一种综合能源系统储能规划方法、装置和设备与流程

1.本发明涉及电力系统规划技术领域，具体涉及一种考虑负荷不确定性的综合能源系统储能规划方法、装置和设备。


背景技术：

2.为了实现“碳中和”的目标，进行电力负荷分析与预测是促进风电，光伏等新能源消纳、维持电网运行稳定性的关键手段，有助于构建清洁、高效、安全、可持续的现代能源体系。展开电力负荷分析与预测，有助于提升系统风险预报能力，实现负荷不确定性量化，显著降低负荷随机性与不确定性带来的风险，为电力系统协同调控、储能配置与控制、生产模拟等提供关键可靠数据支撑。
3.近些年来储能技术的发展推动了储能设备的建成，储能设备的引入能够很好的解决区域综合能源系统的问题，随着建模精度的提高，储能装置的规划问题也逐渐体现，但是传统的储能规划问题更多关注的是确定性负荷，而没有考虑当前负荷不确定性的影响。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供一种综合能源系统储能规划方法、装置和设备，以实现综合能源系统更合理的规划。
5.为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
6.一种综合能源系统储能规划方法，包括：
7.获取综合能源系统的历史热电负荷数据；
8.采用dqr分解法对所述历史热电负荷数据进行处理，得到各负荷对应的取值概率分布函数；
9.构建用于表征电网负荷波动性和随机性的机会约束模型；
10.基于所述取值概率分布函数对所述机会模型进行确定性等价类转换，得到确定性约束模型；
11.获取综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型；
12.基于所述确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型，建立综合能源系统优化调度问题的约束条件和目标函数。
13.一种综合能源系统储能规划装置，包括：
14.数据采集单元，用于获取综合能源系统的历史热电负荷数据；
15.分布概率函数计算单元，用于采用dqr分解法对所述历史热电负荷数据进行处理，得到各负荷对应的取值概率分布函数；
16.约束模型构建单元，用于构建用于表征电网负荷波动性和随机性的机会约束模型；基于所述取值概率分布函数对所述机会模型进行确定性等价类转换，得到确定性约束模型；
17.模型获取单元，用于获取综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型；
18.规划问题建立单元，基于所述确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型，得到构建综合能源系统的目标函数，并结合建立的约束条件，构建出综合能源系统日前调度优化问题模型。一种综合能源系统储能规划设备，包括：
19.存储器和处理器；所述存储器存储有适于所述处理器执行的程序，所述程序用于：
20.获取综合能源系统的历史热电负荷数据；
21.采用dqr分解法对所述历史热电负荷数据进行处理，得到各负荷对应的取值概率分布函数；
22.构建用于表征电网负荷波动性和随机性的机会约束模型；
23.基于所述取值概率分布函数对所述机会模型进行确定性等价类转换，得到确定性约束模型；
24.获取综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型；
25.基于所述确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型，计算得到综合能源系统的目标函数。
26.基于上述技术方案，本发明实施例提供的上述方案中，在对综合能源系统进行建设之前，获取综合能源系统的历史热电负荷数据；采用dqr分解法对所述历史热电负荷数据进行处理，得到各负荷对应的取值概率分布函数；构建用于表征电网负荷波动性和随机性的机会约束模型；基于所述取值概率分布函数对所述机会模型进行确定性等价类转换，得到确定性约束模型；获取综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型；基于所述确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型，，建立综合能源系统优化调度问题的约束条件和目标函数。本方案通过利用机会约束的思想将不确定性引入到模型中，并通过确定性处理求解机会约束问题，建立起综合能源系统模型以及多能储能模型，提出一种面向经济的多能储能规划策略，与传统的储能规划相比，本方法能够精确的刻画负荷的波动性和随机性，对储能的规划提供了更加精确的系统模型。
附图说明
27.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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
28.图1为本技术实施例公开的综合能源系统储能规划方法的流程示意图；
29.图2为本技术实施例公开的综合能源系统储能规划装置的结构示意图；
30.图3为本技术实施例公开的综合能源系统储能规划设备的结构示意图。
具体实施方式
31.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，所描述的实施例仅仅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。
32.本发明的目的是提供一种能够考虑负荷不确定性的综合能源系统多能储能规划
方法，为多能储能规划提供更加精确的模型和指导，为达到上述目的，考虑到当前情况下负荷随机性，波动性较大，传统的储能规划方案可能不能满足运行条件，产生另外的成本而导致经济性受到挑战，本发明采用的综合能源系统多能储能规划方法，通过经不确定性引入模型，并通过确定性处理等效转化为确定性问题，建立综合能源系统的运行模型和储能设备模型，以经济性为目标进行综合能源系统多能储能规划，得到考虑负荷不确定性的综合能源系统多能储能规划结果。
33.具体的，参见图1，本技术实施例公开的综合能源系统储能规划方法可以包括：
34.步骤s101：获取综合能源系统的历史热电负荷数据；
35.所述历史热电负荷数据为已建成的综合能源系统的历史运行数据，这些数据可以由现有的综合能源系统中的数据处理系统提取得到。
36.步骤s102：采用dqr分解法对所述历史热电负荷数据进行处理，得到各负荷对应的取值概率分布函数；
37.在本步骤中，考虑电热负荷的不确定性，采用直接分位数回归预测算法，设置一系列不同比例的条件分位数，得到不同条件分位数下的电热负荷预测值，具体的，电力负荷产生的累计分布函数cdf可以用非参数概率预测产生的一组分位数来近似，表示为式中为t+k时刻的概率分布函数，α1、α2…
αr为数值处于[0,1]之间的分位数，也可以理解为概率值，即，t+k有α1、α2…
αr的概率电力负荷预测值为即为分位数αi处对应的电力负荷预测值。
[0038]
步骤s103：构建用于表征电网负荷波动性和随机性的机会约束模型；
[0039]
本步骤中，所述机会约束模型为基于电网节点的所能提供的能量以及节点所消耗的能量构建的模型，具体的，该模型可以为：式中，为节点i处火电机组的功率出力，r
i,t
为配电网第i个节点能够提供的旋转备用，表示chp表示热电联产机组的有功出力，表示电池储能的充电功率，表示电池储能的放电功率，为配电网节点i的有功负荷；置信水平α为约束成立的概率值，所述α∈(α1、α2…
αr)，即，所述置信水平α为一预设的分位数。该机会约束模型主要通过一个电力系统的节点来引入不确定性，对于该节点的功率平衡和备用需求，节点向外传输的能量以及备用的能量大于在该节点功率消耗的概率需要大于一定的置信水平α，简单来说就是在一定的概率以上，满足电力系统安全运行的要求。通过利用这样的机会约束表达式，结合预测得到的累计概率密度函数，就可以将负荷的不确定性引入模型中，所建立的模型更加精确。
[0040]
步骤s104：基于所述取值概率分布函数对所述机会模型进行确定性等价类转换，得到确定性约束模型；
[0041]
在本步骤中，将所述机会约束模型转化为确定性约束：其中，所述为αi等于置信水平时的值；
[0042]
表示预测的负荷的下分位点，也就是对于负荷取值概率从负无穷到该点的积
分值为α。上述变换是基于概率学原理的一次等价转化，这样就能很好的解决原问题较为困难求解的限制。
[0043]
步骤s105：获取综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型；
[0044]
本步骤中，具体为，基于各种能流的物理特性，结合实际系统中的运行约束，构建综合能源系统网络传输模型；
[0045]
具体的，火电机组运行约束为：
[0046][0047][0048]
其中，为火电机组i在t时刻输出的有功功率，为火电机组i在t时刻输出的无功功率；和分别表示火电机组i有功出力的上下限；和分别表示火电机组i无功出力的上下限；和分别表示火电机组向上/向下爬坡能力；这里对火电机组的运行状态进行了一定的限制，这些约束都是依据实际的运行特性。
[0049]
燃气轮机运行约束为：
[0050][0051]
其中：η
gb
表示燃气锅炉运行效率；p
tgas,gb
表示燃气锅炉在t时刻的耗气功率；h
tgb
表示燃气锅炉在t时刻输出的热功率；和为燃气锅炉出力的上下限；同样与火电机组类似，燃气轮机的运行也受到一定的约束。
[0052]
热电联产机组运行约束：
[0053][0054][0055]
其中：p
te,chp
，p
tgas,chp
和h
tchp
分别表示chp机组在t时刻的输出电功率、耗气功率以及热功率；η
chp
和r
chp
则表示chp机组的运行效率、热电比；r
lchp
和r
uchp
为chp机组向上/向下爬坡能力；和为chp机组的输出有功功率上下限；
[0056]
基于火电机组运行约束、燃气轮机运行约束和热电联产机组运行约束构建得到的电力系统网络模型为：
[0057][0058]
uj＝u
i-(r
ij
p
ij
+x
ijqij
)/u0[0059][0060]
其中：{oj}和{ij}分别为节点j处功率注入的支路集合和功率流出的支路集合；p
jk
，p
ij
，q
jk
和q
ij
分别为流入/流出的有功功率和无功功率；节点j处负荷由sj＝pj+qj表示；ui和uj分别是节点i和j处电压幅值；u0为参考电压；线路ij的参数为电阻r
ij
和电抗x
ij
；p
d,t
，q
d,t
以及h
d,t
分别为t时刻系统电负荷与热负荷水平；
[0061]
基于火电机组运行约束、燃气轮机运行约束和热电联产机组运行约束构建得到的热力系统网络模型：
[0062][0063][0064][0065][0066][0067][0068]
其中，和分别表示位于节点n的换热站在t时刻从热源或一次管网吸收的热功率，以及经由换热站传输至一次管网或二次管网的热功率大小；和分别表示t时刻流入和流出节点n的工质流量；和分别代表t时刻位于节点n的换热站供水温度和流经主热交换站的热水温度；同理，和表示节点n处在时刻的供水管道出口和回水管道入口处温度；c表示管道内水的比热容；m
l
表示管道l内部水的质流量；ρ为水的密度；d
l
和l
l
分别为管道l的直径和长度；m
l
表示管道l内部的热水质量；为管道l出口在时刻t的温度；和分别为(t-τ
l
)和(t-τ
l
+1)时刻注入管道l的工质温度；k
l
和t
ground
分别为单位长度管道导热系数和管道周围大地温度；和分别为t时刻注入和流出节点n的工质温度；和分别代表t时刻注入和流出节点n的工质流量；和分别为流入和流出节点n的所有管道的集合；和为供水管网中各节点处温度上下限；为回水管网各节点温度下限。这里建立的水力管网模型是考虑了热惰性特点，也就是在热力管网中，源端热量的变化并不能迅速传递到荷端，而是存在一定的时间延迟。
[0069]
所述多能储能设备的模型包括：电池储能构建的模型和蓄热罐储能构建的模型；
[0070]
其中，电池储能构建的模型为：
[0071][0072]
式中：分别表示电池储能系统i的最大充放电功率；n
bess
表示电池储能的个数；γ
self
,γ
ch
,γ
dis
分别表示电池的自放电系数、充电效率以及放电效率；soc代表电储能设备的荷电状态；c
in
表示电池储能系统i的额定容量；δt表示优化步长；soc
imin
，
soc
imax
分别表示电池储能设备最小和最大荷电状态，表示储能设备的连续性约束。
[0073]
蓄热罐储能构建的模型为：
[0074][0075]
式中：e代表热储装置内部剩余能量；分别表示热储能的最大蓄热，放热功率；和分别表示蓄热罐k在t时刻的蓄热/放热功率；分别表示蓄热罐k剩余的最小，最大能量；e
k,t
是蓄热罐k在t时刻的蓄热状态；ξ
ch
和ξ
dis
分别表示蓄热罐的蓄热/放热效率，e
k,0
＝e
k,t
表示一个调度总周期蓄热罐满足的连续性约束；n
tss
表示所有蓄热罐的个数。
[0076]
步骤s106：基于所述确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型，建立综合能源系统优化调度问题的约束条件和目标函数，计算得到日前最优调度计划。
[0077]
本步骤中，在建立的确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型的基础上，构建目标函数，
[0078]
其具体的目标函数可以包括：
[0079][0080][0081][0082][0083][0084][0085][0086]
式中：表示电池储能的运行费用，表示热储能的运行费用，表示
传统发电机组的运行费用，σ
chp
表示热电联产机组的运行成本系数，γ
chp
表示所有的chp机组集合，γ
gb
表示所有的gb集合，σ
gb
表示燃气轮机的运行成本系数火力发电机组的运行成本用二次函数表示，a，b以及c分别为成本函数的二次项系数、线性项系数以及常数项；σ
chp
，σ
gb
分别为热电联产机组、燃气锅炉的运行维护成本系数；c
inv
和代表储能建设成本和运行成本；c
bess
，c
tss
分别表示电池储能，热储装置的单位容量成本系数；ε
bess
，ε
tss
则是电池储能，热储装置的成本日分配系数；和分别代表电池储能系统和热储装置的安装容量；r和n分别为设备折旧率和服役年限；m
bess
以及m
tss
分别代表各个储能系统的运行维护成本系数；n
bess
以及n
tss
分别表示电池储能系统及热储装置的安装数量；表示柴油发电机组i在t时刻的有功功率；代表chp机组i在t时刻输出的有功功率；为燃气锅炉在t时刻输出的热功率；为电池储能系统i在t时刻的充/放电功率；和为热储装置k在t时刻的充/放热功率；p
tex,e
和p
tex,gas
分别为综合能源系统在t时刻外购电功率和外购气功率；λ
te
和λ
gas
分别代表t时刻的购电价格和购气价格。
[0087]
在获取到上述目标函数以后可以以经济最优为目标解析上述目标函数，即可得到目标参数，所述目标参数即为所述目标函数中各个函数及相关函数的值，在建设综合能源系统时，即可依据该目标参数进行建设。
[0088]
本实施例中公开了一种综合能源系统储能规划装置，装置中的各个单元的具体工作内容，请参见上述方法实施例的内容。
[0089]
下面对本发明实施例提供的综合能源系统储能规划装置进行描述，下文描述的综合能源系统储能规划装置与上文描述的综合能源系统储能规划方法可相互对应参照。
[0090]
参见图2，本技术公开了一种综合能源系统储能规划装置，装置可以包括：
[0091]
数据采集单元a，用于获取综合能源系统的历史热电负荷数据；
[0092]
分布概率函数计算单元b，用于采用dqr分解法对所述历史热电负荷数据进行处理，得到各负荷对应的取值概率分布函数；
[0093]
约束模型构建单元c，用于构建用于表征电网负荷波动性和随机性的机会约束模型；基于所述取值概率分布函数对所述机会模型进行确定性等价类转换，得到确定性约束模型；
[0094]
模型获取单元d，用于获取综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型；
[0095]
规划问题建立单元，用于基于所述确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型，构建综合能源系统的目标函数，并结合建立的约束条件，构建出综合能源系统日前调度优化问题模型。
[0096]
上述各个单元的具体内容请见方法实施例所述，具体不在累述。
[0097]
一种综合能源系统储能规划设备，其特征在于，包括：
[0098]
存储器和处理器；所述存储器存储有适于所述处理器执行的程序，所述程序用于：
[0099]
获取综合能源系统的历史热电负荷数据；
[0100]
采用dqr分解法对所述历史热电负荷数据进行处理，得到各负荷对应的取值概率分布函数；
[0101]
构建用于表征电网负荷波动性和随机性的机会约束模型；
[0102]
基于所述取值概率分布函数对所述机会模型进行确定性等价类转换，得到确定性约束模型；
[0103]
获取综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型；
[0104]
基于所述确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型，建立综合能源系统优化调度问题的约束条件和目标函数。
[0105]
图3为本发明实施例提供的服务器的硬件结构图，参见图3所示，可以包括：至少一个处理器100，至少一个通信接口200，至少一个存储器300和至少一个通信总线400；
[0106]
在本发明实施例中，处理器100、通信接口200、存储器300、通信总线400的数量为至少一个，且处理器100、通信接口200、存储器300通过通信总线400完成相互间的通信；显然，图3所示的处理器100、通信接口200、存储器300和通信总线400所示的通信连接示意仅是可选的；
[0107]
可选的，通信接口200可以为通信模块的接口，如gsm模块的接口；
[0108]
处理器100可能是一个中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
[0109]
存储器300可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0110]
其中，处理器100具体用于：
[0111]
获取综合能源系统的历史热电负荷数据；
[0112]
采用dor分解法对所述历史热电负荷数据进行处理，得到各负荷对应的取值概率分布函数；
[0113]
构建用于表征电网负荷波动性和随机性的机会约束模型；
[0114]
基于所述取值概率分布函数对所述机会模型进行确定性等价类转换，得到确定性约束模型；
[0115]
获取综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型；
[0116]
基于所述确定性约束模型、综合能源系统网络传输模型以及多能储能设备的模型，。
[0117]
为了描述的方便，描述以上系统时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0118]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0119]
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元
及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0120]
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0121]
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0122]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。