CN117391764A - 一种综合能源系统优化调度方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种综合能源系统优化调度方法及系统。本发明的方法包括:建立包含电氢热混合储能的综合能源系统运行框架,考虑电转气过程中两阶段的运行,结合甲烷反应器、氢混燃气锅炉和燃料电池建模构建含氢能精细化利用的综合能源系统;引入阶梯式碳交易模型和包含价格型及激励型的多重需求响应模型,构建考虑阶梯式碳交易和多重需求响应机制的综合能源系统低碳经济运行模型;建立考虑购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本的综合能源系统优化调度目标函数及其约束条件;对综合能源系统优化调度目标函数进行求解。本发明构建综合能源系统低碳经济调度的目标,提升了综合能源系统运行经济性。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源系统优化调度技术领域,具体地说是一种考虑多重需求响应和电氢热混合储能的综合能源系统优化调度方法及系统。
背景技术
需求响应作为电力系统调度的重要手段,目前的研究主要集中在短时段内的负荷调整。通过智能电器控制和激励机制等手段,需求响应技术能够在高峰和低谷时段迅速调整电力负荷,以适应电力系统需求的变化。然而,当前的需求响应技术仍然面临一些问题。其中,时效性不足是一个突出的挑战,即当前技术在更短时间内迅速适应电力系统的迅速变化的能力受到限制。另外,目前的需求响应技术主要关注电力负荷的单一维度调整,未能充分考虑多种能源形式的综合利用,限制了其在更广泛范围内的应用。这些问题使得当前需求响应技术在实现电力系统高度灵活性和多能源协同调度方面存在提升的空间。
与此同时,多种能源形式的混合储能技术也成为电力系统调度领域的研究热点。这一技术通过整合不同类型的储能设备,如电池、储氢罐和储热罐等,以提高整个系统的能量密度和降低成本。尽管多种能源混合储能技术在为电力系统提供短时段内的能量储备方面取得了一些成功,但其仍然面临一些挑战。其中,如何实现不同能源形式的协同调度和有效整合,以实现系统更长时间尺度和更大规模的能源存储,是当前研究的关键问题之一。
因此,目前迫切需要创新性的方法,将需求响应和多种能源混合储能技术融合,以构建更为智能、灵活和高效的综合能源系统调度方案,应对未来电力系统复杂多变的能源环境。
发明内容
针对传统能源供应系统技术在各种能源系统之间普遍存在常规物理壁垒,进而导致可再生能源消纳和能源供需利用不平衡不充分的问题,本发明提供一种考虑多重需求响应和电氢热混合储能的综合能源系统优化调度方法及系统,其采用多重需求响应和电氢热混合储能,充分激发系统调节灵活性,提高能源利用效率,并考虑阶梯式碳排放机制,以购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本构建低碳经济调度的目标,提升综合能源系统运行经济性。
为解决上述技术问题,本发明采用的一种技术方案是:一种综合能源系统优化调度方法,其包括:
步骤1,建立包含电氢热混合储能的综合能源系统运行框架,考虑电转气过程中两阶段的运行,结合甲烷反应器、氢混燃气锅炉和燃料电池建模构建含氢能精细化利用的综合能源系统;
步骤2,引入阶梯式碳交易模型和包含价格型及激励型的多重需求响应模型,构建考虑阶梯式碳交易和多重需求响应机制的综合能源系统低碳经济运行模型;
步骤3,建立考虑购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本的综合能源系统优化调度目标函数及其约束条件;
步骤4,对综合能源系统优化调度目标函数进行求解。
进一步地,在步骤1中,构建的含氢能精细化利用的综合能源系统包含耦合设备和混合储能设备,通过耦合设备实现多种能量间的相互转化,转化过程包括两阶段电转气过程、氢转电热过程和其余能量转化过程。
更进一步地,在步骤1中,所述的两阶段电转气过程是指通过一阶段电解制氢将富余的电能转化为氢能,再通过二阶段甲烷反应器将氢能转化为天然气化学能;
所述的氢转电热过程包括氢燃料电池通过电化学反应将氢能转换成电能,同时通过水冷却向外供应热能,以及氢混燃气锅炉通过燃烧掺氢天然气将化学能转换为热能;
所述的其余能量转化过程包括燃气轮机将天然气化学能转换为电能和热能输出,电制冷机和吸收式制冷机分别将电能和热能转化为冷能供应系统冷负荷需求。
更进一步地,在步骤1中,所述的混合储能设备包含电、氢、热三种储能,其储能容量状态为:
式中,为t时刻第x种能源的储能容量状态,/>,且1代表电能,2代表氢能,3代表热能,储能的充、放状态不能同时进行;/>、/>分别为t时刻第x种储能的充、放功率;/>、/>分别为第x种储能的充、放效率;/>为第x种储能的自损耗率;/>为单位时间段。
进一步地,在步骤2中,所述的多重需求响应模型包括价格型需求响应和激励型需求响应,其中价格型需求响应应用于电和气两种负荷,激励型需求响应分为可转移负荷响应和可削减负荷响应,应用于电、氢、热、气、冷5种负荷;
1)价格型需求响应
,
式中,、/>分别为第x种能源t´时刻价格型需求响应前、后的能源价格,,且1代表电能,4表示天然气能;/>、/>分别为第x种能源t时刻价格型需求响应前后的负荷量;/>为第x种能源的价格弹性矩阵,表示如下:
,
式中,、/>分别为自弹性系数和互弹性系数;
2)激励型需求响应
,
式中,、/>分别为第x种能源t时刻激励型需求响应前、后的负荷量,,且2代表氢能,3代表热能,5表示冷能;/>、/>分别为t时刻可转移负荷响应量和可削减负荷响应量。
进一步地,在步骤2中,所述的阶梯式碳交易模型包括系统碳排放配额、系统的实际碳排放量和阶梯式碳排放成本函数。
进一步地,在步骤3中,所述的综合能源系统优化调度目标函数以系统运行总成本f最小为目标,其中总成本包括购能成本、系统运维成本/>、阶梯式碳交易成本/>、需求响应成本/>和弃风弃光惩罚成本/>5个部分。
进一步地,在步骤3中,所述综合能源系统优化调度目标函数的约束条件包括能量平衡约束、能源购买约束和设备运行约束;所述的设备运行约束包括耦合设备运行功率的上下限约束、耦合设备爬坡约束和储能设备约束。
进一步地,在步骤4中,采用MATLAB软件调用YALMIP工具箱和CPLEX求解器,对综合能源系统优化调度目标函数进行求解优化。
本发明采用的另一种技术方案为:一种综合能源系统优化调度系统,其包括:
综合能源系统构建单元:建立包含电氢热混合储能的综合能源系统运行框架,考虑电转气过程中两阶段的运行,结合甲烷反应器、氢混燃气锅炉和燃料电池建模构建含氢能精细化利用的综合能源系统;
低碳经济运行模型构建单元:引入阶梯式碳交易模型和包含价格型及激励型的多重需求响应模型,构建考虑阶梯式碳交易和多重需求响应机制的综合能源系统低碳经济运行模型;
优化调度目标函数建立单元:建立考虑购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本的综合能源系统优化调度目标函数及其约束条件;
目标函数求解单元:对综合能源系统优化调度目标函数进行求解。
本发明具有的有益效果如下:本发明采用多重需求响应和电氢热混合储能,充分激发系统调节灵活性,提高了能源利用效率;并考虑阶梯式碳排放机制,以购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本构建低碳经济调度的目标,提升了综合能源系统运行经济性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例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案例,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为本发明综合能源系统的结构图;
图2为本发明综合能源系统优化调度方法的流程图;
图3为本发明综合能源系统优化调度系统的结构图;
图4为本发明风光发电实测功率曲线图;
图5为本发明场景4调度结果下的电功率平衡关系图;
图6为本发明场景4的电负荷需求响应结果示意图。
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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作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。
综合能源系统的结构如图1所示,综合能源系统的耦合设备包括电解槽、氢燃料电池、氢混燃气锅炉、燃气轮机、甲烷反应器、电制冷机和吸收式制冷机,综合能源系统的混合储能设备包括蓄电池、储热罐和储氢罐,即电、氢、热三种储能形式。综合能源系统由电网、天然气管网、光伏和风力发电供能,包含电、氢、热、气、冷5种形式的负荷需求。
本发明设计的综合能源系统考虑了氢能的精细化利用,电解槽是综合能源系统的主要氢能来源,将富余的电能转化为氢能,除了满足氢负荷以外还供给了氢燃料电池、氢混燃气锅炉和甲烷反应器。通过三个转换设备可分别向综合能源系统供应电能、热能和生产天然气,保证了各能源间的转换能力。除此之外,综合能源系统还包含燃气轮机,可将天然气的化学能转换为电能和热能供应。电制冷机和吸收式制冷机主要满足了综合能源系统冷负荷供应的要求。
实施例1
本实施例提供了一种考虑多重需求响应和电氢热混合储能的综合能源系统优化调度方法,如图2所示,其步骤如下:
步骤1,建立包含电氢热混合储能的综合能源系统IES运行框架,考虑电转气过程中两阶段的运行,结合甲烷反应器、氢混燃气锅炉和燃料电池建模构建含氢能精细化利用的综合能源系统;
步骤2,引入阶梯式碳交易模型和包含价格型及激励型的多重需求响应模型,构建考虑阶梯式碳交易和多重需求响应机制的综合能源系统低碳经济运行模型;
步骤3,建立考虑购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本的综合能源系统优化调度目标函数及其约束条件;
步骤4,对综合能源系统优化调度目标函数进行求解。
在步骤1中,构建的含氢能精细化利用的综合能源系统包含耦合设备和混合储能设备,系统通过耦合设备实现多种能量间的相互转化,转化过程包括两阶段电转气过程、氢转电热过程和其余能量转化过程,具体过程如下:
1)电转气过程通过一阶段电解制氢将富余的电能转化为氢能,再通过二阶段甲烷反应器将氢能转化为天然气化学能。
a)电解制氢EL:
式中,为t时刻输入电解槽的电功率;/>为电解制氢转换效率;/>为t时刻电解槽输出的氢功率。
b)甲烷反应器MR:
式中,为t时刻输入甲烷反应器的氢功率;/>为t时刻甲烷反应器的转换效率;/>为t时刻甲烷反应器输出的天然气功率。
2)氢转电热过程包括氢燃料电池通过电化学反应将氢能转换成电能,同时通过水冷却向外供应热能,以及氢混燃气锅炉通过燃烧掺氢天然气将化学能转换为热能。
a)氢燃料电池HFC:
式中,为t时刻输入氢燃料电池的氢功率;/>为燃料电池的氢电转换效率;为t时刻氢燃料电池输出的电功率;/>为氢燃料电池的氢热转换效率;/>为t时刻氢燃料电池的输出热功率。
b)氢混燃气锅炉GB:
式中,为t时刻输入氢混燃气锅炉的氢功率;/>为t时刻输入燃气锅炉的天然气功率;/>为氢混燃气锅炉的能量转换效率;/>为氢混燃气锅炉输出的热功率。
3)其余能量转化过程包括燃气轮机GT将天然气化学能转换为电能和热能输出,电制冷机EC和吸收式制冷机AC分别将电能和热能转化为冷能供应系统冷负荷需求。
a)燃气轮机GT:
式中,为t时刻输入燃气轮机的天然气功率;/>为燃气轮机的气电转换效率;为t时刻燃气轮机输出的电功率;/>为燃气轮机的气热转换效率;/>为t时刻燃气轮机输出的热功率。
b)电制冷机EC:
式中,为t时刻输入电制冷机的电功率;/>为电制冷机的电热转换效率;/>为t时刻电制冷机输出的冷功率。
c)吸收式制冷机AC:
式中,为t时刻输入吸收式制冷机的热功率;/>为吸收式电制冷机的热冷转换效率;/>为t时刻吸收式制冷机输出的冷功率。
在步骤1中,混合储能设备包含电、氢、热三种储能,储能容量状态如下:
式中,为t时刻第x种能源的储能容量状态,/>,且1代表电能,2代表氢能,3代表热能,储能的充、放状态不能同时进行;/>、/>分别为t时刻第x种储能的充、放功率;/>、/>分别为第x种储能的充、放效率;/>为第x种储能的自损耗率。
在步骤2中,需求响应模型包括价格型需求响应PDR和激励型需求响应IDR,其中PDR应用于电和气两种负荷,IDR分为可转移负荷响应CL、可削减负荷响应IL,应用于电、氢、热、气、冷5种负荷;
1)价格型需求响应PDR
式中,、/>分别为第x种能源t´时刻PDR前、后的能源价格,/>,且4表示天然气能;/>、/>分别为第x种能源t时刻PDR前、后的负荷量;/>为第x种能源的价格弹性矩阵表示如下:
式中,、/>分别为自弹性系数和互弹性系数。
2)激励型需求响应IDR
式中,、/>分别为第x种能源t时刻IDR前、后的负荷量,/>,且5表示冷能;/>、/>分别为t时刻可转移负荷响应量和可削减负荷响应量。
在步骤2中,阶梯式碳交易模型包括系统碳排放配额、系统的实际碳排放量和阶梯式碳排放成本函数。
1)系统碳排放配额:
式中,、/>、/>、/>分别为综合能源系统、电网购电、燃气轮机和氢混燃气锅炉的碳排放配额;/>为t时刻系统的电网购电功率;/>为将氢混燃气锅炉的氢能折算成天然气能的转化系数;/>、/>、/>分别为系统购电、燃气轮机和氢混燃气锅炉单位功率的碳排放配额系数。
2)系统实际碳排放量:
式中,、/>、/>分别为综合能源系统、电网购电和系统耦合设备的实际碳排放量;/>为甲烷反应器MR运行时吸收的碳排放量;/>为t时刻系统耦合设备的总等效功率;/>、/>、/>和/>、/>、/>分别为电网购电和耦合设备的碳排放参数;/>为甲烷反应器的二氧化碳的吸收参数。
3)阶梯式碳排放成本函数:
式中,为综合能源系统IES阶梯式碳交易的总成本;λ为碳交易基价;α为碳交易价格增长率;l为碳排放区间长度;/>为系统参与市场碳排放权的交易量,表示为系统实际碳排放量/>与碳排放配额/>的差值,即:
在步骤3中,构建考虑多重需求响应和电氢热混合储能的综合能源系统优化调度目标函数和约束条件,目标函数以系统运行总成本f最小为目标,其中总成本包括购能成本、系统运维成本/>、碳交易成本/>、需求响应成本/>和弃风弃光惩罚成本/>5个部分,即:
1)购能成本:
式中,为t时刻系统购气功率;/>、/>分别为相应的购买价格。
2)系统运维成本:
式中,为t时刻第n种能量耦合或储存设备的输出功率;/>为相应的维持成本。
3)需求响应成本:
式中,、/>分别为可转移负荷响应CL和可削减负荷响应IL的合约价格,。
4)弃风弃光惩罚成本:
式中,、/>分别为t时刻系统弃光、弃风功率;/>、/>分别为相应的弃光、弃风的惩罚系数。
在步骤3中,约束条件包括的能量平衡约束、能源购买约束和设备运行约束。
1)能量平衡约束,包含电、气、热、氢和冷五种能量的供需平衡约束。
式中,、/>分别为t时刻系统的光伏和风力发电量;/>、/>分别为t时刻蓄电池的充放能量;/>、/>分别为t时刻储热罐的充放能量;/>、/>分别为t时刻储氢罐的充放能量;/>、/>、/>、/>和/>分别为t时刻需求响应调整后的电、气、热、氢和冷五种能量负荷。
2)能量购买约束,包含电网购电和天然气管网购气的限制约束。
式中,、/>分别为系统的最大购电量和购气量。
3)设备运行约束,系统运行设备包括耦合设备和储能设备,耦合设备的运行约束有设备运行功率的上下限约束和爬坡约束。
a)耦合设备运行功率上下限约束:
式中,、/>分别为电制冷机EC和电解槽EL的输入电功率上限;/>、分别为燃气轮机GT和氢混燃气锅炉GB的输入天然气功率上限;/>为吸收式制冷机AC的输入热功率上限;/>、/>和/>分别为燃料电池HFC、甲烷反应器MR和氢混燃气锅炉GB的输入氢功率上限。
b)耦合设备爬坡约束:
式中,、/>分别为电制冷机EC和电解槽EL的爬坡电功率上限;/>、分别为燃气轮机GT和氢混燃气锅炉GB的爬坡天然气功率上限;/>为吸收式制冷机AC的爬坡热功率上限;/>、/>和/>分别为燃料电池HFC、甲烷反应器MR和氢混燃气锅炉GB的爬坡氢功率上限。
c)储能设备约束:
式中,、/>分别为第x种能源的储能装置的容量/>上、下限;/>、/>分别为第x种能源的储能装置的充、放电状态,为二进制变量;/>、/>分别为第x种储能装置的充、放电功率最大值,/>。
在步骤4中,采用MATLAB软件调用YALMIP工具箱和CPLEX求解器进行优化求解。
下面结合具体的应用例来详细说明本发明的技术方案。
以我国南部某省某氢工业园区为研究对象建立综合能源系统,其风光发电实测功率数据如图4所示,使用MATLAB调用YALMIP工具箱以及CPLEX求解器对4种不同场景情况下进行优化求解以验证本发明对于系统经济性提升的有效性,4种场景具体如下:
场景1,仅考虑多重需求响应;
场景2,考虑多重需求响应和单一蓄电池电储能;
场景3,考虑多重需求响应和电、氢、热混合储能,但目标函数未考虑碳交易机制;
场景4,考虑多重需求响应和电、氢、热混合储能综合能源系统低碳优化,即本发明的技术方案。
表1各个场景成本
由表1中的成本结果可知,场景4对应的考虑了电、热、氢混合储能的综合能源系统在满足系统运行的条件下拥有最佳的系统运行经济性,与场景4相比,场景1没有储能设备,虽然减少了系统运维成本,但却无法发挥储能削峰填谷的优势,只能更多依靠外部供能和需求响应,因此购能成本提高了13%,需求响应成本提高了18.2%。场景2添加了电储能,拥有了一定的能源调控能力,购能成本和需求响应成本相比于场景1分别减少了4%和8.2%,但是由于储能形式单一调控能力有限,两项成本指标仍然比场景4的购能成本要分别高出8.3%和9.2%。场景3相比于场景4,优化目标不考虑碳交易机制虽然降低了系统购能成本,运维成本和需求响应成本,但是等效阶梯式碳排放成本相比场景4高出了40%,直接导致了系统调度将产生大量的碳排放,且从整体考量来说系统并没有足够的经济性。由于混合储能系统的灵活性分担了一部分甲烷反应器功率调度,进而提高碳排放指标,场景4的碳排放成本会略高于场景1和场景2,但是综合来看场景4的调度结果仍然表现出了最好的经济效益,总成本相比场景1、场景2和场景3分别降低了7.9%、4.4%和2.3%。
场景4优化的综合能源系统电功率平衡结果如图5所示,可以看出在夜间时段,光伏风力等可再生能源不足但电价较低,因此综合能源系统从主网购电来满足系统供能需求,在正午时段风光发电充足,系统依靠新能源发电维持供能。除了系统电负荷外,电解槽和电冰箱为系统的主要耗电设备,电解制氢在系统供能充足时将大量电能转换为氢气,不仅高效环保地满足了系统氢负荷需求,还可通过甲烷反应器转化为天然气突破能源间的物理壁垒,满足系统多能源转换需求,大大提高了能量密度和能源利用效率。电冰箱主要负责满足系统对于冷负荷的需求。同时燃气轮机和氢燃料电池也可向系统供电,分担系统供能压力。蓄电池储能充分发挥了储能削峰填谷的作用,在夜晚和正午供能充足时充电,在能源供应不足时放电,其供能灵活性在系统增加新能源消纳、减少系统购电和提高系统经济性方面起到了至关重要的作用。
场景4优化调度中多重需求响应前后的电负荷变化曲线如图6所示,可以看出,相比于未考虑需求响应的模型,价格型需求响应对电价变化敏感,在7:00~11:00和18:00~21:00的高电价时段引导用户自发降低负荷,在1:00~5:00和22:00~24:00的低电价时段鼓励用户抬高负荷量。在此基础上,激励型需求响应可以更进一步根据系统供能需求通过可削减负荷响应和可转移负荷响应的方式对电负荷进一步的调整,满足更加精细化的负荷调节需求,提高系统经济性。
实施例2
本实施例提供一种综合能源系统优化调度系统,如图3所示,其包括:
综合能源系统构建单元:建立包含电氢热混合储能的综合能源系统运行框架,考虑电转气过程中两阶段的运行,结合甲烷反应器、氢混燃气锅炉和燃料电池建模构建含氢能精细化利用的综合能源系统;
低碳经济运行模型构建单元:引入阶梯式碳交易模型和包含价格型及激励型的多重需求响应模型,构建考虑阶梯式碳交易和多重需求响应机制的综合能源系统低碳经济运行模型;
优化调度目标函数建立单元:建立考虑购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本的综合能源系统优化调度目标函数及其约束条件;
目标函数求解单元:对综合能源系统优化调度目标函数进行求解。
可以理解的是,上述各个单元的详细功能实现可参见前述方法实施例中的介绍,在此不做赘述。
由以上具体实施方式可知,本发明提出了一种创新的综合能源系统调度方法及系统,建立了包括多重需求响应和电氢热混合储能的综合能源系统优化调度模型,同时考虑了阶梯式碳交易机制,通过采用MATLAB软件调用YALMIP工具箱和CPLEX求解器求解。将需求响应从单一机制扩展到多重需求响应,实现更灵活、更快速的电力调整。同时,混合储能技术结合了三种不同种类能源的储能设备,包括蓄电池、储热罐和储氢罐,以提高整个系统的能量密度和降低成本。这种全面性的综合能源系统调度技术,旨在为电力系统提供更高效、更可持续和更经济的解决方案,使其更好地适应未来能源挑战。
上述的实施例仅为本发明的优选技术方案,而不应视为对于本发明的限制,本发明的保护范围应以权利要求记载的技术方案,包括权利要求记载的技术方案中技术特征的等同替换方案为保护范围。即在此范围内的等同替换改进,也在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种综合能源系统优化调度方法,其特征在于,包括:
步骤1,建立包含电氢热混合储能的综合能源系统运行框架,考虑电转气过程中两阶段的运行,结合甲烷反应器、氢混燃气锅炉和燃料电池建模构建含氢能精细化利用的综合能源系统;
步骤2,引入阶梯式碳交易模型和包含价格型及激励型的多重需求响应模型,构建考虑阶梯式碳交易和多重需求响应机制的综合能源系统低碳经济运行模型;
步骤3,建立考虑购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本的综合能源系统优化调度目标函数及其约束条件;
步骤4,对综合能源系统优化调度目标函数进行求解。
2.根据权利要求1所述的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,在步骤1中,构建的含氢能精细化利用的综合能源系统包含耦合设备和混合储能设备,通过耦合设备实现多种能量间的相互转化,转化过程包括两阶段电转气过程、氢转电热过程和其余能量转化过程。
3.根据权利要求2所述的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,在步骤1中,所述的两阶段电转气过程是指通过一阶段电解制氢将富余的电能转化为氢能,再通过二阶段甲烷反应器将氢能转化为天然气化学能;
所述的氢转电热过程包括氢燃料电池通过电化学反应将氢能转换成电能,同时通过水冷却向外供应热能,以及氢混燃气锅炉通过燃烧掺氢天然气将化学能转换为热能;
所述的其余能量转化过程包括燃气轮机将天然气化学能转换为电能和热能输出,电制冷机和吸收式制冷机分别将电能和热能转化为冷能供应系统冷负荷需求。
4.根据权利要求2所述的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,在步骤1中,所述的混合储能设备包含电、氢、热三种储能,其储能容量状态为:
,
式中,为t时刻第x种能源的储能容量状态,/>,且1代表电能,2代表氢能,3代表热能,储能的充、放状态不能同时进行;/>、/>分别为t时刻第x种储能的充、放功率;、/>分别为第x种储能的充、放效率;/>为第x种储能的自损耗率;/>为单位时间段。
5.根据权利要求1所述的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,在步骤2中,所述的多重需求响应模型包括价格型需求响应和激励型需求响应,其中价格型需求响应应用于电和气两种负荷,激励型需求响应分为可转移负荷响应和可削减负荷响应,应用于电、氢、热、气、冷5种负荷;
1)价格型需求响应
,
式中,、/>分别为第x种能源t´时刻价格型需求响应前、后的能源价格,/>,且1代表电能,4表示天然气能;/>、/>分别为第x种能源t时刻价格型需求响应前后的负荷量;/>为第x种能源的价格弹性矩阵,表示如下:
,
式中,、/>分别为自弹性系数和互弹性系数;
2)激励型需求响应
,
式中,、/>分别为第x种能源t时刻激励型需求响应前、后的负荷量,,且2代表氢能,3代表热能,5表示冷能;/>、/>分别为t时刻可转移负荷响应量和可削减负荷响应量。
6.根据权利要求1所述的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,在步骤2中,所述的阶梯式碳交易模型包括系统碳排放配额、系统的实际碳排放量和阶梯式碳排放成本函数。
7.根据权利要求1所述的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,在步骤3中,所述的综合能源系统优化调度目标函数以系统运行总成本f最小为目标,其中总成本包括购能成本、系统运维成本/>、阶梯式碳交易成本/>、需求响应成本/>和弃风弃光惩罚成本5个部分。
8.根据权利要求1所述的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,在步骤3中,所述综合能源系统优化调度目标函数的约束条件包括能量平衡约束、能源购买约束和设备运行约束;所述的设备运行约束包括耦合设备运行功率的上下限约束、耦合设备爬坡约束和储能设备约束。
9.根据权利要求1所述的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,在步骤4中,采用MATLAB软件调用YALMIP工具箱和CPLEX求解器,对综合能源系统优化调度目标函数进行求解优化。
10.一种综合能源系统优化调度系统,其特征在于,包括:
综合能源系统构建单元:建立包含电氢热混合储能的综合能源系统运行框架,考虑电转气过程中两阶段的运行,结合甲烷反应器、氢混燃气锅炉和燃料电池建模构建含氢能精细化利用的综合能源系统;
低碳经济运行模型构建单元:引入阶梯式碳交易模型和包含价格型及激励型的多重需求响应模型,构建考虑阶梯式碳交易和多重需求响应机制的综合能源系统低碳经济运行模型;
优化调度目标函数建立单元:建立考虑购能成本、系统运维成本、阶梯式碳交易成本、需求响应成本和弃风弃光惩罚成本的综合能源系统优化调度目标函数及其约束条件;
目标函数求解单元:对综合能源系统优化调度目标函数进行求解。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109727158A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-07 | 燕山大学 | 一种基于改进弱鲁棒优化的电热综合能源系统调度方法 |
CN110163443A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-23 | 西南石油大学 | 考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法 |
CN115238987A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-10-25 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 计及多类型低碳因素与需求响应的能效提升调度方法 |
CN115310749A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-11-08 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 含大规模电动汽车的区域综合能源供需调度方法和系统 |
CN115986833A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-04-18 | 南昌大学 | 考虑两阶段需求响应的热电联供微网低碳经济调度方法 |
CN116316567A (zh) * | 2023-02-24 | 2023-06-23 | 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 | 一种阶梯碳交易机制下综合能源需求响应优化方法 |
CN116777154A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-19 | 长春工程学院 | 基于分布式近端策略梯度算法的综合能源系统调度方法 |
CN117195474A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-12-08 | 三峡大学 | 计及双重激励机制的园区综合能源系统主从博弈优化调度方法 |
-
2023
- 2023-12-12 CN CN202311699307.0A patent/CN117391764A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109727158A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-07 | 燕山大学 | 一种基于改进弱鲁棒优化的电热综合能源系统调度方法 |
CN110163443A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-23 | 西南石油大学 | 考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法 |
CN115310749A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-11-08 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 含大规模电动汽车的区域综合能源供需调度方法和系统 |
CN115238987A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-10-25 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 计及多类型低碳因素与需求响应的能效提升调度方法 |
CN115986833A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-04-18 | 南昌大学 | 考虑两阶段需求响应的热电联供微网低碳经济调度方法 |
CN116316567A (zh) * | 2023-02-24 | 2023-06-23 | 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 | 一种阶梯碳交易机制下综合能源需求响应优化方法 |
CN116777154A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-19 | 长春工程学院 | 基于分布式近端策略梯度算法的综合能源系统调度方法 |
CN117195474A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-12-08 | 三峡大学 | 计及双重激励机制的园区综合能源系统主从博弈优化调度方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
李振坤 等: "多类型需求响应下含氢能综合能源系统低碳运行", 《电力系统及其自动化学报》, 28 May 2023 (2023-05-28), pages 1 - 10 * |
籍美琴: "计及不确定性和需求响应的综合能源系统低碳经济优化调度研究", 《万方数据》, 23 December 2022 (2022-12-23), pages 9 - 15 * |
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