JP7153289B1 - クラスタ学習に基づく低炭素cspシステム協調的最適化方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
低炭素CSPシステムのCSPユニットをクラスタにグループ化して、複数のCSPユニットグループを取得することと、
CSPユニットグループの総オンライン容量、総起動容量、および総シャットダウン容量を表す3つの連続変数によってCSPユニットグループの出力電力制約、ランプ制約、最小オンライン時間制約、最小オフライン時間制約、および瞬時熱電力バランス制約を構築し、次に、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルを構築することと、
低炭素CSPシステムの各ユニットの定格容量を取得することと、
各ユニットの定格容量と、構築された低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルに従って、各ユニットグループの容量構成計画を取得することと、を含む。
グループ化モジュールであって、低炭素CSPシステムのCSPユニットをクラスタにグループ化して、複数のCSPユニットグループを取得するために使用されるものと、
モデル構築モジュールであって、CSPユニットグループの総オンライン容量、総起動容量、および総シャットダウン容量を表す3つの連続変数によってCSPユニットグループの出力電力制約、ランプ制約、最小オンライン時間制約、最小オフライン時間制約、および瞬時熱電力バランス制約を構築し、次に、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルを構築するために使用されるものと、
パラメータ取得モジュールであって、低炭素CSPシステムの各ユニットの定格容量を取得するするために使用されるものと、
容量構成計画取得モジュールであって、各ユニットの定格容量と、構築された低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルに従って、各ユニットグループの容量構成計画を取得するために使用されるものと、を含む。
この実施例では、クラスタ学習に基づく低炭素CSPシステム協調的最適化方法を開示し、
低炭素CSPシステムのCSPユニットをクラスタにグループ化して、複数のCSPユニットグループを取得することと、
CSPユニットグループの総オンライン容量、総起動容量、および総シャットダウン容量を表す3つの連続変数によってCSPユニットグループの出力電力制約、ランプ制約、最小オンライン時間制約、最小オフライン時間制約、および瞬時熱電力バランス制約を構築し、次に、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルを構築することと、
低炭素CSPシステムの各ユニットの定格容量を取得することと、
各ユニットの定格容量と、構築された低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルに従って、各ユニットグループの容量構成計画を取得することと、を含む。
低炭素CSPシステムのユニットには、火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットが含まれ、
低炭素CSPシステムの計画と運用の協調最適化の速度を向上させ、計算の複雑さを軽減するために、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調最適化モデルを構築する場合、最初にCSPユニットをクラスタにグループ化するため、最適化問題を単一ユニットの動作の最適化からグループの動作の最適化に変わり、具体的な実施では、隣接する地理的領域で同様の動作特性を持つCSPユニットをクラスタにグループ化して、複数のCSPユニットグループを取得する。
該グループ内のすべてのユニットのグループ動作をシミュレートし、式(21)、(22)、(23)に示す。
間tでグループjで起動されたCSPユニットの定格容量の合計を示し、ui,tは、CSPユニットの起動状態を示し、ユニットが起動する場合にui,t=1、それ以外の場合はui,t=0である。
グループ内のすべてのユニットが同じ定格容量を持っていると仮定して可能な値を減らすと、構築されたCSPユニットグループのさまざまな制約の混合整数の性質を変更できないため、該CSPユニットグループのさまざまな制約によって構築された最適化モデルは、依然として複雑性が高く、計算効率が低くなっている。
0、250、300、330、350、550、580、600、630、650、680、700、880、900、930、950、980、1000、1030、1230、1250、1280、1330、1580という24種類の可能な値(図3の「●」で示されている)を取ることができる。簡略化のために従来のクラスタリング方法を使用する場合、各台のCSPユニットの定格容量はすべて316MW(平均値)であると仮定すると、ユニットグループ全体(つまり、5台のCSPユニット)の総オンライン容量を表す整数変数
の可能な値は減少するが、構築される制約条件の混合整数の性質は変更されないため、モデルを解くときの計算速度はさらに遅くなる。本発明で提供するクラスタ学習に基づく低炭素CSPシステムの協調的最適化方法は、ユニットグループ全体(すなわち、5台のCSPユニット)の総オンライン容量を表す連続変数
は0~1580MWの任意の値を取ることができ、このとき、最適化によって得られる総オンライン容量の最適値が750MWの場合、実際の値は880MWである必要があり、両者の差は130MWであり、総容量Sjのわずか8.2%であり、その最大差はグループ内の最大ユニットの定格容量を超えず、グループ内のユニット数が増えると差が小さくなるため、この方法では、計算結果の精度を維持しながら計算の複雑さを大幅に軽減できる。
この実施例では、クラスタ学習に基づく低炭素CSPシステムの協調的最適化装置が開示され、
グループ化モジュールであって、低炭素CSPシステムのCSPユニットをクラスタにグループ化して、複数のCSPユニットグループを取得するために使用されるものと、
モデル構築モジュールであって、CSPユニットグループの総オンライン容量、総起動容量、および総シャットダウン容量を表す3つの連続変数によってCSPユニットグループの出力電力制約、ランプ制約、最小オンライン時間制約、最小オフライン時間制約、および瞬時熱電力バランス制約を構築し、次に、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルを構築するものと、
パラメータ取得モジュールであって、低炭素CSPシステムの各ユニットの定格容量を取得するするために使用されるものと、
容量構成計画取得モジュールであって、各ユニットの定格容量と、構築された低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルに従って、各ユニットグループの容量構成計画を取得するために使用されるものと、を含む。
Claims (2)
- クラスタ学習に基づく低炭素CSPシステム協調的最適化方法であって、
低炭素CSPシステムのCSPユニットをクラスタにグループ化して、複数のCSPユニットグループを取得することと、
CSPユニットグループの総オンライン容量、総起動容量、および総シャットダウン容量を表す3つの連続変数によってCSPユニットグループの出力電力制約、ランプ制約、最小オンライン時間制約、最小オフライン時間制約、および瞬時熱電力バランス制約を構築し、次に、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルを構築することと、
低炭素CSPシステムの各ユニットの定格容量を取得することと、
各ユニットの定格容量と、構築された低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルに従って、各ユニットグループの容量構成計画を取得することと、を含み、
ここで、構築された低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルは、システムの総コストの最小化を目的として、ここでの総コストには、投資コスト、固定運用・保守コスト、変動運用コストが含まれ、その目的関数は
に示し、
ここで、
式では、Cは総コストを示し、Ciは投資コストを示し、ath-m、aw、as、ac-jは、それぞれ火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、CSPユニットの投資コストを示し、Ith-m、Iw、Is、Ic-jは、それぞれ、火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの新規容量を示し、Cfは固定運用・保守コストを示し、fth-m、fw、fs、fc-jはそれぞれ火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、CSPユニットの固定運用・保守コストを示し、Ith-m、Iw、Is、Ic-jはそれぞれ、火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの総容量を示し、Cvは、起動コストと燃料コストで構成される変動運用コストを示し、ここで、cth-mとSDth-mは、それぞれ第m種類の火力発電ユニットの燃料コストと起動コストを示し、
は時間tでの第m種類の火力発電ユニットの出力電力、
は時間tでの第m種類の火力発電ユニットの起動容量、Mは火力発電ユニットの種類、JはCSPユニットの種類、Tは期間、Δtは時間間隔を示し、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルは、電力システムの電力バランス制約を満たす必要があり、つまり、以下に示すように、火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの発電量の合計は、常にこの地域内の電力需要と地域外に送電される電力の合計と等しくなければならず、
ここで、Dtは時間tでのこの地域の電力需要、
は時間tでのこの地域から地域外に送信された電力値、
はそれぞれ、時間tでの火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットグループの出力電力を示し、
火力発電ユニットの場合、火力発電ユニットの1時間あたりの出力電力は、以下に示すように、総設備容量を超えてはならず、
ここで、
はそれぞれ、時間tでの第m種類の火力発電ユニットの出力電力とオンライン容量を示し、
はそれぞれ、第m種類の火力発電ユニットの総設備容量、既存容量、新規容量を示し、
風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの場合、1時間あたりの出力電力は、それぞれ以下に示すように、既存容量、新規容量、および常に変化する容量因子によって共に制限され、
はそれぞれ時間tでの風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットグループの出力電力、
はそれぞれ時間tでの風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットグループの時間容量因子、
はそれぞれ風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットグループの総容量、
はそれぞれ風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットグループの既存容量、
はそれぞれ風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットグループの新規容量を示し、
風力発電と太陽光発電のランダム性と変動性を考慮して、システムを構築するための予備制約は、以下に示され、
ここで、
μth-mは時間tでの第m種類の火力発電ユニットの最大出力比、
は時間tでの電力需要に関連する予備要件をを示し、これは、その地域で最大の火力発電ユニットの設備容量または予測誤差による予想負荷偏差に等しくなり、
はそれぞれ風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの出力電力の予測誤差を示し、
再生可能ポートフォリオ基準は、電力会社に最小の再生可能エネルギー比率を要求し、RPS基準を使用して低炭素政策制約を達成し、
ここで、rは、総発電量に占める再生可能エネルギー発電量の割合を示し、
それぞれCSPユニットグループの総オンライン容量、総起動容量、および総シャットダウン容量を表す整数変数
を従来の最適化モデルに導入して、該グループ内のすべてのユニットのグループ動作をシミュレートし、以下に示し、
は時間tでのCSPユニットグループjの総オンライン容量、つまり、時間tでグループjで運用されているCSPユニットの定格容量の合計を示し、Ii,tは、CSPユニットのスイッチ状態を示し、ユニットが運用中の場合、Ii,t=1、それ以外の場合、Ii,t=0であり、
は時間tでのCSPユニットグループjの総起動容量、つまり、時間tでグループjで起動されたCSPユニットの定格容量の合計を示し、ui,tは、CSPユニットの起動状態を示し、ユニットが起動する場合にui,t=1、それ以外の場合はui,t=0であり、
は時間tでのCSPユニットグループjの総シャットダウン容量、つまり、時間tでグループjでシャットダウンされたCSPユニットの定格容量の合計を示し、di,tは、CSPユニットのシャットダウン状態を示し、ユニットがシャットダウンされている場合、di,t=1、それ以外の場合、di,t=0であり、Pi,nはCSPユニットiの定格容量を示し、Iはグループ内のユニット数であり、
を介してCSPユニットグループのさまざまな制約条件を構築する場合、
はすべて間接制御変数であり、整数の特性を持ち、すべて離散値を取り、構築されたCSPユニットグループのさまざまな制約には、依然として整数変数があり、
という3つの整数変数の導入に基づいて、連続変数
によって整数変数
を個別に近似し、次に、整数変数
の代わりに連続変数
を使用し、最終的なCSPユニットグループの各項制約を構築し、構築されたCSPユニットグループの各項制約内のすべての変数を連続的にし、従来の最適化モデルの各ユニットのスイッチ状態を表す3*I個のバイナリ変数を含まず、完全な線形最適化モデルにし、
ここで、連続変数
は、時間tでのCSPユニットグループjの総オンライン容量、つまり、時間tでのグループjで運用中のCSPユニットの定格容量の合計を示し、それは、
を満たし、
ここで、Sjは、CSPユニットグループjの総容量、つまり、以下の式から得られるグループj内のすべてのCSPユニットの定格容量の合計を示し、
はグループjのCSPユニットiの最大出力電力を示し、
連続変数
は、時間tでのCSPユニットグループjの総起動容量、つまり、時間tでのグループjで起動されるCSPユニットの定格容量の合計を示し、連続変数
は、時間tでのCSPユニットグループjの総シャットダウン容量、つまり、時間tでグループjでシャットダウンされたCSPユニットの定格容量の合計を示し、
連続変数
との間の関係は、式
に従い、
連続意思決定変数に基づくと、CSPユニットグループの出力電力制約は式
であり、
ここで、Pj,minとPj,maxは、それぞれCSPユニットグループjの最小出力電力および最大出力電力を示し、それぞれ以下の式によって得られ
はそれぞれ、CSPユニットグループjの最小出力電力と最大出力電力のCSPユニットグループjの総オンライン容量に対する比率を示し、同様の動作特性を持つユニットのグループの場合、
を取り、
連続意思決定変数に基づくと、CSPユニットグループのランプ制約は
はそれぞれ上向きと下向きのランプ率を示し、
以下に示すように、時間tでのCSPユニットグループjの出力電力に制約条件をさらに追加し、
連続意思決定変数に基づくと、CSPユニットグループの最小オンライン制約、最小オフライン時間制約は
、であり、
CSPユニットグループの瞬時熱電力バランス制約は
は時間tでのCSPユニットに利用可能な太陽熱電力を示し、
従来の最適化モデルのCSPユニットの蓄熱モジュールの充放電バランス制約と蓄熱モジュールの充電状態制約における意思決定変数はどちらも連続変数であるため、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルのCSPユニットの蓄熱モジュールの充放電バランス制約と充電状態制約は、引き続き以下の式を使用し、
CSPユニットの蓄熱モジュールの充放電バランス制約
はCSPユニットの蓄熱モジュールの効率係数を示し、Etは時間tでのCSPユニットの蓄熱モジュールの充電状態を示し、Et-1は時間t-1でのCSPユニットの蓄熱モジュールの充電状態を示し、
CSPユニットの蓄熱モジュールの充電状態制約
ここで、EminとEmaxは、それぞれCSPユニットの蓄熱モジュールの充電状態の下限値と上限値を示すことを特徴とするクラスタ学習に基づく低炭素CSPシステム協調的最適化方法。 - クラスタ学習に基づく低炭素CSPシステム協調的最適化装置であって、
グループ化モジュールであって、低炭素CSPシステムのCSPユニットをクラスタにグループ化して、複数のCSPユニットグループを取得するために使用されるものと、
モデル構築モジュールであって、CSPユニットグループの総オンライン容量、総起動容量、および総シャットダウン容量を表す3つの連続変数によってCSPユニットグループの出力電力制約、ランプ制約、最小オンライン時間制約、最小オフライン時間制約、および瞬時熱電力バランス制約を構築し、次に、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルを構築するために使用されるものと、
パラメータ取得モジュールであって、低炭素CSPシステムの各ユニットの定格容量を取得するするために使用されるものと、
容量構成計画取得モジュールであって、各ユニットの定格容量と、構築された低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルに従って、各ユニットグループの容量構成計画を取得するために使用されるものと、を含み、
ここで、構築された低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルは、システムの総コストの最小化を目的として、ここでの総コストには、投資コスト、固定運用・保守コスト、変動運用コストが含まれ、その目的関数は以下に示し、
式では、Cは総コストを示し、Ciは投資コストを示し、ath-m、aw、as、ac-jは、それぞれ火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、CSPユニットの投資コストを示し、Ith-m、Iw、Is、Ic-jは、それぞれ、火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの新規容量を示し、Cfは固定運用・保守コストを示し、fth-m、fw、fs、fc-jはそれぞれ火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、CSPユニットの固定運用・保守コストを示し、
は、それぞれ、火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの総容量を示し、Cvは、起動コストと燃料コストで構成される変動運用コストを示し、ここで、cth-mとSDth-mは、それぞれ第m種類の火力発電ユニットの燃料コストと起動コストを示し、
は時間tでの第m種類の火力発電ユニットの起動容量、Mは火力発電ユニットの種類、JはCSPユニットの種類、Tは期間、Δtは時間間隔を示し、
低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルは、電力システムの電力バランス制約を満たす必要があり、つまり、以下に示すように、火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの発電量の合計は、常にこの地域内の電力需要と地域外に送電される電力の合計と等しくなければならず、
はそれぞれ、時間tでの火力発電ユニット、風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの出力電力を示し、
火力発電ユニットの場合、火力発電ユニットの1時間あたりの出力電力は、以下に示すように、総設備容量を超えてはならず、
風力発電ユニット、太陽光発電ユニット、およびCSPユニットの場合、1時間あたりの出力電力は、それぞれ以下に示すように、既存容量、新規容量、および常に変化する容量因子によって共に制限され、
風力発電と太陽光発電のランダム性と変動性を考慮して、システムを構築するための予備制約は、以下に示され、
再生可能ポートフォリオ基準は、電力会社に最小の再生可能エネルギー比率を要求し、RPS基準を使用して低炭素政策制約を達成し、
ここで、rは、総発電量に占める再生可能エネルギー発電量の割合を示し、
は時間tでのCSPユニットグループjの総オンライン容量、つまり、時間tでグループjで運用されているCSPユニットの定格容量の合計を示し、Ii,tは、CSPユニットのスイッチ状態を示し、ユニットが運用中の場合、Ii,t=1、それ以外の場合、Ii,t=0であり、
は時間tでのCSPユニットグループjの総起動容量、つまり、時間tでグループjで起動されたCSPユニットの定格容量の合計を示し、ui,tは、CSPユニットの起動状態を示し、ユニットが起動する場合にui,t=1、それ以外の場合はui,t=0であり、
は時間tでのCSPユニットグループjの総シャットダウン容量、つまり、時間tでグループjでシャットダウンされたCSPユニットの定格容量の合計を示し、di,tは、CSPユニットのシャットダウン状態を示し、ユニットがシャットダウンされている場合、di,t=1、それ以外の場合、di,t=0であり、Pi,nはCSPユニットiの定格容量を示し、Iはグループ内のユニット数であり、
最終的なCSPユニットグループの各項制約を構築し、最終的に構築されたCSPユニットグループの各項制約内のすべての変数を連続的にし、従来の最適化モデルの各ユニットのスイッチ状態を表す3*I個のバイナリ変数を含まず、完全な線形最適化モデルにし、
を満たし、
ここで、Sjは、CSPユニットグループjの総容量、つまり、以下の式から得られるグループj内のすべてのCSPユニットの定格容量の合計をを示し、
時間tでのCSPユニットグループjの総シャットダウン容量、つまり、時間tでグループjでシャットダウンされたCSPユニットの定格容量の合計を示し、
であり
ここで、Pj,minとPj,maxは、それぞれCSPユニットグループjの最小出力電力および最大出力電力を示し、それぞれ以下の式によって得られ、
であり、
ここで、
はそれぞれ上向きと下向きのランプ率を示し、
以下に示すように、時間tでのCSPユニットグループjの出力電力に制約条件をさらに追加し、
連続意思決定変数に基づくと、CSPユニットグループの最小オンライン制約、最小オフライン時間制約は
であり、
CSPユニットグループの瞬時熱電力バランス制約は
従来の最適化モデルのCSPユニットの蓄熱モジュールの充放電バランス制約と蓄熱モジュールの充電状態制約における意思決定変数はどちらも連続変数であるため、低炭素CSPシステムの計画と運用の協調的最適化モデルのCSPユニットの蓄熱モジュールの充放電バランス制約と充電状態制約は、引き続き以下の式を使用し、
CSPユニットの蓄熱モジュールの充放電バランス制約
CSPユニットの蓄熱モジュールの充電状態制約
ここで、EminとEmaxは、それぞれCSPユニットの蓄熱モジュールの充電状態の下限値と上限値を示すことを特徴とするクラスタ学習に基づく低炭素CSPシステム協調的最適化装置。
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