CN116579115B - 电、氢协同互动的系统规划方法及装置 - Google Patents

电、氢协同互动的系统规划方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116579115B
CN116579115B CN202310842503.2A CN202310842503A CN116579115B CN 116579115 B CN116579115 B CN 116579115B CN 202310842503 A CN202310842503 A CN 202310842503A CN 116579115 B CN116579115 B CN 116579115B
Authority
CN
China
Prior art keywords
hydrogen
power
year
setting
area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310842503.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116579115A (zh
Inventor
张宁
张丝钰
代红才
刘林
曹雨晨
时庆
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Original Assignee
State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Energy Research Institute Co Ltd filed Critical State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Priority to CN202310842503.2A priority Critical patent/CN116579115B/zh
Publication of CN116579115A publication Critical patent/CN116579115A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116579115B publication Critical patent/CN116579115B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J15/00—Systems for storing electric energy
    • H02J15/008—Systems for storing electric energy using hydrogen as energy vector
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/04—Power grid distribution networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/28—The renewable source being wind energy
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/30—The power source being a fuel cell
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/40—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation wherein a plurality of decentralised, dispersed or local energy generation technologies are operated simultaneously
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种电、氢协同互动的系统规划方法及装置，涉及储能规划技术领域，其中，方法包括：通过获取电力系统及氢能系统的交互数据获取电力系统与氢能系统的交互关系；设置基准年，获取基准年的电力系统和氢能系统的发展数据作为电、氢协同互动的系统规划的起始状态；根据交互关系及起始状态设置电、氢协同互动的系统规划模型，通过设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件对目标函数进行求解。本申请统筹考虑电力系统及氢能系统的交互关系通过构建电、氢协同互动的系统规划模型得出电力系统及氢能系统相关规划结果，实现电、氢协同互动的系统的整体优化。

Description

电、氢协同互动的系统规划方法及装置
技术领域
本发明涉及储能规划技术领域，尤其是涉及一种电、氢协同互动的系统规划方法及装置。
背景技术
目前，针对电、氢系统的规划没有充分考虑电-氢协同互动，电力系统规划仅考虑电源、电网、负荷、储能的发展方案，且基本按照传统的电力平衡方式将负荷需求视为规定常数；氢能系统规划只关注制氢、输氢、储氢、用氢的发展趋势。然而随着近年来电制氢技术、氢燃料电池技术的日趋成熟，未来氢能系统将与电力系统产生密切互动。电力系统的规划将极大地影响电解水制氢项目布局，并进一步影响中游氢气储运、以及下游氢气消费的规划；而燃料电池发电项目也将进一步影响电源、电网发展方案的设计优化。因此，亟需构建基于电-氢协同互动的系统规划方法以统筹考虑电力系统的电源侧、电网侧、负荷侧、储能侧各类资源，以及氢能生产、存储、运输、消费等关键环节，实现系统整体优化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电、氢协同互动的系统规划方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。
本发明提供一种电、氢协同互动的系统规划方法，包括：
S1、通过获取电力系统及氢能系统的交互数据获取电力系统与氢能系统的交互关系；
S2、设置基准年，获取基准年的电力系统和氢能系统的发展数据作为电、氢协同互动的系统规划的起始状态；
S3、根据交互关系及起始状态设置电、氢协同互动的系统规划模型，电、氢协同互动的系统规划模型以规划期内系统总成本净现值最小化为目标函数；
S4、通过设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件对目标函数进行求解，从而获取电、氢协同互动的系统规划方案。
本发明提供一种电、氢协同互动的系统规划装置，包括：
交互关系获取模块，用于通过获取电力系统及氢能系统的交互数据获取电力系统与氢能系统的交互关系；
起始状态构建模块，用于设置基准年，获取基准年的电力系统和氢能系统的发展数据作为电、氢协同互动的系统规划的起始状态；
构建模型模块，用于根据交互关系及起始状态设置电、氢协同互动的系统规划模型，电、氢协同互动的系统规划模型以规划期内系统总成本净现值最小化为目标函数；
模型求解模块，用于通过设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件对所述目标函数进行求解，从而获取电、氢协同互动的系统规划方案。
采用本发明实施例，统筹考虑电力系统源、网、荷、储各类资源以及氢能制、储、输、用各类设备在系统中的交互关系，通过构建电、氢协同互动的系统规划模型，求解系统规划优化问题，得到各类电源、电网、储能、制氢、储氢、输氢等规划方案。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述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是本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划方法的流程图；
图2是本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划装置的示意图；
图3是本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划优化概念示意图；
图4是本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划建模思路示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
方法实施例
根据本发明实施例，提供了一种电、氢协同互动的系统规划方法，图1是本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划方法具体包括：
S1、通过获取电力系统及氢能系统的交互数据获取电力系统与氢能系统的交互关系，S1具体包括：
统筹考虑电力系统源、网、荷、储各类资源以及氢能制、储、输、用各类设备在系统中的交互关系，特别是电制氢、氢燃料电池、燃氢机组等设备对电力平衡、电量平衡、调峰平衡等的贡献作用。
（1）分析包括氢燃料电池、燃氢机组在内的电源技术特性；
获取煤电机组、水电机组、风电机组、光伏机组、氢燃料电池、燃氢机组等各类电源的固定投资成本、运维成本、利用小时、排放因子、调峰深度、调节速率等相关技术经济参数。
（2）分析输电线路、输氢管网技术特性；
获取输电线路的固定投资成本、运维成本、利用小时上限、典型输电距离与功率曲线等相关技术经济参数，以及输氢管道的固定投资成本、运维成本、典型流量曲线等相关技术经济参数。
（3）分析包括电解水制氢设备在内的负荷侧资源技术特性；
获取电解水制氢设备的固定投资成本、运维成本、可调节范围、调节速率、电-氢转换效率等关键技术经济参数，分析其对系统电力平衡、电量平衡、新能源消纳的贡献价值属性等。此外，分析包括需求响应、能效电厂在内的各类资源的利用成本。
（4）分析储能技术特性；
分析电化学储能、抽水蓄能、储氢罐等储能设备的固定投资成本、运维成本、效率系数、输出功率范围等，获取相关技术经济参数。
（5）进行电力、电量、用氢量预测；
对规划期内各区域的电力需求、电量需求、氢气需求进行预测，整理规划期内各区域逐年的电力需求、电量需求、氢气需求数据。可通过弹性系数法、负荷密度法以及最大负荷利用小时数法对电力需求进行预测，通过用电单耗法以及人均用电法对电量需求进行预测，通过用氢单耗法对氢气需求进行预测。
S2、设置基准年，获取基准年的电力系统和氢能系统的发展数据作为电、氢协同互动的系统规划的起始状态；
S3、根据交互关系及起始状态设置电、氢协同互动的系统规划模型，电、氢协同互动的系统规划模型以规划期内系统总成本净现值最小化为目标函数，S3具体包括：
通过建立数学优化模型，将规划期内各年份、各区域、各类电源、电网、负荷侧资源、储能、电解水制氢、储氢、输氢管网等发展规模设为待求解变量，设置好目标函数与约束条件，通过计算机求解，得出满足各项约束条件且使得目标函数值最小的解。
模型的目标函数是使规划期内系统总成本净现值最小化，具体如下所示：
；
其中，T为规划期时间长度，为区域的合集，/>为电源种类的合集，具体包括风电、光伏、水电、煤电、气电、燃氢机组、氢燃料电池，/>和/>分别为第/>年、第/>个区域、第/>种电源的容量和单位容量的成本，/>为储能的合集，具体包括电化学储能、抽水蓄能，、/>、/>分别为第/>年、第/>个区域、第/>种储能的容量、最大充电功率下的充电时间以及单位容量的成本，/>、/>、/>分别为连接第/>个区域和第/>个区域输电线路的容量、距离和单位容量距离的成本，/>和/>为第/>年、第/>个区域、第/>种电源的碳排放系数和年利用小时数，/>为碳排放成本，/>表示第/>年、第/>个区域、第/>种电源的运维成本，/>和/>分别为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的容量和单位容量距离的成本，/>和/>分别为第/>年、第/>个区域电解槽的容量和单位容量的成本，/>和分别为第/>年、第/>个区域储氢设备的容量和单位容量的成本。
S4、通过设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件对目标函数进行求解，从而获取电、氢协同互动的系统规划方案。
S4中设置的模型的约束条件如下：
（a）各区域电力平衡约束
该约束的目的在于确保各区域电力供需的平衡，并将跨区输电及相应线损纳入考虑。
；
其中，为第/>种电源在区域/>的峰荷出力置信系数，/>为区域/>向第/>个区域输送的电力值，/>为第/>个区域向区域/>输送的电力值，/>为连接第/>个区域和第/>个区域输电通道的线损率，/>为区域/>内平均输配电线损率，/>为电负荷的备用系数，为第/>年区域/>的最大电力负荷预测值；
（b）各区域氢气产销平衡约束
该约束的目的在于确保各区域氢气流量产销平衡，并将跨区输氢及相应损耗纳入考虑。
；
其中，为电解槽的效率，/>为电能与氢能之间的热值转换系数，/>为区域向第/>个区域输送的氢流量值，/>为第/>个区域向区域/>输送的氢流量值，/>为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的损耗率，/>为氢负荷的备用系数，/>为第/>年区域/>的最大绿氢需求预测值；
（c）各区域电量平衡约束
该约束的目的在于确保各区域电量供需的平衡。
；
其中，为第/>年、区域/>向第/>个区域输送的电量，/>为第/>年、第/>个区域向区域/>输送的电量，/>第/>年区域/>的电量需求预测值，/>为第/>类储能的充放电效率；
（d）各区域氢气质量平衡约束
该约束的目的在于确保各区域氢气质量产销的平衡。
；
其中，为第/>年、第/>个区域电解槽的利用小时数，/>为第/>年、区域/>向第个区域输送的氢气质量，/>为第/>年、第/>个区域向区域/>输送的氢气质量，/>为第/>年区域/>的绿氢需求预测值，/>为储氢的充放效率；
（e）输电容量约束
该约束的目的在于确保各跨区域输电通道功率不超过其容量。
；
（f）输氢功率约束
该约束的目的在于确保各跨区域输氢管道流量值不超过其容量。
；
（g）输电电量约束
该约束的目的在于确保各跨区域输电线路年输电量不超过其年最大输电量。
；
式中：其中，为连接第/>个区域和第/>个区域输电线路的最大利用小时数；
（h）输氢质量约束
该约束的目的在于确保各跨区域输氢管道年输氢量不超过其年最大输氢量。
；
式中：其中，为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的最大利用小时数；
（i）各区域系统调节能力约束
该约束的目的在于确保系统调节资源需满足负荷波动与风电、光伏等不确定性电源出力波动的调节需求。
；
其中，为具有调节能力的电源集合，/>为第/>个区域、第/>类电源的平均调峰深度，/>为第/>个区域电解槽的可调节范围；/>为第/>年、第/>个区域的负荷峰谷差率预测值，/>为不确定性电源集合，/>为第/>年、第/>个区域、第/>类电源的调峰需求系数；
（j）各区域系统调节速率约束
该约束的目的在于确保系统调节资源的调节速率可以满足负荷波动与风电、光伏等不确定性电源出力波动调节速率的需求。
；
式中：、/>分别为区域/>第/>类电源和电解槽的出力调节速率，/>为第/>个区域单位时间负荷需求变化率；
（k）设备建造规模约束
该约束的目的在于充分考虑原材料供应、资源禀赋以及建设速度等因素，使得各区域设备建造规模不超过其最大建造能力。
；
式中：为第/>年、第/>个区域、第/>类设备的容量，包括电源、储能、电解槽、储氢设备，/>为第/>年、第/>个区域、第/>类设备的最大建设能力；
（l）输电通道建造规模约束
该约束的目的在于充分考虑原材料供应以及建设速度等因素，使得跨区域输电通道建造规模不超过其最大建造能力。
；
式中：为第/>年、连接第/>个区域和第/>个区域输电通道的最大建设能力；
（m）输氢管道建造规模约束
该约束的目的在于充分考虑原材料供应以及建设速度等因素，使得跨区域输氢管道建造规模不超过其最大建造能力。
；
式中：为第/>年、连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的最大建设能力；
（n）二氧化碳排放约束
该约束的目的在于设置二氧化碳排放总量的上限，以促进电力系统低碳转型发展。
；
式中：为第/>年电力系统碳排放的上限。
图4是本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划建模思路示意图。针对上述搭建的基于电-氢协同互动的系统规划模型进行优化求解后，计算得出包含燃氢机组在内的各类电源、电网、储能、电解槽、输氢管道、储氢等逐年的发展规模，并进行进一步的整理与分析。
本发明实施例通过分析包括氢燃料电池、燃氢机组在内的电源、输电线路、输氢管网、包括电解水制氢设备在内的负荷侧资源技术的技术经济特性，以及电力、电量、用氢量预测，构建基于电-氢协同的规划问题构建数学模型，并进行统筹优化求解，进而得出电力系统、氢能系统相关规划结果，图3是本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划优化概念示意图。
通过采用本发明实施例，具备如下有益效果：
采用本发明实施例，统筹考虑电力系统源、网、荷、储各类资源以及氢能制、储、输、用各类设备在系统中的交互关系，通过构建电、氢协同互动的系统规划模型，求解系统规划优化问题，得到各类电源、电网、储能、制氢、储氢、输氢等规划方案。
装置实施例
根据本发明实施例，提供了一种电、氢协同互动的系统规划装置，图2是本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划装置的示意图，如图2所示，根据本发明实施例的电、氢协同互动的系统规划装置具体包括：
交互关系获取模块20，用于通过获取电力系统及氢能系统的交互数据获取电力系统与氢能系统的交互关系，交互关系获取模块20具体用于：
统筹考虑电力系统源、网、荷、储各类资源以及氢能制、储、输、用各类设备在系统中的交互关系，特别是电制氢、氢燃料电池、燃氢机组等设备对电力平衡、电量平衡、调峰平衡等的贡献作用。
(1)分析包括氢燃料电池、燃氢机组在内的电源技术特性
获取煤电机组、水电机组、风电机组、光伏机组、氢燃料电池、燃氢机组等各类电源的固定投资成本、运维成本、利用小时、排放因子、调峰深度、调节速率等相关技术经济参数。
(2)分析输电线路、输氢管网技术特性
获取输电线路的固定投资成本、运维成本、利用小时上限、典型输电距离与功率曲线等相关技术经济参数，以及输氢管道的固定投资成本、运维成本、典型流量曲线等相关技术经济参数。
(3)分析包括电解水制氢设备在内的负荷侧资源技术特性
获取电解水制氢设备的固定投资成本、运维成本、可调节范围、调节速率、电-氢转换效率等关键技术经济参数，分析其对系统电力平衡、电量平衡、新能源消纳的贡献价值属性等。此外，分析包括需求响应、能效电厂在内的各类资源的利用成本。
(4)分析储能技术特性
分析电化学储能、抽水蓄能、储氢罐等储能设备的固定投资成本、运维成本、效率系数、输出功率范围等，获取相关技术经济参数。
(5)进行电力、电量、用氢量预测
对规划期内各区域的电力需求、电量需求、氢气需求进行预测，整理规划期内各区域逐年的电力需求、电量需求、氢气需求数据。
起始状态构建模块22，用于设置基准年，获取基准年的电力系统和氢能系统的发展数据作为电、氢协同互动的系统规划的起始状态；
构建模型模块24，用于根据交互关系及起始状态设置电、氢协同互动的系统规划模型，所述电、氢协同互动的系统规划模型以规划期内系统总成本净现值最小化为目标函数；构建模型模块24具体用于：
通过建立数学优化模型，将规划期内各年份、各区域、各类电源、电网、负荷侧资源、储能、电解水制氢、储氢、输氢管网等发展规模设为待求解变量，设置好目标函数与约束条件，通过计算机求解，得出满足各项约束条件且使得目标函数值最小的解。
模型的目标函数是使规划期内系统总成本净现值最小化，具体如下所示：
；
式中：T为规划期时间长度，为区域的合集，/>为电源种类的合集，具体包括风电、光伏、水电、煤电、气电、燃氢机组、氢燃料电池，/>和/>分别为第/>年、第/>个区域、第/>种电源的容量和单位容量的成本，/>为储能的合集，具体包括电化学储能、抽水蓄能，、/>、/>分别为第/>年、第/>个区域、第/>种储能的容量、最大充电功率下的充电时间以及单位容量的成本，/>、/>、/>分别为连接第/>个区域和第/>个区域输电线路的容量、距离和单位容量距离的成本，/>和/>为第/>年、第/>个区域、第/>种电源的碳排放系数和年利用小时数，/>为碳排放成本，/>表示第/>年、第/>个区域、第/>种电源的运维成本，/>和/>分别为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的容量和单位容量距离的成本，/>和/>分别为第/>年、第/>个区域电解槽的容量和单位容量的成本，/>和分别为第/>年、第/>个区域储氢设备的容量和单位容量的成本。
模型求解模块26，用于通过设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件对所述目标函数进行求解，从而获取电、氢协同互动的系统规划方案。
模型求解模块26中设置的模型的约束条件如下：
（a）各区域电力平衡约束
该约束的目的在于确保各区域电力供需的平衡，并将跨区输电及相应线损纳入考虑。
；
式中：为第/>种电源在区域/>的峰荷出力置信系数，/>为区域/>向第/>个区域输送的电力值，/>为第/>个区域向区域/>输送的电力值，/>为连接第/>个区域和第/>个区域输电通道的线损率，/>为区域/>内平均输配电线损率，/>为电负荷的备用系数，为第/>年区域/>的最大电力负荷预测值；
（b）各区域氢气产销平衡约束
该约束的目的在于确保各区域氢气流量产销平衡，并将跨区输氢及相应损耗纳入考虑。
；
式中：为电解槽的效率，/>为电能与氢能之间的热值转换系数，/>为区域向第/>个区域输送的氢流量值，/>为第/>个区域向区域/>输送的氢流量值，/>为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的损耗率，/>为氢负荷的备用系数，/>为第/>年区域/>的最大绿氢需求预测值；
（c）各区域电量平衡约束
该约束的目的在于确保各区域电量供需的平衡。
；
式中：为第/>年、区域/>向第/>个区域输送的电量，/>为第/>年、第/>个区域向区域/>输送的电量，/>第/>年区域/>的电量需求预测值，/>为第/>类储能的充放电效率；
（d）各区域氢气质量平衡约束
该约束的目的在于确保各区域氢气质量产销的平衡。
；
式中：为第/>年、第/>个区域电解槽的利用小时数，/>为第/>年、区域/>向第个区域输送的氢气质量，/>为第/>年、第/>个区域向区域/>输送的氢气质量，/>为第/>年区域/>的绿氢需求预测值，/>为储氢的充放效率；
（e）输电容量约束
该约束的目的在于确保各跨区域输电通道功率不超过其容量。
；
（f）输氢功率约束
该约束的目的在于确保各跨区域输氢管道流量值不超过其容量。
；
（g）输电电量约束
该约束的目的在于确保各跨区域输电线路年输电量不超过其年最大输电量。
；
式中：为连接第/>个区域和第/>个区域输电线路的最大利用小时数；
（h）输氢质量约束
该约束的目的在于确保各跨区域输氢管道年输氢量不超过其年最大输氢量。
；
式中：为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的最大利用小时数；
（i）各区域系统调节能力约束
该约束的目的在于确保系统调节资源需满足负荷波动与风电、光伏等不确定性电源出力波动的调节需求。
；
式中：其中，为具有调节能力的电源集合，/>为第/>个区域、第/>类电源的平均调峰深度，/>为第/>个区域电解槽的可调节范围；/>为第/>年、第/>个区域的负荷峰谷差率预测值，/>为不确定性电源集合，/>为第/>年、第/>个区域、第/>类电源的调峰需求系数。
（j）各区域系统调节速率约束
该约束的目的在于确保系统调节资源的调节速率可以满足负荷波动与风电、光伏等不确定性电源出力波动调节速率的需求。
；
式中：、/>分别为区域/>第/>类电源和电解槽的出力调节速率，/>为第/>个区域单位时间负荷需求变化率。
（k）设备建造规模约束
该约束的目的在于充分考虑原材料供应、资源禀赋以及建设速度等因素，使得各区域设备建造规模不超过其最大建造能力。
；
式中：为第/>年、第/>个区域、第/>类设备的容量，包括电源、储能、电解槽、储氢设备，/>为第/>年、第/>个区域、第/>类设备的最大建设能力。
（l）输电通道建造规模约束
该约束的目的在于充分考虑原材料供应以及建设速度等因素，使得跨区域输电通道建造规模不超过其最大建造能力。
；
式中：为第/>年、连接第/>个区域和第/>个区域输电通道的最大建设能力。
（m）输氢管道建造规模约束
该约束的目的在于充分考虑原材料供应以及建设速度等因素，使得跨区域输氢管道建造规模不超过其最大建造能力。
；
式中：为第/>年、连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的最大建设能力。
（n）二氧化碳排放约束
该约束的目的在于设置二氧化碳排放总量的上限，以促进电力系统低碳转型发展。
；
式中：为第/>年电力系统碳排放的上限。
本发明实施例通过分析包括氢燃料电池、燃氢机组在内的电源、输电线路、输氢管网、包括电解水制氢设备在内的负荷侧资源技术的技术经济特性，以及电力、电量、用氢量预测，构建基于电-氢协同的规划问题构建数学模型，并进行统筹优化求解，进而得出电力系统、氢能系统相关规划结果。
通过采用本发明实施例，具备如下有益效果：
采用本发明实施例，统筹考虑电力系统源、网、荷、储各类资源以及氢能制、储、输、用各类设备在系统中的交互关系，通过构建电、氢协同互动的系统规划模型，求解系统规划优化问题，得到各类电源、电网、储能、制氢、储氢、输氢等规划方案。
以上所述仅为本文件的实施例而已，并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说，本文件可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的权利要求范围之内。

Claims (4)

1.一种电、氢协同互动的系统规划方法，其特征在于，包括：
S1、通过获取电力系统及氢能系统的交互数据获取电力系统与氢能系统的交互关系；
S2、设置基准年，获取基准年的电力系统和氢能系统的发展数据作为电、氢协同互动的系统规划的起始状态；
S3、根据交互关系及起始状态设置电、氢协同互动的系统规划模型，所述电、氢协同互动的系统规划模型以规划期内系统总成本净现值最小化为目标函数；
S4、通过设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件对所述目标函数进行求解，从而获取电、氢协同互动的系统规划方案；
所述S1具体包括：
S11、分析氢燃料电池、燃氢机组的电源技术特性，具体包括：获取各类电源的固定投资成本、运维成本、利用小时、排放因子、调峰深度以及调节速率，所述各类电源包括：煤电机组、水电机组、风电机组、光伏机组、氢燃料电池以及燃氢机组电源；
S12、分析输电线路、输氢管网技术特性，具体包括：获取输电线路的固定投资成本、运维成本、利用小时上限、典型输电距离与功率曲线，获取输氢管道的固定投资成本、运维成本以及典型流量曲线；
S13、分析电解水制氢设备的负荷侧资源技术特性，具体包括：获取电解水制氢设备的固定投资成本、运维成本、可调节范围、调节速率、电-氢转换效率，通过数理统计方法分析其对系统电力平衡、电量平衡、新能源消纳的贡献价值属性，分析需求响应、能效电厂的利用成本；
S14、分析储能技术特性，具体包括：通过数理统计方法分析电化学储能、抽水蓄能、储氢罐储能设备的固定投资成本、运维成本、效率系数、输出功率范围；
S15、进行电力、电量、用氢量预测，具体包括：对规划期内各区域的电力需求、电量需求、氢气需求进行预测，整理规划期内各区域逐年的电力需求、电量需求、氢气需求数据；
所述S3具体包括：
以规划期内系统总成本净现值最小化为目标函数，具体如下所示：
；
其中，T为规划期时间长度，为区域的合集，/>为电源种类的合集，具体包括风电、光伏、水电、煤电、气电、燃氢机组、氢燃料电池，/>和/>分别为第/>年、第/>个区域、第/>种电源的容量和单位容量的成本，/>为储能的合集，具体包括电化学储能、抽水蓄能，/>、/>、/>分别为第/>年、第/>个区域、第/>种储能的容量、最大充电功率下的充电时间以及单位容量的成本，/>、/>、/>分别为连接第/>个区域和第/>个区域输电线路的容量、距离和单位容量距离的成本，/>和/>为第/>年、第/>个区域、第/>种电源的碳排放系数和年利用小时数，/>为碳排放成本，/>表示第/>年、第/>个区域、第/>种电源的运维成本，和/>分别为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的容量和单位容量距离的成本，和/>分别为第/>年、第/>个区域电解槽的容量和单位容量的成本，/>和/>分别为第/>年、第/>个区域储氢设备的容量和单位容量的成本；
所述设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件具体包括：
设置各区域电力平衡约束：
；
其中，为第/>种电源在区域/>的峰荷出力置信系数，/>为区域/>向第/>个区域输送的电力值，/>为第/>个区域向区域/>输送的电力值，/>为连接第/>个区域和第/>个区域输电通道的线损率，/>为区域/>内平均输配电线损率，/>为电负荷的备用系数，/>为第/>年区域/>的最大电力负荷预测值；
设置各区域氢气产销平衡约束：
；
其中，为电解槽的效率，/>为电能与氢能之间的热值转换系数，/>为区域/>向第个区域输送的氢流量值，/>为第/>个区域向区域/>输送的氢流量值，/>为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的损耗率，/>为氢负荷的备用系数，/>为第/>年区域/>的最大绿氢需求预测值；
设置各区域电量平衡约束：
；
其中，为第/>年、区域/>向第/>个区域输送的电量，/>为第/>年、第/>个区域向区域输送的电量，/>第/>年区域/>的电量需求预测值，/>为第/>类储能的充放电效率；
设置各区域氢气质量平衡约束：
；
其中，为第/>年、第/>个区域电解槽的利用小时数，/>为第/>年、区域/>向第/>个区域输送的氢气质量，/>为第/>年、第/>个区域向区域/> 输送的氢气质量，/>为第/>年区域/>的绿氢需求预测值，/>为储氢的充放效率；
设置输电容量约束：
；
设置输氢功率约束：
；
设置输电电量约束：
；
其中，为连接第/>个区域和第/>个区域输电线路的最大利用小时数；
设置输氢质量约束：
；
其中，为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的最大利用小时数；
设置各区域系统调节能力约束：
；
其中，为具有调节能力的电源集合，/>为第/>个区域、第/>类电源的平均调峰深度，/>为第/>个区域电解槽的可调节范围；/>为第/>年、第/>个区域的负荷峰谷差率预测值，/>为不确定性电源集合，/>为第/>年、第/>个区域、第/>类电源的调峰需求系数；
设置各区域系统调节速率约束：
；
其中，、/>分别为区域/>第/>类电源和电解槽的出力调节速率，/>为第/>个区域单位时间负荷需求变化率；
设置设备建造规模约束：
；
其中，为第/>年、第/>个区域、第/>类设备的容量，包括电源、储能、电解槽、储氢设备，/>为第/>年、第/>个区域、第/>类设备的最大建设能力；
设置输电通道建造规模约束：
；
其中，为第/>年、连接第/>个区域和第/>个区域输电通道的最大建设能力；
设置输氢管道建造规模约束：
；
其中，为第/>年、连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的最大建设能力；
设置二氧化碳排放约束：
；
其中，为第/>年电力系统碳排放的上限。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力系统与氢能系统的交互关系具体包括：
电力系统中电源、电网、负荷、储能的各类资源以及氢能系统中的制氢、储氢、输氢、用氢的各类设备在系统中的交互关系。
3.一种电、氢协同互动的系统规划装置，其特征在于，包括：
交互关系获取模块，用于通过获取电力系统及氢能系统的交互数据获取电力系统与氢能系统的交互关系；
起始状态构建模块，用于设置基准年，获取基准年的电力系统和氢能系统的发展数据作为电、氢协同互动的系统规划的起始状态；
构建模型模块，用于根据交互关系及起始状态设置电、氢协同互动的系统规划模型，所述电、氢协同互动的系统规划模型以规划期内系统总成本净现值最小化为目标函数；
模型求解模块，用于通过设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件对所述目标函数进行求解，从而获取电、氢协同互动的系统规划方案；
于所述交互关系获取模块具体用于：
分析氢燃料电池、燃氢机组的电源技术特性，具体包括：获取各类电源的固定投资成本、运维成本、利用小时、排放因子、调峰深度以及调节速率，所述各类电源包括：煤电机组、水电机组、风电机组、光伏机组、氢燃料电池以及燃氢机组电源；
分析输电线路、输氢管网技术特性，具体包括：获取输电线路的固定投资成本、运维成本、利用小时上限、典型输电距离与功率曲线，获取输氢管道的固定投资成本、运维成本以及典型流量曲线；
分析电解水制氢设备的负荷侧资源技术特性，具体包括：获取电解水制氢设备的固定投资成本、运维成本、可调节范围、调节速率、电-氢转换效率，通过数理统计方法分析其对系统电力平衡、电量平衡、新能源消纳的贡献价值属性，分析需求响应、能效电厂的利用成本；
分析储能技术特性，具体包括：通过数理统计方法分析电化学储能、抽水蓄能、储氢罐储能设备的固定投资成本、运维成本、效率系数、输出功率范围；
进行电力、电量、用氢量预测，具体包括：对规划期内各区域的电力需求、电量需求、氢气需求进行预测，整理规划期内各区域逐年的电力需求、电量需求、氢气需求数据；
所述构建模型模块具体用于：
获取以规划期内系统总成本净现值最小化为目标函数，具体如下所示：
；
其中，T为规划期时间长度，为区域的合集，/>为电源种类的合集，具体包括风电、光伏、水电、煤电、气电、燃氢机组、氢燃料电池，/>和/>分别为第/>年、第/>个区域、第/>种电源的容量和单位容量的成本，/>为储能的合集，具体包括电化学储能、抽水蓄能，/>、/>、/>分别为第/>年、第/>个区域、第/>种储能的容量、最大充电功率下的充电时间以及单位容量的成本，/>、/>、/>分别为连接第/>个区域和第/>个区域输电线路的容量、距离和单位容量距离的成本，/>和/>为第/>年、第/>个区域、第/>种电源的碳排放系数和年利用小时数，/>为碳排放成本，/>表示第/>年、第/>个区域、第/>种电源的运维成本，和/>分别为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的容量和单位容量距离的成本，和/>分别为第/>年、第/>个区域电解槽的容量和单位容量的成本，/>和/>分别为第/>年、第/>个区域储氢设备的容量和单位容量的成本；
所述模型求解模块中的设置电、氢协同互动的系统规划模型的约束条件具体包括：
设置各区域电力平衡约束：
；
其中，为第/>种电源在区域/>的峰荷出力置信系数，/>为区域/>向第/>个区域输送的电力值，/>为第/>个区域向区域/>输送的电力值，/>为连接第/>个区域和第/>个区域输电通道的线损率，/>为区域/>内平均输配电线损率，/>为电负荷的备用系数，/>为第/>年区域/>的最大电力负荷预测值；
设置各区域氢气产销平衡约束：
；
其中，为电解槽的效率，/>为电能与氢能之间的热值转换系数，/>为区域/>向第个区域输送的氢流量值，/>为第/>个区域向区域/>输送的氢流量值，/>为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的损耗率，/>为氢负荷的备用系数，/>为第/>年区域/>的最大绿氢需求预测值；
设置各区域电量平衡约束：
；
其中，为第/>年、区域/>向第/>个区域输送的电量，/>为第/>年、第/>个区域向区域输送的电量，/>第/>年区域/>的电量需求预测值，/>为第/>类储能的充放电效率；
设置各区域氢气质量平衡约束：
；
其中，为第/>年、第/>个区域电解槽的利用小时数，/>为第/>年、区域/>向第/>个区域输送的氢气质量，/>为第/>年、第/>个区域向区域/>输送的氢气质量，/>为第/>年区域/>的绿氢需求预测值，/>为储氢的充放效率；
设置输电容量约束：
；
设置输氢功率约束：
；
设置输电电量约束：
；
其中，为连接第/>个区域和第/>个区域输电线路的最大利用小时数；
设置输氢质量约束：
；
其中，为连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的最大利用小时数；
设置各区域系统调节能力约束：
；
其中，为具有调节能力的电源集合，/>为第/>个区域、第/>类电源的平均调峰深度，/>为第/>个区域电解槽的可调节范围；/>为第/>年、第/>个区域的负荷峰谷差率预测值，/>为不确定性电源集合，/>为第/>年、第/>个区域、第/>类电源的调峰需求系数；
设置各区域系统调节速率约束：
；
其中，、/>分别为区域/>第/>类电源和电解槽的出力调节速率，/>为第/>个区域单位时间负荷需求变化率；
设置设备建造规模约束：
；
其中，为第/>年、第/>个区域、第/>类设备的容量，包括电源、储能、电解槽、储氢设备，/>为第/>年、第/>个区域、第/>类设备的最大建设能力；
设置输电通道建造规模约束：
；
其中，为第/>年、连接第/>个区域和第/>个区域输电通道的最大建设能力；
设置输氢管道建造规模约束：
；
其中，为第/>年、连接第/>个区域和第/>个区域输氢管道的最大建设能力；
设置二氧化碳排放约束：
；
其中，为第/>年电力系统碳排放的上限。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于所述交互关系获取模块中获取的电力系统与氢能系统的交互关系具体包括：
电力系统中电源、电网、负荷、储能的各类资源以及氢能系统中的制氢、储氢、输氢、用氢的各类设备在系统中的交互关系。
CN202310842503.2A 2023-07-11 2023-07-11 电、氢协同互动的系统规划方法及装置 Active CN116579115B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310842503.2A CN116579115B (zh) 2023-07-11 2023-07-11 电、氢协同互动的系统规划方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310842503.2A CN116579115B (zh) 2023-07-11 2023-07-11 电、氢协同互动的系统规划方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116579115A CN116579115A (zh) 2023-08-11
CN116579115B true CN116579115B (zh) 2023-09-26

Family

ID=87541676

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310842503.2A Active CN116579115B (zh) 2023-07-11 2023-07-11 电、氢协同互动的系统规划方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116579115B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117332932B (zh) * 2023-12-01 2024-03-22 国网能源研究院有限公司 电氢协同系统充裕度评估方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114004427A (zh) * 2021-12-31 2022-02-01 国网能源研究院有限公司 一种电源与季节性储能规划方法及装置
CN114357758A (zh) * 2021-12-29 2022-04-15 西安交通大学 一种电氢制储注一体站选址定容方法及系统
CN114386839A (zh) * 2022-01-12 2022-04-22 国网浙江省电力有限公司 电氢互补能源系统经济性评估方法、系统、介质及设备
CN114565204A (zh) * 2021-11-23 2022-05-31 重庆大学 一种分布式双层供氢网与配电网的电-氢协调规划方法
WO2022166114A1 (zh) * 2021-02-08 2022-08-11 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种考虑柔性氢需求的电氢能源系统调度方法
CN115293644A (zh) * 2022-08-30 2022-11-04 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种混合时间尺度的氢-电联合储能系统规划方法及系统
CN115566703A (zh) * 2022-10-25 2023-01-03 华北电力大学 面向多能互补的分布式光伏与电氢混合储能规划方法
CN115907098A (zh) * 2022-11-01 2023-04-04 南京工业大学 基于氢能运输时空特性的电-氢能源系统协同方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022166114A1 (zh) * 2021-02-08 2022-08-11 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种考虑柔性氢需求的电氢能源系统调度方法
CN114565204A (zh) * 2021-11-23 2022-05-31 重庆大学 一种分布式双层供氢网与配电网的电-氢协调规划方法
CN114357758A (zh) * 2021-12-29 2022-04-15 西安交通大学 一种电氢制储注一体站选址定容方法及系统
CN114004427A (zh) * 2021-12-31 2022-02-01 国网能源研究院有限公司 一种电源与季节性储能规划方法及装置
CN114386839A (zh) * 2022-01-12 2022-04-22 国网浙江省电力有限公司 电氢互补能源系统经济性评估方法、系统、介质及设备
CN115293644A (zh) * 2022-08-30 2022-11-04 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种混合时间尺度的氢-电联合储能系统规划方法及系统
CN115566703A (zh) * 2022-10-25 2023-01-03 华北电力大学 面向多能互补的分布式光伏与电氢混合储能规划方法
CN115907098A (zh) * 2022-11-01 2023-04-04 南京工业大学 基于氢能运输时空特性的电-氢能源系统协同方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
用于电网调节能力提升的电热氢多源协调储能系统模型;滕云 等;中国电机工程学报(24);全文 *
计及需求响应的气电互联虚拟电厂多目标调度优化模型;张军六 等;电力建设(02);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116579115A (zh) 2023-08-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110620397B (zh) 一种高比例可再生能源电力系统的调峰平衡评估方法
CN114865631B (zh) 源荷协同降碳的综合能源系统最优分布鲁棒经济调度方法
CN116579115B (zh) 电、氢协同互动的系统规划方法及装置
Guo et al. Evaluating effects of battery storage on day-ahead generation scheduling of large hydro–wind–photovoltaic complementary systems
CN109741110A (zh) 一种基于机会约束规划的风氢系统联合优化建模方法
Ju et al. A multi-time scale dispatching optimal model for rural biomass waste energy conversion system-based micro-energy grid considering multi-energy demand response
CN116599148A (zh) 一种面向新能源消纳的氢电混合储能两阶段协同规划方法
CN116780646A (zh) 一种计及灵活性的电力系统资源优化调度方法及终端
CN115689233A (zh) 计及调峰主动性的风光水火储系统互补协调优化调度方法
Zhang et al. Bi-level optimization dispatch of integrated-energy systems with P2G and carbon capture
CN116014797A (zh) 一种配网新能源接纳能力提升的评估方法
CN116562062B (zh) 考虑电、氢耦合的生产模拟方法、系统、装置及存储介质
Yang et al. Bi-level energy trading model incorporating large-scale biogas plant and demand response aggregator
Shi et al. Optimal allocation of energy storage capacity for hydro-wind-solar multi-energy renewable energy system with nested multiple time scales
CN116050865A (zh) 一种季节性时间尺度下的氢储能电站规划方法
CN116742812A (zh) 一种多能互补发电系统储能容量协调优化配置方法和系统
Jing et al. Benefit compensation of hydropower-wind-photovoltaic complementary operation in the large clean energy base
Lin et al. Long-term multi-objective optimal scheduling for large cascaded hydro-wind-photovoltaic complementary systems considering short-term peak-shaving demands
CN115293644A (zh) 一种混合时间尺度的氢-电联合储能系统规划方法及系统
Jiang et al. Optimizing unit capacities for a wind‐hydrogen power system of clustered wind farms
CN115189409A (zh) 电力系统生产模拟方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115065097A (zh) 计及不确定性的光-储场站日内功率上报方法及装置
Dong et al. Self-scheduling of a novel hybrid GTSOFC unit in day-ahead energy and spinning reserve markets within ancillary services using a novel energy storage
CN117973886A (zh) 含氢能全链路的综合能源系统协同规划运行方法及系统
CN117077368B (zh) 计及工业综合需求响应的综合能源系统众目标规划方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant