CN114662756A - 考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法 - Google Patents

考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种考虑源‑荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法。该方法通过构建计及损耗的热电微能网线性能量传输模型，解决了不确定性变量在优化过程中因非线性运算造成的保守性扩张问题；并针对日前调度的不同优化重点，分层次的处理不确定因素对优化调度的影响，上层构建区间线性规划模型，解决日前不确定性机组组合问题，在此基础上，下层构建仿射优化模型，解决日前不确定性调度优化问题。该方法能够利用仿射算法追踪不确定因素传递轨迹的固有特性，量化分析各不确定因素对优化调度的影响，改善了所得方案的保守性。

Description

考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法
技术领域
本发明涉及一种考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法。
背景技术
日益严峻的化石能源枯竭危机和传统能源结构转型的迫切需要，使得发展具有更高能源利用效率且能实现多能互补的综合能源系统成为世界共识。但作为综合能源系统之一的热电微能网，因其内部存在的异质负荷随机波动和多类型能量交互耦合关系，具有复杂多变的运行态势，加之为减轻碳排放压力而不断走高的新能源渗透率，最终使得热电微能网具有较强的不确定性运行特征，导致其优化调度问题变得复杂难解。因此，有必要量化分析新能源出力和负荷的随机波动性对热电微能网优化调度的影响，构建不确定性优化调度模型，实现考虑多重不确定性的微能网优化调度，提高微能网应对不确定性的能力。
目前，热电微能网不确定性日前优化调度方法大致可分为概率方法和非概率方法。其中，以随机优化法和模糊法为代表的概率方法，因要求掌握精确的不确定因素概率分布函数或隶属度函数，而需要大量的历史数据以支撑不确定性因素建模，致使其应用场合颇为有限；以鲁棒优化法和区间优化法为代表的非概率方法虽然易于建模，但也因鲁棒优化法需保证最恶劣场景下解的可行性、区间优化法无法考虑不确定性变量间的关联性，导致所得优化调度方案过于保守。仿射算法作为区间算法的改进算法，在保留区间优化法易于建模优点的同时，能够通过共享噪声元考虑不确定性变量间的关联性。但目前仿射优化法仍处于发展阶段，且主要集中于单一的电力系统，尚未有行之有效的热电微能网日前仿射优化调度方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法，利用仿射算法追踪不确定因素传递轨迹的固有特性，量化分析各不确定因素对优化调度的影响。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法，包括：
1)依据电网正常运行时电压在标幺值1附近和热网各节点供、回水温度间温差小的特点，线性化热电微能网能量传输过程，构建热电微能网线性能量传输模型，包括电力系统线性能量传输模型和热力系统线性能量传输模型；利用泰勒展开，在热电微能网线性能量传输模型的基础上，考虑热电微能网运行的网络损耗；
2)考虑新能源出力和负荷随机波动对热电微能网优化调度的影响，提出上层为区间线性规划模型、下层为仿射优化模型的热电微能网双层仿射优化调度方法。
在本发明一实施例中，所述1)具体实现如下：
1.1)电力系统线性能量传输模型构建
电力系统能量传输模型如下：
Figure BDA0003559680510000021
式中：
Figure BDA0003559680510000022
和
Figure BDA0003559680510000023
分别为节点注入有功、无功功率；
Figure BDA0003559680510000024
和
Figure BDA0003559680510000025
分别为节点有功、无功负荷；
Figure BDA0003559680510000026
和
Figure BDA0003559680510000027
分别为线路传输的有功、无功功率；Vi t和Vj t分别表示节点i、j电压幅值；
Figure BDA0003559680510000028
表示节点i和j间的相角差；Gij和Bij分别为节点导纳矩阵的实部和虚部；T表示调度总时段数；Ne表示电网节点总数；
由于电力系统实际运行时各节点电压在标幺值1附近，相邻节点间相角差绝对值在10°内，不超过30°，假设
Figure BDA0003559680510000029
和(Vi t)2≈Vi t，将式(1)线性化为式(2)，解耦电网状态变量：
Figure BDA00035596805100000210
对式(2)中的三角函数做如下一阶泰勒展开：
Figure BDA00035596805100000211
式中：
Figure BDA00035596805100000212
为一运行点下节点i和j的角度差值，
Figure BDA00035596805100000213
为该运行点下节点i和j的电压相角值；
令
Figure BDA00035596805100000214
并利用1+ΔVi t表示Vi t，ΔVi t为节点电压偏离量，则电力系统能量传输模型可转化为式(4)：
Figure BDA00035596805100000215
式中：gij＝-Gij、bij＝-Bij分别表示线路电导和电纳；yij为线路对地容纳；
相比于式(2)，式(4)能够在保证状态变量解耦的同时，体现电网能量传输过程中的损耗，具体网损约束如式(5)所示：
Figure BDA0003559680510000031
1.2)热力系统线性能量传输模型构建
热力系统能量传输模型为：
Figure BDA0003559680510000032
Figure BDA0003559680510000033
Figure BDA0003559680510000034
Figure BDA0003559680510000035
式中：Φt为热功率向量，表示每个节点消耗或供应的热功率；Cp为水的比热容；A表示节点-管道关联矩阵；mt为管道流量向量；
Figure BDA0003559680510000036
和
Figure BDA0003559680510000037
分别为节点供热温度和出口温度向量，当节点为热源节点时，出口温度向量为该节点的回水温度；
Figure BDA0003559680510000038
和
Figure BDA0003559680510000039
分别表示管道始、末端的流量温度；Ta为环境温度；λ为每根管道在单位长度下总传热系数；L表示管道长度；
Figure BDA00035596805100000310
和
Figure BDA00035596805100000311
分别表示流入节点i前的管道流量及其温度；
Figure BDA00035596805100000312
和
Figure BDA00035596805100000313
分别表示流出节点i的管道流量和流量混合后节点i的温度；B为回路-管道关联矩阵；K是管道阻力系数向量；f为摩擦因子，其大小由雷诺数Re决定；D为管道直径；ρ是水的密度；g表示重力加速度；
式(6)定义热网能量交互关系，保证热网能量守恒；式(7)体现热网管道内流量温度损失；式(8)为流量在一节点混合后需要满足的物理约束；式(9)为热网管道流量保持流通需要遵守的物理约束；
基于式(7)中
Figure BDA00035596805100000314
项在实际运行中远小于1而接近于0的工况，对指数项进行一阶泰勒展开，从而得到热网管道流量能量损耗表达式(10)：
Figure BDA0003559680510000041
式中：
Figure BDA0003559680510000042
为流量流经节点i、j间管道产生的能量损耗；
Figure BDA0003559680510000043
分别表示流量在管道始端和末端具有的能量；
由式(10)可知，经过线性化后，热网损耗将简化为仅与管道自身参数有关的常数项；基于此，将热网管道流量损耗并入各节点负荷中，从而得到如式(11)所示的热网能量平衡约束：
Figure BDA0003559680510000044
式中：ΔΦt是由
Figure BDA0003559680510000045
构成的管道损耗向量；Al为热网节点与流进该节点管道流量的关联矩阵；
由于热网实际运行中有f＝64/Re，而Re＝4|mt|/μρπD，μ为水的运动粘度，则可将式(11)线性化为式(12)；至此，热力系统能量传输模型仅为管道流量的线性组合，实现热力系统能量传输模型的线性化：
Figure BDA0003559680510000046
式中：Rf为压头损失系数向量。
在本发明一实施例中，所述2)中，在上层为区间线性规划模型、下层为仿射优化模型的热电微能网双层仿射优化调度方法的基础上，针对热电微能网日前调度的不同需求，提出热电微能网日前双层仿射优化调度方法；具体如下：
2.1)日前优化目标函数
在保证优化调度的同时兼顾碳排放要求，构建的目标函数如式(13)所示，其中包括最小化机组产能成本、碳排放惩罚成本、设备运行维护成本、能量弃用成本、主网功率交换成本和机组启停成本：
Figure BDA0003559680510000047
其中：
Figure BDA0003559680510000051
式中：Ffuel为热电联产CHP机组产能成本，Fi steam为蒸汽式CHP机组产能成本，Fi gas为燃气式CHP机组产能成本，
Figure BDA0003559680510000052
和
Figure BDA0003559680510000053
分别为蒸汽式CHP机组的电出力和热出力，
Figure BDA0003559680510000054
为燃气式CHP机组的电出力，Ns和Ng分别为蒸汽式CHP机组和燃气式CHP机组的总数，
Figure BDA0003559680510000055
为0-1变量，表示燃气式CHP机组的工作状态；Fco2为碳排放惩罚成本，γ表示CHP机组碳排放强度；Fom为设备运行维护成本，Nd为设备总数，
Figure BDA0003559680510000056
为设备出力值；Fs为能量弃用成本，
Figure BDA0003559680510000057
Figure BDA0003559680510000058
和
Figure BDA0003559680510000059
分别为弃光、弃风和弃负荷值；Ftrade为主网功率交互成本，
Figure BDA00035596805100000510
和
Figure BDA00035596805100000511
分别表示向主网购、售电量；FUC为机组启停成本，
Figure BDA00035596805100000512
和
Figure BDA00035596805100000513
为0-1变量，分别表示两类CHP机组的启动和停机动作，j∈{s,g}；
Figure BDA00035596805100000514
cco2、
Figure BDA00035596805100000515
csPv、csPw、csp、
Figure BDA00035596805100000516
Figure BDA00035596805100000517
分别表示相对应的成本系数；Δt为单个调度时段的时长；
2.2)上层区间线性规划模型
构建上层区间线性规划模型，采用区间数描述新能源出力和负荷的随机波动，并提出区间线性优化方法，解决热电微能网日前机组组合问题；具体如下，
当新能源出力与负荷按照预测的波动边界建模为区间数时，包括机组出力、管道流量、节点电压、储能设备出力的连续变量都将变为相应的区间形式，使热电微能网机组组合问题变为不确定性区间优化问题；区间优化问题的求解，通过将含有区间变量的原不确定性优化模型转变为两个确定性的子模型，即上限子模型和下限子模型，以此得到最劣条件下的成本上限值和最优条件下的成本下限值，实现区间优化问题的求解；基于构建的热电微能网线性能量传输模型，区间优化模型中的约束均为线性约束；在此基础上，考虑到目标函数为单调的凸函数，则可知使目标函数取到上、下限值的最劣、最优条件将出现在新能源出力和负荷的波动边界上；结合目标函数值与机组出力的高度正相关关系，可得最劣条件为机组出力最大，最优条件为机组出力最小，即最劣条件为新能源出力变化为区间下限值、各节点负荷变化为区间上限值，最优条件为新能源出力变化为区间上限值、各节点负荷变化为区间下限值；利用最劣条件和最优条件可将不确定性的区间优化模型转变为确定性的上限值子模型和下限子模型，通过求解相应的子模型就能解决不确定性机组组合问题，为下层仿射优化模型的构建提供机组组合区间调度方案；
2.3)下层仿射优化模型
基于上层区间线性规划模型求解得到的机组组合区间调度方案，进一步求解得到不考虑新能源出力和负荷波动时，各机组组合方案下的初始最优运行点，在该运行点处进行热电微能网线性能量传输模型中提及的泰勒展开，则构建计及损耗的热电微能网线性能量传输模型，在此基础上，构建考虑新能源出力和负荷波动不确定性的下层仿射优化模型。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：
(1)线性能量传输模型简化了热电微能网日前调度优化过程中的非线性运算，解决了不确定性变量因非线性运算引发的保守性扩张问题。
(2)通过计及损耗的线性能量传输模型，利用仿射算法消减了区间优化中无法计及不确定性来源带来的不利影响，降低了优化结果的保守性。
(3)适用于商业求解器快速求解的凸优化仿射模型构建方法，实现了热电微能网复杂运行约束的仿射域定义和凸化处理，解决了热电微能网日前仿射优化模型难以构建的问题。
(4)针对热电微能网日前调度的不同优化需求，本发明于上层建立区间线性规划模型求解不确定性机组组合问题，下层建立仿射优化模型求解不确定性调度优化问题，分层处理不确定性因素对日前调度的影响。并利用仿射算法追踪不确定因素影响轨迹，表征各不确定因素对优化调度的影响，实现了系统运行敏感点和薄弱点的定位。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
本发明一种考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法，包括：
1)依据电网正常运行时电压在标幺值1附近和热网各节点供、回水温度间温差小的特点，线性化热电微能网能量传输过程，构建热电微能网线性能量传输模型，包括电力系统线性能量传输模型和热力系统线性能量传输模型；利用泰勒展开，在热电微能网线性能量传输模型的基础上，考虑热电微能网运行的网络损耗；
2)考虑新能源出力和负荷随机波动对热电微能网优化调度的影响，提出上层为区间线性规划模型、下层为仿射优化模型的热电微能网双层仿射优化调度方法。
以下为本发明具体实现过程。
本发明所提考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法流程图如图1所示，包括：
1)依据电网正常运行时电压在标幺值1附近和热网各节点供、回水温度间温差较小的特点，线性化热电微能网能量传输过程，构建电力系统、热力系统线性能量传输模型。
2)利用泰勒展开，在热电微能网线性能量传输模型的基础上，考虑热电微能网运行的网络损耗。
3)在保证完备性的前提下，提出了一种适用于商业求解器快速求解的热电微能网凸优化仿射模型构建方法。
4)考虑新能源出力和负荷随机波动对热电微能网优化调度的影响，提出上层为区间线性规划模型、下层为仿射优化模型的热电网微能网双层仿射优化调度方法，实现仿射优化法在热电微能网日前调度中的应用，克服了传统概率优化法建模困难和非概率优化法偏向保守的问题。
具体技术方案说明如下：
1、热电微能网线性能量传输模型
热电微能网能量传输模型具有显著的非线性，极大地增加了日前调度优化问题的求解难度，因此本发明对其进行线性化，分别构建了电力系统线性化能量传输模型和热力系统线性化能量传输模型。
1.1、电力系统线性能量传输模型
电力系统能量传输模型为：
Figure BDA0003559680510000071
式中：
Figure BDA0003559680510000072
和
Figure BDA0003559680510000073
分别为节点注入有功、无功功率；
Figure BDA0003559680510000074
和
Figure BDA0003559680510000075
分别为节点有功、无功负荷；
Figure BDA0003559680510000076
和
Figure BDA0003559680510000077
分别为线路传输的有功、无功功率；Vi t和Vj t分别表示节点i、j电压幅值；
Figure BDA0003559680510000078
表示节点i和j间的相角差；Gij和Bij分别为节点导纳矩阵的实部和虚部；T表示调度总时段数；Ne表示电网节点总数；
鉴于电力系统实际运行时各节点电压在标幺值1附近，相邻节点间相角差绝对值基本在10°内，不超过30°，可以假设
Figure BDA0003559680510000081
和(Vi t)2≈Vi t，将式(1)线性化为式(2)，解耦电网状态变量：
Figure BDA0003559680510000082
进一步地，可对式(2)中的三角函数做如下一阶泰勒展开：
Figure BDA0003559680510000083
式中：
Figure BDA0003559680510000084
为一运行点下节点i和j的角度差值，
Figure BDA0003559680510000085
为该运行点下节点i和j的电压相角值；
令
Figure BDA0003559680510000086
并利用1+ΔVi t表示Vi t，ΔVi t为节点电压偏离量，则电力系统能量传输模型可转化为式(4)：
Figure BDA0003559680510000087
式中：gij＝-Gij、bij＝-Bij分别表示线路电导和电纳；yij为线路对地容纳；
相比于式(2)，式(4)能够在保证状态变量解耦的同时，体现电网能量传输过程中的损耗，具体网损约束如式(5)所示：
Figure BDA0003559680510000088
1.2、热力系统线性能量传输模型构建
热力系统能量传输模型为：
Figure BDA0003559680510000089
Figure BDA0003559680510000091
Figure BDA0003559680510000092
Figure BDA0003559680510000093
式中：Φt为热功率向量，表示每个节点消耗或供应的热功率；Cp为水的比热容；A表示节点-管道关联矩阵；mt为管道流量向量；
Figure BDA0003559680510000094
和
Figure BDA0003559680510000095
分别为节点供热温度和出口温度向量，当节点为热源节点时，出口温度向量为该节点的回水温度；
Figure BDA0003559680510000096
和
Figure BDA0003559680510000097
分别表示管道始、末端的流量温度；Ta为环境温度；λ为每根管道在单位长度下总传热系数；L表示管道长度；
Figure BDA0003559680510000098
和
Figure BDA0003559680510000099
分别表示流入节点i前的管道流量及其温度；
Figure BDA00035596805100000910
和
Figure BDA00035596805100000911
分别表示流出节点i的管道流量和流量混合后节点i的温度；B为回路-管道关联矩阵；K是管道阻力系数向量；f为摩擦因子，其大小由雷诺数Re决定；D为管道直径；ρ是水的密度；g表示重力加速度；
式(6)定义了热网能量交互关系，保证了热网能量守恒；式(7)体现了热网管道内流量(质量流率)温度损失；式(8)为流量在某一节点混合后需要满足的物理约束；式(9)为热网管道流量保持流通需要遵守的物理约束。
考虑到热网在实际运行中供、回水网络各节点间温度差基本在1℃，不超过2℃，远小于供给热负荷产生的温降，本发明假设各节点的供热温度和回水温度分别等于一个不同的常数，以此实现能量传输模型中节点温度与管道流量的解耦。在此基础上，本发明基于式(7)中
Figure BDA00035596805100000912
项在实际运行中远小于1而接近于0的工况，对指数项进行一阶泰勒展开，从而得到热网管道流量能量损耗表达式(10)：
Figure BDA00035596805100000913
式中：
Figure BDA00035596805100000914
为流量流经节点i、j间管道产生的能量损耗；
Figure BDA00035596805100000915
分别表示流量在管道始端和末端具有的能量；
由式(10)可知，经过合理线性化后，热网损耗将简化为仅与管道自身参数有关的常数项；基于此，本发明采用电力系统分析中的计算负荷概念，将热网管道流量损耗并入各节点负荷中，从而得到如式(11)所示的热网能量平衡约束：
Figure BDA0003559680510000101
式中：ΔΦt是由
Figure BDA0003559680510000102
构成的管道损耗向量；Al为热网节点与流进该节点管道流量的关联矩阵；
最后，鉴于网实际运行中一般有f＝64/Re，而Re＝4|mt|/μρπD，μ为水的运动粘度，则可将式(11)线性化为式(12)；至此，热力系统能量传输模型仅为管道流量的线性组合，实现热力系统能量传输模型的线性化：
Figure BDA0003559680510000103
式中：Rf为压头损失系数向量。
2、热电微能网日前双层仿射优化调度方法
本发明基于前述线性能量传输模型，解决不确定性变量在优化过程中因非线性运算导致的保守性扩张问题。在此基础上，针对热电微能网日前调度的不同需求，提出热电微能网日前双层仿射优化调度方法。上层利用区间线性规划方法解决不确定性机组组合问题，下层利用仿射优化法解决不确定性调度优化问题。
2.1、日前优化目标函数
在保证优化调度的同时兼顾碳排放要求，构建的目标函数如式(13)所示，其中包括最小化机组产能成本、碳排放惩罚成本、设备运行维护成本、能量弃用成本、主网功率交换成本和机组启停成本：
Figure BDA0003559680510000104
其中：
Figure BDA0003559680510000111
式中：Ffuel为热电联产CHP(Combined Heat and Power)机组产能成本，Fi steam为蒸汽式CHP机组产能成本，Fi gas为燃气式CHP机组产能成本，
Figure BDA0003559680510000112
和
Figure BDA0003559680510000113
分别为蒸汽式CHP机组的电出力和热出力，
Figure BDA0003559680510000114
为燃气式CHP机组的电出力，Ns和Ng分别为蒸汽式CHP机组和燃气式CHP机组的总数，
Figure BDA0003559680510000115
为0-1变量，表示燃气式CHP机组的工作状态；Fco2为碳排放惩罚成本，γ表示CHP机组碳排放强度；Fom为设备运行维护成本，Nd为设备总数，
Figure BDA0003559680510000116
为设备出力值；Fs为能量弃用成本，
Figure BDA0003559680510000117
和
Figure BDA0003559680510000118
分别为弃光、弃风和弃负荷值；Ftrade为主网功率交互成本，
Figure BDA0003559680510000119
和
Figure BDA00035596805100001110
分别表示向主网购、售电量；FUC为机组启停成本，
Figure BDA00035596805100001111
和
Figure BDA00035596805100001112
为0-1变量，分别表示两类CHP机组的启动和停机动作，j∈{s,g}；
Figure BDA00035596805100001113
cco2、
Figure BDA00035596805100001114
csPv、csPw、csp、
Figure BDA00035596805100001115
分别表示相对应的成本系数；Δt为单个调度时段的时长；
2.2、上层区间线性规划模型
考虑到机组启停属于日前调度中的重大决策，其成本较高，受能量传输损耗的影响较小，且启停决策变量为0-1变量，与机组出力等连续决策变量不同，机组启停决策变量的优化空间较小。因此，本发明采用分层优化的方式，针对优化机组启停变量的不确定性机组组合问题，在不计损耗的情况下，构建上层区间线性规划模型，采用区间数描述新能源出力和负荷的随机波动，并提出区间线性优化方法，解决热电微能网日前机组组合问题，为构建下层日前调度仿射优化模型提供机组组合区间方案。
当新能源出力与负荷按照预测的波动边界建模为区间数时，机组出力、管道流量、节点电压、储能设备出力等连续变量都将变为相应的区间形式，使热电微能网机组组合问题变为不确定性区间优化问题。区间优化问题的求解，可以通过将含有区间变量的原不确定性优化模型转变为两个确定性的子模型，即上限子模型和下限子模型，以此得到最劣条件下的成本上限值和最优条件下的成本下限值，实现区间优化问题的求解。基于前述构建的线性能量传输模型，区间优化模型中的约束均为线性约束。在此基础上，考虑到目标函数为单调的凸函数，则可知使目标函数取到上、下限值的最劣、最优条件将出现在新能源出力和负荷的波动边界上。结合目标函数值与机组出力的高度正相关关系，可得最劣条件为机组出力最大，最优条件为机组出力最小，即最劣条件为新能源出力变化为区间下限值、各节点负荷变化为区间上限值，最优条件为新能源出力变化为区间上限值、各节点负荷变化为区间下限值。利用最劣条件和最优条件可将不确定性的区间优化模型转变为确定性的上限值子模型和下限子模型，通过求解相应的子模型就能解决不确定性机组组合问题，为下层仿射优化模型的构建提供机组组合区间调度方案。
2.3、下层仿射优化模型
基于上层区间线性规划模型求解得到的机组组合区间调度方案，可以进一步求解得到不考虑新能源出力和负荷波动时，各机组组合方案下的初始最优运行点，在该运行点处进行前述线性能量传输模型中提及的泰勒展开，则可构建计及损耗的线性能量传输模型。本发明将在此基础上，构建考虑新能源出力和负荷波动不确定性的下层仿射优化模型，解决热电微能网日前调度优化问题。
1)仿射基础理论
仿射变量的定义如式(15)所示，其可以通过噪声元追踪不确定因素来源，利用噪声元系数表征不确定因素影响力度的大小，并通过不确定性变量间共享相同噪声元的形式体现彼此间的关联性，仿射变量的上、下限值则可通过式(16)计算得到。本发明基于计及损耗的线性能量传输模型，可以解决优化过程中仿射算法由于非线性运算新增仿射噪声元带来的保守性扩张问题。
Figure BDA0003559680510000121
Figure BDA0003559680510000122
式中：
Figure BDA0003559680510000123
为仿射中心值，表示该仿射量的确定部分；
Figure BDA0003559680510000124
为噪声元，表示不确定因素i的波动情况，
Figure BDA0003559680510000131
为对应的噪声元系数，表示该不确定因素的波动极限；n为噪声元总数；
Figure BDA0003559680510000132
为上限值；xt为下限值。
2)不确定因素仿射表达式
本发明将保留区间优化法易于建模的优点，实现不确定因素仿射表达式的定义，即利用区间优化建模所需的新能源出力和负荷波动边界，通过式(16)逆推得到如式(17)所示的不确定因素仿射表达式。
Figure BDA0003559680510000133
式中：
Figure BDA0003559680510000134
和
Figure BDA0003559680510000135
分别表示有功负荷、热负荷、光伏出力和风电出力的仿射形式；
Figure BDA0003559680510000136
和
Figure BDA0003559680510000137
表示对应的中心值，即预测值；
Figure BDA0003559680510000138
和
Figure BDA0003559680510000139
为对应的噪声元系数，即波动极限；ε表示对应的噪声元；Nh为热网节点总数。
3)热电微能网仿射运行约束定义
3.1)不等式约束
在机组组合方案确定的情况下，热电微能网实数域不等式运行约束可以分为三类：单一连续变量的取值范围约束(如状态变量、机组出力等约束)、含有单个连续变量和0-1变量的组合约束(如主网交换功率、储能设备充放电约束)以及两个连续变量的组合约束(机组爬坡约束)。在保证优化完备性的前提下，本发明依次给出其仿射域定义方法如式(18)、(19)和(20)所示。此外，本发明所提仿射不等式约束定义方法不仅仅只适用于热电微能网运行约束的定义，同样也适用于其他具有相同变量构成形式的不等式约束。
Figure BDA00035596805100001310
Figure BDA00035596805100001311
Figure BDA00035596805100001312
式中：
Figure BDA00035596805100001313
和
Figure BDA00035596805100001314
分别为变量上、下限值；U为0-1变量；
Figure BDA00035596805100001315
为爬坡速率限值。
由于式(18)、(19)和(20)均含有绝对值，若不处理将破坏约束的线性性质，导致模型难以求解。因此，本发明采用式(21)对绝对值进行等效。
Figure BDA0003559680510000141
式中：
Figure BDA0003559680510000142
为辅助变量，用于等效
Figure BDA0003559680510000143
由于模型的优化目标是使成本最小化，因此
Figure BDA0003559680510000144
将不会出现同时为非0的情况，保证了
Figure BDA0003559680510000145
而不出现
Figure BDA0003559680510000146
从而可以用
Figure BDA0003559680510000147
等效式(18)、(19)和(20)中的绝对值，确保了仿射不等式约束的线性性质。
3.2)等式约束
在机组组合确定的情况下，热电微能网实数域等式运行约束有三类：功率平衡约束、储能设备容量状态变化约束和热电联产机组出力耦合约束。前两类等式约束在计及损耗的线性能量传输模型基础上，属于拥有相同噪声元仿射数的等式约束，依据具有相同噪声元仿射数相等的判别方法，即等式两端仿射数的中心值与噪声元系数分别对应相等。可通过将原实数域等式运行约束中的变量分别对应的替换为仿射中心值xt 0和噪声元系数xt i来实现仿射等式约束的定义。针对最后一类运行约束，即热电联产机组出力耦合约束，由于电、热网中不确定因素(噪声元)互不相同，因此本发明将其定义为如式(22)所示的仿射域等式运行约束，通过保证其在波动极限值下仍能满足热电出力耦合关系来确保调度优化的完备性。此外，本发明所提的功率平衡约束、储能设备容量状态变化约束和热电联产机组出力耦合约束的仿射域定义方法同样适用于其他综合能源系统。
Figure BDA0003559680510000148
式中：
Figure BDA0003559680510000149
分别为燃气式CHP机组电出力和热出力的中心值；
Figure BDA00035596805100001410
为CHP机组电、热出力的噪声元系数；Rhp,i为燃气式CHP机组的热电比。
4)仿射目标函数定义
在机组组合确定的情况下，机组启停成本为定值，可记作FUC,0。本发明依据如式(23)所示的仿射变量基本结构，将原实数域日前优化目标函数定义为如式所示的仿射域目标函数。由式可以看出，本发明通过将优化目标划分为中心值成本和波动成本两个部分，来实现计及源-荷不确定性的热电微能网日前调度优化。其中，中心值成本项指新能源出力和负荷为基本情况(预测值或仿射中心值)时，热电微能网的调度运行成本；波动成本项指当新能源出力和负荷偏离预测值而发生随机波动时，热电微能网的校正调度成本；w的值可以依据调度管理人员对热电微能网波动成本的保守性要求进行调整。
Figure BDA0003559680510000151
式中：Ffuel,0、Fco2,0、Fom,0、Fs,0、Ftrade,0为中心值成本；Ffuel,e、Fco2,e、Fom,e、Fs,e、Ftrade,e为波动成本；w为优化权重，取值范围为[0,1]。
式(23)中的中心值成本可通过将原实数域目标函数式(13)中的变量替换为对应的中心值xt 0来构建；波动成本则可以通过将式(13)中的变量替换为对应的波动极限
Figure BDA0003559680510000152
来构建。为加快仿射优化模型的求解速度，本发明引入二阶锥松弛处理目标函数。通过引入辅助变量S* t替换目标函数中的二次项，将原优化问题转变为二阶锥规划(second-order cone programming，SOCP)问题，具体转变方法如式(24)所示。由于优化目标是使热电微能网总运行成本最小，即S* t将不断趋小，因此在优化求解的过程中将往取等号的方向不断逼近，最终实现二阶锥松弛的收紧，从而保证了所得优化调度方案的可行性和有效性。
Figure BDA0003559680510000153
式中：fi t为被替换目标函数二次项，c为对应的成本系数。
3、双层仿射优化方法
综上所述，本发明提出一种热电微能网日前调度运行的双层仿射优化方法，针对日前调度运行的不同优化重点，分层次地处理不确定因素对优化调度的影响。上层构建区间线性规划模型，求解不确定性机组组合问题，得到机组组合区间方案，为下层仿射优化模型的构建提供具体机组启停方案及该方案下的初始最优运行点。在此基础上，下层建立仿射优化模型，利用仿射算法追踪不确定性来源的本质特征，分析各不确定因素对优化调度的影响，求解不确定性调度优化问题，并以共享噪声元的形式计及不确定性变量间的联系，使所提方法较区间优化法具有更好的经济性和更低的保守性。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法，其特征在于，包括：
1)依据电网正常运行时电压在标幺值1附近和热网各节点供、回水温度间温差小的特点，线性化热电微能网能量传输过程，构建热电微能网线性能量传输模型，包括电力系统线性能量传输模型和热力系统线性能量传输模型；利用泰勒展开，在热电微能网线性能量传输模型的基础上，考虑热电微能网运行的网络损耗；
2)考虑新能源出力和负荷随机波动对热电微能网优化调度的影响，提出上层为区间线性规划模型、下层为仿射优化模型的热电微能网双层仿射优化调度方法。
2.根据权利要求1所述的考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法，其特征在于，所述1)具体实现如下：
1.1)电力系统线性能量传输模型构建
电力系统能量传输模型如下：
Figure FDA0003559680500000011
式中：
Figure FDA0003559680500000012
和
Figure FDA0003559680500000013
分别为节点注入有功、无功功率；
Figure FDA0003559680500000014
和
Figure FDA0003559680500000015
分别为节点有功、无功负荷；
Figure FDA0003559680500000016
和
Figure FDA0003559680500000017
分别为线路传输的有功、无功功率；Vi t和
Figure FDA0003559680500000018
分别表示节点i、j电压幅值；
Figure FDA0003559680500000019
表示节点i和j间的相角差；Gij和Bij分别为节点导纳矩阵的实部和虚部；T表示调度总时段数；Ne表示电网节点总数；
由于电力系统实际运行时各节点电压在标幺值1附近，相邻节点间相角差绝对值在10°内，不超过30°，假设
Figure FDA00035596805000000110
和(Vi t)2≈Vi t，将式(1)线性化为式(2)，解耦电网状态变量：
Figure FDA00035596805000000111
对式(2)中的三角函数做如下一阶泰勒展开：
Figure FDA00035596805000000112
式中：
Figure FDA00035596805000000113
为一运行点下节点i和j的角度差值，
Figure FDA00035596805000000114
为该运行点下节点i和j的电压相角值；
令
Figure FDA0003559680500000021
并利用1+ΔVi t表示Vi t，ΔVi t为节点电压偏离量，则电力系统能量传输模型可转化为式(4)：
Figure FDA0003559680500000022
式中：gij＝-Gij、bij＝-Bij分别表示线路电导和电纳；yij为线路对地容纳；
相比于式(2)，式(4)能够在保证状态变量解耦的同时，体现电网能量传输过程中的损耗，具体网损约束如式(5)所示：
Figure FDA0003559680500000023
1.2)热力系统线性能量传输模型构建
热力系统能量传输模型为：
Figure FDA0003559680500000024
Figure FDA0003559680500000025
Figure FDA0003559680500000026
Figure FDA0003559680500000027
式中：Φt为热功率向量，表示每个节点消耗或供应的热功率；Cp为水的比热容；A表示节点-管道关联矩阵；mt为管道流量向量；
Figure FDA0003559680500000028
和
Figure FDA0003559680500000029
分别为节点供热温度和出口温度向量，当节点为热源节点时，出口温度向量为该节点的回水温度；
Figure FDA00035596805000000210
和
Figure FDA00035596805000000211
分别表示管道始、末端的流量温度；Ta为环境温度；λ为每根管道在单位长度下总传热系数；L表示管道长度；
Figure FDA00035596805000000212
和
Figure FDA00035596805000000213
分别表示流入节点i前的管道流量及其温度；
Figure FDA00035596805000000214
和
Figure FDA00035596805000000215
分别表示流出节点i的管道流量和流量混合后节点i的温度；B为回路-管道关联矩阵；K是管道阻力系数向量；f为摩擦因子，其大小由雷诺数Re决定；D为管道直径；ρ是水的密度；g表示重力加速度；
式(6)定义热网能量交互关系，保证热网能量守恒；式(7)体现热网管道内流量温度损失；式(8)为流量在一节点混合后需要满足的物理约束；式(9)为热网管道流量保持流通需要遵守的物理约束；
基于式(7)中
Figure FDA0003559680500000031
项在实际运行中远小于1而接近于0的工况，对指数项进行一阶泰勒展开，从而得到热网管道流量能量损耗表达式(10)：
Figure FDA0003559680500000032
式中：
Figure FDA0003559680500000033
为流量流经节点i、j间管道产生的能量损耗；
Figure FDA0003559680500000034
分别表示流量在管道始端和末端具有的能量；
由式(10)可知，经过线性化后，热网损耗将简化为仅与管道自身参数有关的常数项；基于此，将热网管道流量损耗并入各节点负荷中，从而得到如式(11)所示的热网能量平衡约束：
Figure FDA0003559680500000035
式中：ΔΦt是由
Figure FDA0003559680500000036
构成的管道损耗向量；Al为热网节点与流进该节点管道流量的关联矩阵；
由于热网实际运行中有f＝64/Re，而Re＝4|mt|/μρπD，μ为水的运动粘度，则可将式(11)线性化为式(12)；至此，热力系统能量传输模型仅为管道流量的线性组合，实现热力系统能量传输模型的线性化：
Figure FDA0003559680500000037
式中：Rf为压头损失系数向量。
3.根据权利要求2所述的考虑源-荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法，其特征在于，所述2)中，在上层为区间线性规划模型、下层为仿射优化模型的热电微能网双层仿射优化调度方法的基础上，针对热电微能网日前调度的不同需求，提出热电微能网日前双层仿射优化调度方法；具体如下：
2.1)日前优化目标函数
在保证优化调度的同时兼顾碳排放要求，构建的目标函数如式(13)所示，其中包括最小化机组产能成本、碳排放惩罚成本、设备运行维护成本、能量弃用成本、主网功率交换成本和机组启停成本：
Figure FDA0003559680500000041
其中：
Figure FDA0003559680500000042
式中：Ffuel为热电联产CHP机组产能成本，Fi steam为蒸汽式CHP机组产能成本，Fi gas为燃气式CHP机组产能成本，
Figure FDA0003559680500000043
和
Figure FDA0003559680500000044
分别为蒸汽式CHP机组的电出力和热出力，
Figure FDA0003559680500000045
为燃气式CHP机组的电出力，Ns和Ng分别为蒸汽式CHP机组和燃气式CHP机组的总数，
Figure FDA0003559680500000046
为0-1变量，表示燃气式CHP机组的工作状态；Fco2为碳排放惩罚成本，γ表示CHP机组碳排放强度；Fom为设备运行维护成本，Nd为设备总数，
Figure FDA0003559680500000047
为设备出力值；Fs为能量弃用成本，
Figure FDA0003559680500000048
Figure FDA0003559680500000049
和
Figure FDA00035596805000000410
分别为弃光、弃风和弃负荷值；Ftrade为主网功率交互成本，
Figure FDA00035596805000000411
和
Figure FDA00035596805000000412
分别表示向主网购、售电量；FUC为机组启停成本，
Figure FDA00035596805000000413
和
Figure FDA00035596805000000414
为0-1变量，分别表示两类CHP机组的启动和停机动作，j∈{s,g}；
Figure FDA00035596805000000415
cco2、
Figure FDA00035596805000000416
csPv、csPw、csp、
Figure FDA00035596805000000417
Figure FDA00035596805000000418
分别表示相对应的成本系数；Δt为单个调度时段的时长；
2.2)上层区间线性规划模型
构建上层区间线性规划模型，采用区间数描述新能源出力和负荷的随机波动，并提出区间线性优化方法，解决热电微能网日前机组组合问题；具体如下，
当新能源出力与负荷按照预测的波动边界建模为区间数时，包括机组出力、管道流量、节点电压、储能设备出力的连续变量都将变为相应的区间形式，使热电微能网机组组合问题变为不确定性区间优化问题；区间优化问题的求解，通过将含有区间变量的原不确定性优化模型转变为两个确定性的子模型，即上限子模型和下限子模型，以此得到最劣条件下的成本上限值和最优条件下的成本下限值，实现区间优化问题的求解；基于构建的热电微能网线性能量传输模型，区间优化模型中的约束均为线性约束；在此基础上，考虑到目标函数为单调的凸函数，则可知使目标函数取到上、下限值的最劣、最优条件将出现在新能源出力和负荷的波动边界上；结合目标函数值与机组出力的高度正相关关系，可得最劣条件为机组出力最大，最优条件为机组出力最小，即最劣条件为新能源出力变化为区间下限值、各节点负荷变化为区间上限值，最优条件为新能源出力变化为区间上限值、各节点负荷变化为区间下限值；利用最劣条件和最优条件可将不确定性的区间优化模型转变为确定性的上限值子模型和下限子模型，通过求解相应的子模型就能解决不确定性机组组合问题，为下层仿射优化模型的构建提供机组组合区间调度方案；
2.3)下层仿射优化模型
基于上层区间线性规划模型求解得到的机组组合区间调度方案，进一步求解得到不考虑新能源出力和负荷波动时，各机组组合方案下的初始最优运行点，在该运行点处进行热电微能网线性能量传输模型中提及的泰勒展开，则构建计及损耗的热电微能网线性能量传输模型，在此基础上，构建考虑新能源出力和负荷波动不确定性的下层仿射优化模型。
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