CN114462889A - 一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种氢‑电耦合多能源跨区域优化配置方法及系统，收集当前天气数据及区域的用能需求数据，仿真出区域的电需求和热需求数据；构建跨区氢‑电耦合多能源储能系统的数学模型；确定多能源跨区域优化配置的目标函数和系统平衡约束条件；根据得到的数据对跨区氢‑电耦合多能源储能系统进行优化计算，得到最优的储能配置，实现跨区域能源分配，能够跨区域满足用户的电、热需求，消纳可再生能源的稳定性，使可再生能源与负荷的时空更匹配，提高可再生能源的利用效率，本方法利用氢‑电耦合储能的互补，针对区域的热负荷、可再生能源出力及电负荷特性，给出最优的储能配置，更好的发挥储能的作用，解决高比例可再生能源区域的弃电高的问题。
Description
技术领域
本发明属于跨区域储能系统分配技术领域，涉及一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法及系统。
背景技术
近年来可再生能源发电能力显著增长，现在他已经是公认的应对气候变化的最理想选择。电力系统中可再生能源份额的增加给电网运行的安全性和稳定性带来了新的挑战，现有电网无法支撑可再生能源发电量的大幅增长。如何最大限度地安全、稳定地利用清洁可再生能源，关键在于实施储能系统。
氢在地球上主要以化合态的形式出现，是宇宙中分布最广泛的物质，它构成了宇宙质量的75％，是二次能源。氢能在21世纪有可能在世界能源舞台上成为一种举足轻重的能源，氢的制取、储存、运输、应用技术也将成为21世纪备受关注的焦点。氢具有燃烧热值高的特点，是汽油的3倍，酒精的3.9倍，焦炭的4.5倍。氢是众所周知的清洁和绿色能源，碳排放量接近零。通过燃料电池，氢气可以转化为电能和热能，以满足电力需求和热量需求。氢能源系统不仅可以具有储能系统的功能，而且还具有能源供应的灵活性和多样性。因此，氢气的使用可以清洁有效地消纳可再生能源。
燃料电池是一种把燃料所具有的化学能直接转换成电能的化学装置，又称电化学发电器。它是继水力发电、热能发电和原子能发电之后的第四种发电技术。由于燃料电池是通过电化学反应把燃料的化学能中的吉布斯自由能部分转换成电能，不受卡诺循环效应的限制，因此效率高；另外，燃料电池用燃料和氧气作为原料，同时没有机械传动部件，故排放出的有害气体极少，使用寿命长。由此可见，从节约能源和保护生态环境的角度来看，燃料电池是最有发展前途的发电技术。
电池储能系统是一个利用采用锂电池/铅电池作为能量储存载体，一定时间内存储电能和一定时间内供应电能的系统，而且提供的电能具有平滑过渡、削峰填谷、调频调压等功能。有技术相对成熟、容量大、安全可靠、噪声低、环境适应性强、便于安装等优点。
目前在我国北方地区，占比长期超过70％的燃煤仍是的主力热源，由此导致的二氧化碳排放量惊人，供暖行业碳减排的增长空间最大，减排形势也最急迫。供暖是民生刚需，这一特殊性也增加了碳减排难度。
该方案希望通过研究一个基于可再生能源消纳的跨区氢-电耦合多能源储能系统及其最优储能配置方法，在冬季集中供暖期，结合可再生能源，在跨区满足电、热需求的同时，解决由于供暖期热电联产机组热电耦合的特性产生的热电联产机组出力上限高的问题，最大化的消纳可再生能源，最小化火电系统碳排放。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术中的问题，提供一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法及系统。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法，包括以下步骤：
S1：获取当前区域的环境数据和用能需求数据，仿真出当前区域的电需求和热需求；
S2：构建跨区域氢-电耦合多能源储能系统的数学模型；
S3：确定多能源跨区域优化配置的目标函数和系统平衡约束条件；
S4：采用优化算法对目标函数进行求解，得到最优调度策略。
本发明的进一步改进在于：
所述S2中的数学模型包括储氢罐模型、蓄电池模型、可再生能源机组出力模型、火电机组模型和热电联产机组模型。
所述S2包括以下步骤：
S201：构建储氢罐模型：
其中，
表示在第t时段j区域的氢气存储量，单位为兆瓦；
表示在第t时段j区域的氢气的生产量，单位为兆瓦；
表示在第t时段j区域的氢气的消耗量，单位为兆瓦；每一时刻氢气的消耗量不超过上一时刻储氢罐的存储量，
表示第t时段从其它区域向j区域通过天然气管道输送的氢气，单位为兆瓦；数值为正，代表其它区域向j区域输送的氢气量，数值为负，代表j区域向其它区域输送的氢气量；g表示与j区域相连的管道编号，取值从1到G；
表示储氢罐的容量上限，单位为兆瓦；
S202：蓄电池模型：
a+b≤1
ηEC表示电池充放电的损耗；
表示第t时段j区域电的存储量，单位为兆瓦；
表示第t时段j区域电池的充电量，单位为兆瓦；
表示第t时段j区域电池的放电量，单位为兆瓦；a，b均为整数变量，取值0或1，M为无穷大，a，b不能同时为1；
表示j区域储电的容量上限，单位为兆瓦；
表示j区域储电的容量上限；αch和αdis分别表示充电和放电的系数，限制每次电池的充放电量；
S203：可再生能源机组出力模型：
0≤wpj,t≤WPj,t
0≤pvj,t≤PVj,t
0≤hyj,t≤HYj,t
wpj,t表示在第t时段，j区域的风电出力，单位为兆瓦；WPj,t表示在第t时段，j区域的风电出力上限，单位为兆瓦；pvj,t表示在第t时段，j区域的光伏出力，单位为兆瓦；PVj,t表示在第t时段，j区域的光伏出力上限，单位为兆瓦；hyj,t表示在第t时段，j区域的水电出力，单位为兆瓦；HYj,t表示在第t时段，j区域的水电出力上限，单位为兆瓦；
S204：火电机组模型：
S205：热电联产机组模型：
所述S3中，多能源跨区域优化配置的目标函数为：
目标函数为整个区域的供电火电机组和热电联产机组的碳排放之和最小；其中，t表示调度周期取值从1到T，j表示区域取值从1到J，Cj(·)是关于
和
的函数，表示t时刻在j区域的火电碳排放，单位是吨，
表示第t时段在j区域的火电机组出力；
表示第t时段在j区域的热电联产机组出力；
电负荷平衡约束条件为：
热负荷平衡约束条件为：
ηP表示热电联产机组的电热比；ηHH表示燃料电池的热回收效率；
是t时刻j区域的热负荷，单位为兆瓦；
跨区传输容量约束条件为：
Fl表示电力传输线l的传输容量上限，Fl恒大于0；Fg表示管道g的传输容量上限，当Fg≥0时，满足约束
当Fg＜0时，满足约束
所述S1中，通过EnergyPlus软件仿真出当前区域的电需求和热需求。
一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置系统，包括区域仿真模块、模型构建模块、目标函数和约束条件构建模块和优化调度模块；
区域仿真模块，用于获取当前区域的环境数据和用能需求数据，仿真出当前区域的电需求和热需求；
模型构建模块，用于构建跨区域氢-电耦合多能源储能系统的数学模型；
目标函数和约束条件构建模块，确定多能源跨区域优化配置的目标函数和系统平衡约束条件；
优化调度模块，用于采用优化算法对目标函数进行求解，得到最优调度策略。
一种跨区域氢-电耦合多能源储能系统，包括火电单元、可再生能源单元、热电联产机组单元、电解槽、蓄电池单元、第一用能侧单元、余热回收单元、燃料电池单元、氢气存储单元、电网、氢供应链和第二用能侧；
所述热电联产单元、可再生能源单元和火电单元产生的电力一路输送至第一用能侧单元，一路输送至蓄电池单元，一路输送至电解槽单元，一路通过电网输送至第二用能侧单元，热电联产单元、可再生能源单元和火电单元产生的热力输送至第一用能侧单元；
所述电解槽单元将产生的氢气输送至氢气存储单元，所述氢气存储单元将氢气一路依次输送至燃料电池单元和余热回收单元，另一路通过氢供链输送至第二用能侧单元；
所述燃料电池单元和余热回收单元分别将产生的电力和热能输送至第一用能侧单元。
一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明公开了一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法及系统，根据当前区域的能源需求，建立数学模型，实现跨区域能源分配，能够跨区域满足用户的电、热需求，消纳可再生能源的稳定性，使可再生能源与负荷的时空更匹配，解决高比例可再生能源区域的弃电高的问题，提高可再生能源的利用效率，本方法利用氢-电耦合储能的互补，针对区域的热负荷、可再生能源出力及电负荷特性，给出最优的储能配置，更好的发挥储能的作用，降低碳排放。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为跨区域氢-电耦合多能源储能系统的框架示意图，其中，实线代表电力，虚线代表氢，点划线代表热量。
图2为氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法流程图；
图3为氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法求解流程图；
图4为冬季某区域的可再生能源出力与电需求；
图5为热电联产机组出力结果对比图；
图6为弃电结果对比图；
图7为碳排放结果对比图；
图8为储能最优配置结果示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“水平”、“内”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，若出现术语“水平”，并不表示要求部件绝对水平，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。
在本发明实施例的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
参见图1，本发明公开了一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置系统，包括火电单元、可再生能源单元、热电联产机组单元电解槽、蓄电池单元、第一用能侧单元、余热回收单元、燃料电池单元、氢气存储单元、电网、氢供应链和第二用能侧；
本发明实施例公开的系统在区域一中，通过可再生能源单元和火电单元供能，满足本区域热需求和电需求，将消纳不掉的可再生能源存储起来，通过电网或者氢供应链输送到区域二中，实现能量的跨区传送。
本系统的燃料电池单元与余热回收单元连接，余热回收单元与第一用能侧单元连接；光伏发电机组、风力发电机组、火力发电机组、水力发电机组与电网连接，为用户提供电力需求，同时本发明的系统通过导线与电解槽单元和蓄电池单元连接，分别用于供能、电解槽单元供电、蓄电池单元储电三个用途。电解槽单元与储氢罐单元连接，储氢罐单元与燃料电池单元连接，电解槽单元产生的氢气会直接存储到储氢罐单元中，通过储氢罐单元输送到燃料电池单元，燃料电池单元的电能输出端与电网连接，为用户提供电力需求。
火电单元分为两类：单纯供电的凝气式机组，满足集中供热的抽气式热电联产机组，可再生能源单元包含了光伏发电机组、水力发电机组、风力发电机组。可再生能源单元与火电单元共同产电通过电力传输线在区域内部传给第一用能侧单元，满足用电需求。火电中的热电联产机组的热出力和氢气经过燃料电池产生的热能可以共同满足用户的热需求。
由于可再生能源单元出力的波动性，以及可再生能源单元出力与负荷的不匹配性，导致某些时刻有多余的电力，这些电中一部分将输入到电解槽单元中，通过电解产生氢气，氢气经过压缩机压缩后存储进储氢罐单元当中。另一部分电会直接存入电池当中。当某些时刻，可再生能源的出力较小时，蓄电池单元中的电会直接输向第一用能侧，满足一部分电需求，储氢罐单元中的氢气会进入燃料电池单元同时产生电和热，电能直接满足输向第一用能侧，热能通过热回收单元之后满足用户的一部分热需求。
在同一时刻，如果区域一中的可再生能源发电量冗余，区域二中可再生能源发电量不足的情况下，区域一可以通过电网和氢供应链向区域二传输能量，区域一的再生能源发电量不足，而区域二可再生能源发电量冗余时，区域二可以通过电网和氢供应链向区域一传输能量，从而实现跨区消纳可再生能源的目的。
参见图2，本方法公开了一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法，包括以下步骤：
S1：收集当前天气数据及区域的用能需求数据，通过EnergyPlus软件仿真出区域的电需求和热需求数据；
S2：构建跨区氢-电耦合多能源储能系统的数学模型；
S3：确定多能源跨区域优化配置的目标函数和系统平衡约束条件；
S4：根据得到的数据对跨区氢-电耦合多能源储能系统进行优化计算，得到最优的储能配置；
其中，S2中包含以下步骤：
201、构建跨区氢-电耦合多能源储能系统的数学模型，其中包含了储氢罐模型、电池模型、可再生能源机组出力模型、火电机组模型、热电联产机组模型。
因为此模型主要关注于跨区的可再生能源消纳，聚焦于宏观层面上的能源消纳，不具体关注系统中某个设备的具体运行结果，所以在不影响结果的前提下对于具体设备的模型进行了合理简化。
储氢罐模型为：
本系统所述的氢供应链在模型中指通过天然气管道来运输氢气，通过现有的天然气管道设施来运输氢气这个方法是可行的，很多研究表明当向天然气管道中添加的氢气浓度不超过15％时，整体是没有太大的安全风险的。储氢罐设定了容量上限和容量下限，同时每一个时刻储氢罐内的氢气存储量要满足平衡，t时刻的存储量减去t-1时刻的存储量等于t时刻产生的氢气减去消耗的氢气，在
为负时，表示向外运输氢气，此时产生的氢气是本区域生产的氢气，消耗的氢气包含本区域消耗的氢气和向其他区域运输的氢气。在
为正时，表示其它区域向区域内运输氢气，此时产生的氢气包含了本区域生产的氢气和其他区域运输来的氢气，消耗的氢气是本区域消耗的氢气。对于每一时段t氢气的消耗来源于储氢罐，所以每一时段消耗的氢气量不能超过上一个时段储氢罐的存储量。
蓄电池模型：
a+b≤1
ηEC表示电池充放电的损耗；
表示第t时段j区域电的存储量，单位为兆瓦；
表示第t时段j区域电池的充电量，单位为兆瓦；
表示第t时段j区域电池的放电量单位为兆瓦；电池的存储存在时间耦合关系。电池不可以同时充放电，a，b均为整数变量，取值0或1，M为无穷大，a，b不能同时为1。
表示j区域储电的容量上限，单位为兆瓦。
表示j区域储电的容量上限；αch和αdis分别表示充电和放电的系数，限制每次电池的充放电量。
蓄电池每一时刻的存储量等于考虑损耗后的充电量减去放电量。电池的存储存在时间耦合关系。电池不可以同时充放电，所以在同一时刻电池充电量
和电池放电量
之积为0。电池每次充放电容量有限，不能超过额定容量的30％。
可再生能源机组出力模型：
0≤wpj,t≤WPj,t
0≤pvj,t≤PVj,t
0≤hyj,t≤HYj,t
wpj,t表示在第t时段，j区域的风电出力，单位为兆瓦。WPj,t表示在第t时段，j区域的风电出力上限，单位为兆瓦。pvj,t表示在第t时段，j区域的光伏出力，单位为兆瓦。PVj,t表示在第t时段，j区域的光伏出力上限，单位为兆瓦。hyj,t表示在第t时段，j区域的水电出力，单位为兆瓦。HYj,t表示在第t时段，j区域的水电出力上限，单位为兆瓦。
每一时段的每一个设备的可再生能源出力不能超过此地区的可再生能源设备发电能力的上限。
火电机组模型：
热电联产机组模型：
每一时刻的供电的火电机组要满足设备的出力上下限，第t时段和第t-1时段的机组需要满足爬坡限制，不能出力波动太大。
其中，S3包括以下步骤：
确定目标函数、系统平衡约束条件，目标函数使得该系统在运行周期内的碳排放最小，其目标函数为：
目标函数为整个区域的供电火电机组和热电联产机组的碳排放之和最小；这里t表示调度周期取值从1到T，j表示区域取值从1到J，Cj(·)是关于
和
的函数，表示t时刻在j区域的火电碳排放，单位是吨，火电机组的碳排放和热电联产机组的碳排放。
表示第t时段在j区域的火电机组出力，
表示第t时段在j区域的热电联产机组出力，λEMI表示电力排放因子。
电负荷平衡约束条件为：
这里使用全国统一的电力排放因子简化整个火电生产过程中的碳排放计算，火电产生的电量乘单位电量的排放因子。
热负荷平衡约束条件为：
ηP表示热电联产机组的电热比，ηHH表示燃料电池的热回收效率，
是t时刻j区域的热负荷，单位为兆瓦。
跨区传输容量约束条件为：
Fl表示电力传输线l的传输容量上限，Fl恒大于0；Fg表示管道g的传输容量上限，Fg可正可负，当Fg≥0时，满足约束
当Fg＜0时，满足约束
参见图3，S4中包含以下步骤：
401初始化参数，选取需求数据和若干设备及环境的参数设置构建参数集，所需需求数据包括：冬季供暖季的各个区域的电需求和热需求；跨区氢-电耦合多能源储能系统中的各区储能容量上限；其中的设备参数包括可再生能源发电设备出力上限、跨区传输容量上限、储氢罐存储容量限制、电解槽转换效率、燃料电池产电和产热效率、热回收装置效率、蓄电池充放电各项参数、供电火电机组和热电联产机组出力上限和出力下限以及爬坡率。
402优化求解，对所构建参数集采用优化算法，将储能各项参数输入到求解器当中，针对非线性约束进行线性化处理，限制电池同时充放电约束为非线性约束，调用求解器无法求解，于是将此约束进行线性化：如下所示a，b均为整数变量，取值0或1，M为无穷大，a，b不能同时为1。供电火电机组和热电联产机组的爬坡约束也为非线性约束，将其线性化后，调用求解器求解。
a+b≤1
403数据分析，所求解结果为各项设备的输出数据，需要对这些数据进行处理和分析，为了说明此系统的优势，在数据分析中加入了此系统与其它系统的对比实验结果，并从多个方面从多个维度对系统的各项结果进行分析。
结果表明，在储能比例占可再生能源装机为10％的情况下，无氢无储的系统的弃电率高达17.86％，无氢储电系统在储能比例10％的情况下弃电率依然有15.22％，而跨区氢-电耦合多能源储能系统在储能比例10％的情况下，弃电率只有1.68％。本系统相比于普通的无储能系统和纯储电系统，弃电率减小了85％以上，可以证明本系统对于可再生能源的消纳的有效性和优势。
参见图4为基于某个区域电网真实数据预测的未来高渗透率下的冬季供暖期可再生能源出力及电需求曲线，参见图5，为基于上述曲线的目标函数值与约束下的热电联产机组的出力，可以看出相比于普通的无氢无储系统，本系统可以明显的降低热电联产机组的出力下限，显著的地减小集中供热的碳排放。
参见图6-7，图6为三种系统的弃电率，图7为三种系统的碳排放量，二者结合来说明本系统的优势。储氢系统对弃电减小先快后慢，在储能比例较低的时候对弃电减小的更快，但是因为氢气在能量转化时损耗较大，随着储能比例变大，消纳能力逐渐陷入瓶颈。储电系统中弃电减小速率基本不变，因为储电系统无法降低热电联产机组的出力下限，降低其热电耦合产生的弃电，所以弃电的降低效果不如储氢系统，但是因为储电系统的充放电能量损耗较小，在储能比例增大时有着更大的消纳潜力。本系统相比于纯储氢系统和纯储电系统，兼具二者的优势，将二者的缺点互补。
在储能比例低时有储氢系统较快的消纳速率，在储能比例高时有储电系统较大的消纳潜力。
参见图8，为本系统的最优储能配置结果，给出了储能比例从1％到20％时的储电和储氢比例，可以看出，在储能比例较小时，本系统以氢气存储为主，随着储能比例增大，从储能比例7％之后，储电开始以稳定速度增加，这个计算结果与图6，图7所示的结果分析相吻合，可以证明此最优储能配置方法的有效性。
本发明实施例公开了一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置系统，包括：
区域仿真模块，用于获取当前区域的环境数据和用能需求数据，仿真出当前区域的电需求和热需求；
模型构建模块，用于构建跨区域氢-电耦合多能源储能系统的数学模型；
目标函数和约束条件构建模块，确定多能源跨区域优化配置的目标函数和系统平衡约束条件；
优化调度模块，用于采用优化算法对目标函数进行求解，得到最优调度策略。
本发明一实施例提供的终端设备的示意图。该实施例的终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。
所述处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述终端设备的各种功能。
所述终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取当前区域的环境数据和用能需求数据，仿真出当前区域的电需求和热需求；
S2：构建跨区域氢-电耦合多能源储能系统的数学模型；
S3：确定多能源跨区域优化配置的目标函数和系统平衡约束条件；
S4：采用优化算法对目标函数进行求解，得到最优调度策略。
2.根据权利要求1所述的一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法，其特征在于，所述S2中的数学模型包括储氢罐模型、蓄电池模型、可再生能源机组出力模型、火电机组模型和热电联产机组模型。
3.根据权利要求2所述的一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
S201：构建储氢罐模型：
其中，
表示在第t时段j区域的氢气存储量，单位为兆瓦；
表示在第t时段j区域的氢气的生产量，单位为兆瓦；
表示在第t时段j区域的氢气的消耗量，单位为兆瓦；每一时刻氢气的消耗量不超过上一时刻储氢罐的存储量，
表示第t时段从其它区域向j区域通过天然气管道输送的氢气，单位为兆瓦；数值为正，代表其它区域向j区域输送的氢气量，数值为负，代表j区域向其它区域输送的氢气量；g表示与j区域相连的管道编号，取值从1到G；
表示储氢罐的容量上限，单位为兆瓦；
S202：蓄电池模型：
a+b≤1
ηEC表示电池充放电的损耗；
表示第t时段j区域电的存储量，单位为兆瓦；
表示第t时段j区域电池的充电量，单位为兆瓦；
表示第t时段j区域电池的放电量，单位为兆瓦；a，b均为整数变量，取值0或1，M为无穷大，a，b不能同时为1；
表示j区域储电的容量上限，单位为兆瓦；
表示j区域储电的容量上限；αch和αdis分别表示充电和放电的系数，限制每次电池的充放电量；
S203：可再生能源机组出力模型：
0≤wpj,t≤WPj,t
0≤pvj,t≤PVj,t
0≤hyj,t≤HYj,t
wpj,t表示在第t时段，j区域的风电出力，单位为兆瓦；WPj,t表示在第t时段，j区域的风电出力上限，单位为兆瓦；pvj,t表示在第t时段，j区域的光伏出力，单位为兆瓦；PVj,t表示在第t时段，j区域的光伏出力上限，单位为兆瓦；hyj,t表示在第t时段，j区域的水电出力，单位为兆瓦；HYj,t表示在第t时段，j区域的水电出力上限，单位为兆瓦；
S204：火电机组模型：
S205：热电联产机组模型：
4.根据权利要求3所述的一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法，其特征在于，所述S3中，多能源跨区域优化配置的目标函数为：
目标函数为整个区域的供电火电机组和热电联产机组的碳排放之和最小；其中，t表示调度周期取值从1到T，j表示区域取值从1到J，Cj(·)是关于
和
的函数，表示t时刻在j区域的火电碳排放，单位是吨，
表示第t时段在j区域的火电机组出力；
表示第t时段在j区域的热电联产机组出力；
电负荷平衡约束条件为：
热负荷平衡约束条件为：
ηP表示热电联产机组的电热比；ηHH表示燃料电池的热回收效率；
是t时刻j区域的热负荷，单位为兆瓦；
跨区传输容量约束条件为：
Fl表示电力传输线l的传输容量上限，Fl恒大于0；Fg表示管道g的传输容量上限，当Fg≥0时，满足约束
当Fg＜0时，满足约束
5.根据权利要求1所述的一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置方法，其特征在于，所述S1中，通过EnergyPlus软件仿真出当前区域的电需求和热需求。
6.一种氢-电耦合多能源跨区域优化配置系统，其特征在于，包括区域仿真模块、模型构建模块、目标函数和约束条件构建模块和优化调度模块；
区域仿真模块，用于获取当前区域的环境数据和用能需求数据，仿真出当前区域的电需求和热需求；
模型构建模块，用于构建跨区域氢-电耦合多能源储能系统的数学模型；
目标函数和约束条件构建模块，确定多能源跨区域优化配置的目标函数和系统平衡约束条件；
优化调度模块，用于采用优化算法对目标函数进行求解，得到最优调度策略。
7.根据权利要求6所述的一种跨区域氢-电耦合多能源储能系统，其特征在于，包括火电单元、可再生能源单元、热电联产机组单元、电解槽、蓄电池单元、第一用能侧单元、余热回收单元、燃料电池单元、氢气存储单元、电网、氢供应链和第二用能侧；
所述热电联产单元、可再生能源单元和火电单元产生的电力一路输送至第一用能侧单元，一路输送至蓄电池单元，一路输送至电解槽单元，一路通过电网输送至第二用能侧单元，热电联产单元、可再生能源单元和火电单元产生的热力输送至第一用能侧单元；
所述电解槽单元将产生的氢气输送至氢气存储单元，所述氢气存储单元将氢气一路依次输送至燃料电池单元和余热回收单元，另一路通过氢供链输送至第二用能侧单元；
所述燃料电池单元和余热回收单元分别将产生的电力和热能输送至第一用能侧单元。
8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN115238505A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-25 | 国网山东省电力公司枣庄供电公司 | 基于风光场站的热电氢联供型系统优化配置方法及系统 |
| CN116402324A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-07-07 | 苏州精控能源科技有限公司 | 可再生能源的管理方法、装置、介质、电子设备 |
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- 2022-03-23 CN CN202210290484.2A patent/CN114462889A/zh active Pending
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