CN117455134A - 含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法 - Google Patents
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Abstract
含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，包括以下步骤：步骤1：考虑温室热环境，建立水产养殖温室热能流模型；步骤2：基于步骤1建立的水产养殖温室热能流模型，建立包含能源生产、消耗、存储的乡村综合能源系统模型；步骤3：考虑日内光照、环境温度和区域内居民用电的不确定性，基于KL散度，建立含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度模型；步骤4：将乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度模型转换为混合整数线性规划问题，调用求解器直接进行求解。该方法通过将温室耗能与乡村综合能源系统协调运行，极大地降低了农业园区的运营成本，提高了乡村产业园区的能源利用效率和系统运行经济性。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源系统系统优化调度技术领域，具体涉及一种含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法。
背景技术
传统的乡村能源模式中，能源的供需过于单一。电能需求主要通过从主网购电，热能需求则依赖于燃烧秸秆、煤炭等燃料，这种能源模式在对环境造成大量污染的同时也无法满足资源耦合降低能耗的新型能源网络需求。如文献[1]：Tan H,Li Z,Wang Q,et al.Anovel forecast scenario-based robust energy management method for integratedrural energy systems with greenhouses[J].Applied Energy,2023,330:120343.中的记载。乡村综合能源系统能够通过能源的生产、储存于转换设备将电、气、热、光等多种能源深度耦合，有效的提升了能源的利用效率，降低碳排放和农业生产的成本。因此，构建和发展乡村综合能源具有重要意义。目前国内外针对综合能源系统的研究大多聚焦于工业园区或城市地区综合能源系统，忽略了我国广大农村地区所拥有的巨大的综合能源系统建设潜力。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，通过将温室耗能与乡村综合能源系统协调运行，极大地降低了农业园区的运营成本，提高了乡村产业园区的能源利用效率和系统运行经济性。
本发明采取的技术方案为：
含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，包括以下步骤：
步骤1：考虑温室热环境，建立水产养殖温室热能流模型；
步骤2：基于步骤1建立的水产养殖温室热能流模型，建立包含能源生产、消耗、存储的乡村综合能源系统模型；
步骤3：考虑日内光照、环境温度和区域内居民用电的不确定性，基于KL散度，建立含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度模型；
步骤4：将乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度模型转换为混合整数线性规划问题，调用求解器直接进行求解。
所述步骤1中，水产养殖温室热能流模型包括：
1、养殖水体热平衡约束：
养殖水体的热量来源与流失主要包括：室内空气与水体对流换热水体与土壤热传导/>太阳对养殖水的热辐射/>供热系统提供的热量/>于是，建立温室内水体的热平衡约束为：
式(1)中，cw、vw、ρw分别表示养殖水的比热容、体积和密度；分别表示养殖水在t时刻的温度；/>养殖水在t-1时刻的温度。
1.1:室内空气到养殖水的换热：
依靠流体的流动，把热量由一处传输到另一处的现象称为对流传热。于是，室内空气与养殖水的换热约为：
式(2)中，表示t时刻温室内部空气到养殖水的热量流动；λinair,w为养殖水水面与室内空气间的对流系数；Aw表示养殖水水面面积；/>表示t时刻温室内部空气温度；τt w表示t时刻养殖水温度。
为温室内部空气的温度；Aw是养殖水面积；λinair,w是养殖水面和内部空气之间的对流系数，可以采用/>计算，由于/>在此处是非线性的，因此，此处进行线性化；当/>时，/>在1.62到1.99之间波动，于是，此处设/>为常数，本发明取值1.8。
1.2:养殖水到土壤的换热：
土壤是一种固液气三相体，其内部存在着热传导、对流传热等，土壤中水分的变化对土壤的传热也会有一定的影响，如果把这些因素统统考虑进去后，模型会变得非常复杂难以计算。于是本发明假设土壤只有一层，对于土壤边界条件，选取离水池底部0.5m处的土壤温度15℃作为边界条件；于是，养殖水与土壤之间的热传导约束如下：
式(3)中，ksoil为土壤的热传导率；lsoil为土壤的厚度；τsoil为土壤的温度。
1.3:太阳到养殖水的热辐射：
阳光照射屋顶时，一部分光照被反射，一部分光照被屋顶吸收，一部分光照被透射；假如水没有透射，则一部分光照被反射，一部分光照被吸收。于是，养殖水吸收的太阳辐射热量为：
式(4)中，λsolar,c为温室薄膜对太阳辐射的透射率；αsolar,w为养殖水对太阳辐射的吸收率，St为太阳的辐射照度，单位：W/m2。
2、内部空气热平衡约束：
温室内部空气的热量来源包括：养殖水到内部空气的换热，薄膜到内部空气的换热，外部空气到内部空气的换热；以吸热为正方向，构建内部空气的热平衡约束：
式(5)中，cair、vair、ρair分别表示温室内部空气的比热容、体积和密度；分别表示温室内部空气在t、t-1时刻的温度。/>表示t时刻养殖水到内部空气的传热；表示温室屋顶到内部空气的换热；/>表示t时刻外部空气到内部空气的换热。2.1:养殖水到内部空气的换热：
2.2：屋顶到内部空气的换热：
式(6)中，λc,inair是屋顶和内部空气之间的换热系数；Ac为屋顶面积；表示温室内部空气到温室屋顶的换热；/>表示温室屋顶温度。
2.3:外部空气到内部空气的换热：
式中，kvent为外部空气与内部空气的交换速率，为温室外环境温度。
式(7)为经验公式，其中系数3600来源于文献[2]:裴雷.大型双层塑料薄膜水产养殖温室冬季热环境研究[D].浙江大学,2015.]中的记载。
3、屋顶热平衡约束：
屋顶的热量来源包括：屋顶吸收太阳辐射的能量内部空气对屋顶的换热外部空气对屋顶的换热/>以吸热为正方向，薄膜的热平衡方程：
3.1:屋顶吸收太阳辐射的能量：
式(9)中，αsolar,c为屋顶对太阳辐射的吸收率；k为太阳能面板覆盖温室屋顶面积占比。
3.2:温室内部空气对屋顶内表面换热:
3.3:外部空气对屋顶的换热:
式(10)中，υt表示室外空气的速度，单位：m/s。
式(10)为经验公式，其各个系数0.95、6.75来源于文献[2]:裴雷.大型双层塑料薄膜水产养殖温室冬季热环境研究[D].浙江大学,2015.]中的记载。
所述步骤2中，乡村综合能源系统模型包括：
输入为可再生能源，包括光伏发电和沼气，其中沼气来源于乡村生产生活生物质废物经过沼气池的发酵。输出为电、热能源及养殖产品。能源耦合设备包括热电联产机组(CHP)，沼气池，电热泵机组。储能设备包含储电、储气。负荷包括养殖温室、居民用户等多能源负荷。综合能源系统能量平衡与目标函数如下：
1)、电网约束：
电网约束包括：电功率平衡约束、电池充放电约束、从主网购电约束、屋顶光伏面板发电约束。
1.1):电功率平衡约束满足：
式(11)中：为t时刻从主网购售电功率；/>为t时刻热电联产机组(CHP)的发电功率；/>为t时刻屋顶光伏面板的发电功率；/>和/>分别表示蓄电池的放电功率和充电功率；/>表示t时刻电热泵的负荷；/>表示t时刻居民用电电负荷。
1.2):从主网购售电功率满足：
式(12)中：为向主网购售电最大值。
1.3):电池充放电约束满足：
式(13)中，为电池的充电功率；/>为电池的放电功率；/>和/>分别为电池的充放电功率的下限和上限；/>分别为电池的充电和放电状态变量；σbt为电池的漏电率；ηbt为电池的充放电效率；/>和/>分别为t和t+1时刻电池电量；/>和分别为电池储电量的下限和上限；/>和/>分别为电池在第1个时段的初始电量和第24个时段结束时的电量；Δt表示单位时间。
1.4):屋顶光伏面板发电约束满足：
Pt PV＝kAcηPVSt (14)
式(14)中：ηPV表示光伏面板发电效率；
2)、热网约束：
在不考虑热力管道延时和温降的情况下，热网约束包括：热功率平衡约束、储热约束、热负荷约束。其中，热负荷约束包含了温室养殖热负荷、居民建筑热负荷和沼气池热负荷。2.1):热功率平衡约束表示为：
式中：表示t时刻CHP机组的产热功率；/>表示t时刻电热泵的放热功率；为第i个热负荷在t时刻的耗能；/>表示给沼气池增温所需要的热功率；/>为居民建筑物热负荷；/>表示供热系统给养殖温室的供热，即温室的热量需求。
2.2):居民建筑物热耗散约束：
居民建筑物的热耗散主要由室内空气通过围护结构与外界空气的热传导以及室内换气引起，其可以表示为：
式(17)中，表示居民建筑物热耗散；Sbld为建筑物的供暖面积；Hbld为建筑物热耗散系数，即建筑物单位供热面积单位温差下的热耗散功率；/>表示t时刻居民建筑物室内温度；/>为t时刻环境温度；Awa、Awi分别为单位供热面积的等效墙体和窗户面积；Rwa、Rwi分别为墙体和窗户的热阻；ρa和ca分别为空气密度和比热容；nb,c为单位时间房间的换气次数；Vb,a为单位供热面积的空气体积。
建筑物供暖热负荷为：
式(18)中，abld、bbld、cbld表示建筑物供暖负荷常数系数；表示t-1时刻的建筑物室内温度。
2.3):沼气池热负荷：
沼气池的产气速率受发酵物，发酵温度，微生物投入量等多方面因素影响。理想条件下，沼气池的产气速率与沼液温度的关系可用式(20)表示：
式(19)中，表示沼气的产气速率；/>和τbio,op分别表示沼液在t时段的温度和最佳发酵温度；abio和bbio为常数系数。
当发酵温度低于最佳发酵温度时，提高发酵温度可以增加沼气的产气率。对于补热型沼气池，其沼液的热力平衡方程可以表示为:
式(20)中,表示t-1时刻的沼液温度；/>表示沼气池通过罐体散失的热功率；/>表示补充新的发酵物料产生的热负荷；Mbio为沼液的质量；Adig和λdig分别为沼气池的内表面积和池壁的导热系数；msupp为沼气池补充沼液的质量流率；τd为恒温层土壤的温度。
3):气网约束
气网约束主要包括：气平衡约束、主网购气约束和储气罐存放气约束。
3.1).气平衡约束表示为：
式(21)中：为t时刻从主网的购气量；/>为居民日常生活用气；/>和/>为t时刻储气罐的放气量和储气量；/>为CHP机组t时刻的耗气量。
3.2).t时刻主网购气量满足如下约束：
式(22)中：表示t时刻主网运行的最大购售气量。
3.3).储气罐存放气约束表示为：
式(23)中，为储气罐的储气速率；/>为储气罐的放气速率；/>和/>分别为储气罐的储放气速率的下限和上限；/>和/>分别为储气罐的储气和放气状态变量σgs为储气罐的漏气率；ηgs为储热罐的储放气效率；/>为储气罐的储气量；/>和/>分别为储气罐储气的下限和上限；/>和/>分别为储气罐在第一个时段的初始储气量和第24个时段结束时的储气量。
4)、电热耦合元件约束：
4.1).CHP机组约束：
式(24)中，表示CHP机组发电功率上限；ΔPchp,max为CHP机组最大上下调整功率；/>和/>分别为CHP机组的发电和产热效率；/>为CHP机组产热功率；Hbio为沼气热值；/>为CHP机组消耗沼气的速率。
4.2).电热泵约束：
式(25)中：ηpumb为电热泵热效能值；为t时刻表述电热泵是否开启的状态变量；/>为t时刻电热泵电功率；/>为t时刻电热泵热功率；/>和/>为电热泵的最小最大输出功率。
5)、目标函数：
本模型的优化目标为一个调度周期内系统运营成本最少，表述为：
式(26)中：表示与主网交换燃料以后的净支出；/>表示与主网交换电能以后的净支出；Fom表示系统维护费用。
式(27)中：pqgrid表示燃气价格；表示购电电价；T表示一个调度周期。
式(28)中：分别表示CHP机组、电热泵、蓄电池、蓄热罐、储气罐的运行维护费用。
所述步骤3中，乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度模型包括：
1、分布鲁棒优化模型：
分布鲁棒机会约束规划模型描述为：
式(29)中：x为决策变量；ξ为不确定性变量；β表示置信度；P为不确定性变量ξ的分布函数；X表示决策变量x的集合；h(x)为目标函数；H(x,ξ)代表约束条件；P为P的概率分布。
表示概率分布的集合“不确定集”，/>可以采取多种不同的形式，其中基于KL散度的“不确定集”为：
式(30)中：D表示所有概率分布的集合；η是不确定指数，它控制“不确定集”的大小；P0表示参考分布。
D(P||P0)表示从分布P到参考分布P0的KL散度，其定义式为：
式(31)中，p(z)和p0(z)分别为分布P到和P0的密度函数；∫Ξ表示关于ξ的积分。
假设本发明中居民日常用电负荷、环境温度和太阳辐射强度这些不确定性变量的真实值与预测值的误差服从正态分布，则预测误差的分布鲁棒机会约束表示为：
式(32)中，和/>分别表示t时刻居民用电负荷、环境温度和太阳辐射强度的预测值；/>和/>分别表示t时刻居民用电负荷、环境温度和太阳辐射强度的预测误差；Pl、Pta和PS分别为t时刻居民用电负荷、环境温度和太阳辐射强度预测误差的分布；PLl、PTl和PSl则分别为t时刻居民用电负荷、环境温度和太阳辐射强度的预测误差分布集。
所述步骤4中，分布鲁棒模型求解：
式(33)的分布鲁棒机会约束规划问题可以等效为如下机会约束规划：
式(33)中，为重置置信度。
式(34)中，β为置信度。
针对式(34)为一般的机会约束规划问题，通常为非凸优化问题，可采用Bernstein近似进行凸保守近似；式(34)的Bernstein近似的凸优化问题为：
式(35)中：α为转化后的中间系数；inf表示求下界；eH(x,ξ)/α为约束条件取指数；表示参考分布取指数P0下eH(x,ξ)/α取和。(注：H(x,ξ)代表所有约束条件)
当H(x,ξ)为仿射摄动独立情形时，其中，ξi为相互独立的随机变量，函数hi(x)是X里的仿射凸函数，hi(x)为第i个约束函数，κ表示总约束函数的数量；
关于ξ向量的参数分布式是均值为μ，方差为σ2的多元正态分布N(μ,σ2)。则H(x,ξ)服从正态分布。
假设则H(x,ξ)服从正态分布N(μTx,xTσ2x)，其中，参考分布P0即为N(μTx,xTσ2x)，则有：
式(36)中，μT为分布x均值向量的转置；xT为分布x向量的转置；σ表示误差分布的标准差。
对于而言，当/>时，取最小值：因此，式(36)可以转化为：
式(37)中，当参数β和η的取值给定后，就可以计算出的值。
所以分布鲁棒机会规划约束式(29)完全转化为确定性规划问题式(37)；因此分布鲁棒机会约束规划模型中的式(32)可以转化为如下约束：
式(38)中，μl、μta和μS分别为居民日常用电负荷、环境温度和太阳辐射强度预测值的误差参考分布的期望；和/>分别为居民日常用电负荷、环境温度和太阳辐射强度预测值的方差。
通过上述步骤将IRES分布鲁棒优化模型转换为混合整数线性规划(MILP)问题，通过MATLAB2020b环境下调用CPLEX求解器直接进行求解。
本发明一种含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，技术效果如下：
1)本发明的步骤1中，通过构建密闭水产养殖温室传热过程一维模型，实现了温室热效应的数学描述。
2)本发明的步骤2中，通过围绕步骤1中建立的温室模型所设计的综合能源系统模型，实现了乡村生产生活资源的协同优化运行
3)本发明的步骤3中，通过引入KL散度建立分布鲁棒优化模型，提高了步骤2中所建立的乡村综合能源系统模型的鲁棒性，确保了本发明所建立模型在恶劣条件下的运行能力。
4)本发明通过对基于分布鲁棒优化、鲁棒优化和随机规划的调度结果比较，可以看出所采用的分布鲁棒优化方法兼具了经济性与鲁棒性。
附图说明
图1为养殖温室热交换模型示意图。
图2为乡村综合能源系统框架图。
图3(a)为不确定性决策变量预测值图一；
图3(b)为不确定性决策变量预测值图二。
图4为分时购售电电价图。
图5为沼气平衡调度结果图。
图6为电平衡调度结果图。
图7(a)为热平衡调度结果图一；
图7(b)为热平衡调度结果图二。
图8(a)为场景一、场景三环境参数预测值对比图；
图8(b)为场景二、场景四环境参数预测值对比图。
图9为四种场景下温室热负荷与系统运行成本对比图。
具体实施方式
实施例：
本发明以甲鱼养殖为例，验证所提出的含水产养殖温室的乡村综合能源系模型。利用我国北方某甲鱼繁育基地能源数据和环境数据为背景进行仿真验证，其拓扑结构如图2所示。该系统配备有一台容量为2500KW的热电联产(CHP)机组，一组容量为1000KW的光伏发电面板，一台额定功率为500KW的大型热泵，以及一台存储量1000KWh的蓄电池和一个储气量1000m3的储气罐。
根据步骤1，建立水产养殖温室热能流模型，温室各参数如表1所示：
表1温室热特性参数
根据步骤2，建立乡村综合能源系统模型，相关参数如表2所示：
表2综合能源系统相关参数
根据步骤3，考虑环境温度、太阳辐射强度和居民日用电负荷的不确性建立分布鲁棒调度模型，三种不确定性变量的日前预测值如图3(a)、图3(b)所示，电价采用分时电价，高峰电价时段为10：00-12：00和17：00-21：00，低谷时段电价为0：00-7：00，其余时间为平价时段。峰、谷、平时段的购电价格与售电价格如图4所示。沼气采用统一价格，为1元/m3。
(一)、PAG-IRES协同调度结果分析：
(1.1)、沼气调度结果：
系统中沼气优化运行结果如图5所示：
在1：00-6：00时段内，系统中电负荷、热负荷和电价水平均处于低谷期，因此CHP机组处于低功率低耗气运行状态，并在1：00-3：00时段内系统的沼气产出超过了CHP机组的沼气消耗，多余的沼气通过储气罐储存；在13：00-16：00时间段，电价或正常区间，CHP机组的运行功率没有达到峰值，在这一时段内CHP机组消耗剩余的沼气储存进储气罐中，并在10：00-12：00、18：00-19：00和21：00高峰电价时段CHP机组处在峰值运行功率时释放；居民日常生活用气在一天的时段内呈现出4个峰值，分别对应居民早、中、晚餐以及洗澡时段。
(1.2)、电能调度结果：
系统中电能优化运行结果如图6所示：
在低谷电价时期，即0：00-7：00时段，CHP机组以低发电功率运行，同时在这一时段内居民生活电负荷处在较低水平，因此这一时段内通过电网购电满足电需求空缺；同时由于在这一时段内CHP机组运行功率较低，CHP机组产热无法满足热负荷需求，所以热泵机组以额定功率供热；蓄电池在0：00-7：00和13：00-16：00这三个电价与电负荷非峰值时间段内存入电能，并在电价与电负荷峰值时间段内即10：00-12：00和18：00-22：00内放出；光伏面板受其自身发电特性影响只在存在太阳辐射的时段即7：00-17：00内有电能产出，并在11：00-13：00时段内达到峰值；10：00-12：00时段内由于系统中电能产出超过了电能消耗，过剩的电能通过配电网售出。
(1.3)、热能与温室调度结果：
系统中电能优化运行结果如图7(a)、图7(b)所示：
如图7(a)，CHP机组受“以电定热”影响在0：00-7：00时间段内热出力较低，无法满足系统热负荷的需求，因此在这一时段热泵机组以额定功率运行产热，填补热能空缺；沼气池在3：00-22：00和15：00-18:00时段内获得稳定供热，使得沼液温度满足产气需求；
甲鱼是喜温性两栖动物，最适生长水温25～30℃，水温低于15℃时停止摄食并潜入淤泥中冬眠；若水温超过30℃也会影响甲鱼的生长速度，因此温室养殖甲鱼要将水温控制在25～30℃。由图7(b)，由于1：00-7：00内温室供热较低，因此这一时间段内温室内养殖水温下降。而在电力负荷高峰期8：00-24：00内，CHP机组产量运行功率高，温室供热充足，温室内养殖水温回升,一个调度周期内养殖水温最低值为26.678℃水温最高值为28.056℃，养殖水温升降幅度在1.5℃以内，符合甲鱼养殖需求。
(二)、协同调度优越性分析：
(1)、为分析养殖温室与IRES协调运行的优势，本发明设计了AG与IRES分开运行的比较方案,协调优化方案与比较方案分别称为方案A与方案B。在方案B中，由6台额定功率500KW的HP机组为养殖温室提供热能，机组产生的电耗能通过配电网满足，系统其余设备配置与参数同方案A。表4展示了两种方案的运营成本。
表4两种方案运营成本比较
通过表4对比，在日内运行成本上，方案A运行成本比方案B低了35.434％，可以看出方案A的经济性相较于方案B有显著优势。对于方案A，可以充分利用温室热负荷的灵活性来降低总运行成本，为方案B则不能。
(2)、不同随机优化方法的调度结果对比：
本发明中假设的不确定性变量为环境温度，太阳辐射强度和居民日常用电负荷，其预测值与真实值的误差分布是均值为0的正态分布。其中设环境温度预测误差的标准差为1℃，太阳辐射强度预测误差的标准差为其预测值的10％，居民日常用电负荷预测误差的标准差为50KW。作为对照，本发明将采用随机优化模型和传统的鲁棒优化模型对所提出模型进行仿真并与分布鲁棒机会约束规划的仿真结果进行对比。其中随机优化方法采用机会约束规划，置信水平设置为0.95；鲁棒优化方法中，不确定性集的上界取随机变量预测值分布标准差的3倍，下界设定为上界的相反数，随机变量取值在该区间内的概率设定为99.7％；分布鲁棒机会约束规划中置信度β设定为0.05，模糊水平η设定为0.05。3种模型的优化结果如下表所示：
表5不同优化方法仿真结果对比
通过表5对三种优化方法的运行成本对比，随机优化的运行成本最低经济性最高，鲁棒优化的运行成本最高经济性最差，分布鲁棒优化的运行成本则介于随机优化和鲁棒优化之间。
对于分布鲁棒机会约束规划，置信度β设定为0.05时所对应的重置置信度β为0.0081，即相当于置信水平为0.9919的机会约束规划，因此在相同置信水平下分布鲁棒机会规划约束的保守程度要高于机会约束规划。而相比较于鲁棒优化，虽然分布鲁棒优化考虑了随机变量分布的不确定性，但是相比较于只选取随机变量取最差场景下运行的鲁棒优化来说，分布鲁棒优化的保守程度更低，因此具备更好的经济性。因此分布鲁棒优化平衡了鲁棒优化的鲁棒性与随机优化的经济性，其运行结果更加符合实际生产的需求。
(3)、不同优化参数设置对分布鲁棒调度结果的影响分析：
在分布鲁棒机会约束规划中，衡量系统运行风险程度的参数置信度指数β与模糊集指数η值的改变会对系统保守度和经济性产生影响。为分析这种影响，本节将研究不同的置信度指数β与模糊集指数η下的系统调度成本，具体结果如下表6所示：
表6不同参数下的系统调度结果
由表6可以看出，由于置信水平1-β代表分布鲁棒机会约束条件成立的概率，因此提高置信度增大系统运行的风险，系统的鲁棒性会降低经济性则会提升。而随着模糊集的降低，随机变量预测误差的幅度也随之降低，因此系统鲁棒性下降经济性提升。
(4)、环境因素对系统与温室负荷的影响:
本发明通过设置四种场景，在四种不同的温度与太阳辐射环境下进行仿真，研究不同天气条件下系统的运行成本与养殖温室的热量需求。四种场景的环境温度与太阳辐射强度预测值如图8(a)、图8(b)所示,从图8(a)、图8(b)可以看出：场景一为低温低光度环境；场景二为低温高光度环境；场景三为高温低光度环境；场景四为高温高光度环境。
在四种场景下，温室的热能需求与系统日内调度成本如图9所示。场景一与场景三的温室热需求相对较高，而场景二与场景四则较小。从模拟结果来看，太阳辐射所带来的热传导和环境温度所左右的热散失对温室热负荷有着主要的影响，太阳辐射强度越弱，环境温度越低，温室的热负荷越大。
Claims (5)
1.含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：考虑温室热环境，建立水产养殖温室热能流模型；
步骤2：基于步骤1建立的水产养殖温室热能流模型，建立包含能源生产、消耗、存储的乡村综合能源系统模型；
步骤3：考虑日内光照、环境温度和区域内居民用电的不确定性，基于KL散度，建立含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度模型；
步骤4：将乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度模型转换为混合整数线性规划问题，调用求解器直接进行求解。
2.根据权利要求1所述含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，其特征在于：所述步骤1中，水产养殖温室热能流模型包括：
1、养殖水体热平衡约束：
养殖水体的热量来源与流失包括：室内空气与水体对流换热水体与土壤热传导太阳对养殖水的热辐射/>供热系统提供的热量/>于是，建立温室内水体的热平衡约束为：
式(1)中，cw、vw、ρw分别表示养殖水的比热容、体积和密度；分别表示养殖水在t时刻的温度；/>养殖水在t-1时刻的温度；
1.1:室内空气到养殖水的换热：
室内空气与养殖水的换热约为：
式(2)中，表示t时刻温室内部空气到养殖水的热量流动；λinair,w为养殖水水面与室内空气间的对流系数；Aw表示养殖水水面面积；/>表示t时刻温室内部空气温度；/>表示t时刻养殖水温度；
为温室内部空气的温度；Aw是养殖水面积；λinair,w是养殖水面和内部空气之间的对流系数；
1.2:养殖水到土壤的换热：
养殖水与土壤之间的热传导约束如下：
式(3)中，ksoil为土壤的热传导率；lsoil为土壤的厚度；τsoil为土壤的温度；
1.3:太阳到养殖水的热辐射：
养殖水吸收的太阳辐射热量为：
式(4)中，λsolar,c为温室薄膜对太阳辐射的透射率；αsolar,w为养殖水对太阳辐射的吸收率，St为太阳的辐射照度，单位：W/m2；
2、内部空气热平衡约束：
温室内部空气的热量来源包括：养殖水到内部空气的换热，薄膜到内部空气的换热，外部空气到内部空气的换热；以吸热为正方向，构建内部空气的热平衡约束：
式(5)中，cair、vair、ρair分别表示温室内部空气的比热容、体积和密度；分别表示温室内部空气在t、t-1时刻的温度；/>表示t时刻养殖水到内部空气的传热；/>表示温室屋顶到内部空气的换热；/>表示t时刻外部空气到内部空气的换热；
2.1:养殖水到内部空气的换热：
2.2：屋顶到内部空气的换热：
式(6)中，λc,inair是屋顶和内部空气之间的换热系数；Ac为屋顶面积；表示温室内部空气到温室屋顶的换热；/>表示温室屋顶温度；
2.3:外部空气到内部空气的换热：
式中，kvent为外部空气与内部空气的交换速率，为温室外环境温度；
3、屋顶热平衡约束：
屋顶的热量来源包括：屋顶吸收太阳辐射的能量内部空气对屋顶的换热/>外部空气对屋顶的换热/>以吸热为正方向，薄膜的热平衡方程：
3.1:屋顶吸收太阳辐射的能量：
式(9)中，αsolar,c为屋顶对太阳辐射的吸收率；k为太阳能面板覆盖温室屋顶面积占比；
3.2:温室内部空气对屋顶内表面换热:
3.3:外部空气对屋顶的换热:
式(10)中，υt表示室外空气的速度，单位：m/s。
3.根据权利要求1所述含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，其特征在于：所述步骤2中，乡村综合能源系统模型中，综合能源系统能量平衡与目标函数如下：
1)、电网约束：
电网约束包括：电功率平衡约束、电池充放电约束、从主网购电约束、屋顶光伏面板发电约束；
1.1):电功率平衡约束满足：
Pt grid+Pt CHP+Pt PV+Pt bt,dis-Pt bt,chr＝Pt pumb+Pt load (11)
式(11)中：Pt grid为t时刻从主网购售电功率；Pt CHP为t时刻热电联产机组(CHP)的发电功率；Pt PV为t时刻屋顶光伏面板的发电功率；Pt bt,dis和Pt bt,chr分别表示蓄电池的放电功率和充电功率；Pt pumb表示t时刻电热泵的负荷；Pt load表示t时刻居民用电电负荷；
1.2):从主网购售电功率Pt grid满足：
式(12)中：为向主网购售电最大值；
1.3):电池充放电约束满足：
式(13)中，Pt bt,chr为电池的充电功率；Pt bt,dis为电池的放电功率；和/>分别为电池的充放电功率的下限和上限；/>分别为电池的充电和放电状态变量；σbt为电池的漏电率；ηbt为电池的充放电效率；/>和/>分别为t和t+1时刻电池电量；/>和/>分别为电池储电量的下限和上限；/>和/>分别为电池在第1个时段的初始电量和第24个时段结束时的电量；Δt表示单位时间；
1.4):屋顶光伏面板发电约束满足：
Pt PV＝kAcηPVSt (14)
式(14)中：ηPV表示光伏面板发电效率；
2)、热网约束：
在不考虑热力管道延时和温降的情况下，热网约束包括：热功率平衡约束、储热约束、热负荷约束；其中，热负荷约束包含了温室养殖热负荷、居民建筑热负荷和沼气池热负荷；
2.1):热功率平衡约束表示为：
式中：表示t时刻CHP机组的产热功率；/>表示t时刻电热泵的放热功率；/>为第i个热负荷在t时刻的耗能；/>表示给沼气池增温所需要的热功率；/>为居民建筑物热负荷；/>表示供热系统给养殖温室的供热；
2.2):居民建筑物热耗散约束：
居民建筑物的热耗散主要由室内空气通过围护结构与外界空气的热传导以及室内换气引起，其表示为：
式(17)中，表示居民建筑物热耗散；Sbld为建筑物的供暖面积；Hbld为建筑物热耗散系数；/>表示t时刻居民建筑物室内温度；/>为t时刻环境温度；Awa、Awi分别为单位供热面积的等效墙体和窗户面积；Rwa、Rwi分别为墙体和窗户的热阻；ρa和ca分别为空气密度和比热容；nb,c为单位时间房间的换气次数；Vb,a为单位供热面积的空气体积；
建筑物供暖热负荷为：
式(18)中，abld、bbld、cbld表示建筑物供暖负荷常数系数；表示t-1时刻的建筑物室内温度；
2.3):沼气池热负荷：
沼气池的产气速率与沼液温度的关系用式(20)表示：
式(19)中，表示沼气的产气速率；/>和τbio,op分别表示沼液在t时段的温度和最佳发酵温度；abio和bbio为常数系数；
对于补热型沼气池，其沼液的热力平衡方程表示为:
式(20)中,表示t-1时刻的沼液温度；/>表示沼气池通过罐体散失的热功率；/>表示补充新的发酵物料产生的热负荷；Mbio为沼液的质量；Adig和λdig分别为沼气池的内表面积和池壁的导热系数；msupp为沼气池补充沼液的质量流率；τd为恒温层土壤的温度；
3):气网约束
气网约束包括：气平衡约束、主网购气约束和储气罐存放气约束；
3.1).气平衡约束表示为：
式(21)中：为t时刻从主网的购气量；/>为居民日常生活用气；/>和/>为t时刻储气罐的放气量和储气量；/>为CHP机组t时刻的耗气量；
3.2).t时刻主网购气量满足如下约束：
式(22)中：表示t时刻主网运行的最大购售气量；
3.3).储气罐存放气约束表示为：
式(23)中，为储气罐的储气速率；/>为储气罐的放气速率；/>和/>分别为储气罐的储放气速率的下限和上限；/>和/>分别为储气罐的储气和放气状态变量σgs为储气罐的漏气率；ηgs为储热罐的储放气效率；Vt gs为储气罐的储气量；/>和/>分别为储气罐储气的下限和上限；/>和/>分别为储气罐在第一个时段的初始储气量和第24个时段结束时的储气量；
4)、电热耦合元件约束：
4.1).CHP机组约束：
式(24)中，表示CHP机组发电功率上限；ΔPchp,max为CHP机组最大上下调整功率；和/>分别为CHP机组的发电和产热效率；/>为CHP机组产热功率；Hbio为沼气热值；为CHP机组消耗沼气的速率；
4.2).电热泵约束：
式(25)中：ηpumb为电热泵热效能值；为t时刻表述电热泵是否开启的状态变量；Pt pumb为t时刻电热泵电功率；/>为t时刻电热泵热功率；/>和/>为电热泵的最小最大输出功率；
5)、目标函数：
本模型的优化目标为一个调度周期内系统运营成本最少，表述为：
式(26)中：表示与主网交换燃料以后的净支出；/>表示与主网交换电能以后的净支出；Fom表示系统维护费用；
式(27)中：pqgrid表示燃气价格；表示购电电价；T表示一个调度周期；
式(28)中：分别表示CHP机组、电热泵、蓄电池、蓄热罐、储气罐的运行维护费用。
4.根据权利要求1所述含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，其特征在于：所述步骤3中，乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度模型包括分布鲁棒机会约束规划模型，分布鲁棒机会约束规划模型描述为：
式(29)中：x为决策变量；ξ为不确定性变量；β表示置信度；P为不确定性变量ξ的分布函数；X表示决策变量x的集合；h(x)为目标函数；H(x,ξ)代表约束条件；P为P的概率分布；
表示概率分布的集合“不确定集”，/>可以采取多种不同的形式，其中基于KL散度的“不确定集”为：
式(30)中：D表示所有概率分布的集合；η是不确定指数，它控制“不确定集”的大小；P0表示参考分布；
D(P||P0)表示从分布P到参考分布P0的KL散度，其定义式为：
式(31)中，p(z)和p0(z)分别为分布P到和P0的密度函数；∫Ξ表示关于ξ的积分；
设居民日常用电负荷、环境温度和太阳辐射强度这些不确定性变量的真实值与预测值的误差服从正态分布，则预测误差的分布鲁棒机会约束表示为：
式(32)中，Pt load,f、和/>分别表示t时刻居民用电负荷、环境温度和太阳辐射强度的预测值；/>和/>分别表示t时刻居民用电负荷、环境温度和太阳辐射强度的预测误差；Pl、Pta和PS分别为t时刻居民用电负荷、环境温度和太阳辐射强度预测误差的分布；PLl、PTl和PSl则分别为t时刻居民用电负荷、环境温度和太阳辐射强度的预测误差分布集。
5.根据权利要求4所述含水产养殖温室的乡村综合能源系统分布鲁棒日前调度方法，其特征在于：所述步骤4中，分布鲁棒模型求解如下：
式(33)的分布鲁棒机会约束规划问题等效为如下机会约束规划：
式(33)中，为重置置信度；
式(34)中，β为置信度；
式(34)的Bernstein近似的凸优化问题为：
式(35)中：α为转化后的中间系数；inf表示求下界；eH(x,ξ)/α为约束条件取指数；表示参考分布取指数P0下eH(x,ξ)/α取和；(注：H(x,ξ)代表所有约束条件)
当H(x,ξ)为仿射摄动独立情形时，其中，ξi为相互独立的随机变量，函数hi(x)是X里的仿射凸函数，hi(x)为第i个约束函数，κ表示总约束函数的数量；
关于ξ向量的参数分布式是均值为μ，方差为σ2的多元正态分布N(μ,σ2)；则H(x,ξ)服从正态分布；
设则H(x,ξ)服从正态分布N(μTx,xTσ2x)，其中，参考分布P0即为N(μTx,xTσ2x)，则有：
式(36)中，μT为分布x均值向量的转置；xT为分布x向量的转置；σ表示误差分布的标准差；
对于而言，当/>时，取最小值：因此，式(36)可以转化为：
式(37)中，当参数β和η的取值给定后，就能够计算出的值；
所以分布鲁棒机会规划约束式(29)完全转化为确定性规划问题式(37)；因此分布鲁棒机会约束规划模型中的式(32)转化为如下约束：
式(38)中，μl、μta和μS分别为居民日常用电负荷、环境温度和太阳辐射强度预测值的误差参考分布的期望；和/>分别为居民日常用电负荷、环境温度和太阳辐射强度预测值的方差；
通过上述步骤将IRES分布鲁棒优化模型转换为混合整数线性规划(MILP)问题，通过MATLAB2020b环境下调用CPLEX求解器直接进行求解。
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Also Published As
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|---|---|
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