Cf(Pi,t)为除去地源热泵的机组燃料成本,Ce(Pj,t)为地源热泵的燃料成本,Y(Pi,t)为除去地源热泵的机组运维成本,Z(Pj,t)为地源热泵的运维成本;Lg=9.5kWh/m3,Pi,t为第i个可控机组在t时刻的输出功率,单位为kW,ηi,t为第i个可控机组在t时刻的转换功率,I代表除去地源热泵的机组类型,Pj,t为地源热泵在t时刻的输出功率,λ为地源热泵的转换功率,Ce为每购买1kW电消耗的二氧化碳排放系数,Cg为每购买1kW天然气所消耗的二氧化碳排放系数,Wt为t时刻的总负荷量,Pt为t时刻的能源供给总量,We,t为在t时刻的电负荷量,Wh,t为在t时刻的热负荷量,Wc,t为在t时刻的冷负荷量,
Figure BDA0003393227410000162
为储电系统在t时刻与系统的交互功率,
Figure BDA0003393227410000163
为储气系统在t时刻与系统的交互功率,其中由储能系统流向系统交互功率取正,由系统流向储能系统为交互功率取负。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
分别获取清洁能源产能和用户的电负荷量、热负荷量和冷负荷量;
判断所述清洁能源产能是否大于所述电负荷量,得到第一判断结果;
若所述第一判断结果为是,则由清洁能源产能出力;
若所述第一判断结果为否,则判断储能能否出力,得到第二判断结果;
若所述第二判断结果为是,则由所述清洁能源产能和储能共同出力;
若所述第二判断结果为否,则根据目标函数确定满足电负荷量的第一出力方案,所述目标函数为以经济成本、碳排放系数和综合能源利用率为优化目标的函数,所述第一出力方案表示由燃气轮机进行发电或由电网购电的方案;在满足电负荷量后,根据所述目标函数确定满足热负荷量的第二出力方案,所述第二出力方案表示由地源热泵进行供热或由燃气锅炉进行供热或由余热回收进行供热的方案;在满足热负荷量后,根据所述目标函数确定满足冷负荷量的第三出力方案,所述第三出力方案表示由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷或由吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量进行供冷的方案;在采用所述清洁能源产能和储能共同出力的同时,根据所述第一出力方案、所述第二出力方案和所述第三出力方案进行出力。
2.根据权利要求1所述的一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,其特征在于,所述目标函数为:
F=min(FA,FB,FC);
Figure FDA0003393227400000011
Figure FDA0003393227400000012
Figure FDA0003393227400000013
Figure FDA0003393227400000014
Figure FDA0003393227400000015
Wt=We,t+Wh,t+Wc,t
Figure FDA0003393227400000021
其中,F为目标函数,FA为经济成本,FB为碳排放系数,FC为综合能源利用效率,T为周期,Je,t为t时段内购买电量的价格,Jg,t为t时段内购买气量的价格,Pe,t为t时段内购买的电量,Pg,t为t时段内购买的气量,Cf(Pi,t)为除去地源热泵的机组燃料成本,Ce(Pj,t)为地源热泵的燃料成本,Y(Pi,t)为除去地源热泵的机组运维成本,Z(Pj,t)为地源热泵的运维成本;Lg=9.5kWh/m3,Pi,t为第i个可控机组在t时刻的输出功率,单位为kW,ηi,t为第i个可控机组在t时刻的转换功率,I代表除去地源热泵的机组类型,Pj,t为地源热泵在t时刻的输出功率,λ为地源热泵的转换功率,Ce为每购买1kW电消耗的二氧化碳排放系数,Cg为每购买1kW天然气所消耗的二氧化碳排放系数,Wt为t时刻的总负荷量,Pt为t时刻的能源供给总量,We,t为在t时刻的电负荷量,Wh,t为在t时刻的热负荷量,Wc,t为在t时刻的冷负荷量,
Figure FDA0003393227400000022
为储电系统在t时刻与系统的交互功率,
Figure FDA0003393227400000023
为储气系统在t时刻与系统的交互功率。
3.根据权利要求1所述的一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,其特征在于,还包括:
构建电价综合需求响应模型和气价综合需求响应模型;
通过所述电价综合需求响应模型和所述气价综合需求响应模型对成本进行评估,得到评估后的成本;
根据所述评估后的成本,得到所述目标函数的经济成本;
所述构建电价综合需求响应模型具体包括:
获取电量电价弹性系数;所述电量电价弹性系数通过以下公式表示:
Figure FDA0003393227400000024
其中,s为电量电价弹性系数,J为峰谷电价,ΔJ为与传统电价差值,E为负荷响应前电量,ΔE为负荷响应变化电量;
根据所述电量电价弹性系数获取电量电价弹性系数矩阵;所述电量电价弹性系数矩阵通过以下公式表示:
Figure FDA0003393227400000031
其中,
Figure FDA0003393227400000032
Figure FDA0003393227400000033
Figure FDA0003393227400000034
Ei为用户在i时段的电量,Ei-1为用户在i-1时段的电量,Ei+1为用户在i+1时段的电量,ΔEi为i时段负荷响应前后的电量变化量;ΔEi-1为i-1时段负荷响应前后的电量变化量,ΔEi+1为i+1时段负荷响应前后的电量变化量,Ji为i时段的电价,Ji-1为i-1时段的电价,Ji+1为i+1时段的电价,ΔJi为i时段电价的变化量,ΔJi-1为i-1时段电价的变化量,ΔJi+1为i+1时段电价的变化量;
根据所述弹性系数矩阵构建电价综合需求响应模型;所述电价综合需求响应模型通过以下公式表示:
Figure FDA0003393227400000035
其中,ΔJe,t为电价综合需求响应模型;Ee,f为进行分时电价之前的波峰耗电量,Ee,p为进行分时电价之前的平波耗电量,Ee,g为进行分时电价之前的波谷耗电量,ΔJef为波峰电价与传统电价的差值,ΔJep为平波电价与传统电价的差值,ΔJeg为波谷电价与传统电价的差值,Jef为传统波峰电价,Jep为传统平波电价,Jeg为传统波谷电价;
所述构建气价综合需求响应模型具体包括:
获取气量气价弹性系数;所述气量气价弹性系数通过以下公式表示:
Figure FDA0003393227400000036
其中,s`为气量气价弹性系数,J`为峰谷气价,ΔJ`为与传统气价差值,E`为负荷响应前气量,ΔE`为负荷响应变化气量;
根据所述气量气价弹性系数获取气量气价弹性系数矩阵;所述气量气价弹性系数矩阵通过以下公式表示:
Figure FDA0003393227400000041
其中,
Figure FDA0003393227400000042
Figure FDA0003393227400000043
Figure FDA0003393227400000044
Figure FDA0003393227400000045
E`i为用户在i时段的气量,E`i-1为用户在i-1时段的气量,E`i+1为用户在i+1时段的气量,ΔE`i为i时段负荷响应前后的气量变化量;ΔE`i-1为i-1时段负荷响应前后的气量变化量,ΔE`i+1为i+1时段负荷响应前后的气量变化量,J`i为i时段的气价,J`i-1为i-1时段的气价,J`i+1为i+1时段的气价,ΔJ`i为i时段气价的变化量,ΔJ`i-1为i-1时段气价的变化量,ΔJ`i+1为i+1时段气价的变化量;
根据所述气量气价弹性系数矩阵构建气价综合需求响应模型;所述气价综合需求响应模型通过以下公式表示:
Figure FDA0003393227400000046
其中,ΔJz,t为气价综合需求响应模型;Ez,f为进行分时气价之前的波峰耗气量,Ez,p为进行分时气价之前的平波耗气量,Ez,g为进行分时气价之前的波谷耗电量,ΔJzf为波峰气价与传统气价的差值,ΔJzp为平波气价与传统气价的差值,ΔJzg为波谷气价与传统气价的差值,Jzf为传统波峰气价,Jzp为传统平波气价,Jzg为传统波谷气价。
4.根据权利要求3所述的一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,其特征在于,所述根据目标函数确定满足电负荷量的第一出力方案,具体包括:
将燃气轮机的发电成本和电网购电的发电成本分别输入电价综合需求响应模型和气价综合需求响应模型进行评估,得到评估后的燃气轮机发电成本和评估后的电网购电成本;
根据所述评估后的燃气轮机发电成本、燃气轮机发电的碳排放和燃气轮机发电的综合能源利用率,得到燃气轮机发电的综合评估值;
根据所述评估后的电网购电成本、电网购电的碳排放和电网购电的综合能源利用率,得到电网购电的综合评估值;
判断所述燃气轮机发电的综合评估值是否大于所述电网购电的综合评估值,得到第三判断结果;
若所述第三判断结果为是,则由燃气轮机进行发电;
若所述第三判断结果为否,则从电网购电。
5.根据权利要求3所述的一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,其特征在于,所述在满足电负荷量后,根据所述目标函数确定满足热负荷量的第二出力方案,具体包括:
将地源热泵的供热成本、燃气锅炉的供热成本和燃气轮机的供热成本分别输入电价综合需求响应模型和气价综合需求响应模型进行评估,得到评估后的地源热泵供热成本、评估后的燃气锅炉供热成本和评估后的燃气轮机供热成本;
根据所述评估后的地源热泵供热成本、地源热泵供热的碳排放和地源热泵供热的综合能源利用率,得到地源热泵供热的综合评估值;
根据所述评估后的燃气锅炉供热成本、燃气锅炉供热的碳排放和燃气锅炉供热的综合能源利用率,得到燃气锅炉供热的综合评估值;
根据余热回收的综合评估值和所述燃气锅炉供热的综合评估值,得到第一组合评估值,所述第一组合评估值为所述燃气锅炉供热的综合评估值和所述余热回收的综合评估值的总和;
根据所述评估后的燃气轮机供热成本、燃气轮机供热的碳排放和燃气轮机供热的综合能源利用率,得到燃气轮机供热的综合评估值;
判断所述地源热泵供热的综合评估值是否大于所述第一组合评估值,得到第四判断结果;
若所述第四判断结果为是,则由地源热泵进行供热;
若所述第四判断结果为否,则判断所述燃气锅炉供热的综合评估值是否大于所述燃气轮机供热的综合评估值,得到第五判断结果;
若所述第五判断结果为是,则由燃气锅炉进行供热;
若所述第五判断结果为否,则判断电储能是否饱和,得到第六判断结果;
若所述第六判断结果为否,则由余热回收进行供热;
若所述第六判断结果为是,则判断所述地源热泵供热的综合评估值是否大于所述燃气锅炉供热的综合评估值,得到第七判断结果;
若所述第七判断结果为是,则由地源热泵进行供热;
若所述第七判断结果为否,则由燃气锅炉进行供热。
6.根据权利要求5所述的一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,其特征在于,所述判断电储能是否饱和,具体包括:
判断所述清洁能源产能是否小于电负荷数据,得到第八判断结果;
若所述第八判断结果为是,则无执行操作;
若所述第八判断结果为否,则判断热负荷供给量是否小于热负荷需求量,得到第九判断结果;
若所述第九判断结果为是,则增加地源热泵耗电比例系数,通过所述地源热泵进行供热;
若所述第九判断结果为否,则减小燃气轮机耗气比例系数,提升地源热泵耗电比例系数和燃气锅炉耗气比例系数。
7.根据权利要求3所述的一种基于综合需求响应的区域能源优化方法,其特征在于,所述在满足热负荷量后,根据所述目标函数确定满足冷负荷量的第三出力方案,具体包括:
将吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷成本和吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷分别输入电价综合需求响应模型和气价综合需求响应模型进行评估,得到评估后的吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷成本和评估后的吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷成本;
根据所述评估后的吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷成本、吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷的碳排放和吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷的综合能源利用率,得到吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷的综合评估值;
根据所述评估后的吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷成本、吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷的碳排放和吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷的综合能源利用率,得到吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷的综合评估值;
判断所述吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量供冷的综合评估值是否大于所述吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量供冷的综合评估值,得到第十判断结果;
若所述第十判断结果为是,则由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷;
若所述第十判断结果为否,则判断电储能是否饱和,得到第十一判断结果;
若所述第十一判断结果为否,则由吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量进行供冷;
若所述第十一判断结果为是,则由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷。
8.一种基于综合需求响应的区域能源优化系统,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于分别获取清洁能源产能和用户的电负荷量、热负荷量和冷负荷量;
第一判断模块,用于判断所述清洁能源产能是否大于所述电负荷量,得到第一判断结果;
若所述第一判断结果为是,则由清洁能源产能出力;
第二判断模块,用于当所述第一判断结果为否时,判断储能能否出力,得到第二判断结果;
若所述第二判断结果为是,则由所述清洁能源产能和储能共同出力;
第一出力方案确定模块,用于当所述第二判断结果为否时,根据目标函数确定满足电负荷量的第一出力方案,所述目标函数为以经济成本、碳排放系数和综合能源利用率为优化目标的函数,所述第一出力方案表示由燃气轮机进行发电或由电网购电的方案;
第二出力方案确定模块,用于在满足电负荷量后,根据所述目标函数确定满足热负荷量的第二出力方案,所述第二出力方案表示由地源热泵进行供热或由燃气锅炉进行供热或由余热回收进行供热的方案;
第三出力方案确定模块,用于在满足热负荷量后,根据所述目标函数确定满足冷负荷量的第三出力方案,所述第三出力方案表示由吸收式制冷机靠吸收燃气锅炉热量进行供冷或由吸收式制冷机靠吸收燃气轮机热量进行供冷的方案;
出力执行模块,用于在采用所述清洁能源产能和储能共同出力的同时,根据所述第一出力方案、所述第二出力方案和所述第三出力方案进行出力。
9.根据权利要求8所述的一种基于综合需求响应的区域能源优化系统,其特征在于,所述目标函数为:
F=min(FA,FB,FC);
Figure FDA0003393227400000081
Figure FDA0003393227400000082
Figure FDA0003393227400000083
Figure FDA0003393227400000084
Figure FDA0003393227400000085
Wt=We,t+Wh,t+Wc,t
Figure FDA0003393227400000086
其中,F为目标函数,FA为经济成本,FB为碳排放系数,FC为综合能源利用效率,T为周期,Je,t为t时段内购买电量的价格,Jg,t为t时段内购买气量的价格,Pe,t为t时段内购买的电量,Pg,t为t时段内购买的气量,Cf(Pi,t)为除去地源热泵的机组燃料成本,Ce(Pj,t)为地源热泵的燃料成本,Y(Pi,t)为除去地源热泵的机组运维成本,Z(Pj,t)为地源热泵的运维成本;Lg=9.5kWh/m3,Pi,t为第i个可控机组在t时刻的输出功率,单位为kW,ηi,t为第i个可控机组在t时刻的转换功率,I代表除去地源热泵的机组类型,Pj,t为地源热泵在t时刻的输出功率,λ为地源热泵的转换功率,Ce为每购买1kW电消耗的二氧化碳排放系数,Cg为每购买1kW天然气所消耗的二氧化碳排放系数,Wt为t时刻的总负荷量,Pt为t时刻的能源供给总量,We,t为在t时刻的电负荷量,Wh,t为在t时刻的热负荷量,Wc,t为在t时刻的冷负荷量,
Figure FDA0003393227400000091
为储电系统在t时刻与系统的交互功率,
Figure FDA0003393227400000092
为储气系统在t时刻与系统的交互功率。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115375091A (zh) * 2022-07-15 2022-11-22 国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心) 一种基于价格弹性系数的负荷可调节能力量化方法
CN115660258A (zh) * 2022-12-09 2023-01-31 南方电网数字电网研究院有限公司 综合能源系统减碳评估方法、装置和计算机设备
CN115983430A (zh) * 2022-12-02 2023-04-18 成都市迈德物联网技术有限公司 一种综合能源系统管理优化的方法及系统
CN116014745A (zh) * 2022-12-08 2023-04-25 国网天津市电力公司 一种基于综合需求响应的尖峰负荷平抑方法及装置
CN116128163A (zh) * 2023-04-13 2023-05-16 国网天津静海供电有限公司 考虑绿氢制储及用户满意度的综合能源优化方法及装置

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115375091A (zh) * 2022-07-15 2022-11-22 国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心) 一种基于价格弹性系数的负荷可调节能力量化方法
CN115983430A (zh) * 2022-12-02 2023-04-18 成都市迈德物联网技术有限公司 一种综合能源系统管理优化的方法及系统
CN115983430B (zh) * 2022-12-02 2023-12-29 成都市迈德物联网技术有限公司 一种综合能源系统管理优化的方法及系统
CN116014745A (zh) * 2022-12-08 2023-04-25 国网天津市电力公司 一种基于综合需求响应的尖峰负荷平抑方法及装置
CN116014745B (zh) * 2022-12-08 2024-04-26 国网天津市电力公司 一种基于综合需求响应的尖峰负荷平抑方法及装置
CN115660258A (zh) * 2022-12-09 2023-01-31 南方电网数字电网研究院有限公司 综合能源系统减碳评估方法、装置和计算机设备
CN115660258B (zh) * 2022-12-09 2023-08-11 南方电网数字电网研究院有限公司 考虑最优碳排放规划的综合能源减碳评估方法和装置
CN116128163A (zh) * 2023-04-13 2023-05-16 国网天津静海供电有限公司 考虑绿氢制储及用户满意度的综合能源优化方法及装置

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