一种考虑动态特性的综合能源系统多尺度优化运行方法

本发明属于能源系统管理，具体涉及一种考虑动态特性的综合能源系统多尺度优化运行方法。

背景技术：

1、综合能源系统指的是在规划、建设和运行等过程中，通过对能源的产生、传输与分配、转换、存储、消费等环节进行有机协调与优化后，形成的能源产供销一体化系统。因此综合能源系统被国际能源界誉为30-50年后人类社会能源供用最可能的承载方式，在能源领域中，长期存在着不同能源形式协同优化的情况，几乎每一种能源在其利用过程中，都需要借助多种能源的转换配合才能实现高效利用。由于不同能源系统发展的差异，供能往往都是单独规划、单独设计、独立运行，彼此间缺乏协调，由此所造成了能源利用率低、自愈能力不强、供能系统整体安全性有待提高等问题。

2、综合能源系统(integrated energy system，ies)根据电、热、气等多种能源类型的互补特性以及能量梯级利用原则，从源-网-荷-储四个方面对多能系统进行统一规划和协调优化运行，有利于促进可再生能源消纳，是提高能源利用率的重要途径。然而，可再生能源出力和系统负荷存在不确定性，给系统稳定可靠运行带来挑战。

3、为削减源—荷误差对系统运行的不利影响，国内外学者针对ies多时间尺度优化展开研究。有的学者提出并建立包含滚动优化环节和动态调整环节的两阶段多时间尺度模型预测控制调度策略，用来增强系统调度灵活性。同时提出了一种概率能量管理方法，并把日前调度和实时调度考虑在内。有的学者接着提出了多时间尺度滚动优化运行方法，按照“日前-日内”两个阶段逐级制定机组出力计划，以降低源-荷的波动性对ies实际运行的影响。又提出了一种考虑电-气-热-氢需求响应与阶梯式碳排放费用机制的多时间尺度低碳运行优化策略，建立了“日前-日内-实时”三阶段的多时间尺度优化模型，然而ies内不同能量设备的动态特性不同，各设备响应系统负荷变动的速率也存在较大差异，并能够显著影响系统整体综合效益。而仅通过引入设备爬坡功率约束简单反映设备响应能力，是不能全面地反映出设备不同动态特性对系统实际运行的影响，因此，需要充分考虑设备的动态运行特性，精细化制定综合能源系统的日前-日内-实时优化运行方案。

4、为此，本方法提出考虑设备动态特性的ies多时间尺度优化策略。在日前、日内、实时三个时间尺度构建优化调度模型，并基于设备动态特性建立“慢响应”设备爬坡、下降优化模型。

技术实现思路

1、为解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提出了一种考虑动态特性的综合能源系统多尺度优化运行方法，包括日前优化、日内滚动优化、爬坡/下降优化和实时优化，在各阶段之间存在反馈过程。

2、为实现上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现：

3、本发明提供了一种考虑动态特性的综合能源系统多尺度优化运行方法包括：

4、(1)日前优化：基于日前可再生能源出力和用户负荷预测数据，并考虑分时电价与所述系统内的设备运行约束，以日运行成本最低为目标，时间尺度为1h，制定全天日前调度计划，通过负荷裕度建立冷热电不等式方程，在此基础上为日内滚动优化、实时优化提供调整基准；

5、(2)日内滚动优化：以15min为时间尺度对可再生能源出力和用户负荷数据进行预测更新；以2h为滚动计算时域，对计算时域内日前调度计划进行修正，优化目标为滚动计算时域内购能成本与设备出力调整惩罚成本最低，得到计算时域内日内调度计划；

6、(3)爬坡/下降优化：与实时优化、日内滚动优化嵌套执行，以5min为时间尺度进行优化计算，对当前计算时域的日内调度计划进行修正；在日内调度计划的计算时域内，考虑慢响应设备的动态特性，利用遗传算法进行爬坡/下降优化；

7、(4)实时优化：基于实时预测数据和慢响应设备爬坡计划，对日内调度计划中除慢响应设备外的设备出力进行实时调整，优化目标为计算时域内系统冷、热负荷缺额惩罚与设备功率调整惩罚最低。

8、进一步地，在所述日前优化、日内滚动优化、爬坡/下降优化和实时优化四个阶段之间存在反馈过程，反馈过程具体为，经过日内优化、爬坡/下降优化和实时优化，得到此计算时域内各设备最优实时调度计划；执行前15min的最优实时调度计划，同时计算时域向后滚动15min；将第15min时储能设备的储能状态作为初始约束条件，开始下一计算时域日内优化计算，并不断重复前面的优化流程。

9、进一步地，在综合能源系统中，除各设备约束外，还需要满足以下约束条件：

10、电平衡约束：

11、epv(t)+eice(t)+ebat,out(t)+egrid,buy(t)

12、＝le(t)+eec(t)+ebat,in(t)+egrid,sell(t)

13、式中：le(t)为综合能源系统在t时段的电负荷；eice(t)为t时段燃气内燃机的发电功率；epv(t)为t时段光伏板的发电功率；eec(t)为t时段电制冷机耗电量；ebat,in(t)和ebat,out(t)分别为t时段蓄电池充电功率和放电功率；egrid,buy(t)和egrid,sell(t)分别为t时段综合能源系统购电、售电功率；

14、热平衡约束：

15、qwb(t)+qgb(t)+qst(t)+qhst,out(t)

16、＝lq(t)/ηhe+qhst,in(t)+qac(t)

17、式中：qgb(t)为t时段吸收式制冷机爬坡速率上限；qwb(t)为t时段余热锅炉的余热回收量；qst(t)为t时段集热器集热功率；qhst,in(t)和qhst,out(t)为t时段蓄热水箱储热量、放热功率；qac(t)为t时段吸收式制冷机耗热量；lq(t)为综合能源系统在t时段的热负荷；ηhe为换热器换热系数；

18、冷平衡约束：

19、cac(t)+cec(t)+ccst,out(t)＝lc(t)+ccst,in(t)

20、式中：lc(t)为系统在t时段的冷负荷；cec(t)为t时段电制冷机制冷功率；ccst,in(t)和ccst,out(t)分别为t时段蓄冷水箱储冷和放冷功率；cac(t)为t时段吸收式制冷机制冷功率；

21、储能设备起止状态约束：

22、wi(trq)＝wi(1)

23、式中：trq为日前优化计算时域；wi为第i种储能设备储能量。

24、进一步地，通过负荷裕度建立冷热电不等式方程，表示为：

25、eall(t)∈[le(t)·(1-σ),le(t)·(1+σ)]

26、qall(t)∈[qe(t)·(1-σ),qe(t)·(1+σ)]

27、call(t)∈[ce(t)·(1-σ),ce(t)·(1+σ)]

28、式中：eall、qall、call分别为综合能源系统供电、供热、供冷总功率；σ为裕度系数。

29、进一步地，日运行成本包括设备运行成本、购气成本、电网交互成本和蓄电池老化成本，表示为：

30、

31、式中：pom为设备运行成本；pgas为系统购气成本；pgrid为电网交互成本；pbat为蓄电池老化成本；

32、其中设备运行成本pom表示为：

33、pom(t)＝[epv(t)·pom,pv+qst(t)·pom,st+eice(t)·pom,ice

34、+(ebat,in(t)+ebat,out(t))·pom,bat+lq(t)/ηhe·pom,he

35、+(qhst,in(t)+qhst,out(t))·pom,hst+qwb(t)·pom,wb

36、+(ccst,in(t)+ccst,out(t))·pom,cst+cac(t)·pom,ac

37、+qgb(t)·pom,gb+cec(t)·pom,ec]·δt

38、式中：pom,pv为pv运行成本；pom,ice为ice运行成本；pom,bat为bat运行成本；pom,he为he运行成本；pom,st为st运行成本；pom,gb为gb运行成本；pom,wb为wb运行成本；pom,hst为hst运行成本；pom,ec为ec运行成本；pom,ac为ac运行成本；pom,cst为cst运行成本；lq(t)为综合能源系统在t时段的热负荷；ηhe为换热器换热系数；

39、购气成本pgas表示为：

40、

41、式中：rgas为天然气价格；hgas为天然气低位热值；fice(t)为t时段燃气内燃机消耗的天然气功率；fgb(t)为t时段燃气锅炉消耗的天然气功率；

42、电网交互成本pgrid表示为：

43、cgrid(t)＝[egrid,buy(t)·pgrid,buy(t)

44、-egrid,sell(t)·pgrid,sell(t)]·δt

45、式中：pgrid,buy(t)和pgrid,sell(t)分别为t时段的购电和售电价格；

46、蓄电池老化成本pbat表示为：

47、pbat(t)＝[ubat,in(t)+ubat,out(t)]·rbat

48、式中：rbat为蓄电池充放电转换成本；ubat,in(t)和ubat,out(t)分别为t时刻蓄电池开始充电、放电标志；flagbat,in和flagbat,out分别为t时刻蓄电池充、放电标志；ubat,in(t)和ubat,out(t)分别满足蓄电池充放电状态转换约束：

49、

50、进一步地，日内滚动优化的目标函数为

51、

52、

53、式中：pdom为设备出力调整惩罚成本；上角标rq表示各设备日前计划出力，rn表示各设备日内优化出力；cac为吸收式制冷机出力；cec为电制冷机出力；eice为燃气内燃机出力；qgb为燃气锅炉出力；qhst,in和qhst,out为蓄热水箱储放热功率；ccst,in和ccst,out为蓄冷水箱储放冷功率；ebat,in和ebat,out为蓄电池充放电功率；egrid,buy和egrid,sell为电网购售电功率；μdom,ac为吸收式制冷机功率调整惩罚系数；μdom,ec为电制冷机功率调整惩罚系数；μdom,ice为燃气内燃机功率调整惩罚系数；μdom,gb为燃气锅炉功率调整惩罚系数；μdom,hst为蓄热水箱储放热功率调整惩罚系数；μdom,cst为蓄冷水箱储放冷功率调整惩罚系数；μdom,bat为蓄电池充放电功率调整惩罚系数；μdom,grid为电网交互功率调整惩罚系数。

54、进一步地，慢响应设备包括燃气内燃机、燃气锅炉和吸收式制冷机。

55、进一步地，利用遗传算法进行爬坡/下降优化，具体为：

56、优化变量：慢响应设备的爬坡/下降计划，慢响应设备的爬坡/下降计划由该设备在各个时段采用的爬坡/下降模式共同构成，各设备在计算时域内各时段按照两种模式进行功率调整：

57、模式1：在时段起点开始调整，直至达到下一时段日内计划出力；

58、模式2：在时段内开始调整，在时段结尾处达到下一时段日内计划出力。

59、进一步地，系统冷、热负荷缺额惩罚与设备功率调整惩罚最低，表示为：

60、

61、式中：α1和α2分别为冷热缺额惩罚系数和设备功率调整惩罚系数；qlack和clack分别为缺热量、缺冷量；pad为各设备功率相对调整量平方和；

62、其中缺热量、缺冷量计算：

63、

64、设备功率相对调整量计算

65、

66、式中：上角标rn表示各设备日内优化出力，ss表示设备实时优化出力；下角标max表示设备出力上限；ebat,in和ebat,out为蓄电池充放电功率；egrid,buy和egrid,sell为电网购售电功率；cec为电制冷机出力。

67、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

68、本发明提出一种考虑动态特性的综合能源系统多尺度优化运行方法充分考虑设备的动态运行特性，并精细化制定综合能源系统的日前-日内-实时优化运行方案。在日前、日内、实时三个时间尺度构建优化调度模型，并基于设备动态特性建立“慢响应”设备爬坡、下降优化模型。并提高综合能源系统整体综合效益。