CN114186875A - 一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，包括：从数据库获取次分布式光伏/集热器参数数据、园区能源网络参数数据，获取气象数据、电价、天然气价格、园区电负荷需求曲线、热负荷需求曲线。建立分布式光伏发电出力预测模型，根据园区光照条件和环境温度，计算太阳能光伏电池板输出功率。建立分布式太阳能集热器供热预测模型，计算太阳能集热器供热曲线。建立园区电、热、气多元能源耦合模型，实现多能源间生产、转换和分配的分析计算。建立园区多能源优化调度模型，根据园区电、热、气多元能源耦合模型的计算结果，以日为周期合理选择安排园区能源系统中各装置的启停，实现各周期内园区总用能成本最低。
Description
技术领域
本发明涉及园区综合能源系统能耗分析和运行控制领域，尤其涉及一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法。
背景技术
园区综合能源系统是指在一定区域内利用先进的信息处理技术和创新管理模式，整合园区内太阳能、天然气、电能、热能等多种异质能源，通过对不同耦合系统间的协调优化、综合调度和互相补充。在满足园区内用能需求的同时，实现能源的层次利益，有效地提升能源利用效率。
目前，分布式太阳能发电装机容量急剧增长，特别是工业园区，太阳能发电和太阳能集热占园区能源供应的比重大幅度上涨。传统园区综合能源优化管控方法已不适应大规模新能源接入的场景，为了充分挖掘园区太阳能发电、太阳能集热的效益，亟需一种新能源、天然气、电锅炉的协调运行调控方法，解决传统园区综合能源优化管控方法在大规模新能源接入情况下无法进行最优化运行控制的问题，实现园区能源绿色经济运行，在满足园区能源负荷需求的条件下，达到运营成本最低。
发明内容
本发明目的在于，提供一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法和系统，在保障满足园区用电、用热负荷需求的条件下，实现太阳能发电、太阳能集热、电锅炉、天然气热电联产的精细化协同控制，有效提高园区新能源利用率，降低碳排放，降低园区用能综合成本，解决传统园区综合能源优化管控方法在大规模新能源接入情况下无法进行最优化运行控制的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法和系统，应用于含分布式光伏发电、分布式太阳能集热器供热、天然气热电联产的工业园区能耗管理和用能优化，所述方法包括：
园区能耗监控管理系统从数据库获取次分布式光伏/集热器参数数据、园区能源网络参数数据，从园区信息管理系统获取气象数据、电价、天然气价格、园区电负荷需求曲线、热负荷需求曲线。
建立分布式光伏发电出力预测模型，根据园区光照条件和环境温度，计算太阳能光伏电池板输出功率。
建立分布式太阳能集热器供热预测模型，计算太阳能集热器供热曲线。
建立园区电、热、气多元能源耦合模型，实现多能源间生产、转换和分配的分析计算。
建立园区多能源优化调度模型，综合电、光伏和天然气系统本身的特点，根据园区电、热、气多元能源耦合模型的计算结果，以日为周期合理选择安排园区能源系统中各装置的启停，实现各周期内园区总用能成本最低。
优选地，所述分布式光伏发电出力预测模型，计算公式为：
式中，PPV为光伏电池输出功率，λ为发电效率因子，表征光伏电池板表面灰尘污染程度，PSTC为标准额定条件下光伏电池板额定输出功率，GSTC为标准额定条件下太阳光照强度，TSTC为标准额定条件下光伏电池表面温度，设为25℃，G为实际光照强度，αT为温度特征系数，T为光伏电池板表面实际温度。该模型的创新性在于，模型不仅考虑了光照条件和环境温度对太阳能光伏发电功率的影响，还引入了发电效率因子λ，用于反映光伏电池板表面灰尘污染程度，0≤λ≤1，当光伏表面灰尘越多，λ越小。
优选地，所述分布式太阳能集热器供热预测模型，计算公式为：
式中，QPV,Δt为Δt时段内集热器的供热水量；Ac为集热器的采光面积；JΔt为Δt时段内的日照总辐射量；ηcd为集热器的集热效率；ηL为供热管路及热储水箱的热损率；Cw为水的比热容；Tend为集热器的供热温度；Tin为集热器的入水口温度；该模型的创新性在于，模型不仅考虑了太阳辐射强度、集热面积对集热器供热能力的关键影响因素，同时考虑了供热管路系统热损失对供热量的影响，因此，该模型能够准确地计算出园区太阳能集热器的供热能力。
优选地，所述园区电、热、气多元能源耦合模型，计算公式为：
式中，PLoad_e、PLoad_h、PLoad_g分别为园区综合能源系统受端电、热、气的能源需求量，PTe、PPV、QPV、Pg分别为网购电、太阳能发电、太阳能集热、和天然气购气量，ve是电能调度因子，即用电负荷的分配比例，1-ve则是电锅炉的分配系数；vg是天然气调度因子，即天然气分配到热电联产机组的比例，1-vg则是用气设备的分配系数；ηg是热电联产机组发电效率，ηFur是电锅炉热效率，μg是热电联产机组的热电比率；该模型的创造性是：考虑园区电力网络和供气供热网络规模较小，规划建设时留有充足的裕度，一般不存在像大电网和城市供气网类似的网络容量受限等约束，因此通过简化园区内的电网约束和供气、供热管网约束，引入调度因子和效率因子，将复杂的电、热、气多种类型能源的耦合关系线性化，实现多能源间生产、转换和分配的分析计算。
优选地，所述园区多能源优化调度模型，其优化目标是，以日为周期合理选择安排园区能源系统中各装置的启停，实现各周期内园区总用能成本最低，园区总用能成本可分解为两部分，第一部分是网购电成本、天然气购气成本，第二部分是热电联产机组、电热锅炉启停成本，目标函数为：
式中，ΔT是时间段，模型中将一天分为24个时段，每个时段时长1小时，ce,ΔT是ΔT时段园区网购电价，一般来说，我国工业园区一般采用峰谷电价，一天中不同时段电价不一样，cg是园区天然气购气价格，一般一天内价格不变，PTe,ΔT、Pg,ΔT分别是ΔT时段的网供电量和天然气耗气量，Li为第i个设备的启停成本，M、N分别是热电联产机组、电热锅炉的数量，wi,ΔT是二进制变量1和0，表示ΔT时间段内第i个设备启停状态。
优选地，所述园区多能源优化调度模型的约束条件包括园区多能源耦合关系约束、天然气发电容量约束和电热锅炉容量约束，园区多能源耦合关系约束可由园区电、热、气多元能源耦合模型计算得到，天然气发电容量约束即当前天然气发电功率小于运行状态的机组总容量，电热锅炉容量约束即当前锅炉供热量小于处于运行状态的锅炉总容量。园区内电力供需平衡和园区内热力供需平衡约束条件计算公式为：
式中，M、N分别是热电联产机组、电热锅炉的数量，vg,ΔT是ΔT时间段内的天然气调度因子，Pg,ΔT是ΔT时间段内的天然气购气量，wi,ΔT是ΔT时间段内第i个热电联产机组的启停状态，Si,g是第i个热电联产机组的发电容量，ηFur是电锅炉热效率，ve,ΔT是ΔT时间段内的电能调度因子，PTe,ΔT、PPV,ΔT分别为ΔT时间段内的网购电、太阳能发电量，wj,ΔT是ΔT时间段内第j个电锅炉的启停状态，Sj,Fur是第j个电锅炉的容量。
其他约束例如园区内变压器、线路容量约束、燃气管道流量约束等不予考虑，因为在园区综合能源系统规划建设时就已经留足了容量裕度，以应对恶劣天气新能源发电供热为0时，园区最大的供电、供热需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式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方式，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是本发明某一实施例提供的一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法的流程示意图；
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作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。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，本发明提供的一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法和系统，应用于含分布式光伏发电、分布式太阳能集热器供热、天然气热电联产的工业园区能耗管理和用能优化，所述方法包括：
步骤S10：园区能耗监控管理系统从数据库获取次分布式光伏/集热器参数数据、园区能源网络参数数据，从园区信息管理系统获取气象数据、电价、天然气价格、园区电负荷需求曲线、热负荷需求曲线，详见步骤S11-12：
步骤S11：园区能耗监控管理系统通过查询数据库，读取园区分布式光伏/集热器热电联产机组、电锅炉等设备参数、园区能源网络参数数据；
步骤S12：园区能耗监控管理系统通过XML格式文件的数据交互方式，从园区信息管理系统获取气象数据、电价、天然气价格、园区电负荷需求曲线、热负荷需求曲线；
步骤S20：建立分布式光伏发电出力预测模型，模型考虑了光照条件和环境温度对太阳能光伏发电功率的影响，创造性引入了发电效率因子λ，用于反映光伏电池板表面灰尘污染程度，0≤λ≤1，当光伏表面灰尘越多，λ越小。计算公式为：
式中，PPV为光伏电池输出功率，λ为发电效率因子，表征光伏电池板表面灰尘污染程度，PSTC为标准额定条件下光伏电池板额定输出功率，GSTC为标准额定条件下太阳光照强度，TSTC为标准额定条件下光伏电池表面温度，设为25℃，G为实际光照强度，αT为温度特征系数，T为光伏电池板表面实际温度。
步骤S30：建立分布式太阳能集热器供热预测模型，模型不仅考虑了太阳辐射强度、集热面积对集热器供热能力的关键影响因素，同时考虑了供热管路系统热损失对供热量的影响，能够准确地计算出园区太阳能集热器的供热能力，计算公式为：
式中，QPV,Δt为Δt时段内集热器的供热水量；Ac为集热器的采光面积；JΔt为Δt时段内的日照总辐射量；ηcd为集热器的集热效率；ηL为供热管路及热储水箱的热损率；Cw为水的比热容；Tend为集热器的供热温度；Tin为集热器的入水口温度。
步骤S40：建立园区电、热、气多元能源耦合模型，实现多能源间生产、转换和分配的分析计算，计算公式为：
式中，PLoad_e、PLoad_h、PLoad_g分别为园区综合能源系统受端电、热、气的能源需求量，PTe、PPV、QPV、Pg分别为网购电、太阳能发电、太阳能集热、和天然气购气量，ve是电能调度因子，即用电负荷的分配比例，1-ve则是电锅炉的分配系数；vg是天然气调度因子，即天然气分配到热电联产机组的比例，1-vg则是用气设备的分配系数；ηg是热电联产机组发电效率，ηFur是电锅炉热效率，μg是热电联产机组的热电比率
步骤S50：建立园区多能源优化调度模型，综合电、光伏和天然气系统本身的特点，根据园区电、热、气多元能源耦合模型的计算结果，以日为周期合理选择安排园区能源系统中各装置的启停，实现各周期内园区总用能成本最低，详见步骤S51-53：
步骤S51：构建园区多能源优化调度模型的目标函数，优化目标是，以日为周期合理选择安排园区能源系统中各装置的启停，实现各周期内园区总用能成本最低，园区总用能成本可分解为两部分，第一部分是网购电成本、天然气购气成本，第二部分是热电联产机组、电热锅炉启停成本，目标函数为：
式中，ΔT是时间段，模型中将一天分为24个时段，每个时段时长1小时，ce,ΔT是ΔT时段园区网购电价，一般来说，我国工业园区一般采用峰谷电价，一天中不同时段电价不一样，cg是园区天然气购气价格，一般一天内价格不变，PTe,ΔT、Pg,ΔT分别是ΔT时段的网供电量和天然气耗气量，Li为第i个设备的启停成本，M、N分别是热电联产机组、电热锅炉的数量，wi,ΔT是二进制变量1和0，表示ΔT时间段内第i个设备启停状态。
步骤S52：构建园区多能源优化调度模型的约束条件，约束条件包括园区多能源耦合关系约束、天然气发电容量约束和电热锅炉容量约束，园区多能源耦合关系约束可由园区电、热、气多元能源耦合模型计算得到，天然气发电容量约束即当前天然气发电功率小于运行状态的机组总容量，电热锅炉容量约束即当前锅炉供热量小于处于运行状态的锅炉总容量。园区内电力供需平衡和园区内热力供需平衡约束条件计算公式为：
式中，M、N分别是热电联产机组、电热锅炉的数量，vg,ΔT是ΔT时间段内的天然气调度因子，Pg,ΔT是ΔT时间段内的天然气购气量，wi,ΔT是ΔT时间段内第i个热电联产机组的启停状态，Si,g是第i个热电联产机组的发电容量，ηFur是电锅炉热效率，ve,ΔT是ΔT时间段内的电能调度因子，PTe,ΔT、PPV,ΔT分别为ΔT时间段内的网购电、太阳能发电量，wj,ΔT是ΔT时间段内第j个电锅炉的启停状态，Sj,Fur是第j个电锅炉的容量。
其他约束例如园区内变压器、线路容量约束、燃气管道流量约束等不予考虑，因为在园区综合能源系统规划建设时就已经留足了容量裕度，以应对恶劣天气新能源发电供热为0时，园区最大的供电、供热需求。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，应用于含分布式光伏发电、分布式太阳能集热器供热、天然气热电联产的工业园区能耗管理和用能优化，所述方法包括：
园区能耗监控管理系统从数据库获取次分布式光伏/集热器参数数据、园区能源网络参数数据，从园区信息管理系统获取气象数据、电价、天然气价格、园区电负荷需求曲线、热负荷需求曲线，并建立分布式光伏发电出力预测模型，根据园区光照条件和环境温度，计算太阳能光伏电池板输出功率；建立分布式太阳能集热器供热预测模型，计算太阳能集热器供热曲线；建立园区电、热、气多元能源耦合模型，实现多能源间生产、转换和分配的分析计算；建立园区多能源优化调度模型，以日为周期合理选择安排园区能源系统中各装置的启停，实现各周期内园区总用能成本最低。
2.根据权利要求1所述的高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，所述分布式光伏发电出力预测模型不仅考虑了光照条件和环境温度对太阳能光伏发电功率的影响，还引入了发电效率因子λ，用于反映光伏电池板表面灰尘污染程度，0≤λ≤1，当光伏表面灰尘越多，λ越小，分布式光伏发电出力预测模型计算公式为：
式中，PPV为光伏电池输出功率，λ为发电效率因子，表征光伏电池板表面灰尘污染程度，PSTC为标准额定条件下光伏电池板额定输出功率，GSTC为标准额定条件下太阳光照强度，TSTC为标准额定条件下光伏电池表面温度，设为25℃，G为实际光照强度，αT为温度特征系数，T为光伏电池板表面实际温度。
3.根据权利要求1所述的高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，所述分布式太阳能集热器供热预测模型不仅考虑了太阳辐射强度、集热面积对集热器供热能力的关键影响因素，同时考虑了供热管路系统热损失对供热量的影响，因此，该模型能够准确地计算出园区太阳能集热器的供热能力，计算公式为：
式中，QPV,Δt为Δt时段内集热器的供热水量；Ac为集热器的采光面积；JΔt为Δt时段内的日照总辐射量；ηcd为集热器的集热效率；ηL为供热管路及热储水箱的热损率；Cw为水的比热容；Tend为集热器的供热温度；Tin为集热器的入水口温度。
4.根据权利要求1所述的高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，所述园区电、热、气多元能源耦合模型考虑到园区电力网络和供气供热网络规模较小，规划建设时留有充足的裕度，因此模型通过简化园区内的电网约束和供气、供热管网约束，引入调度因子和效率因子，将复杂的电、热、气多种类型能源的耦合关系线性化，实现多能源间生产、转换和分配的分析计算，计算公式为：
式中，PLoad_e、PLoad_h、PLoad_g分别为园区综合能源系统受端电、热、气的能源需求量，PTe、PPV、QPV、Pg分别为网购电、太阳能发电、太阳能集热、和天然气购气量，ve是电能调度因子，即用电负荷的分配比例，1-ve则是电锅炉的分配系数；vg是天然气调度因子，即天然气分配到热电联产机组的比例，1-vg则是用气设备的分配系数；ηg是热电联产机组发电效率，ηFur是电锅炉热效率，μg是热电联产机组的热电比率。
5.根据权利要求1所述的高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，所述园区多能源优化调度模型通过构建优化目标函数和约束条件，以日为周期优化安排园区能源系统中热电联产机组、电热锅炉的启停计划，实现园区内新能源发电、新能源供热全消纳，并通过优化调度使园区总用能成本最低。
6.根据权利要求5所述的高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，所述园区多能源优化调度模型的目标函数中，园区总用能成本最低的总目标可分解为两部分，第一部分是网购电成本、天然气购气成本，第二部分是热电联产机组、电热锅炉启停成本，目标函数的计算公式为：
式中，ΔT是时间段，模型中将一天分为24个时段，每个时段时长1小时，ce,ΔT是ΔT时段园区网购电价，cg是园区天然气购气价格，PTe,ΔT、Pg,ΔT分别是ΔT时段的网供电量和天然气耗气量，Li为第i个设备的启停成本，M、N分别是热电联产机组、电热锅炉的数量，wi,ΔT是二进制变量1和0，表示ΔT时间段内第i个设备启停状态。
7.根据权利要求5所述的高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，所述园区多能源优化调度模型的约束条件包括园区多能源耦合关系约束、天然气发电容量约束和电热锅炉容量约束，园区多能源耦合关系约束由园区电、热、气多元能源耦合模型计算得到。
8.根据权利要求7所述的高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，所述天然气发电容量约束即天然气实时发电功率小于运行中的机组总容量，计算公式为：
式中，M是热电联产机组的数量，vg,ΔT是ΔT时间段内的天然气调度因子，Pg,ΔT是ΔT时间段内的天然气购气量，wi,ΔT是ΔT时间段内第i个热电联产机组的启停状态，Si,g是第i个热电联产机组的发电容量。
9.根据权利要求7所述的高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法，其特征在于，所述的然气发电容量约束中，电热锅炉容量约束即锅炉实时供热量小于运行中的锅炉总容量，计算公式为：
式中，N分别是电热锅炉的数量，ηFur是电锅炉热效率，ve,ΔT是ΔT时间段内的电能调度因子，PTe,ΔT、PPV,ΔT分别为ΔT时间段内的网购电、太阳能发电量，wj,ΔT是ΔT时间段内第j个电锅炉的启停状态，Sj,Fur是第j个电锅炉的容量。
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