一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度方法及系统与流程

1.本发明涉及电力调度技术领域，尤其涉及一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度方法及系统。


背景技术：

2.区域综合能源系统(regional integrated energy system,ries)主要包括光伏电池、风电机组、cchp系统、储冷/热/电设备、电制冷机、电锅炉、储氢装置以及冷/热/电三种负荷组成。其中cchp系统由溴化锂制冷机和电锅炉组成，光伏和风电机组向ries输送电能以满足电负荷的需求，当电负荷持续增大时，储氢装置和蓄电池也会投入ries；当电负荷需求不大且电价达到谷时段时，储氢装置的电解槽会保持开启状态持续产生氢气并将其储存在储气罐中，以便电负荷增大时燃料电池发电使用。ries也会将多余的冷能或者热能储存在储冷/热装置中，当冷负荷或者热负荷持续增大时，储冷/热装置也会将储存的能量输送到ries中。储氢装置在ries中起到了削峰填谷的作用，使系统中各种能源配置更加合理，为系统经济性运行起到很大的作用。
3.储能装置作为ries中非常重要的一个环节，储氢装置中的电解槽和燃料电池能够实现电、氢之间的相互转换，储氢罐起到了储存多余氢能的作用。储氢装置可以对电网的负荷起到削峰填谷的作用，提高系统运行的经济性和可靠性，未来对于低碳能源系统的发展具有良好的前景。
4.而现有技术中，未能综合考虑储氢装置对于ries经济成本运行的影响，从而导致区域综合能源调度的准确性较低，影响了电力平稳运行。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度方法及系统，解决了未能综合考虑储氢装置对于ries经济成本运行的影响，从而导致区域综合能源调度的准确性较低，影响了电力平稳运行的技术问题。
6.有鉴于此，本发明第一方面提供了一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度方法，包括以下步骤：
7.获取区域综合能源系统中与储氢装置是关联的子系统，所述子系统包括储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽；
8.以区域综合能源系统最小运行成本为目标，根据所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率构建目标函数；
9.确定约束条件，所述约束条件包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束；
10.遗传模拟退火-粒子群算法对所述目标函数进行求解，得到最优解作为调节所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案；
11.根据所述调度方案对所述储氢装置进行调度。
12.优选地，以区域综合能源系统最小运行成本为目标，根据所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率构建目标函数的步骤具体包括：
13.以区域综合能源系统最小运行成本为目标，根据所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率构建目标函数为：
14.minf＝fn+fw+fsꢀꢀ
式1
15.式1中，minf表示区域综合能源系统最小运行成本，fn表示购能成本，fw表示储冷/热/电设备的运行成本，fs表示储氢装置的损耗成本；
16.其中，购能成本fn的表达式为：
[0017][0018]
式2中，c
gas
第t时刻的天然气价格；g
a，t
为第t时刻的购买天然气功率；c
b，t
为第t时刻的电价；p
g，t
为第t时刻的电网的购电功率，t＝1，2
…
，t，t表示总时刻，δt表示运行间隔时间；
[0019]
储冷/热/电设备的运行成本fw的表达式为：
[0020][0021]
式3中，cd、cr、c
l
分别为储电设备的单位运行成本、储热设备的单位运行成本和储冷设备的单位运行成本；p
e，t
、p
r、t
、p
l，t
分别为第t时刻的储电设备的出力功率、储热设备的出力功率和储冷设备的出力功率；
[0022]
储氢装置的损耗成本fs的表达式为：
[0023][0024]
式4中，cf、ce分别为燃料电池和电解槽的成本；hf、he分别为燃料电池和电解槽的使用寿命周期；c
o，f
、c
o，e
为燃料电池和电解槽的单位经济成本；σ
f，t
、σ
e，t
分别为第t时刻的燃料电池和电解槽的开关状态；c
vf，t
、c
ve，t
分别为第t时刻的燃料电池和电解槽因功率变化而引起的成本损耗；v
f，t
、v
e，t
分别为第t时刻的燃料电池和电解槽的功率变化。
[0025]
优选地，确定约束条件，所述约束条件包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束的步骤具体包括：
[0026]
确定约束条件，所述约束条件包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束，具体为：
[0027]
功率平衡约束具体包括：
[0028]
1)电功率平衡约束的约束式为：
[0029]
p
g，t
+p
gr，t
+p
p，t
+p
w，t
+p
s，t
+p
f，t
＝p
l，t
+p
r，t
+p
b，t
+p
e，t
ꢀꢀ
式5
[0030]
式5中，p
g，t
为第t个小时内向ries系统外部的购电功率；p
gt，t
为燃气轮机在第t个小时内的出力；p
p，t
为光伏电源在第t个小时内的出力；p
w，t
为风电机组在第t个小时内的发电功率；p
s，t
为储电设备第t个小时内发出的功率；p
l，t
为第t个小时内的电负荷；p
r，t
为电制冷机在第t个小时内耗损的电能；p
b，t
为电锅炉在第t个小时内耗损的电能；，p
f，t
为第t个小时内燃料电池的发电功率；p
e，t
为第t个小时内电解槽损耗的功率；
[0031]
2)热功率平衡约束的约束式为：
[0032]qgb，t
+q
e，t
+q
hs，t
＝q
l，t
+q
a，t
ꢀꢀ
式6
[0033]
式6中，q
gb，t
为燃气锅炉在第t个小时内发出的热能；q
e，t
为电锅炉在第t个小时内
发出的热能；q
hs，t
为储热设备第t个小时内的充放电功率；q
l，t
为在第t个小时内的热负荷；q
a，t
为在第t个小时内的溴化锂制冷机需要的热量；
[0034]
3)冷功率平衡约束：
[0035]
l
a，t
+l
e，t
+l
hs，t
＝l
l，t
ꢀꢀ
式7
[0036]
式7中，l
a，t
为溴化锂制冷机第t个小时内的冷功率；l
e，t
为电制冷机第t个小时内的冷功率；l
hs，t
为储冷设备在第t个小时内的冷功率；l
l，t
为第t个小时内的冷负荷；
[0037]
其中，储冷/热/电设备的运行约束具体包括：
[0038]
l
min
≤l
t
≤l
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式8
[0039]
0≤l
c，t
≤εal
cmax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式9
[0040]
0≤l
d，t
≤εbl
dmax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式10
[0041]
εa+εb∈(0，1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式11
[0042]
式8～11中，l
t
为储冷设备在第t时刻的储存冷量；l
c，t
为储冷设备在第t时刻的充电功率；l
d，t
为储冷设备在第t时刻的放电功率；l
min
为储冷设备的最小储存电量；l
max
为储电设备的最大储存电量；l
cmax
为储冷设备的最大充电功率；l
dmax
为储冷设备的最大放电功率；εa、εb分别为储冷设备的充冷状态变量、放冷状态变量；
[0043]
储氢装置的运行约束为：
[0044]
储氢装置的储能量需满足以下条件：
[0045][0046]
式中：e
t
为第t时刻的初始储氢装置的剩余容量；e
t-1
为第t-1时刻的初始储氢装置的剩余容量；γs为储氢装置的储存效率；γe为电解槽的产氢效率；γf为燃料电池的发电效率；分别为电解槽和燃料电池的额定输出功率；分别为电解槽和燃料电池的额定输出功率；分别为储氢装置储存容量的上、下限。
[0047]
优选地，遗传模拟退火-粒子群算法对所述目标函数进行求解，得到最优解作为调节所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案的步骤具体包括：
[0048]
随机生成一个种群，包含m个粒子，随机初始化种群中所有粒子的速度和位置；
[0049]
以目标函数作为适应度函数，计算每个粒子的适应度值f(x)，根据每个粒子的适应度值f(x)记录相应的粒子的个体最优位置f0、群体最优值f1和群体最优适应度s0；
[0050]
根据群体最优适应度s0计算出退火的初始温度t0，并算出初始温度下每个粒子经过退火后的适应度值f2；
[0051]
根据粒子迭代公式更新每个粒子的速度和位置；
[0052]
进行退火操作；
[0053]
将每个粒子的适应度值f2按照从高到低的顺序排列，筛选掉适应度值排在前1/5的粒子，并将剩下适应度值排在中间的粒子复制1/4，从而保持种群的个体总数不变；
[0054]
随机选择适应度低的粒子，将相应的粒子的位置进行交叉和变异，并更新粒子的个体最优位置f0和群体最优值f1；
[0055]
判断是否满足迭代终止条件，若满足，则输出最优解作为调节所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案；若不满足，则返回至所述根据群体最优适应度s0计算出退火的初始温度t0，并算出初始温度下每个粒子经过退火后的适应度值f2的步骤。
[0056]
第二方面，本发明还提供了一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度系统，包括：
[0057]
获取模块，用于获取区域综合能源系统中与储氢装置是关联的子系统，所述子系统包括储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽；
[0058]
构建模块，用于以区域综合能源系统最小运行成本为目标，根据所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率构建目标函数；
[0059]
约束模块，用于确定约束条件，所述约束条件包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束；
[0060]
求解模块，用于遗传模拟退火-粒子群算法对所述目标函数进行求解，得到最优解作为调节所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案；
[0061]
调度模块，用于根据所述调度方案对所述储氢装置进行调度。
[0062]
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
[0063]
本发明通过考虑储氢装置的关联系统，以区域综合能源系统最小运行成本为目标构建目标函数，并确定约束条件，其包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束，以保障系统稳定运行，还通过遗传模拟退火-粒子群算法对目标函数进行求解，得到最优解作为调节所述储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案，以对储氢装置进行调度，从而未能综合考虑储氢装置对于ries经济成本运行的影响，提高了区域综合能源调度的准确性。
附图说明
[0064]
图1为本发明实施例提供的一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度方法的流程图；
[0065]
图2为本发明实施例提供的一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度系统的结构示意图。
具体实施方式
[0066]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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。
[0067]
为了便于理解，请参阅图1，本发明提供的一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度方法，包括以下步骤：
[0068]
s1、获取区域综合能源系统中与储氢装置是关联的子系统，子系统包括储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽。
[0069]
s2、以区域综合能源系统最小运行成本为目标，根据储电/热/冷设备、燃料电池和
电解槽的出力功率构建目标函数。
[0070]
s3、确定约束条件，约束条件包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束。
[0071]
s4、遗传模拟退火-粒子群算法对目标函数进行求解，得到最优解作为调节储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案。
[0072]
s5、根据调度方案对储氢装置进行调度。
[0073]
需要说明的是，本实施例提供的一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度方法，通过考虑储氢装置的关联系统，以区域综合能源系统最小运行成本为目标构建目标函数，并确定约束条件，其包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束，以保障系统稳定运行，还通过遗传模拟退火-粒子群算法对目标函数进行求解，得到最优解作为调节储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案，以对储氢装置进行调度，从而未能综合考虑储氢装置对于ries经济成本运行的影响，提高了区域综合能源调度的准确性。
[0074]
在一个具体实施例中，步骤s2具体包括：
[0075]
s201、以区域综合能源系统最小运行成本为目标，根据储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率构建目标函数为：
[0076]
minf＝fn+fw+fsꢀꢀ
式1
[0077]
式1中，minf表示区域综合能源系统最小运行成本，fn表示购能成本，fw表示储冷/热/电设备的运行成本，fs表示储氢装置的损耗成本；
[0078]
其中，购能成本fn的表达式为：
[0079][0080]
式2中，c
gas
第t时刻的天然气价格；g
a，t
为第t时刻的购买天然气功率；c
b，t
为第t时刻的电价；p
g，t
为第t时刻的电网的购电功率，t＝1，2...，t，t表示总时刻，δt表示运行间隔时间；
[0081]
储冷/热/电设备的运行成本fw的表达式为：
[0082][0083]
式3中，cd、cr、c
l
分别为储电设备的单位运行成本、储热设备的单位运行成本和储冷设备的单位运行成本；p
e，t
、p
r，t
、p
l，t
分别为第t时刻的储电设备的出力功率、储热设备的出力功率和储冷设备的出力功率；
[0084]
储氢装置的损耗成本fs的表达式为：
[0085][0086]
式4中，cf、ce分别为燃料电池和电解槽的成本；hf、he分别为燃料电池和电解槽的使用寿命周期；c
o，f
、c
o，e
为燃料电池和电解槽的单位经济成本；σ
f，t
、σ
e，t
分别为第t时刻的燃料电池和电解槽的开关状态；c
vf，t
、c
ve，t
分别为第t时刻的燃料电池和电解槽因功率变化而引起的成本损耗；v
f，t
、v
e，t
分别为第t时刻的燃料电池和电解槽的功率变化。
[0087]
在一个具体实施例中，步骤s3具体包括：
[0088]
确定约束条件，约束条件包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束，具体为：
[0089]
功率平衡约束具体包括：
[0090]
1)电功率平衡约束的约束式为：
[0091]
p
g，t
+p
gt，t
+p
p，t
+p
w，t
+p
s，t
+p
f，t
＝p
l，t
+p
r，t
+p
b，t
+p
e，t
ꢀꢀ
式5
[0092]
式5中，p
g，t
为第t个小时内向ries系统外部的购电功率；p
gt，t
为燃气轮机在第t个小时内的出力；p
p，t
为光伏电源在第t个小时内的出力；p
w，t
为风电机组在第t个小时内的发电功率；p
s，t
为储电设备第t个小时内发出的功率；p
l，t
为第t个小时内的电负荷；p
r，t
为电制冷机在第t个小时内耗损的电能；p
b，t
为电锅炉在第t个小时内耗损的电能；，p
f，t
为第t个小时内燃料电池的发电功率；p
e，t
为第t个小时内电解槽损耗的功率；
[0093]
2)热功率平衡约束的约束式为：
[0094]qgb，t
+q
e，t
+q
hs，t
＝q
l，t
+q
a，t
ꢀꢀ
式6
[0095]
式6中，q
gb，t
为燃气锅炉在第t个小时内发出的热能；q
e，t
为电锅炉在第t个小时内发出的热能；q
hs，t
为储热设备第t个小时内的充放电功率；q
l，t
为在第t个小时内的热负荷；q
a，t
为在第t个小时内的溴化锂制冷机需要的热量；
[0096]
3)冷功率平衡约束：
[0097]
l
a，t
+l
e，t
+l
hs，t
＝l
l，t
ꢀꢀ
式7
[0098]
式7中，l
a，t
为溴化锂制冷机第t个小时内的冷功率；l
e，t
为电制冷机第t个小时内的冷功率；l
hs，t
为储冷设备在第t个小时内的冷功率；l
l，t
为第t个小时内的冷负荷；
[0099]
其中，储冷/热/电设备的运行约束具体包括：
[0100]
l
min
≤l
t
≤l
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式8
[0101]
0≤l
c，t
≤εal
cmax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式9
[0102]
0≤l
d，t
≤εbl
dmax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式10
[0103]
εa+εb∈(0，1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式11
[0104]
式8～11中，l
t
为储冷设备在第t时刻的储存冷量；l
c，t
为储冷设备在第t时刻的充电功率；l
d，t
为储冷设备在第t时刻的放电功率；l
min
为储冷设备的最小储存电量；l
max
为储电设备的最大储存电量；l
cmax
为储冷设备的最大充电功率；l
dmax
为储冷设备的最大放电功率；εa、εb分别为储冷设备的充冷状态变量、放冷状态变量；
[0105]
储氢装置的运行约束为：
[0106]
储氢装置的储能量需满足以下条件：
[0107][0108]
式中：e
t
为第t时刻的初始储氢装置的剩余容量；e
t-1
为第t-1时刻的初始储氢装置的剩余容量；γs为储氢装置的储存效率；γe为电解槽的产氢效率；γf为燃料电池的发电效率；分别为电解槽和燃料电池的额定输出功率；分别为电解槽和燃料电池的额定输出功率；分别为储氢装置储存容量的上、下限。
[0109]
在一个具体实施例中，步骤s4具体包括：
[0110]
s401、随机生成一个种群，包含m个粒子，随机初始化种群中所有粒子的速度和位
置；
[0111]
s402、以目标函数作为适应度函数，计算每个粒子的适应度值f(x)，根据每个粒子的适应度值f(x)记录相应的粒子的个体最优位置f0、群体最优值f1和群体最优适应度s0；
[0112]
s403、根据群体最优适应度s0计算出退火的初始温度t0，并算出初始温度下每个粒子经过退火后的适应度值f2；
[0113]
s404、根据粒子迭代公式更新每个粒子的速度和位置；
[0114]
s405、进行退火操作；
[0115]
s406、将每个粒子的适应度值f2按照从高到低的顺序排列，筛选掉适应度值排在前1/5的粒子，并将剩下适应度值排在中间的粒子复制1/4，从而保持种群的个体总数不变；
[0116]
s407、随机选择适应度低的粒子，将相应的粒子的位置进行交叉和变异，并更新粒子的个体最优位置f0和群体最优值f1；
[0117]
s408、判断是否满足迭代终止条件，若满足，则输出最优解作为调节储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案；若不满足，则返回至根据群体最优适应度s0计算出退火的初始温度t0，并算出初始温度下每个粒子经过退火后的适应度值f2的步骤。
[0118]
其中，迭代终止条件为达到最大的迭代次数，或个体最优位置f0和群体最优值f1达到最优。
[0119]
以上为本发明提供的一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度方法的实施例的详细描述，以下为本发明提供的一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度系统的实施例的详细描述。
[0120]
为了便于理解，请参阅图2，本发明提供的一种基于储氢装置的区域综合能源优化调度系统，包括：
[0121]
获取模块100，用于获取区域综合能源系统中与储氢装置是关联的子系统，子系统包括储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽；
[0122]
构建模块200，用于以区域综合能源系统最小运行成本为目标，根据储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率构建目标函数；
[0123]
约束模块300，用于确定约束条件，约束条件包括功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、储冷/热/电设备的运行约束和储氢装置的运行约束；
[0124]
求解模块400，用于遗传模拟退火-粒子群算法对目标函数进行求解，得到最优解作为调节储电/热/冷设备、燃料电池和电解槽的出力功率的调度方案；
[0125]
调度模块500，用于根据调度方案对储氢装置进行调度。
[0126]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0127]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0128]
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单元来实现本实施例方案的目的。
[0129]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0130]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。