一种综合能源场景下风光荷储优化配置方法及装置与流程

1.本发明实施例涉及电力行业系统优化调度技术领域，尤其涉及一种综合能源场景下风光荷储优化配置方法及装置。


背景技术：

2.能源生产与利用问题，推动能源消费、能源供给、能源技术和能源体制四方面的“革命”。风光等新能源的高效利用以及储能装置的联合使用，已成为重点研究的内容。
3.风光可再生能源具有波动性、间歇性与不确定性，随着其装机容量与发电量占比逐年增加，对系统调峰需求也随之增大。当前优势调峰资源(包括抽水蓄能、燃气机组等)严重不足，即使考虑了合理弃风、弃光后，仍不足以支撑可再生能源发电并网。储能系统可快速平抑可再生能源发电随机性的间歇性与不确定性，为电力系统的运行与调度带来了新的挑战与机遇。


技术实现要素：

4.基于现有技术的上述情况，本发明实施例的目的在于提供一种综合能源场景下风光荷储优化配置方法及装置，在满足综合能源场不同负荷需求的前提下，以综合能源场总运营成本最低和排碳量最少为目标，通过协调不同负荷类型之间的需求，结合储能系统提高风光电能的消纳水平、减低弃风和弃光率，提升电力系统消纳可再生能源发电的潜力。
5.为达到上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种综合能源场景下风光荷储优化配置方法，所述方法包括：
6.获取目标综合能源场的第一目标函数和第二目标函数；
7.根据所述第一目标函数和第二目标函数，设置目标综合能源场的第一基本约束条件、第二基本约束条件以及负荷平衡约束条件；
8.基于所述约束条件对第一目标函数和第二目标函数求解，以得到目标综合能源场中各发电机组的配置参数。
9.进一步的，第一目标函数包括收益目标函数，根据如下公式表示：
[0010][0011]
其中，表示时段t内的购电、购气和购热费用；表示时段t内的售电、售气和售热费用；表示时段t内机组装置k的开机费用；表示时段t内机组装置k的停机费用；表示时段t内所有机组装置的边际成本；表示时段t内所有机组装置的固定成本；表示时段t内所有负荷的收益；表示时段t内调峰调频的总收益；表示时段t内需求响应可消减电负荷的补偿成本；f
pe
表示所有产能机组装置的固定成本；f
se
表示所有储能机组装置的固定成本；k表示不同的机组装置的集合。
[0012]
进一步的，第二目标函数包括投资回报率函数：
[0013][0014]
其中，表示时段t内的购电、购气和购热费用；表示时段t内的售电、售气和售热费用；表示时段t内机组装置k的开机费用；表示时段t内机组装置k的停机费用；表示时段t内机组装置的边际成本；表示时段t内所有机组装置的固定成本；表示时段t内不同所有负荷的收益；f
se
表示所有储机组能装置的固定成本；k表示不同的机组装置集合。
[0015]
进一步的，第一基本约束条件包括发电机组装置出力约束条件、发电机组装置最小启停时间约束条件和发电机组装置爬坡速率约束条件。
[0016]
进一步的，发电机组装置出力约束条件包括：
[0017][0018]
其中，p
cu,min
表示发电机组装置的最小出力；p
cu,max
表示发电机组装置的最大出力；发电机组装置在时段t的出力。
[0019]
进一步的，发电机组装置最小启停时间约束条件包括：
[0020][0021][0022]
其中，表示发电机组装置在时段t的启停机状态，0表示停机，1表示开机；表示发电机组装置在时段t_1关机之前的连续开机时间；表示发电机组装置在时段t_1开机时刻之前的连续停机时间；t
cu,on
表示发电机组所要求的最小连续开机时间；t
cu,off
表示发电机组所要求的最小连续停机时间。
[0023]
进一步的，发电机组装置爬坡速率约束条件包括：
[0024][0025]
其中，表示发电机组的下降速率；表示发电机组的爬坡速率；δt表示时间间隔；表示发电机组在t时刻的出力大小。
[0026]
进一步的，第二基本约束条件包括储能装置基本约束条件；储能装置基本约束条件包括储能装置容量约束条件、储能装置的充放能量功率约束条件和储能装置的能量约束条件；
[0027]
储能装置容量约束条件包括：
[0028]emin
≤e
t
≤e
max
[0029]
其中，e
min
表示储能装置的最小储能容量；e
max
表示储能装置的最大储能容量；e
t
表示时段t内储能装置的总能量；
[0030]
储能装置的充放能量功率约束条件包括：
[0031][0032][0033][0034]
其中，p
e,min
、p
e,max
分别表示储能装置的最小、最大充能功率；p
d,min
、p
d,max
分别表示储能装置的最小、最大放能功率；分别表示时段t内储能装置的充能状态、放能状态，值为1表示正在充能、放能，值为0表示没有充能、放能；分别表示时段t内储能装置充能功率、放能功率；
[0035]
储能装置的能量约束条件包括：
[0036][0037]
e0＝e
t-1
[0038]
其中，e
t
表示时段t内储能装置的总能量；η
p
表示储能装置的自损率；η
e,p
、η
d,p
分别表示储能装置的充能效率、放能效率；e0、e
t-1
分别表示调度周期内储能装置的初始状态、结束状态。
[0039]
进一步的，负荷平衡约束条件包括：
[0040][0041]
其中，表示时段t内从上级购能功率；表示时段t内向上级售能功率；表示时段t内目标综合能源场实际供热负荷功率；分别表示时段t内储能装置的充能和放能功率。
[0042]
根据本发明的另一个方面，提供了一种综合能源场景下风光荷储优化配置装置，所述装置包括：
[0043]
目标函数获取模块，用于获取目标综合能源场的第一目标函数和第二目标函数；
[0044]
约束条件设置模块，用于根据所述第一目标函数和第二目标函数，设置目标综合能源场的第一基本约束条件、第二基本约束条件以及负荷平衡约束条件；
[0045]
配置参数计算模块，用于基于所述约束条件对第一目标函数和第二目标函数求解，以得到目标综合能源场中各发电机组的配置参数。
[0046]
综上所述，本发明实施例提供了一种综合能源场景下风光荷储优化配置方法及装置，所述方法包括：获取目标综合能源场的第一目标函数和第二目标函数；根据所述第一目标函数和第二目标函数，设置目标综合能源场的第一基本约束条件、第二基本约束条件以及负荷平衡约束条件；基于所述约束条件对第一目标函数和第二目标函数求解，以得到目标综合能源场中各发电机组的配置参数。本发明实施例的技术方案，在满足综合能源场不同负荷需求的前提下，以综合能源场总运营成本最低和排碳量最少为目标，通过协调不同负荷类型之间的需求，结合储能系统提高风光电能的消纳水平、减低弃风和弃光率，提升电
力系统消纳可再生能源发电的潜力。从而为综合能源场的高效低成本运行提供合理的发电机组装置组合形式和具体的配置参数，同时为储能系统提供合理的配置参数和实时的负荷充放信号、充放量。
附图说明
[0047]
图1是综合能源场的框架图；
[0048]
图2是本发明实施例提供的综合能源场景下风光荷储优化配置方法的流程图；
[0049]
图3是本发明示例园区2月份平均每日的风电和光伏出力典型曲线；
[0050]
图4是本发明示例园区2月份电、热、气负荷平均每日的预测曲线；
[0051]
图5是所有能源供应装置各时刻的推荐出力以及电负荷买卖情况示意图；
[0052]
图6是储能装置的剩余容量信息示意图。
具体实施方式
[0053]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
[0054]
需要说明的是，除非另外定义，本发明一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
[0055]
下面对结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。本发明的实施例，提供了一种综合能源场景下风光荷储优化配置方法。本发明实施例涉及的综合能源场内电负荷由主级电网，风机、光伏出力及煤电机组和燃气轮机联产供给，图1中示出了综合能源场的框架图，如图1所示，气负荷由上级气网、电转气装置共同供给；热负荷由园区内上级热网、电锅炉，煤电机组和燃气轮机联产提供；冷负荷作为特殊的热负荷参与园区调度。园区内能源系统与上级电网、上级气网进行双向购电售电、购天然气售氢气，能源灵活转化，储能装置配合能源的存储和释放，实现不同负荷方面根据需求响应参与调度。本发明实施例的技术方案，通过综合考虑能源管理场景下的成本可控、收益最大化以及投资回报率最大化等多方面的目标，通过求解历史风光发电典型曲线、园区对不同负荷类型的需求典型曲线，以及负荷的自由买卖价格典型曲线，并且通过设置发电机组装置和储能装置的物理性能参数范围，通过本发明技术方案可以在满足上述多目标的前提下为园区的正常运营提供合理的发电机组参数配置及组合形式、合理的储能装置参数配置及组合形式。
[0056]
图2中示出了本发明实施例提供的综合能源场景下风光荷储优化配置方法流程图，所述方法包括如下步骤：
[0057]
s202、获取目标综合能源场的第一目标函数和第二目标函数。综合能源场景下风光荷储优化的高效调度和各装置性能参数配置以提高园区收益、减低运行成、提高投资回报率、增加园区风光渗透率为目标。所以本发明以收益最大化和投资回报率最大化为多目标函数，为园区的正常运行提供合理的发电机组参数配置及组合形式、合理的储能装置参数配置及组合形式。其中，第一目标函数可以包括收益目标函数，第二目标函数可以包括投资回报率函数。
[0058]
风光荷储系统调度的运行成本主要包括向上级电网购电费用，风光装置建设和储能装置的建设费用，园区的运营成本主要包括向上级电网购电费用以及气网购气费用，以及发电机组的边际陈本和固定成本，外加实际运维过程中的维修成本；主要收益为负荷收益以及售电、售气收益。对于发电厂而言其中的一个目的便是实现收益最大化。本发明实施例中，可以使用如下的收益目标函数：
[0059][0060]
其中，表示时段t内的购电、购气和购热费用；表示时段t内的售电、售气和售热费用；表示时段t内机组装置k的开机费用；表示时段t内机组装置k的停机费用；表示时段t内所有机组装置的边际成本；表示时段t内所有机组装置的固定成本；表示时段t内所有负荷的收益；表示时段t内调峰调频的总收益；表示时段t内需求响应可消减电负荷的补偿成本；f
pe
表示所有产能机组装置的固定成本；f
se
表示所有储能机组装置的固定成本；k表示不同的机组装置的集合。
[0061]
风光荷储系统的另一个优化目标主要是实现最大化投资回报率，其对应目标函数为：
[0062][0063]
其中，表示时段t内的购电费用；表示时段t内的售电费用；表示时段t内机组装置k的开机费用；表示时段t内机组装置k的停机费用；表示时段t内机组装置的边际成本；表示时段t内所有机组装置的固定成本；表示时段t内不同所有负荷的收益；f
se
表示所有储机组能装置的固定成本；k表示不同的机组装置集合。
[0064]
s204、根据所述第一目标函数和第二目标函数，设置目标综合能源场的第一基本约束条件、第二基本约束条件以及负荷平衡约束条件。在确定目标函数的前提下，需要考虑发电机组装置基本约束以及负荷平衡约束。发电机组装置在实际运行过程中需要考虑机组本身的物理性能约束，所以可以从发电机组装置出力约束条件、发电机组装置最小启停时间约束条件和发电机组装置爬坡速率约束条件三个方面考虑。
[0065]
发电机组装置出力约束条件包括：
[0066]
其中，p
cu,min
表示发电机组装置的最小出力；
p
cu,max
表示发电机组装置的最大出力；发电机组装置在时段t的出力。
[0067]
发电机组装置最小启停时间约束条件包括：
[0068][0069][0070]
其中，表示发电机组装置在时段t的启停机状态，0表示停机，1表示开机；表示发电机组装置在时段t_1关机之前的连续开机时间；表示发电机组装置在时段t_1开机时刻之前的连续停机时间；t
cu,on
表示发电机组所要求的最小连续开机时间(单位为h)；t
cu,off
表示发电机组所要求的最小连续停机时间(单位为h)。
[0071]
发电机组装置爬坡速率约束条件包括：
[0072][0073]
其中，表示发电机组的下降速率(单位为mw/分钟)；表示发电机组的爬坡速率(单位为mw/分钟)；表示发电机组在t时刻的出力大小；δt表示时间间隔，可以设置为15分钟，通常对于发电机组而言，15分钟为一个计量单位。
[0074]
第二基本约束条件包括储能装置基本约束条件；储能装置基本约束条件包括储能装置容量约束条件、储能装置的充放能量功率约束条件和储能装置的能量约束条件；
[0075]
储能装置容量约束条件包括：
[0076]emin
≤e
t
≤e
max
[0077]
其中，e
min
表示储能装置的最小储能容量；e
max
表示储能装置的最大储能容量；e
t
表示时段t内储能装置的总能量；
[0078]
储能装置的充放能量功率约束条件包括：
[0079][0080][0081][0082]
其中，p
e,min
、p
e,max
分别表示储能装置的最小、最大充能功率；p
d,min
、p
d,max
分别表示储能装置的最小、最大放能功率；分别表示时段t内储能装置的充能状态、放能状态，值为1表示正在充能、放能，值为0表示没有充能、放能；分别表示时段t内储能装置充能功率、放能功率；
[0083]
储能装置的能量约束条件包括：
[0084][0085]
e0＝e
t-1
[0086]
其中，e
t
表示时段t内储能装置的总能量；η
p
表示储能装置的自损率；η
e,p
、η
d,p
分别表示储能装置的充能效率、放能效率；e0、e
t-1
分别表示调度周期内储能装置的初始状态、结
束状态。
[0087]
负荷平衡约束条件包括：
[0088][0089]
其中，表示时段t内从上级购能功率(单位为mw)；表示时段t内向上级售能功率(单位为mw)；表示时段t内目标综合能源场实际供热负荷功率(单位为mw)；分别表示时段t内储能装置的充能和放能功率。
[0090]
s206、基于所述约束条件对第一目标函数和第二目标函数求解，以得到目标综合能源场中各发电机组的配置参数。本发明实施例中涉及的发电机组，除了风电、光伏、火电等机组外，还包括燃气轮机等产电的装置。本发明实施例提供的优化配置方法中，所需要优化的参数为各发电机组的具体装机容量大小，也就是说所有的发电机组都是优化统一的参数，不需要区分发电机组的具体类型。其中，第一目标函数和第二目标函数中所有的变量都会随着发电机组的装机容量大小的改变而发生变化，因此所有变量均为中间变量，决策变量(即最终优化的变量)为每个发电机组的装机容量大小。
[0091]
本发明的实施例，还提供了一种综合能源场景下风光荷储优化配置装置，所述装置包括：
[0092]
目标函数获取模块，用于获取目标综合能源场的第一目标函数和第二目标函数；
[0093]
约束条件设置模块，用于根据所述第一目标函数和第二目标函数，设置目标综合能源场的第一基本约束条件、第二基本约束条件以及负荷平衡约束条件；
[0094]
配置参数计算模块，用于基于所述约束条件对第一目标函数和第二目标函数求解，以得到目标综合能源场中各发电机组的配置参数。
[0095]
本发明上述实施例提供的综合能源场景下风光荷储优化配置装置中各个模块实现其功能的具体过程与本发明上述实施例提供的综合能源场景下风光荷储优化配置方法的各步骤相同，因此，此处将省略其重复描述。
[0096]
以下以一个具体示例进行举例说明。
[0097]
本发明根据山西省某园区发电厂2021年2月典型的电、热、气需求为基础数据来验证本发明算法和合理性。该园区已经建设有一定规模的风电、光伏发电装置，下图3为该园区2月份平均每日的风电和光伏出力典型曲线。该园区可以提供电、热、气三种不同负荷的能源需求，图4为该园区在2月份电、热、气负荷平均每日的预测曲线。
[0098]
本示例主要验证满足在电、气、热负荷动态平衡，以及各装置配置参数边界明确的前提下，各能源供应机组的最佳装机容量配置参数以及储能装置的最佳容量配置和功率配置参数。表1为各能源供应机组装置的基本参数和具体边界约束信息，其中煤电机组1为原有装机容量为300mw的建设机组，其余各装置为需要根据目标由算法寻优确定装机容量的待扩机组。表2为各储能装置的基本参数和具体边界约束信息，其中蓄电池1为原有储能装置，蓄电池2和蓄热罐为需要算法寻优确定具体容量信息和功率信息的待扩储能装置。另外，考虑到市场实际的负荷购买情况，设定每个时刻的最大购电功率和最大售电量均为为150mw，最大购气量和最大售气量均为10000立方米，最大购热功率和最大售热量均为为
150mw。
[0099]
表1各能源供应装置运行参数
[0100][0101]
表2储能装置运行参数
[0102][0103]
根据历史价格成交数据的特点，可以将全天根据电价的高低将每一天划分为谷价段、平价段、峰价段三种不同的时刻区间，谷价段为23:00-7:00，平价段为7:00-8:00、11:00-18:00，峰价段为8:00-11:00、18:00-23:00。热负荷的购买价设置为800元/mwh，天然气的购买价为2.5元/m3。电负荷的分时电价如表3所示。
[0104]
表3分时电价
[0105]
[0106]
针对本示例，通过本发明实施例提供的方法，以收益最大化和投资回报率最大化为目标，使用cplex求解器可以得到各能源供应装置机组推荐的最优装机容量结果如表3和各储能装置的最佳容量和功率配置信息如表4。通过表5可以看出在煤电机组全负荷运行的情况下，仍需扩建装机容量为50mw的煤电机组2，为了满足热负荷和电负荷的需要同时扩建装机容量分别为100mw和80mw的燃气轮机两台以及装机容量为100mw的电锅炉装置。同时为了提高收益和投资回报率算法同样推荐了一台装机容量为200mw的电转气设备。通过表4可以得到为了满足负荷在产能过剩时存储，并在产能不足时补充的功能，算法推荐了容量为57mwh、功率为17mw的蓄电池2和容量为76mwh、功率为76mw的蓄热罐装置。
[0107]
表5各能源供应装置推荐装机容量
[0108][0109]
表5各储能装置推荐容量和功率
[0110][0111]
所有能源供应装置各时刻的推荐出力以及电负荷买卖情况如图5所示。以实现电负荷动态平衡为例：结合表2的分时电价和图5中的购电量和售电量情况可以看出在谷价段算法推荐进行电量的购买，在峰价段时刻进行电量的售卖，因为峰价段可能同时为电负荷和热负荷需求较大的时段，所以并不能完全在高价段进行电负荷的售卖，而应该考虑不同负荷之间的平衡以及收益的最大化。有图5可以得到在下午的17:00-19:00所有负荷需求增大时，两台燃气轮机都以最大出力运行，并在改时段进行了电量的购买，且电锅炉同样进行运作以满足热负荷的需求。
[0112]
所有储能装置的剩余容量信息如图6所示，由图6可以得到在谷价段时进行负荷的存储，然后在峰价段和负荷需求过大时进行负荷的释放。
[0113]
综上所述，本发明实施例涉及一种综合能源场景下风光荷储优化配置方法及装置，所述方法包括：获取目标综合能源场的第一目标函数和第二目标函数；根据所述第一目标函数和第二目标函数，设置目标综合能源场的第一基本约束条件、第二基本约束条件以及负荷平衡约束条件；基于所述约束条件对第一目标函数和第二目标函数求解，以得到目标综合能源场中各发电机组的配置参数。本发明实施例的技术方案，在满足综合能源场不同负荷需求的前提下，以综合能源场总运营成本最低和排碳量最少为目标，通过协调不同负荷类型之间的需求，结合储能系统提高风光电能的消纳水平、减低弃风和弃光率，提升电力系统消纳可再生能源发电的潜力。从而为综合能源场的高效低成本运行提供合理的发电机组装置组合形式和具体的配置参数，同时为储能系统提供合理的配置参数和实时的负荷充放信号、充放量。
[0114]
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨
在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。