一种动态氢定价下低碳能源与交通系统的分层优化方法与流程

本发明属于电气交通一体化领域，更具体地，涉及一种动态氢定价下低碳能源与交通系统的分层优化方法

背景技术：

1、能源危机和环境污染促进了绿色交通运输的发展。与电动汽车相比，氢燃料汽车(hydrogen fuel cell vehicle，hfcv)能够有效降低里程焦虑，并具备快速加氢的优点。因此，低碳氢作为一种绿色能源，可用于长距离运输，特别是重型卡车。然而，低碳加氢站的有限布局是hfcv普及的主要障碍之一。为加速能源站中“绿氢”的生产，利用可再生能源(如光伏和风能)进行水电解制氢已经成为热点。

2、一般来说，绿氢生产与能源站的规划和运行有关。在许多研究中，通过合理的容量配置和经济运行优化来降低能源站的建设和运行成本。此外，在能源站的优化模型中考虑了电价的动态或不确定特征。然而，动态氢定价对能源和交通系统优化性能的影响很少被研究。从能源站的角度来看，合理的氢价可以增加能源站的收益，并促进利用可再生能源进行水电解制氢。从hfcv的角度来看，氢定价信号可以用于指导hfcv加氢策略的制定，以满足预定义的服务质量，如加氢成本最小化或节能减排。

3、当然，面对带有随机性的hfcv数量不断增加，由单一调度中心统一管理每辆车是不切实际的。一个可行的解决方案是分布式能源站(distributed energy station，des)根据申报信息直接管理完成等效聚合的hfcv，从而实现des运行和hfcv加氢策略的协调优化。考虑到能源站和hfcv之间的交互性，如何实现动态氢定价下des与hfcv的分层优化模型，实现能源交通系统的低碳经济运行，是技术人员的目标。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种动态氢定价下低碳能源与交通系统的分层优化方法，考虑到des和hfcv之间的交互作用，des运营商管理本地资源制定动态售氢价格，hfcv在动态氢价的引导下确定其最优加氢策略。首先，一种与可再生能源占能源供应比例相关的动态氢定价机制被提出并嵌入des优化过程中，以促进可再生能源制氢和降低系统运行成本。然后，基于模糊c均值聚类(fuzzy c-means clustering，fcm)完成等价聚合的hfcv可实现均衡加氢，从而确定hfcv的最优加氢量及加氢时间。

2、实现上述目的的一种技术方案是：一种动态氢定价下低碳能源与交通系统的分层优化方法，用以促进能源和交通系统的协调优化以提高两者的经济低碳性，并实现动态氢定价对能源和交通系统优化，其构建基于动态氢定价的能源交通分层优化模型，并通过郊狼算法进行求解，实现分布式能源站和氢燃料汽车的经济低碳性，具体包括如下步骤：

3、步骤1，提出一种与可再生能源占能源供应比例相关的动态氢定价机制对分布式能源站进行优化得到分布式能源站运行优化模型，以促进可再生能源制氢和降低分布式能源站运行成本；

4、步骤2，等价聚合的氢燃料汽车在动态氢定价的指导下实现均衡加氢，最优化氢燃料汽车的加氢量及加氢时间。

5、能源交通分层优化模型考虑到分布式能源站和氢燃料汽车之间的交互性，分布式能源站运营商管理本地资源并制定动态售氢价格，氢燃料汽车在动态氢价的引导下确定其最佳加氢策略；过郊狼算法为群体智能优化算法，具备良好的局部搜索功能，采用其对大规模混合整数非线性的能源交通分层优化模型。

6、作为优选，对于氢燃料汽车不确定性处理方法，采用模糊c均值聚类方法进行典型分类，并确定各类车在一天内的可用加氢时间。

7、作为优选，对于分布式能源站运行优化模型，其为园区级综合能源系统，等效为多源耦合节点进行优化，忽略与长距离传输相关的网络约束。

8、作为优选，分布式能源站运行优化模型以分布式能源站运行维护成本、环境成本和交易成本构成的总成本最小为优化目标，目标函数如下：

9、minfdes＝fope+fenv+ftra

10、式中，fdes为des总运行成本；fope为系统运行维护成本；fenv为环境成本，主要包括从公共电网购电所造成的碳排放成本；ftra为交易成本，包括从电网购电成本feb、向电网售电收益fes和售氢收益fh；

11、(1)系统运行维护成本，其特征在于：具体表达式为

12、

13、ωk＝{eb,ec,ele,es,ts,hs}

14、式中，t为单位调度时间；ωk为des设备集合，k为设备索引；为设备k的单位运行成本；pk(t)为设备k在t时刻的输出功率；

15、(2)环境成本，其特征在于：具体表达式为

16、

17、式中，γ表示碳税，元/吨；α为碳排放强度，kg/kwh；peb(t)为des从公共电网购电的功率大小；

18、(3)交易成本，其特征在于：具体表达式为

19、

20、式中，βb(t)、βs(t)、βh(t)分别为t时刻的购电价、售电价及售氢价；pes(t)为向公共电网售电的功率大小；phl(t)表示des的氢负荷需求，由hfcv的加氢策略决定。

21、作为优选，分布式能源站运行优化模型提出一种与可再生能源在能源供应占比相关的动态氢定价机制，具体表达式为

22、

23、

24、pre(t)＝pwt(t)+ppv(t)

25、式中，氢价βh(t)可以从预定义的最小值增加到由氢价松弛变量βh,adj(t)调整的一定范围，ηh为氢价松弛变量的效率函数系数；pele,in(t)为电解水的输入功率；pre(t)为可再生能源总出力；pwt(t)为风力发电功率；ppv(t)为光伏发电功率。

26、作为优选，分布式能源站运行优化模型包括电锅炉、电解水装置、电储能、热储能及氢储能的数学模型；

27、(1)电锅炉的数学模型为

28、peb(t)＝ηebpeb,in(t)

29、式中，peb,in(t)为eb的输入功率；ηeb为制热系数；peb(t)为eb的输出功率；

30、(2)电解水装置的数学模型为

31、pele(t)＝ηelepele,in(t)

32、式中，pele,in(t)为ele的输入功率；ηele为ele电制氢转换效率；pele(t)为ele的输出功率；

33、(3)储能装置包括电储能、热储能和氢储能(k＝4,5,6)，其特征在于，具体数学模型为：

34、ck(t)＝(1-ζk)ck(t-1)+ηk,cpk,c(t)-pk,d(t)/ηk,d

35、pk,d(t)×pk,c(t)＝0

36、ck(1)＝ck(t)

37、式中，ζk为储能k的自损耗系数；pk,c(t)、pk,d(t)分别为储能k充、放电功率大小；ηk,c、ηk,d分别为充、放电效率；ck(1)、ck(t)分别储能k在调度周期t的初始时刻、结束时刻容量。

38、作为优选，分布式能源站运行优化模型的约束考虑设备运行约束、网络约束及功率平衡约束；

39、(1)电锅炉运行约束

40、

41、式中，ceb为eb的额定安装容量；分别为eb输出功率的最大、最小百分比；

42、(3)电解水运行约束

43、

44、式中，cele为ele的额定安装容量；分别为ele输出功率的最大、最小百分比；

45、(4)储能装置运行约束

46、

47、ωk＝{eb,ec,ele,es,ts,hs}

48、

49、

50、式中，ck(t)为储能k在t时刻的运行容量；ck为储能k的安装额定容量；为储能k最大、最小容量系数；分别为储能k充电功率的最大、最小百分比；分别为储能k放电功率的最大、最小百分比；

51、(5)电母线、热母线、冷母线以及氢母线的功率平衡约束

52、peb(t)-pes(t)+pwt(t)+ppv(t)+pes,d(t)＝peb,in(t)+pec,in(t)+pele,in(t)+pel(t)+pes,c(t)

53、peb(t)+pts,d(t)＝ptl(t)+pts,c(t)

54、pele(t)+phs,d(t)＝phl(t)+phs,c(t)

55、式中，pel(t)为电负荷需求量；ptl(t)为热负荷需求量；phl(t)为氢负荷需求量；

56、des的氢负荷需求等价于hfcv的加氢策略，具体表达式为

57、

58、式中，nm为氢燃料汽车总数；pm(t)表示hfcv m在t时刻的加氢功率大小；

59、(6)系统约束包括des与公共电网功率交互约束及氢价约束

60、

61、

62、peb(t)·pes(t)＝0

63、

64、式中，为氢价最大值。

65、作为优选，氢燃料汽车路径优化模型利用带有权重和方向的图来描述交通道路模型，道路交叉口构成了节点集，交通路段构成了图的边集，边的权重表示道路上氢燃料汽车的运输成本，边的方向则表示道路的交通方向。

66、作为优选，氢燃料汽车加氢策略优化在分布式能源站给出的动态氢价下最小化购氢成本和加氢运输成本，目标函数如下：

67、

68、式中，为hfcv m的购氢成本；为hfcv m在路段r:b→s上产生的运输成本；

69、(1)氢燃料汽车基于分布式能源站动态氢价激励的购氢成本，具体表达式为

70、

71、(2)氢燃料汽车到目标分布式能源站进行加氢产生的运输成本，具体表达式为

72、

73、f(i,j)(t)＝β0(l(i,j)/v(i,j)(t))

74、

75、式中，f(i,j)(t)表示hfcv m在t时刻经过道路(i,j)的运输成本；β0为单位时间运输成本；l(i,j)为节点i到节点j的距离；v(i,j)(t)为t时刻hfcv m在路段(i,j)上的车速；为路段(i,j)的初流速；ρ(i,j)(t)为t时刻路段(i,j)的交通密度，反映道路拥堵情况；为路段(i,j)干扰密度。

76、作为优选，氢燃料汽车路径优化约束考虑进行氢燃料汽车优化时满足购氢约束及交通约束；

77、(1)购氢约束

78、

79、

80、

81、(2)交通约束

82、

83、

84、

85、式中，slm(t)表示t时刻hfcv m的剩余里程数；为hfcv m最小剩余里程；lr:b→s表示最低成本路线的距离。

86、本发明与现有技术相比较，具有如下突出的实质性特点和显著的技术进步：

87、1、本发明将hfcv和des的交互建模为双层优化问题，该模型能够准确有效的表征两者交互关系，并基于coa实现能源和交通系统的低碳经济运行。

88、2、本发明提出的动态氢定价机制，通过设置des氢价随可再生能源在能源供应中的比例而变化，能够促进可再生能源制氢并减少碳排放。

89、3、本发明通过分层优化求解，能够实现hfcv的加氢平衡，在缓解加氢峰谷差和促进低碳加氢等方面具有一定指导性作用。

90、4、同时，本发明可以扩展应用到其他更多类似的电气交通一体化系统。