CN115640894A - 一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法，该方法的具体步骤如下：基于综合能源系统的光伏、风电历史运行数据，建立光伏、风电长时间尺度下的功率波动区间模型；在长时间尺度下，考虑多类型电‑热‑气调节设备的调节能力，以综合用能成本最低为目标，建立长时间尺度下的鲁棒优化调度模型，求解得到长时间尺度下各调控设备的调度方案；在短时间尺度下，考虑光伏、风电功率与其在长时间尺度下的预测偏差，利用氢储能的快速响应调节能力，建立短时间尺度修正调度模型，求解得到氢储能的修正调度方案，平抑光伏、风电实时功率波动。本发明提供的调度方法，能够提高综合能源系统的用能经济性。
Description
技术领域
本发明涉及电力低压配电网技术领域，尤其涉及一种基于电力电子技术和通信技术的双时间尺度综合能源系统优化调度方法。
背景技术
近年来，我国风光装机容量增长迅猛，在电网中发电比例逐年提升，而综合能源系统作为一种能够实现多能互补、不同种类能源协同运行的有机载体，它能够有效促进可再生能源就地消纳，但因可再生能源固有的较大随机性与波动性等特征，其大规模的接入带来的不确定性不断给电网的可靠运行带来挑战，并且影响了综合能源系统的经济效益。现阶段提出了相关的综合能源协调调度方法，但缺乏对多类型调控设备在不同时间尺度上的协同考虑。
基于此，本专利根据综合能源系统的电-热-气多类型调节设备特性，通过长、短双时间尺度的协同调度，实现对光伏、风电等间歇性可再生能源实时功率波动平抑，减少综合能源系统实际用能与计划用能的偏差，提高综合能源系统的用能经济性。
发明内容
本发明的目的在于通过双时间尺度弥补可再生能源发电不确定性，有助于提高综合能源系统的供电可靠性和降低系统运行成本，具体技术方案如下：
一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法，共包括以下步骤：
步骤1，基于综合能源系统的光伏、风电历史运行数据，建立光伏、风电长时间尺度下的功率波动区间模型；
步骤2，在长时间尺度下，考虑多类型电-热-气调节设备的调节能力，以综合用能成本最低为目标，建立长时间尺度下的鲁棒优化调度模型，求解得到长时间尺度下各调控设备的调度方案；
步骤3，在短时间尺度下，考虑光伏、风电功率与其在长时间尺度下的预测偏差，利用氢储能的快速响应调节能力，建立短时间尺度修正调度模型，求解得到氢储能的修正调度方案。
进一步地，所述步骤1中所述的可再生能源功率波动区间，具体表示如下：
式中，
分别对应长时间尺度下光伏、风电有功功率实际值；
分别对应长时间尺度下光伏、风电有功功率预测值；
为因高估光伏、风电出力后需额外购买电能的惩罚成本，
为高估后购买电能惩罚价格，
为高估光伏、风电出力；
为因低估光伏、风电出力出售额外电能收益，
为低估后售电惩罚价格，
为低估光伏、风电出力；
分别为光伏、风电有功功率预测偏差；ΓPV、ΓWIN是鲁棒系数，为了避免决策过于保守。
进一步地，所述步骤2中所述的考虑多类型电-热-气调节设备的调节能力，以综合用能成本最低为目标，建立长时间尺度下的鲁棒优化调度模型，具体为：
多类型电-热-气调节设备包括电动汽车、燃气轮机、氢储能、燃气锅炉；
长时间尺度下的鲁棒优化调度模型的目标函数与约束条件具体为：
(1)目标函数：
式中：
分别为t时间段内购买天然气成本、向电动汽车用户提供补偿成本、燃气轮机环境成本、综合能源系统向上级电网售电收益以及氢储能运维成本；
为天然气价格；
为t时间段天然气负荷；
为燃气轮机t时间段有功出力；ηgt为燃气轮机气电效率系数；
为t时间段锅炉有功出力；ηgb为锅炉气电效率系数；eev为综合能源体向提供放电服务的电动汽车用户提供的补偿成本；
为电动汽车蓄电池t时间段内的放电功率；N 为电动汽车总数量；Ql为燃气轮机第l项污染气体的排放强度；Yl、Bl分别为第l项污染气体的罚款成本系数和环境成本系数；
为t时间段综合能源体向上级电网售、购电功率大小；
分别为综合能源体向上级电网售、购电电价；
分别对应t时间段氢储能系统电制氢和氢燃料电池发电功率；ηOMH2为氢储能系统运维成本系数；
(2)约束条件
1)电动汽车调节约束：
式中：SOCev,t,i为t时间段第i组电动汽车蓄电池荷电状态；
分别对应第i组电动汽车蓄电池荷电状态下限值和上限值；
分别对应 t时间段第i组电动汽车充放电功率；
分别对应电动汽车蓄电池的充放电效率系数；
分别对应第i组电动汽车蓄电池最大充放电功率；0-1变量
分别对应第i组电动汽车t时间段充放电标志位，充电则取1，否则取0，两者不能同时为1；
2)燃气轮机调节约束：
式中：
分别对应燃气轮机最小和最大输出功率；
分别对应燃气轮机向下、向上爬坡功率；
4)氢储能调节约束：
式中：
为t时间段电制氢功率；
为t时间段氢燃料电池发电功率；
分别对应电制氢和氢燃料电池发电的0/1变量，目的为了避免同时制氢和发电；
5)燃气锅炉调节约束：
式中：
为锅炉最小和最大输出功率；
为燃气锅炉向下、向上爬坡功率；
6)综合能源系统电能供需平衡约束：
式中：
分别对应t时间段风力发电和光伏发电功率大小；
为t时间段电负荷功率；
7)综合能源系统热能供需平衡约束：
式中：
为t时间段热负荷功率大小；
为t时间段弃热功率大小；
8)综合能源系统天然气供需平衡约束：
式中：
为t时间段综合能源主体天然气总消耗量；
分别对应t时间段燃气轮机、燃气锅炉耗气量；
为t时间段天然气负荷；
9)综合能源系统氢气供需平衡约束：
式中：
为t时间段储氢罐容量；
为t时间段氢气负荷；
为每千瓦时电能通过电解槽电解水产生氢气质量；η为每千克氢气通过燃料电池燃烧所产生的电能；θel、θfc分别对应电解槽和燃料电池的对应转换效率；
代表氢气的摩尔质量。
进一步地，所述步骤2中所述的求解得到长时间尺度下各调控设备的调度方案，采用C&CG列约束生成法进行求解，具体步骤如下：
1)设置最大迭代次数kmax与收敛精度ε；设置鲁棒优化模型目标函数值上界UB与下界LB；设置初始迭代次数k；输入综合能源系统电-热-气和氢气负荷数据、各设备机组参数和风、光和负荷的预测数据；
2)求解主问题：根据输入的风、光、负荷预测值求解长时间尺度主问题最优解，寻求综合能源体长时间尺度下最小成本调度策略，并作为鲁棒优化模型下界；
3)求解子问题：将主问题优化结果带入子问题，寻求当前调度方案下风、光发电最恶劣申报场景，并再次求解该场景下的调度方案，得到方案后反馈给主问题，将子问题最优目标函数值和主问题最优目标函数值之和作为鲁棒优化模型新的上界；
4)判断收敛：判断鲁棒优化调度模型子问题与主问题的优化目标函数之差是否小于收敛精度，若满足收敛条件，则停止迭代，输出综合能源系统各设备长时间尺度的调度方案；否则，将子问题求得的恶劣场景代入主问题中，并令k＝k+1，返回步骤2)继续迭代求解，直到满足收敛条件。
进一步地，所述步骤3中所述的建立短时间尺度修正调度模型，其目标函数为：
式中：
为短时间尺度下因光伏、风电预测偏差带来的购售电量申报偏差惩罚成本；
为氢储能运维成本增量；
短时间尺度修正调度模型的约束条件同式(20)、(23)～(26)。
本发明的有益效果在于：充分利用了综合能源系统中电-热-气不同类型设备在不同时间尺度下的调节特性，通过双时间尺度下的协同调度，有效平抑光伏、风电等间歇性可再生能源的实时功率波动，减少综合能源系统实际用能与计划用能的偏差，提高综合能源系统的用能经济性。
附图说明
图1是基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法流程图。
图2是长时间尺度下具有鲁棒特性的综合能源系统电平衡调度方案。
图3是长时间尺度下综合能源系统热平衡调度方案。
图4是长时间尺度下综合能源系统天然气平衡调度方案。
图5是短时间尺度下氢储能弥补可再生能源功率波动调度方案。
图6即表1是对比仅考虑长时间尺度调度方案(场景1)和同时考虑双时间尺度协同调度(场景2)的综合能源系统运行成本和各设备运行成本。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明的具体实施做进一步说明。
如图1为本发明实施例提供的一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法，包括以下步骤：
步骤1，基于综合能源系统的光伏、风电历史运行数据，建立光伏、风电长时间尺度下的功率波动区间模型，具体表示如下：
式中，
分别对应长时间尺度下光伏、风电有功功率实际值；
分别对应长时间尺度下光伏、风电有功功率预测值；
为因高估光伏、风电出力后需额外购买电能的惩罚成本，
为高估后购买电能惩罚价格，取值为购电电价的1.5倍；
为高估光伏、风电出力；
为因低估光伏、风电出力出售额外电能收益，
为低估后售电惩罚价格，取值为售电电价的0.5 倍；
为低估光伏、风电出力；
分别为光伏、风电有功功率预测偏差，取值为±15％；ΓPV、ΓWIN是鲁棒系数，为了避免决策过于保守。
步骤1建立功率波动区间模型的作用是对长时间尺度下光伏、风电有功功率进行预估，以用作步骤2中综合能源系统电能供需平衡约束；及步骤3中对于短时间尺度下同等光伏、风电有功功率预测偏差的情况下，对进行短时间尺度修正调度。
步骤2，在长时间尺度下，考虑多类型电-热-气调节设备的调节能力，以综合用能成本最低为目标，建立长时间尺度下的鲁棒优化调度模型，求解得到长时间尺度下各调控设备的调度方案，具体地，
多类型电-热-气调节设备包括电动汽车、燃气轮机、氢储能、燃气锅炉；
长时间尺度下的鲁棒优化调度模型的目标函数与约束条件具体为：
(1)目标函数：
式中：
分别为t时间段内购买天然气成本、向电动汽车用户提供补偿成本、燃气轮机环境成本、综合能源系统向上级电网售电收益以及氢储能运维成本；
为天然气价格；
为t时间段天然气负荷；
为燃气轮机t时间段有功出力；ηgt为燃气轮机气电效率系数；
为t时间段锅炉有功出力；ηgb为锅炉气电效率系数；eev为综合能源体向提供放电服务的电动汽车用户提供的补偿成本；Pdisc,t为电动汽车蓄电池t时间段内的放电功率；N 为电动汽车总数量；Ql为燃气轮机第l项污染气体的排放强度；Yl、Bl分别为第l项污染气体的罚款成本系数和环境成本系数；
为t时间段综合能源体向上级电网售、购电功率大小；
分别为综合能源体向上级电网售、购电电价；
分别对应t时间段氢储能系统电制氢和氢燃料电池发电功率；ηOMH2为氢储能系统运维成本系数；
(2)约束条件
1)电动汽车调节约束：
式中：SOCev,t,i为t时间段第i组电动汽车蓄电池荷电状态；
分别对应第i组电动汽车蓄电池荷电状态下限值和上限值；
分别对应 t时间段第i组电动汽车充放电功率；
分别对应电动汽车蓄电池的充放电效率系数；
分别对应第i组电动汽车蓄电池最大充放电功率；0-1变量
分别对应第i组电动汽车t时间段充放电标志位，充电则取1，否则取0，两者不能同时为1；
2)燃气轮机调节约束：
式中：
分别对应燃气轮机最小和最大输出功率；
分别对应燃气轮机向下、向上爬坡功率；
4)氢储能调节约束：
式中：
为t时间段电制氢功率；
为t时间段氢燃料电池发电功率；
分别对应电制氢和氢燃料电池发电的0/1变量，目的为了避免同时制氢和发电；
5)燃气锅炉调节约束：
式中：
为锅炉最小和最大输出功率；
为燃气锅炉向下、向上爬坡功率；
6)综合能源系统电能供需平衡约束：
式中：
分别对应t时间段风力发电和光伏发电功率大小；
分别对应t时间段电储能系统充放电功率；
为t时间段电负荷功率；
7)综合能源系统热能供需平衡约束：
式中：
分别对应t时间段热储能储热、放热功率；
为t时间段热负荷功率大小；
为t时间段弃热功率大小；
8)综合能源系统天然气供需平衡约束：
式中：
为t时间段综合能源主体天然气总消耗量；
分别对应t时间段燃气轮机、燃气锅炉耗气量；
为t时间段天然气负荷；
9)综合能源系统氢气供需平衡约束：
式中：
为t时间段储氢罐容量；
为t时间段氢气负荷；
为每千瓦时电能通过电解槽电解水产生氢气质量；η为每千克氢气通过燃料电池燃烧所产生的电能；θel、θfc分别对应电解槽和燃料电池的对应转换效率；
代表氢气的摩尔质量。
进一步地，所述步骤2中所述的求解得到长时间尺度下各调控设备的调度方案，采用C&CG列约束生成法进行求解，具体步骤如下：
1)设置最大迭代次数kmax＝50，收敛精度ε＝0.01；设置鲁棒优化模型目标函数值上界UB＝+∞与下界LB＝-∞；设置初始迭代次数k＝1；输入综合能源系统电-热-气和氢气负荷数据、各设备机组参数和风、光和负荷的预测数据；风、光的预测数据由步骤1可得，负荷的预测数据通过步骤1光伏、风电有功功率预测值，将光伏、风电有功功率预测值进行结合得到负荷的预测值；
2)求解主问题：根据输入的风、光、负荷预测值求解长时间尺度主问题最优解，寻求综合能源体长时间尺度最小成本调度策略，并作为鲁棒优化模型下界；
3)求解子问题：将主问题优化结果带入子问题，寻求当前调度方案下风、光发电最恶劣申报场景，并再次求解该场景下的调度方案，得到方案后反馈给主问题，将子问题最优目标函数值和主问题最优目标函数值之和作为鲁棒优化模型新的上界；
其中，主问题是综合能源体长时间尺度最小成本调度策略；
子问题是当前调度方案下风、光发电最恶劣申报场景，并再次求解该场景下的调度方案；
当前调度方案下风、光发电最恶劣申报场景为：风、光发电上下限快速变化的场景；
得到方案后反馈给主问题：即在得到该场景下的调度方案后，根据该调度方案对鲁棒优化模型目标函数值上界进行修改，以子问题最优目标函数值和主问题最优目标函数值之和作为鲁棒优化模型新的上界；
4)判断收敛：判断鲁棒优化调度模型子问题与主问题的优化目标函数之差是否小于收敛精度，若满足收敛条件，则停止迭代，输出综合能源系统各设备长时间尺度调度方案；否则，将子问题求得的恶劣场景代入主问题中，并令k＝k+1，返回步骤2)继续迭代求解，直到满足收敛条件。
具体来说，子问题求得的恶劣场景为风、光发电上下限快速变化的场景，该场景中风、光预测值和负荷预测值范围缩小，故将缩小后的风、光预测值和负荷预测值作为新的输入，并再次求解；
一般不存在迭代次数达到最大时仍不满足收敛条件；若发生，则返回步骤1重新调整参数。
步骤3，在短时间尺度下，考虑光伏、风电功率与其在长时间尺度下的预测偏差，利用氢储能的快速响应调节能力，建立短时间尺度修正调度模型，求解得到氢储能的修正调度方案，具体地，
短时间尺度修正调度模型的目标函数为：
式中：
为短时间尺度下因光伏、风电预测偏差带来的购售电量申报偏差惩罚成本；
为氢储能运维成本增量；
短时间尺度修正调度模型的约束条件同式(20)、(23)～(26)，短时间尺度修正调度模型本质为混合整数线性规划问题，采用基于matlab平台yalmip工具进行建模，采用CPLEX求解器进行求解。
以下是本发明方法的一个算例，长时间尺度下电能、热能与天然气的供需调度结果分别如图2-4所示，短时间尺度下的修正调度结果如图5所示，并对比了仅采用长时间尺度优化调度与所提双时间尺度协同调度下综合能源系统的用能成本差异，如表1所示，可知，所提双时间尺度协同调度的运行成本比单一时间尺度的减少850.88元，验证了本发明提供方法的有效性与良好的经济性。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他任何未背离本发明的精神实质和原理下所作的修改、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1，基于综合能源系统的光伏、风电历史运行数据，建立光伏、风电长时间尺度下的功率波动区间模型；
步骤2，在长时间尺度下，考虑多类型电-热-气调节设备的调节能力，以综合用能成本最低为目标，建立长时间尺度下的鲁棒优化调度模型，求解得到长时间尺度下各调控设备的调度方案；
步骤3，在短时间尺度下，考虑光伏、风电功率与其在长时间尺度下的预测偏差，利用氢储能的快速响应调节能力，建立短时间尺度修正调度模型，求解得到氢储能的修正调度方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，步骤1所述基于光伏、风电历史数据建立长时间尺度下的光伏、风电功率波动区间模型，具体表示如下：
式中，
分别对应长时间尺度下光伏、风电有功功率实际值；
分别对应长时间尺度下光伏、风电有功功率预测值；
为因高估光伏、风电出力后需额外购买电能的惩罚成本，
为高估后购买电能惩罚价格，
为高估光伏、风电出力；
为因低估光伏、风电出力出售额外电能收益，
为低估后售电惩罚价格，
为低估光伏、风电出力；
分别为光伏、风电有功功率预测偏差；ΓPV、ΓWIN是鲁棒系数，为了避免决策过于保守。
3.根据权利要求1所述的一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，步骤2所述的考虑多类型电-热-气调节设备的调节能力，以综合用能成本最低为目标，建立长时间尺度下的鲁棒优化调度模型，其中：
多类型电-热-气调节设备包括电动汽车、燃气轮机、氢储能、燃气锅炉；
长时间尺度下的鲁棒优化调度模型的目标函数与约束条件具体为：
(1)目标函数：
式中：
分别为t时间段内购买天然气成本、向电动汽车用户提供补偿成本、燃气轮机环境成本、综合能源系统向上级电网售电收益以及氢储能运维成本；
为天然气价格；
为t时间段天然气负荷；
为燃气轮机t时间段有功出力；ηgt为燃气轮机气电效率系数；
为t时间段锅炉有功出力；ηgb为锅炉气电效率系数；eev为综合能源体向提供放电服务的电动汽车用户提供的补偿成本；Pdisc,t为电动汽车蓄电池t时间段内的放电功率；N为电动汽车总数量；Ql为燃气轮机第l项污染气体的排放强度；Yl、Bl分别为第l项污染气体的罚款成本系数和环境成本系数；
为t时间段综合能源体向上级电网售、购电功率大小；
分别为综合能源体向上级电网售、购电电价；
分别对应t时间段氢储能系统电制氢和氢燃料电池发电功率；ηOMH2为氢储能系统运维成本系数；
(2)约束条件
1)电动汽车调节约束：
式中：SOCev,t,i为t时间段第i组电动汽车蓄电池荷电状态；
分别对应第i组电动汽车蓄电池荷电状态下限值和上限值；
分别对应t时间段第i组电动汽车充放电功率；
分别对应电动汽车蓄电池的充放电效率系数；
分别对应第i组电动汽车蓄电池最大充放电功率；0-1变量
分别对应第i组电动汽车t时间段充放电标志位，充电则取1，否则取0，两者不能同时为1；
2)燃气轮机调节约束：
式中：
分别对应燃气轮机最小和最大输出功率；
分别对应燃气轮机向下、向上爬坡功率；
4)氢储能调节约束：
式中：
为t时间段电制氢功率；
为t时间段氢燃料电池发电功率；
分别对应电制氢和氢燃料电池发电的0/1变量，目的为了避免同时制氢和发电；
5)燃气锅炉调节约束：
式中：
为锅炉最小和最大输出功率；
为燃气锅炉向下、向上爬坡功率；
6)综合能源系统电能供需平衡约束：
式中：
分别对应t时间段风力发电和光伏发电功率大小；
为t时间段电负荷功率；
7)综合能源系统热能供需平衡约束：
式中：
为t时间段燃气锅炉输出的热功率；
为t时间段热负荷功率大小；
为t时间段弃热功率大小；
8)综合能源系统天然气供需平衡约束：
式中：
为t时间段综合能源主体天然气总消耗量；
分别对应t时间段燃气轮机、燃气锅炉耗气量；
为t时间段天然气负荷；
9)综合能源系统氢气供需平衡约束：
式中：
为t时间段储氢罐容量；
为t时间段氢气负荷；
为每千瓦时电能通过电解槽电解水产生氢气质量；η为每千克氢气通过燃料电池燃烧所产生的电能；θel、θfc分别对应电解槽和燃料电池的对应转换效率；
代表氢气的摩尔质量。
4.根据权利要求1所述的一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，步骤3所述的建立短时间尺度修正调度模型，考虑短时间尺度与长时间尺度存在的风电、光伏功率预测偏差，在其他设备调度方案不变的前提下，修正氢储能的调度方案，利用其快速响应能力平抑光伏、风电实时功率波动；
短时间尺度修正调度模型的目标函数为：
式中：
为短时间尺度下因光伏、风电预测偏差带来的购售电量申报偏差惩罚成本；
为氢储能运维成本增量；
短时间尺度修正调度模型的约束条件同式(20)、(23)～(26)。
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2022
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