发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷,本发明所要解决的技术问题是如何解决可再生能源出力和负荷需求在中长时间尺度上具有季节性倒挂的问题,以及提供一种更好的氢电耦合方式。
为实现上述目的,本发明提供了一种考虑季节性氢储和燃氢轮机利用的综合能源系统优化方法,所述方法包括以下步骤:
步骤1、提供含碳流的多能耦合综合能源系统,所述综合能源系统包括风电、光伏、水电、火电机组、传统燃气机组、混合燃料燃气机组、电解水装置、储氢装置、氢气甲烷化装置、碳捕集-封存装置、吸收式制冷机、电制冷设备、燃气锅炉;
步骤2、建立以系统改造升级成本、运行成本以及惩罚成本综合最小为目标函数的综合能源系统双层规划-运行模型;
步骤3、利用改进差分进化算法进行求解,达到配置最优设备容量的同时优化不同机组运行策略。
进一步地,所述步骤1中所述电解水装置能量转换模型为:
式中,
分别是电解水装置在t时刻的耗电功率、产氢容量、产热功率,
为电解水装置电制氢效率和余热利用效率,
为电-氢气折算单位换算系数,
为氢气燃烧热值142500kJ/m
3,
表示电解水装置最大制氢容量,α为千瓦与千焦每小时的转换系数取3600。
进一步地,所述步骤1中所述储氢装置采用季节性储氢方式,其约束模型为:
Sshs(0)=0.5Qshs (8)
0≤Sshs(t)≤Qshs (10)
式中,
分别表示在t时刻储氢装置储存和释放的功率,
分别表示在t时刻充入和放出的0-1状态量,V
shs-max表示储氢装置最大功率,Q
shs表示储氢装置最大容量,S
shs(0)、S
shs(t)、S
shs(t-1)分别为储氢装置存储能量初始值、t时刻剩余能量、t-1时刻剩余能量,
分别表示储氢装置充入和放出的效率,△t表示储氢装置充放的单位时间。
进一步地,所述步骤1中所述氢气甲烷化能量转换模型为:
ξe-gas=Qgas/α (13)
式中,
表示在t时刻氢气甲烷化容量以及氢气甲烷化反应过程余热的功率,
分别表示在t时刻氢气甲烷化消耗的氢气量和二氧化碳量,ω
1表示反应过程中二氧化碳气体混入比例,
表示氢气制甲烷的甲烷和热能转换效率,
为氢气甲烷化装置的最大容量,ξ
e-gas为电-天然气折算单位换算系数,Q
gas为天然气燃烧热值33486.8kJ/m
3。
进一步地,所述步骤2中建立的综合能源系统双层规划-运行模型包括上层规划投资成本目标函数和下层运行优化成本目标函数;
所述上层规划投资成本为:
λcrf=r·(1+r)y/((1+r)y-1) (17)
式中,C
inv表示上层规划投资成本,
分别为混合燃料的燃气机组改造升级、电解水装置、储氢装置功率、储氢装置容量、氢气甲烷化装置的单位容量投资成本;P
gt-max、
V
shs-max、Q
shs、
表示上层规划模型需求得最优的系统燃气机组改造升级最大容量、电解水装置最大制氢容量、储氢装置最大功率、储氢装置最大容量、氢气甲烷化装置的最大容量,提供给下层模型优化约束条件;λ
crf为资金回收系数,r为年利率,y为系统设计平均寿命期限;
所述下层运行优化成本包括运行成本Cop和惩罚成本Cpw,
所述运行成本Cop包括燃料成本Copf、其他装置运行成本Copa和机组启动成本Copu,其中火电机组的燃料成本进行分段线性化处理:
Cop=Copf+Copa+Copu (18)
式中:c
gas为天然气价格成本,
为在t时刻系统购买的天然气量;a
1、a
2、a
3、b
1、b
2、b
3为火电机组发电成本分段线性化的系数,C
g′
en,i(t)为在t时刻火电机组i的燃料成本变量;P
gen,i(t)为火电机组i在t时刻的出力功率;
为电解水装置、储氢装置、氢气甲烷化装置、碳捕集-封存装置、吸收式制冷机的单位容量运行成本;
为火电机组、混和燃料燃气机组、传统燃气机组的启动成本,
为在t时刻火电机组、混和燃料燃气机组、传统燃气机组的启动状态变量,N
gen为火电机组的数量,
为在t时刻碳捕集后封存的二氧化碳气体量、吸收式制冷机发出冷功率,
所述惩罚成本Cpw为弃风光水的惩罚:
式中,c
cut为弃风光水惩罚单位成本,
为在t时刻弃风、弃光、弃水功率。
进一步地,所述综合能源系统双层规划-运行模型总的目标函数为:
minCtotal=Cinv+Cop+Cpw (24)
式中,Ctotal为总成本。
进一步地,所述综合能源系统双层规划-运行模型的约束条件包括:
系统电、热、冷、氢功率平衡方程:
式中,L
e(t)、L
h(t)、L
co(t)、
分别表示电、热、冷、氢常规负荷在t时刻的需求量,
式(25)表示综合能源系统的电功率平衡,
为火电机组i在t时刻净出力,P
pv(t)、P
wt(t)、P
hp(t)为风电、光伏、水电机组在t时刻出力,
为传统燃气机组n在t时刻净出力,
为改造后混合燃料燃气机组在t时刻净出力,
为电解水装置、电制冷设备在t时刻消耗的电功率,
式(26)表示综合能源系统的天然气量平衡,
为传统燃气机组n在t时刻燃烧的天然气量,
为改造后混合燃料燃气机组t时刻燃烧的天然气量,
为燃气锅炉t时刻燃烧的天然气量,
为氢气甲烷化装置在t时刻制得的天然气量,
式(27)表示综合能源系统的热功率供需平衡,
为传统燃气机组n在t时刻燃烧余热功率的收集转换功率,
为改造后混合燃料燃气机组在t时刻燃烧余热功率的收集转换功率,
为在t时刻氢气甲烷化和电解水反应过程中热能的收集利用功率,
为燃气锅炉在t时刻补充热功率,
为在t时刻吸收式制冷机设备吸收的热功率,
为在t时刻系统热能无法有效利用而弃掉的功率,
式(28)表示综合能源系统的冷功率供需平衡,
为在t时刻电制冷设备以及吸收式制冷机设备的制冷功率,
式(29)表示综合能源系统的制-储-用氢量的平衡,
表示在t时刻电解水反应产生的氢气量,
表示在t时刻氢气甲烷化和改造后混合燃料燃气机组消耗的氢气量,
表示在t时刻季节性氢储释放和储存的氢气量;
可再生能源出力约束:
火电机组出力约束:
ugen,i(t)Pgen-min,i≤Pgen,i(t)≤ugen,i(t)Pgen-max,i (33)
式中,P
gen-max,i、P
gen-min,i分别表示火电机组i出力的最大值、最小值,u
gen,i(t)表示在t时刻火电机组i的状态变量,
为在t时刻火电机组i启动状态变量,
为在t时刻火电机组i停机状态变量;
燃气机组出力约束,包括混合燃料燃气机组出力约束:
式中,
分别表示混合燃料燃气机组在t时刻输出的电功率和热功率,
分别表示混合燃料燃气机组在t时刻天然气、氢气输入体积流量,ξ
e-gas、
分别表示混合燃料燃气机组电-天然气、电-氢气折算单位换算系数,ω
2表示混合燃料燃气机组氢气和天然气的混合系数;
分别表示混合燃料燃气机组转换电能和热能的效率;u
gtc(t)、
为0-1的状态量,分别表示在t时刻混合燃料燃气机组的状态变量、启动状态变量、停机状态变量,P
gtc-max、P
gtc-min为混合燃料燃气机组的最大、最小功率;
碳捕集-封存装置约束:
式中,
为燃气机组在t时刻产生的电力功率,
为燃气机组在t时刻净输出电功率,
为碳捕集-封存装置在t时刻运行能耗,
为碳捕集-封存装置在t时刻基础固定能耗,
表示碳捕集-封存装置在t时刻捕集二氧化碳气体量,
表示碳捕集-封存装置在t时刻捕集后封存的二氧化碳气体量,
表示碳捕集-封存装置在t时刻捕集后加入甲烷化反应的二氧化碳气体量,
为捕集单位碳的运行能耗系数,
为捕集效率,
为燃气机组单位能量碳排放强度;
冷热能量补充机组约束,所述冷热能量补充机组约束包括吸收式制冷机约束、电制冷设备约束、燃气锅炉约束。
进一步地,所述吸收式制冷机约束为:
式中,
表示吸收式制冷机在t时刻发出冷功率,
表示吸收式制冷机在t时刻吸收的热功率,
表示吸收式制冷机能量转换效率,
表示吸收式制冷机能转化发出最大冷功率,u
ac(t)为表示吸收式制冷机在t时刻启停状态的0-1变量;
所述电制冷设备约束为:
式中,
表示电制冷设备在t时刻发出冷功率,
表示电制冷设备在t时刻消耗的电功率,
表示电制冷设备能量转换效率,
表示电制冷设备转化发出最大冷功率,u
fr(t)为表示电制冷设备在t时刻启停状态的0-1变量;
所述燃气锅炉约束为:
式中,
表示燃气锅炉在t时刻发出热功率,
表示燃气锅炉在t时刻消耗的电功率,
表示燃气锅炉能量转换效率,
表示燃气锅炉转化发出最大热功率,u
gb(t)为表示燃气锅炉在t时刻启停状态的0-1变量。
进一步地,所述步骤3中所述改进差分进化算法具体包括以下步骤:
步骤3.1、初始化:确定规划容量的边界范围,设置种群数量Np,随机生成初始种群,其中,种群个体为:
步骤3.2、变异:
F=2λf0 (55)
式中,
为第G代中随机选取的3个不同个体,
为变异种群中的个体,f
0为初始设定的变异参数;G表示当前进化代数,G
m表示最大进化代数;
步骤3.3、交叉:
式中,
为交叉后所得种群中第i个体的第n维变量;C
r为交叉因子,取值[0,1]之间;
步骤3.4、竞争:
式中,
为对应个体的适应度函数,即模型中综合成本目标函数,采用最小化问题的选择方式;
步骤3.5、当G>Gm时,算法终止,得到最优解,否则,G=G+1,返回步骤3.2,进行下一次优化。
进一步地,所述步骤3中所述改进差分进化算法采用Gurobi求解器配合求解。
本发明的有益效果为:本发明在提出含碳流的多能耦合综合能源系统框架的基础上,建立了季节性氢储关键设备数学模型,富余可再生能源制氢不仅满足常规氢负荷需求之外,还可以输送到混合燃料的燃气轮机机组进行发电,以及配合捕集的二氧化碳转换为天然气;其次,在传统综合能源系统基础上,建立了以升级改造设备的规划投资以及有效反映季节特性的年度运行成本最小的目标函数模型,结合改进的差分进化算法,进行最优升级改造的容量配置,并分析了中长时间尺度上多种机组运行策略、季节性制-储-用氢能和二氧化碳捕集利用的过程。本文提出的综合能源系统可以有效应对净负荷季节性的波动,促进可再生能源的消纳,减少整体系统碳排量。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明,以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
具体实施方式
以下参考说明书附图介绍本发明的优选实施例,使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现,本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
本发明在考虑季节性氢储和混合氢燃料的燃气轮机原理的基础上建立了含碳流的多能耦合综合能源系统优化方法。
为了促进双碳目标的实现,新能源渗透率不断提高,加剧了季节性供需不平衡的矛盾,因此需对新型综合能源系统进行中长期时间尺度规划运行研究。首先,提出了含碳流的多能耦合综合能源系统框架,研究了氢气作为季节性储能的制-储-用过程,建立混合氢燃料的燃气机组作为氢-电耦合的模型;其次,建立以系统改造升级成本、运行成本以及惩罚成本综合最小为目标函数的综合能源系统双层规划-运行模型,利用改进的差分进化算法进行求解,达到配置最优设备容量的同时优化不同机组运行策略;最后通过具体算例,证明了季节性氢储的引入可有效促进可再生能源的消纳,平抑净负荷曲线季节性峰谷差,提高综合能源系统的经济性,减少系统的碳排量。
本发明在传统综合能源系统上增加了可用于中长期储能的电解水制氢和储氢模型,对传统燃气轮机模型进行改造升级,使其可高效利用氢气作为燃料进行发电出力,促进氢-电紧密耦合,充分考虑了碳捕集-封存和氢气甲烷化反应的利用过程,并且将电解水反应和氢气甲烷化反应过程余热再利用也增加耦合到热能网中。
一、含碳流的综合能源系统框架及季节性氢储关键设备模型
为促进可再生能源的消纳利用,平抑系统净负荷季节性波动,在传统综合能源系统上增加了可用于中长期储能的电解水制氢和储氢设备,同时对燃气轮机进行部分改造升级,使其可高效利用氢气作为燃料进行发电出力,促进氢-电紧密耦合。增加考虑了碳捕集、封存以及和氢气甲烷化反应的利用过程。考虑电解水反应和氢气甲烷化反应都是高温反应,将反应过程余热再利用也增加耦合到热能网中。冷热负荷在中长时间尺度的季节特性可以通过吸收式制冷机设备互补,燃气锅炉、电制冷设备作为备用补充。本文构建了一种能适用于中长时间尺度的含碳流的多能耦合综合能源系统框架如图1所示。
下面介绍季节性氢储关键设备模型:
1、电解水制氢模型
目前电解制氢主要分为碱性液体电解(Alkaline electrolysis,ALK)、质子交换膜电解(Polymer electrolyte membrane electrolysis,PEM)、碱性固体阴离子交换膜(Anion Exchange Membrane,AEM),以及高温固体氧化物电解(Solid Oxide ElectrolyzerCell,SOEC),其中SOEC方法能量转化效率可达到100%,是未来高效制氢的重要途经。
电解水装置(Electrolysis device,ED)能量转换模型:
式中,
分别是电解水装置在t时刻的耗电功率、产氢容量、产热功率,
为电解水装置电制氢效率和余热利用效率,
为电-氢气折算单位换算系数,
为氢气燃烧热值142500kJ/m
3,
表示电解水装置最大制氢容量,α为千瓦与千焦每小时的转换系数取3600。
2、储氢模型
季节性氢储(储氢装置)区别于普通的储能装置,可以在日内进行多次充放,季节性氢储在每个周期内由供需关系决定,只有一个充电或者放电的状态,且考虑到大容量的储存和充放电的过程细化,类比锂电池从2个变量角度考虑,季节性储氢方式约束模型为:
Sshs(0)=0.5Qshs (8)
0≤Sshs(t)≤Qshs (10)
式中,
分别表示在t时刻储氢装置充入(储存)和放出(释放)的功率,
分别表示在t时刻充入和放出的0-1状态量,V
shs-max表示储氢装置最大功率,Q
shs表示储氢装置最大容量,S
shs(0)、S
shs(t)、S
shs(t-1)分别为储氢装置存储能量初始值、t时刻剩余能量、t-1时刻剩余能量,
分别表示储氢装置充入和放出的效率,△t表示储氢装置充放的单位时间。
3、氢气甲烷化
可以协同碳捕集、利用与封存装置,利用常规机组产生的二氧化碳和氢气进行甲烷化,进一步推动双碳目标的实现。目前CO2加氢合成甲烷的过程主要通过气固多相催化反应或者生物法来实现,受温度、压力、具体催化剂类型和原料气碳氢比等因素有关。CO2甲烷化反应是强放热反应,同时主要产物之一是纯水,为电解水制氢的重要原料,因此过程产物和热量可参与综合能源框架里充分利用。
ξe-gas=Qgas/α (13)
式中,
表示在t时刻氢气甲烷化容量以及氢气甲烷化反应过程余热的功率,
分别表示在t时刻氢气甲烷化消耗的氢气量和二氧化碳量,ω
1表示反应过程中二氧化碳气体混入比例,
表示氢气制甲烷的甲烷和热能转换效率,
为氢气甲烷化装置的最大容量,ξ
e-gas为电-天然气折算单位换算系数,Q
gas为天然气燃烧热值33486.8kJ/m
3。
二、综合能源系统双层规划-运行模型
1、上层规划投资成本目标函数
主要考虑在现有能源系统基础上进一步发展的规划,因此常规风电机组、火电机组、水电机组、燃气机组、以及冷热设备的投资成本暂忽略不计,只考虑燃气机组使用混合燃料的改造升级成本、氢气制-储-用过程设备成本投资,碳封存的成本受捕集的二氧化碳容量影响,因此合并在后面运行成本当中。
λcrf=r·(1+r)y/((1+r)y-1) (17)
式中,C
inv表示上层规划投资成本,
分别为混合燃料的燃气机组改造升级、电解水装置、储氢装置功率、储氢装置容量、氢气甲烷化装置的单位容量投资成本;P
gt-max、
V
shs-max、Q
shs、
表示上层规划模型需求得最优的系统燃气机组改造升级最大容量、电解水装置最大制氢容量、储氢装置最大功率、储氢装置最大容量、氢气甲烷化装置的最大容量,提供给下层模型优化约束条件;λ
crf为资金回收系数,r为年利率,取4%,y为系统设计平均寿命期限,取20年。
2、下层运行优化成本目标函数
运行成本Cop主要分为燃料成本Copf、其他装置运行成本Copa和机组启动成本Copu,其中火电机组的燃料成本进行分段线性化处理:
Cop=Copf+Copa+Copu (18)
式中:c
gas为天然气价格成本,
为在t时刻系统购买的天然气量;a
1、a
2、a
3、b
1、b
2、b
3为火电机组发电成本分段线性化的系数,C
g′
eni(t)为在t时刻火电机组i的燃料成本变量;P
gen,i(t)为火电机组i在t时刻的出力功率;
为电解水、储氢、氢气甲烷化、碳捕集-封存、热制冷(吸收式制冷机)等装置的单位容量运行成本;
为火电机组、混和燃料燃气机组、传统燃气机组的启动成本,
为在t时刻火电机组、混和燃料燃气机组、传统燃气机组的启动状态变量,N
gen为火电机组的数量,
为在t时刻碳捕集后封存的二氧化碳气体量、吸收式制冷机发出冷功率。
为了促进新能源的消纳,引入惩罚成本Cpw,主要为弃风光水的惩罚:
式中,c
cut为弃风光水惩罚单位成本,
为在t时刻弃风、弃光、弃水功率。
因此本节提出的考虑季节性氢储的综合能源系统双层规划-运行模型总的目标函数为:
minCtotal=Cinv+Cop+Cpw (24)
式中,Ctotal为总成本。
3、约束条件
1、系统电、热、冷、氢功率平衡方程
式中,L
e(t)、L
h(t)、L
co(t)、
分别表示电、热、冷、氢常规负荷在t时刻的需求量。
式(25)表示综合能源系统的电功率平衡,
为火电机组i在t时刻净出力,P
pv(t)、P
wt(t)、P
hp(t)为风电、光伏、水电机组在t时刻出力,
为传统燃气机组n在t时刻净出力,
为改造后混合燃料燃气机组在t时刻净出力,
为电解水装置、电制冷设备在t时刻消耗的电功率。
式(26)表示综合能源系统的天然气量平衡,
为传统燃气机组n在t时刻燃烧的天然气量,
为改造后混合燃料燃气机组t时刻燃烧的天然气量,
为燃气锅炉t时刻燃烧的天然气量,
为氢气甲烷化装置在t时刻制得的天然气量。
式(27)表示综合能源系统的热功率供需平衡,
为传统燃气机组n在t时刻燃烧余热功率的收集转换功率,
为改造后混合燃料燃气机组在t时刻燃烧余热功率的收集转换功率,
为在t时刻氢气甲烷化和电解水反应过程中热能的收集利用功率,
为燃气锅炉在t时刻补充热功率,
为在t时刻吸收式制冷机设备吸收的热功率,
为在t时刻系统热能无法有效利用而弃掉的功率。
式(28)表示综合能源系统的冷功率供需平衡,
为在t时刻电制冷设备以及吸收式制冷机设备的制冷功率。
式(29)表示综合能源系统的制-储-用氢量的平衡,
表示在t时刻电解水反应产生的氢气量,
表示在t时刻氢气甲烷化和改造后混合燃料燃气机组消耗的氢气量,
表示在t时刻季节性氢储释放和储存的氢气量。
2、可再生能源出力约束
3、火电机组出力约束
由于本节研究的是综合能源系统中长时间尺度的运行优化,以一周为具体的优化时间颗粒,因此机组具体出力变动的爬坡速率等约束忽略,为保证短时间尺度运行有充分的灵活资源调度,因此系统开机的火电机组至少有2台以上。
ugen,i(t)Pgen-min,i≤Pgen,i(t)≤ugen,i(t)Pgen-max,i (33)
式中,P
gen-maxi、P
gen-mini分别表示火电机组i出力的最大值、最小值,u
geni(t)表示在t时刻火电机组i的状态变量,
为在t时刻火电机组i启动状态变量,
为在t时刻火电机组i停机状态变量。
4、燃气机组出力约束
本节设置2种类型燃气机组,一种是传统只以天然气为原料,一种是天然气和氢气混合为原料,以混合燃料的燃气机组模型为例表示为:
式中,
分别表示混合燃料燃气机组在t时刻输出的电功率和热功率,
分别表示混合燃料燃气机组在t时刻天然气、氢气输入体积流量,ξ
e-gas、
分别表示混合燃料燃气机组电-天然气、电-氢气折算单位换算系数,ω
2表示混合燃料燃气机组氢气和天然气的混合系数;
分别表示混合燃料燃气机组转换电能和热能的效率;u
gtc(t)、
为0-1的状态量,分别表示在t时刻混合燃料燃气机组的状态变量、启动状态变量、停机状态变量,P
gtc-max、P
gtc-min为混合燃料燃气机组的最大、最小功率。
5、碳捕集-封存装置约束
碳捕集-封存装置通常直接安装在火电机组和燃气机组附近,便于就地消纳碳排。
以燃气机组为例,模型公式为:
式中,
为燃气机组在t时刻产生的电力功率,
为燃气机组在t时刻净输出电功率,
为碳捕集-封存装置在t时刻运行能耗,
为碳捕集-封存装置在t时刻基础固定能耗,
表示碳捕集-封存装置在t时刻捕集二氧化碳气体量,
表示碳捕集-封存装置在t时刻捕集后封存的二氧化碳气体量,
表示碳捕集-封存装置在t时刻捕集后加入甲烷化反应的二氧化碳气体量或者其他的碳利用量,
为捕集单位碳的运行能耗系数,
为捕集效率,
为燃气机组单位能量碳排放强度。
6、冷热能量补充机组约束
吸收式制冷机模型:
式中,
表示吸收式制冷机在t时刻发出冷功率,
表示吸收式制冷机在t时刻吸收的热功率,
表示吸收式制冷机能量转换效率,
表示吸收式制冷机能转化发出最大冷功率,u
ac(t)为表示吸收式制冷机在t时刻启停状态的0-1变量。
电制冷设备:
式中,
表示电制冷设备在t时刻发出冷功率,
表示电制冷设备在t时刻消耗的电功率,
表示电制冷设备能量转换效率,
表示电制冷设备转化发出最大冷功率,u
fr(t)为表示电制冷设备在t时刻启停状态的0-1变量。
燃气锅炉:
式中,
表示燃气锅炉在t时刻发出热功率,
表示燃气锅炉在t时刻消耗的电功率,
表示燃气锅炉能量转换效率,
表示燃气锅炉转化发出最大热功率,u
gb(t)为表示燃气锅炉在t时刻启停状态的0-1变量。
三、改进差分进化算法(Modified Differential Evolution,MDE)求解
差分进化算法(Differential Evolution,DE)是一种基于群体的启发式搜索算法,与遗传算法类似都包括变异、杂交和选择操作,为了提高寻优效率,现已有较多研究根据算法中变异过程原理改进变异算子F,本文基本流程如图2所示。
1)初始化:确定规划容量的边界范围,设置种群数量Np,取50,随机生成初始种群,种群个体:
2)变异:
F=2λf0 (55)
式中,
为第G代中随机选取的3个不同个体,
为变异种群中的个体,f
0为初始设定的变异参数,取0.5;G表示当前进化代数,G
m表示最大进化代数,取80。
3)交叉:
式中,
为交叉后所得种群中第i个体的第n维变量;C
r为交叉因子,取值[0,1]之间。
4)竞争:
式中,
为对应个体的适应度函数,即模型中综合成本目标函数,采用最小化问题的选择方式。
5)当G>Gm时,算法终止,得到最优解,否则,G=G+1,流程返回2),进行下一次优化。
优选地,采用Gurobi求解器与改进差分进化算法配合求解。
计算示例:
本发明用于送端地区负荷量较大的综合能源系统年度规划运行,通常这种地区已经有部分传统综合能源系统的能源设备,以及风电、光伏、水电、火电机组的规划建设,本发明在这些现有能源设备的基础上,优化新增季节性储能以及二氧化碳的捕集利用等设备的容量配置,并以周为优化周期分析了地区年度系统各设备出力情况,具有实际参与电网规划、运行参考的意义,具体实施方式为:
1、根据前5年历史数据以及未来天气情况预测,确定规划年度内风电、光伏、水电等可再生能源的出力,以及根据负荷需求增长确定多能负荷年度需求曲线。
2、统筹地区内常规火电机组、燃气机组、燃气锅炉等常规能源设备参数,确定新增电解水装置、储氢装置、碳捕集装置等参数及购置成本等。
3、根据前面提出的系统架构和双层模型,增加各能源设备的运行和能源转换的约束,通过改进差分优化算法,针对目标函数进行模型优化从处理,确定最优的混合燃料燃气机组改进最大出力、电解水装置最大制氢容量、储氢装置最大容量、储氢装置最大功率以及氢气甲烷化装置的最大容量。
4、在确定规划设备容量新增的基础上,将各设备的最大最小约束系数代入模型,进行运行优化结果分析,确定常规火电机组和燃气机组的年度出力特性,可以以此为根据安排检修计划;确定制氢和储氢设备充放的季节性特性,分析可再生能源的季节性波动平抑效果;确定燃气机组和多能耦合反应过程热出力以及冷能机组的年度曲线,对规划年的多能需求进行掌握及调度优化;分析年度碳排量的各项指标,分析氢气甲烷化反应的可行性,为未来低碳目标的实现探索多样途径。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。