一种适用制氢设备启停特性的水电制氢优化配置方法与流程

1.本发明涉及微电网规划优化配置技术领域，尤其一种适用制氢设备启停特性的水电制氢优化配置方法。
·


背景技术：

2.近年来，随着化石能源逐渐枯竭，气候问题日益加剧，大力发展清洁可再生能源降低二氧化碳排放成为重要发展趋势。然而可再生能源如光伏、风机等设备对环境的较高依赖性，导致发电侧出现较强的不确定性，给电网稳定运行调度带来了较大的挑战。微电网作为一种新型的组网形式，能够兼容多种新能源共同接入并具有较强的地区性组网能力，有利于新能源就地消纳和管理，得到了广泛的关注和发展。微电网的优化配置和能源选型是微电网建设和运营的重要问题，其中储能的配置至关重要，选取合适的储能类型和储能容量将能有效提升微电网运行的经济性和可靠性。目前，电池储能作为较为成熟的储能方式被广泛应用，然而由于蓄电池受到运行约束和容量的限制较多，为满足微电网可靠运行需要较大规模的蓄电池配置，不利于微电网安全经济运行。随着氢气制备和燃料电池技术的发展，氢气储能作为一种新型储能迅速发展，其零碳排放无污染的特点迎合如今微电网环保清洁的需求。氢气储能由于气体具备存储运输的特点，不容易受到容量上限的限制，同时储氢技术的大力发展，高压储氢技术将能保证氢气安全空间节约型储存。但目前含氢微电网的优化配置中，往往忽略氢气设备的低效率问题，从而导致大量的能量浪费，变相地增加了微电网的运营成本。同时氢气设备寿命短、昂贵的问题使得其难以被大规模配置，即无法类比蓄电池等配置较大规模的功率设备。合理分配微电网氢储、电储的比例，利用其各自的容量优势、功率响应优势将能有效提高微电网的可靠性与经济性。
3.一种在中国专利文献上公开的“一种微电网调度方法”，其公告号cn105896610b，此发明公开了一种微电网储能调度方法，通过微电网能量管理系统实时获取微电网内负荷以及各电源功率和容量情况，将其传送到主网管理系统，并且接收主网管理系统的信息和指令；如果其中一个微电网的内部输出功率不足以负担其负荷，主网管理系统所述主网管理系统根据其他微电网的监控参数，计算出其他各个微电网的调控参数因子λ，如果其他各个微电网的调控参数因子λ都不大于1，所述主网管理系统从中选择多个微电网，一起向所述内部输出功率不足的微电网进行供电，所述多个微电网的调控参数因子λ之和大于1。但是此发明不是多种能量形式耦合，无法通过结合电储能和氢气设备协同调度等技术提高可再生能源消纳率与系统能量效率。


技术实现要素：

4.本发明是为了克服不能多种能量形式耦合，无法通过结合电储能和氢气设备协同调度等技术提高可再生能源消纳率与系统能量效率，提供了一种适用制氢设备启停特性的水电制氢优化配置方法，实现了多种能量形式耦合，通过结合电储能和氢气设备协同调度等技术提高可再生能源消纳率与系统能量效率。
5.为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
6.一种适用制氢设备启停特性的水电制氢优化配置方法，包括以下步骤：
7.s1收集和分析微电网建设当地的新能源资源可利用总量，确定新能源设备的安装参数；
8.s2取得建设地点当地的电力负荷数据，热水需求数据和氢气需求情况,确定安装条件和设备容量上限；
9.s3确定微电网的拓扑结构、各种能源主体形式的能流关系和微电网整体供能和运行方式；
10.s4以微电网全生命周期综合成本最低及风光消纳率和能量效率因数为目标函数,建立符合微电网综合约束集合和目标函数构成双层配置-运行优化模型；
11.s5求解优化模型，得到微电网的优化配置方案。
12.本发明通过获取微电网所在地的新能源资源结构总量和能源关系，确定设备安装条件和上下限，汇总这些信息，完成微电网的拓扑结构和各种能源主体形式的能流关系，进而确定微电网整体供能和运行方式，通过构建函数求解优化模型，得到微电网的优化配置方案，这样就能耦合多种能量形式，高可再生能源消纳率与系统能量效率。
13.作为优选方案，其中s1步骤还包括：
14.s11收集风、光和水资源的主要气候观测数据；
15.s12根据s11的数据，调整光伏设备、风机和径流式水电的安装参数。
16.本发明通过收集各种能量形式的观测数据调整对应发电设备的安装参数，有利于切合微电网所在地对各种形式的能量有效利用。
17.作为优选方案，s2步骤还包括：
18.s21收集电力负荷数据和氢气需求数据：政府、工业和居民用电情况、节假日、双休日和工作日的负荷特性数据和建设区域内氢燃料电池汽车运行数据、耗气参数、氢气工业以及氢气营销商的氢气需求量数据；
19.s22根据建设区域的新能源设备的布置面积，政府相关用地标准和氢气安全距离，确定各种设备的最大安装容量和数量。
20.本发明收集电力负荷数据和氢气需求数据并根据所得数据布置新能源设备面积，确定各种设备的最大安装容量和数量，有利于合理规划微电网的各种能量形式存储释放。
21.作为优选方案，s3步骤还包括：
22.s31根据各种能源主体形式的能量流盈亏综合判定微电网整体供能的盈亏；
23.s32若微电网整体供能为盈则执行此步骤：分布式电源利用新能源产生电能供应给电负荷，多余的电能将存储于储电装置、或利用电解制氢装置进行制氢并存储于储氢装置或售卖给主网；
24.s33若微电网整体供能为亏则执行此步骤：从主网购电或进行需求侧负荷响应。
25.本发明根据各种能量主体的能量流盈亏综合判定微电网整体供能的盈亏，在微电网能量盈余时利用设备储能或出售与主电网，在微电网能量亏损时，从主网购电或进行需求侧负荷响应或购买氢气。
26.作为优选方案，s4构建目标函数的步骤包括：
27.s41目标函数表示如下：
28.minf＝(f
ty1
+f
sup
+f
rep
)
×
crf+f
ty2
+βf
p
29.其中，f
ty1
为设备一次投资成本，f
sup
为配套辅助设备投资成本，f
rep
为全生命周期内设备更换成本，f
ty2
为设备运行成本，f
p
为消纳率和能量效率惩罚项，β为惩罚系数，crf为资本回收系数；
30.目标函数中各成本表达式为:
[0031][0032]
其中：ki为除氢燃料电池以为的分布式电源单位功率成本，pi为对应的装机容量，i表示除氢燃料电池以为的分布式电源；gj为储能装置的单位容量成本，cj为其容量，j表示储能装置类型及编号；km为氢相关设备的单位功率成本，p
m-rate
为氢相关设备的额定容量，n为微电网的生命周期，lcm为氢相关设备的寿命年限，m表示氢相关设备类型及编号，包括电解制氢装置和氢燃料电池；α
1 α2为辅助成本系数，指代辅助成本占购买成本的比例；为t时刻的实时电价，为微电网与主网交互功率；m
gas
为氢气价格，为t时刻氢气交易量；pd为需求侧响应成本，为t时刻需求侧响应功率，表示t时刻的电负荷需求，和分别表示t时刻的光伏出力、风电出力和水电出力，t
总
为优化时间。
[0033]
本发明建立了目标函数、目标函数中各成本表达式，构建了运行成本的函数，为s5步骤提供运行参数。
[0034]
作为优选方案，s4构建约束的步骤包括：
[0035]
s42储电装置运行约束为：
[0036][0037]
其中，soc表示储电装置充放电状态，soc
min
为储电装置soc允许下限，soc
max
为储电装置soc允许上限，soc
t
表示t时刻的soc状态，为t时刻的储电装置出力功率。t0为优化起始时刻，λs是初始soc状态量，c
bat
表示储电装置的额定容量，η
bat
为储电装置的充放电效率；s43制氢-氢燃料电池设备运行约束为：
[0038][0039]
其中，es
t
表示t时刻的储氢装置容量状态，m
pro
,m
con
分别为电解制氢装置和氢燃料电池的电转气系数，c
hyd
为储氢装置容量，λe是初始储氢装置容量状态；分别表示t时刻电解制氢功率和氢燃料电池出力；kg是氢气相关单位参数；表示该时段制氢设备开启状态；x表示制氢设备启停过程的氢气浪费量；
[0040]
s44主网功率交互与需求侧响应约束为：
[0041][0042]
其中p
pmin
,p
pmax
为微电网与主网交互功率上下限，p
drmax
为需求侧响应功率上限；为微电网与主网交互功率；为t时刻需求侧响应功率；
[0043]
s45设备功率上下限约束为：
[0044][0045]
式中，p
batmax
为储电装置的最大输出/充电功率，α为电解制氢装置过载运行系数，p
el-rate
、p
fc-rate
分别是氢燃料电池和电解制氢装置的额定功率，电解制氢装置与氢燃料电池开机时存在非0的最低运行点，处于关机状态时为零。
[0046]
本发明建立了储电装置运行约束函数、制氢-氢燃料电池设备运行约束函数、主网功率交互与需求侧响应约束函数、设备功率上下限约束函数，这些函数用于计算微电网系统的稳定运行的参数。
[0047]
作为优选，s5步骤还包括：
[0048]
s51读取新能源、各种负荷数据及电价信息数据；
[0049]
s52随机初始化粒子群算法中种群各微粒的位置和速度，该种群包括上层配置容量变量，作为下层运行约束的上下限约束值；
[0050]
s53基于粒子群算法种群代表的上层配置变量值，利用求解器求解下层运行约束构成的混合整数规划问题，得到该值下最优运行成本或无解信息；
[0051]
s54计算出总体目标函数值，评价每个微粒的适应度，并存储当前各微粒的位置、适应值；
[0052]
s55更新粒子的速度和位移；
[0053]
s56利用非线性的动态惯性权重系数公式更新算法权重：
[0054][0055]
其中，ω
max
,ω
min
为粒子权重的最大值与最小值，f为粒子当前的目标函数值，f
avg
,f
min
分别表示当前所有微粒的平均目标值和最小目标值；
[0056]
s57更新当前最优个体的位置、适应值；
[0057]
s58若满足预设的运算精度或迭代次数，则搜索停止，并输出最优的容量配置结果，否则返回s53步骤。
[0058]
本发明通过读取新能源、各种负荷数据及电价信息数据赋值于随机初始化粒子群算法中种群各微粒的位置和速度，利用循环算法计算总体目标函数值，评价每个微粒的适应度，并存储当前各微粒的位置、适应值，利用更新后粒子的速度和位移在非线性的动态惯性权重系数公式更新算法权重，找到最优解或者多次循环后找到最优解。
[0059]
本发明的有益效果：
[0060]
收集和分析了微电网所在地的新能源资源可利用种类和总量，确定新能源设备的安装参数有利于多种能量形式耦合，根据电力负荷数据和氢气需求、热水需求等需求确定微电网的拓扑结构、各种能源主体形式的能流关系和微电网整体供能和运行方式，将各种因素拟合入目标函数和各种上下限函数，并用非线性的动态惯性权重系数公式和循环算法算出优化模型，提高了可再生能源消纳率与系统能量效率。
附图说明
[0061]
图1是一种包含光伏设备、风机的电氢耦合互补微电网结构及能流关系图；
[0062]
图2是优化求解算法框图；
[0063]
图3是本发明的流程图。
具体实施方式
[0064]
下面将结合优化配置实际案例与附图进一步解释说明本发明。一种适用制氢设备启停特性的水电制氢优化配置方法，根据图3，包括以下步骤：
[0065]
s1收集和分析微电网建设当地的新能源资源可利用总量，确定新能源设备的安装参数；
[0066]
s11收集风、光和水资源的主要气候观测数据；
[0067]
s12根据s11的数据，调整光伏设备、风机和径流式水电的安装参数；
[0068]
s2取得建设地点当地的电力负荷数据，热水需求数据和氢气需求情况,确定安装条件和设备容量上限；
[0069]
s21收集电力负荷数据和氢气需求数据：政府、工业和居民用电情况、节假日、双休日和工作日的负荷特性数据和建设区域内氢燃料电池汽车运行数据、耗气参数、氢气工业以及氢气营销商的氢气需求量数据；
[0070]
s22根据建设区域的新能源设备的布置面积，政府相关用地标准和氢气安全距离，确定各种设备的最大安装容量和数量；
[0071]
根据图1：
[0072]
s3确定微电网的拓扑结构、各种能源主体形式的能流关系和微电网整体供能和运行方式；
[0073]
s31根据各种能源主体形式的能量流盈亏综合判定微电网整体供能的盈亏；
[0074]
s32若微电网整体供能为盈则执行此步骤：分布式电源利用新能源产生电能供应给电负荷，多余的电能将存储于储电装置、或利用电解制氢装置进行制氢并存储于储氢装置或售卖给主网；
[0075]
s33若微电网整体供能为亏则执行此步骤：从主网购电或进行需求侧负荷响应或购买氢气；
[0076]
s4以微电网全生命周期综合成本最低及风光消纳率和能量效率因数为目标函数,建立符合微电网综合约束集合和目标函数构成双层配置-运行优化模型；
[0077]
s41目标函数表示如下：
[0078]
minf＝(f
ty1
+f
sup
+f
rep
)
×
crf+f
ty2
+βf
p
[0079]
其中，f
ty1
为设备一次投资成本，f
sup
为配套辅助设备投资成本，f
rep
为全生命周期内设备更换成本，f
ty2
为设备运行成本，f
p
为消纳率和能量效率惩罚项，β为惩罚系数，crf为资本回收系数；
[0080]
s42目标函数中各成本表达式为:
[0081][0082]
其中：ki为除氢燃料电池以为的分布式电源单位功率成本，pi为对应的装机容量，i表示除氢燃料电池以为的分布式电源；gj为储能装置的单位容量成本，cj为其容量，j表示储能装置类型及编号；km为氢相关设备的单位功率成本，p
m-rate
为氢相关设备的额定容量，n为微电网的生命周期，lcm为氢相关设备的寿命年限，m表示氢相关设备类型及编号，包括电解制氢装置和氢燃料电池；α
1 α2为辅助成本系数，指代辅助成本占购买成本的比例；为t时刻的实时电价，为微电网与主网交互功率；m
gas
为氢气价格，为t时刻氢气交易量；pd为需求侧响应成本，为t时刻需求侧响应功率，表示t时刻的电负荷需求，和分别表示t时刻的光伏出力、风电出力和水电出力，t
总
为优化时间。
[0083]
s43储电装置运行约束为：
[0084][0085]
其中，soc表示储电装置充放电状态，soc
min
为储电装置soc允许下限，soc
max
为储电装置soc允许上限，soc
t
表示t时刻的soc状态，为t时刻的储电装置出力功率。t0为优化起始时刻，λs是初始soc状态量，c
bat
表示储电装置的额定容量，η
bat
为储电装置的充放电效率；
[0086]
s44制氢-氢燃料电池设备运行约束为：
[0087][0088]
其中，es
t
表示t时刻的储氢装置容量状态，m
pro
,m
con
分别为电解制氢装置和氢燃料电池的电转气系数，c
hyd
为储氢装置容量，λe是初始储氢装置容量状态；分别表示t时刻电解制氢功率和氢燃料电池出力；kg是氢气相关单位参数；表示该时段制氢设备开启状态；x表示制氢设备启停过程的氢气浪费量；
[0089]
s45主网功率交互与需求侧响应约束为：
[0090][0091]
其中p
pmin
,p
pmax
为微电网与主网交互功率上下限，p
drmax
为需求侧响应功率上限；为微电网与主网交互功率；为t时刻需求侧响应功率；
[0092]
s46设备功率上下限约束为：
[0093][0094]
式中，p
batmax
为储电装置的最大输出/充电功率，α为电解制氢装置过载运行系数，p
el-rate
、p
fc-rate
分别是氢燃料电池和电解制氢装置的额定功率，电解制氢装置与氢燃料电池开机时存在非0的最低运行点，处于关机状态时为零；
[0095]
根据图2：
[0096]
s5求解优化模型，得到微电网的优化配置方案；
[0097]
s51读取新能源、各种负荷数据及电价信息数据；
[0098]
s52随机初始化粒子群算法中种群各微粒的位置和速度，该种群包括上层配置容
量变量，作为下层运行约束的上下限约束值；
[0099]
s53基于粒子群算法种群代表的上层配置变量值，利用求解器求解下层运行约束构成的混合整数规划问题，得到该值下最优运行成本或无解信息；
[0100]
s54计算出总体目标函数值，评价每个微粒的适应度，并存储当前各微粒的位置、适应值；
[0101]
s55更新粒子的速度和位移；
[0102]
s56利用非线性的动态惯性权重系数公式更新算法权重：
[0103][0104]
其中，ω
max
,ω
min
为粒子权重的最大值与最小值，f为粒子当前的目标函数值，f
avg
,f
min
分别表示当前所有微粒的平均目标值和最小目标值；
[0105]
s57更新当前最优个体的位置、适应值；
[0106]
s58若满足预设的运算精度或迭代次数，则搜索停止，并输出最优的容量配置结果，否则返回s53步骤。
[0107]
本发明的实施例：
[0108]
第一步，分析微电网建设当地的新能源情况，第二步，调研或取得建设地点当地或附近的电力负荷数据和氢气需求情况，以及安装条件、设备容量上限等要求，第三步，确定微电网的拓扑结构，各种能源主体形式的能流关系，确定微电网整体供能和运行方式，第四步建立综合约束集合和目标函数构成双层配置-运行优化模型。
[0109]
表1优化配置容量结果
[0110]
组件类型容量参数光伏/风机/kw400/3735.06蓄电池/kwh5887.11电解槽/燃料电池/kw389.15/167.15储氢罐/kg200
[0111]
本发明通过获取微电网所在地的新能源资源结构总量和能源关系，确定设备安装条件和上下限，汇总这些信息，完成微电网的拓扑结构和各种能源主体形式的能流关系，进而确定微电网整体供能和运行方式，通过构建函数求解优化模型，得到微电网的优化配置方案，这样就能耦合多种能量形式，高可再生能源消纳率与系统能量效率。
[0112]
本发明通过收集各种能量形式的观测数据调整对应发电设备的安装参数，有利于切合微电网所在地对各种形式的能量有效利用。
[0113]
本发明收集电力负荷数据和氢气需求数据并根据所得数据布置新能源设备面积，确定各种设备的最大安装容量和数量，有利于合理规划微电网的各种能量形式存储释放。
[0114]
本发明根据各种能量主体的能量流盈亏综合判定微电网整体供能的盈亏，在微电网能量盈余时利用设备储能或出售与主电网，在微电网能量亏损时，从主网购电或进行需求侧负荷响应或购买氢气。
[0115]
本发明建立了目标函数、目标函数中各成本表达式、储电装置运行约束函数、制氢-氢燃料电池设备运行约束函数、主网功率交互与需求侧响应约束函数、设备功率上下限
约束函数，这些函数用于计算微电网系统的稳定运行的参数。
[0116]
本发明通过读取新能源、各种负荷数据及电价信息数据赋值于随机初始化粒子群算法中种群各微粒的位置和速度，利用循环算法计算总体目标函数值，评价每个微粒的适应度，并存储当前各微粒的位置、适应值，利用更新后粒子的速度和位移在非线性的动态惯性权重系数公式更新算法权重，找到最优解或者多次循环后找到最优解。