CN118054476A - 一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法，属于新能源发电领域。本发明方法将多能系统调度分为日前‑实时两个阶段，日前以风光预测数据进行调度优化：以各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标、以弃风弃光最小为目标、以碳排放最小为目标进行多目标函数求解确定各设备的日前出力的最优解；实时阶段以日内运行调整成本最小为目标求解各设备运行出力变化的最优解。本发明方法在多时间尺度对氢电耦合系统进行调度优化，解决了现有的调度方法中没有考虑风光不确定性对系统实时阶段调度的影响的问题，确保了调度优化方法的整体经济性。

Description

一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法
技术领域
本发明属于新能源发电技术领域，尤其涉及一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法。
背景技术
氢电耦合系统是由新能源发电系统、电解水制氢系统、电力-供热系统等多个系统相互协同配合形成的综合能源系统，旨在利用新能源电力电解水来制取绿氢，再将绿氢应用于电力、工业、交通、供热等领域，从而实现绿氢的高效利用与新能源电力的价值外衍。其中，氢能与电力领域的耦合程度最深，电-氢之间的双向转换是氢电耦合系统的典型特征之一，也是氢能利用的重要方式。在此基础上，通过储氢技术便能以氢能为媒介实现大规模新能源电力的存储。但随着产业的发展与相关技术的进步，氢能在工业、交通、供热等领域的价值也不断被发掘出来。因此，绿氢的多元综合高效利用将是未来氢电耦合系统的另一典型特征。
关于氢电系统方面的研究，当前对于氢电系统分析主要集中在风电、光伏等清洁能源以及电、热等能源系统与氢电的协同配合，从氢电系统的经济效益、社会效益、消纳清洁能源能力、辅助能力等方面入手，评估不同氢电系统的可行性。但目前，对于融合工业、交通、供热等多领域的氢电系统的研究相对匮乏，因此亟需深入探索面向多领域的氢电耦合系统的多能综合利用研究。
关于多能系统调度优化方法的研究，当前对于调度优化分析主要集中在日前阶段系统参与电力或其他能源市场交易阶段，并没有考虑风光不确定性对系统实时阶段调度策略的影响，如何针对风光不确定性进行调度调整并确保整体经济效益最优，是函待解决的问题。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法，将多能系统调度分为日前-实时两个阶段，日前阶段以风光预测数据进行调度优化，实时阶段考虑风光不确定性以调整成本最小为目标，确保调度优化方法的整体经济效益最优。
一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法，具体包括如下步骤：
基于氢电耦合系统各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标的第一目标函数；基于风电、光伏日前出力以及风电、光伏次日的预测出力构建以弃风弃光最小为目标的第二目标函数；基于日前阶段氢气购买量以碳排放最小为目标构建第三目标函数；
基于氢负荷调节约束、功率平衡约束、设备运行约束对第一、第二、第三目标函数进行多函数目标求解，得到各设备日前出力的最优解；
基于日内运行时各设备出力变化，以日内运行调整成本最小为目标构建第四目标函数；
基于功率平衡约束、设备运行约束、各设备日前出力的最优解对第四目标函数求解，得到日内运行时各设备运行出力变化的最优解。
进一步的，所述氢电耦合系统各设备包括风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽；所述基于氢电耦合系统各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标的第一目标函数包括：
基于风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽的日前出力和运行成本系数确定维护成本；
基于日前阶段氢气购买量确定购气成本；
基于日前阶段购电量和售电量确定购电成本；
基于日前阶段氢气购买量、售卖量确定该系统与氢网的交互成本；
基于所述维护成本、购气成本、购电成本以及交互成本构建以运行成本最小为目标的第一目标函数。
进一步的，所述第一目标函数表示为：minF1＝Cgas+Cope+Cgrid+Cother；
其中minF1表示第一目标函数，Cgas、Cope、Cgrid、Cother分别为购气成本、维护成本、购电成本以及该系统与氢网的交互成本；
其中，为氢气售价/购价；/>和/>分别表示日前阶段氢气购买量和氢气售卖量；T表示日前阶段的时刻数量；cWPP、cPV、cGT、cGB、cHFC、cEL分别表示风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽的运行成本系数；分别表示风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽在日前阶段t时刻的出力；/>和/>分别表示日前阶段的购电价格和售电价格；/>和/>分别表示日前阶段的购电量和售电量；cHT为单位运氢成本。
进一步的，所述基于风电、光伏日前出力以及分别对风电、光伏次日的预测值构建以弃风弃光最小为目标的第二目标函数包括：
所述第二目标函数表示为
其中，分别表示风电、光伏日前阶段t时刻的出力；/>和/>分别表示风电和光伏次日t时刻的预测出力。
进一步的，所述基于日前阶段氢气购买量以碳排放最小为目标构建第三目标函数包括：
所述第三目标函数表示为
其中，eg表示单位氢气生产的碳排放成本系数。
进一步的，所述基于日内运行时各设备出力变化，以日内运行调整成本最小为目标构建第四目标函数包括：
所述第四目标函数表示为minF4＝cθΔPθ,t,θ∈Ω；
其中，minF4表示第四目标函数，cθ为设备θ单位功率变化的调整成本常量，Ω为氢电耦合系统的设备集合，ΔPθ,t为t时刻设备θ的功率变化值，/>为日内阶段设备θ的实时出力，/>为日前阶段t时刻设备θ的出力。
进一步的，所述对第一、第二、第三目标函数进行多函数目标求解，得到各设备日前出力的最优解包括：
对第一、第二、第三目标函数的数值进行去量纲处理；
为各目标函数赋予权重得到多目标模型；
对多目标模型求解，得到各设备日前出力的最优解。
进一步的，使用隶属度函数对第一、第二、第三目标函数的数值进行去量纲处理；所述隶属度函数表示为：
其中，Fi为第i个目标函数的数值；Fi min和Fi max为目标函数的最小值和最大值。
进一步的，采用主客观集成赋权方法为各目标函数赋予权重，包括：
其中，wi为主客观集成赋权得到的权重；vi、ui分别为层次分析法和熵权法得到的权重；ri为决策者对主客观因素的偏好系数。
进一步的，所述氢负荷调节约束包括可转移氢负荷约束和可削减氢负荷约束；
所述功率平衡约束包括电功率平衡约束、氢功率平衡约束和热功率平衡约束。
本发明至少可以实现下述之一的有益效果：
通过将多能系统调度分为日前-实时两个阶段，以各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标、以弃风弃光最小为目标、以碳排放最小为目标进行多目标函数求解确定各设备的日前出力的最优解，实时阶段以日内运行调整成本最小为目标求解各设备运行出力变化的最优解，兼顾了实现日前阶段对系统的调度优化以及风光不确定性对系统实时阶段调度的影响，同时保证了日内运行的调整成本最小，实现了经济效益最优。
在进行多目标函数求解时，通过使用基于层次分析法和熵权法的主客观集成赋权方法为各优化目标赋权，避免了对专家的过度依赖同时且能反映出各优化目标的实际重要程度，进一步提升了求解过程的科学性。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件；
图1为本发明调度优化方法流程图；
图2为本发明氢电耦合系统绿氢综合利用框架示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
本发明的一个具体实施例，公开了一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法，具体包括如下步骤：
步骤S01、基于氢电耦合系统各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标的第一目标函数；基于风电、光伏日前出力以及风电、光伏次日的预测出力构建以弃风弃光最小为目标的第二目标函数；基于日前阶段氢气购买量以碳排放最小为目标构建第三目标函数；
步骤S02、基于氢负荷调节约束、功率平衡约束、设备运行约束对第一、第二、第三目标函数进行多函数目标求解，得到各设备日前出力的最优解；在进行多函数目标求解时，使用隶属度函数对各目标函数的数值进行去量纲处理，采用主客观集成赋权方法为各目标函数赋予权重；
步骤S03、基于日内运行时各设备出力变化，以日内运行调整成本最小为目标构建第四目标函数；
步骤S04、基于功率平衡约束、设备运行约束、各设备日前出力的最优解对第四目标函数求解，得到日内运行时各设备运行出力变化的最优解。
本实施例公开的计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法，将多能系统调度分为日前-实时两个阶段，以各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标、以弃风弃光最小为目标、以碳排放最小为目标进行多目标函数求解确定各设备的日前出力的最优解，实时阶段以日内运行调整成本最小为目标求解各设备运行出力变化的最优解，兼顾了实现日前阶段对系统的调度优化以及风光不确定性对系统实时阶段调度的影响，同时保证了日内运行的调整成本最小，实现了经济效益最优。
在本发明的一个实施例中，所述氢电耦合系统各设备包括风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽。如图2所示为氢电耦合系统绿氢综合利用框架示意图。
具体的，在步骤S01中，基于氢电耦合系统各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标的第一目标函数包括：
基于风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽的日前出力和运行成本系数确定维护成本；
基于日前阶段氢气购买量确定购气成本；
基于日前阶段购电量和售电量确定购电成本；
基于日前阶段氢气购买量、售卖量确定该系统与氢网的交互成本；
基于所述维护成本、购气成本、购电成本以及交互成本构建以运行成本最小为目标的第一目标函数。
进一步的，第一目标函数表示为：minF1＝Cgas+Cope+Cgrid+Cother；
其中minF1表示第一目标函数，Cgas、Cope、Cgrid、Cother分别为购气成本、维护成本、购电成本以及该系统与氢网的交互成本；
购气成本
维护成本
购电成本
交互成本
其中，为氢气售价/购价，值已知；/>和/>分别表示日前阶段氢气购买量和氢气售卖量，为待求解参数；T表示日前阶段的时刻数量，值已知；cWPP、cPV、cGT、cGB、cHFC、cEL分别表示风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽的运行成本系数，值已知；/> 分别表示风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽在日前阶段t时刻的出力，为待求解参数；/>和/>分别表示日前阶段的购电价格和售电价格，值已知；/>和/>分别表示日前阶段的购电量和售电量，为待求解参数；cHT为单位运氢成本，值已知。
具体的，在步骤S01中，以弃风弃光最小为目标构建的第二目标函数表示为
其中，分别表示风电、光伏日前阶段t时刻的出力，为待求解参数；和/>分别表示风电和光伏次日t时刻的预测出力，值已知。
具体的，在步骤S01中，以碳排放最小为目标构建的第三目标函数表示为
其中，eg表示单位氢气生产的碳排放成本系数，表示日前阶段氢气购买量，为待求解参数。
具体的，在步骤S02中，氢负荷调节约束包括可转移氢负荷约束和可削减氢负荷约束。
需要说明的是，工业园区内用氢负荷为可调节负荷，可以通过调整或削减用氢需求，从而最大化消纳风光出力，减少弃风弃光。从调节方式上，可调节氢负荷分为可转移与可削减两类。其中，可调节氢负荷包括氢冶金、氢能交通，可削减氢负荷包括氢化工、天然气掺氢。
进一步的，可转移氢负荷模型表示为：
式中，Ωche为氢化工设备类型的集合，示例性的，可以包括生产多晶硅、合成氨、合成甲醇、制取绿色航空煤油；Ωtr为交通领域氢负荷类型的集合，示例性的，可以包括氢能大巴、氢能公交、氢能重卡、氢能游船、加氢站；和/>分别为时刻t氢冶金类型θche和交通领域类型θtr氢负荷；角标new表示转移后新的氢负荷量；/>分别为转移后时刻t氢冶金及交通领域的氢负荷；/>分别为时刻t转移的氢冶金和交通领域氢负荷，大于0表示氢负荷转入时刻t，小于0表示氢负荷转出时刻t。
进一步的，可转移氢负荷需满足转移前后负荷量不变、转移比例在允许范围内的约束，可转移氢负荷约束包括：
式中，T表示日前阶段的时刻数量；分别为氢冶金和交通领域的可转移系数。
进一步的，可削减氢负荷约束包括：
式中，分别为时刻t氢化工、天然气掺氢的氢负荷削减量；分别为时刻t氢化工、天然气掺氢的氢负荷可削减量最大值。
具体的，在步骤S02中，功率平衡约束包括电功率平衡约束、氢功率平衡约束和热功率平衡约束。
进一步的，电功率平衡约束包括：
其中，分别表示风电、光伏、燃气轮机、氢燃料电池在日前阶段t时刻的出力；/>和/>分别表示日前阶段的购电量和售电量；/>表示系统电负荷，是已知常数；/>表示碱性电解槽日前阶段t时刻的出力，即电解水制氢的消耗电量。
进一步的，热功率平衡约束包括：
其中，和/>分别表示燃气轮机、燃气锅炉的热功率，/>表示系统热负荷。
进一步的，氢功率平衡约束包括：
式中，T表示测算时刻数量(示例性的，若以一年为测算周期，月为时间尺度，则T为12)；表示系统t时刻混氢天然气流量；/>和/>分别表示日前阶段燃气轮机和燃气锅炉在时刻t的混氢天然气流量；/>表示电解水制氢系统时刻t的总氢气流量；表示天然气掺氢的氢负荷量；/>和/>表示日前阶段氢气购买量和氢气售卖量；表示氢燃料电池在t时刻的耗氢量；k表示氢冶金、氢能交通和氢化工，/>表示氢冶金、氢能交通或氢化工在时刻t的氢负荷量，Nk表示氢负荷的数量，本发明方案中取3。
具体的，在步骤S02中，设备运行约束包括各设备出力约束和各设备运行约束。
进一步的，各设备出力约束包括：
式中，θ∈Ω，Ω为氢电耦合系统设备的集合；和/>分别为日前阶段设备θ时刻t和时刻t-1的出力；/>分别为设备θ的出力下限、出力上限；/>分别为设备θ的向下最大爬坡功率、向上最大爬坡功率。
进一步的，风电和光伏设备的运行约束表示为：
其中，和/>为风电和光伏的日前出力即日前计划出力；日前预测的风电出力和光伏出力分别为/>和/>
进一步的，电解水制氢系统中各设备的运行约束描述如下：
电解水制氢系统由碱性电解槽、高压储氢罐和压缩机组成。
氢电耦合系统在区域电网无法消纳新能源时，利用碱性电解槽设备将过剩的新能源发电转化为氢能，转换过程的设备运行约束为：
式中，为时刻t碱性电解槽产出的氢气流量；/>为时刻t碱性电解槽消耗的电功率；ηEL为碱性电解槽的能量转换效率；/>为氢气的低热值，取值为12.75MJ/m3。
碱性电解槽产出的氢能可直接由输氢管道供应给系统内部的氢能需求，也可储存至高压储氢罐中，设备运行约束具体如下：
式中：为时刻t由碱性电解槽输入高压储氢罐的氢气流量；/>为时刻t由碱性电解槽直接输入输氢管道的氢气流量。
另外，无论是将氢气通入输氢管道，还是存入高压储氢罐，都要将其压缩至特定的压强，运行约束表示为：
式中：co表示压缩(compress)，为时刻t压缩氢气消耗的电功率；/>和/>为单位氢气压缩至输氢管道和高压储氢罐指定的压强所需的电能。
电解水制氢系统的氢气流量运行约束表示为：
式中：为电解水制氢系统在时刻t输出的总氢气流量；/>为时刻t由高压储氢罐输出的氢气流量；/>为时刻t由碱性电解槽直接输入输氢管道的氢气流量。
高压储氢罐的储氢过程的运行约束表示如下所示：
式中：为高压储氢罐在时刻t存储的氢气，Δt表示储氢过程时间变量。
进一步的，电力供热系统中各设备的运行约束描述如下：
电力-供热系统通过氢气管道接收电解水制氢系统产生的氢能，其系统内主要包含氢燃料电池、燃气轮机和燃气锅炉。
其中，氢燃料电池以氢气为动力源发电，燃气轮机以掺氢天然气为动力源发电并供热，燃气锅炉以掺氢天然气为动力源供热。
氢燃料电池通过氧化还原反应时电子运动产生电能，进而为系统提供发电出力。氢燃料电池的供氢压力通常在0.03～0.06MPa，其运行约束为：
式中：为时刻t氢燃料电池消耗的氢气流量；/>表示氢能的低热值；为时刻t氢燃料电池的放电功率；αHFC为氢燃料电池的能量转换效率。
燃气轮机和燃气锅炉：燃气轮机和燃气锅炉是混氢天然气的主要利用方式，也是氢电系统中重要的热源和电源。混氢天然气在一定掺氢比例范围下，对设备运行影响较小。其设备运行约束表示为：
式中：为时刻t燃气轮机消耗的混氢天然气流量；/>为时刻t燃气轮机的发电功率；αGT为燃气轮机的能量转化效率；/>为时刻t燃气锅炉消耗的混氢天然气流量；/>为时刻t燃气锅炉的制热功率；αGB为燃气锅炉的能量转化效率；/>表示混氢天然气低热值。
进一步的，可调节氢负荷运行约束描述如下：
可调节氢负荷包括工业领域氢负荷、交通领域氢负荷和电力-供热氢负荷。
工业领域氢负荷主要包括氢化工(合成氨、甲醇等)、氢冶金(氢气还原铁等)，运行约束表示为：
式中，为时刻t工业领域氢负荷总量；/>为时刻t类型氢冶金的氢负荷；θche∈Ωche，Ωche为氢化工类型的集合，包括生产多晶硅、合成氨、合成甲醇、制取绿色航空煤油；/>为时刻t类型θchem的氢负荷。
交通领域氢负荷主要包括陆上氢能交通(大巴、公交、重卡)与水上氢能交通(游船)，运行约束表示为：
式中，为时刻t交通领域氢负荷总量；θtr∈Ωtr，Ωtr为交通领域氢负荷类型的集合，包括氢能大巴、氢能公交、氢能重卡、氢能游船、加氢站；/>为时刻t类型θtr的氢负荷。
电力-供热领域氢负荷主要为天然气掺氢，掺氢过程的运行约束表示如下：
式中：为时刻t管道中的混氢天然气流量；/>为注入管道的氢气流量；为购买的天然气流量。/>为天然气管道中掺氢比例，由于掺入较多氢气会造成“氢脆”现象，一般不得高于20％。另外，混氢天然气的热值与掺氢比例有关，可由下式计算：
式中：Hmix为混氢天然气的热值；Hgas为天然气的热值。
具体的，在步骤S03中，基于氢负荷调节约束、功率平衡约束、设备运行约束对第一、第二、第三目标函数进行多函数目标求解，得到各设备日前出力的最优解，包括：
对第一、第二、第三目标函数的数值进行去量纲处理；
为各目标函数赋予权重得到多目标模型；
对多目标模型求解，得到各设备日前出力的最优解。
进一步的，使用隶属度函数对第一、第二、第三目标函数的数值进行去量纲处理；所述隶属度函数表示为：
其中，Fi为第i个目标函数的数值；Fi min和Fi max为目标函数的最小值和最大值。
进一步的，在对多目标函数求解时，需要对各目标函数赋予权重。本发明采用主客观集成赋权方法为各目标函数赋予权重，包括：
其中，wi为主客观集成赋权得到的权重；vi、ui分别为层次分析法和熵权法得到的权重；ri为决策者对主客观因素的偏好系数。需要说明的是，ri的取值与决策者对各目标函数的目标的侧重程度有关，示例性的如果最关注弃风弃光最优，则可以相应的提升第二目标函数的ri取值。一般情况下取值为均值，即1/3。
进一步的，在目标函数去量纲和主客观集成赋权后，便可将日前调度优化的多目标模型转换成如下形式并基于氢负荷调节约束、功率平衡约束、设备运行约束求解。
进一步的，在实施时，可以使用CPLEX进行多函数目标求解，得到各设备日前出力的最优解。
具体的，在步骤S03中，以日内运行调整成本最小为目标构建的第四目标函数表示为minF4＝cθΔPθ,t,θ∈Ω；
其中，minF4表示第四目标函数，cθ为设备θ单位功率变化的调整成本常量，Ω为氢电耦合系统的设备集合，ΔPθ,t为t时刻设备θ的功率变化值，为待求解参数；/>为日内阶段设备θ的实时出力，为待求解参数；/>为日前阶段t时刻设备θ的出力，根据第一、第二、第三目标函数的求解结果确定。其中，θ∈Ω，Ω为氢电耦合系统设备的集合。
具体的，在步骤S04中，基于功率平衡约束、设备运行约束、各设备日前出力的最优解对第四目标函数minF4＝cθΔPθ,t,θ∈Ω，求解，得到日内运行时各设备运行出力变化的最优解。
本实施例，公开了一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法，通过考虑氢电耦合系统的多时间尺度调度，将调度分为日前-实时两个阶段，构建多个目标函数，求解确定各设备的日前出力的最优解和实时阶段设备运行出力变化的最优解。在进行多目标函数求解时，使用基于层次分析法和熵权法的主客观集成赋权方法为各优化目标赋权，避免了对专家的过度依赖同时且能反映出各优化目标的实际重要程度，进一步提升了求解过程的科学性。
需要说明的是，上述实施例基于相同的发明构思，未重复描述之处，可相互借鉴。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种计及多能综合利用的氢电耦合系统调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于氢电耦合系统各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标的第一目标函数；基于风电、光伏日前出力以及风电、光伏次日的预测出力构建以弃风弃光最小为目标的第二目标函数；基于日前阶段氢气购买量以碳排放最小为目标构建第三目标函数；
基于氢负荷调节约束、功率平衡约束、设备运行约束对第一、第二、第三目标函数进行多函数目标求解，得到各设备日前出力的最优解；
基于日内运行时各设备出力变化，以日内运行调整成本最小为目标构建第四目标函数；
基于功率平衡约束、设备运行约束、各设备日前出力的最优解对第四目标函数求解，得到日内运行时各设备运行出力变化的最优解。
2.根据权利要求1所述的调度优化方法，其特征在于，所述氢电耦合系统各设备包括风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽；所述基于氢电耦合系统各设备的日前出力构建以运行成本最小为目标的第一目标函数包括：
基于风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽的日前出力和运行成本系数确定维护成本；
基于日前阶段氢气购买量确定购气成本；
基于日前阶段购电量和售电量确定购电成本；
基于日前阶段氢气购买量、售卖量确定该系统与氢网的交互成本；
基于所述维护成本、购气成本、购电成本以及交互成本构建以运行成本最小为目标的第一目标函数。
3.根据权利要求2所述的调度优化方法，其特征在于，所述第一目标函数表示为：minF1＝Cgas+Cope+Cgrid+Cother；
其中minF1表示第一目标函数，Cgas、Cope、Cgrid、Cother分别为购气成本、维护成本、购电成本以及该系统与氢网的交互成本；
其中，为氢气售价/购价；/>和/>分别表示日前阶段氢气购买量和氢气售卖量；T表示测算时刻数量；cWPP、cPV、cGT、cGB、cHFC、cEL分别表示风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽的运行成本系数；分别表示风电、光伏、燃气轮机、燃气锅炉、氢燃料电池和碱性电解槽在日前阶段t时刻的出力；/>和/>分别表示日前阶段的购电价格和售电价格；/>和/>分别表示日前阶段的购电量和售电量；cHT为单位运氢成本。
4.根据权利要求1-3任一项所述的调度优化方法，其特征在于，所述基于风电、光伏日前出力以及分别对风电、光伏次日的预测值构建以弃风弃光最小为目标的第二目标函数包括：
所述第二目标函数表示为
其中，分别表示风电、光伏日前阶段t时刻的出力；/>和/>分别表示风电和光伏次日t时刻的预测出力。
5.根据权利要求4所述的调度优化方法，其特征在于，所述基于日前阶段氢气购买量以碳排放最小为目标构建第三目标函数包括：
所述第三目标函数表示为
其中，eg表示单位氢气生产的碳排放成本系数。
6.根据权利要求5所述的调度优化方法，其特征在于，所述基于日内运行时各设备出力变化，以日内运行调整成本最小为目标构建第四目标函数包括：
所述第四目标函数表示为minF4＝cθΔPθ，t，θ∈Ω；
其中，minF4表示第四目标函数，cθ为设备θ单位功率变化的调整成本常量，Ω为氢电耦合系统的设备集合，ΔPθ，t为t时刻设备θ的功率变化值，/>为日内阶段设备θ的实时出力，/>为日前阶段t时刻设备θ的出力。
7.根据权利要求6所述的调度优化方法，其特征在于，所述对第一、第二、第三目标函数进行多函数目标求解，得到各设备日前出力的最优解包括：
对第一、第二、第三目标函数的数值进行去量纲处理；
为各目标函数赋予权重得到多目标模型；
对多目标模型求解，得到各设备日前出力的最优解。
8.根据权利要求7所述的调度优化方法，其特征在于，使用隶属度函数对第一、第二、第三目标函数的数值进行去量纲处理；所述隶属度函数表示为：
其中，Fi为第i个目标函数的数值；Fi min和Fi max为目标函数的最小值和最大值。
9.根据权利要求7或8所述的调度优化方法，其特征在于，采用主客观集成赋权方法为各目标函数赋予权重，包括：
其中，wi为主客观集成赋权得到的权重；vi、ui分别为层次分析法和熵权法得到的权重；ri为决策者对主客观因素的偏好系数。
10.根据权利要求1所述的调度优化方法，其特征在于，所述氢负荷调节约束包括可转移氢负荷约束和可削减氢负荷约束；
所述功率平衡约束包括电功率平衡约束、氢功率平衡约束和热功率平衡约束。
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Title
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