一种计及柔性负荷的户用氢能系统优化运行方法及装置与流程

本发明属于电力系统优化，具体涉及一种计及柔性负荷的户用氢能系统优化运行方法及装置。

背景技术：

1、随着化石能源的短缺和环境问题的加重，大力发展可再生能源发电技术以提高能源利用率、减少污染排放成为近年来研究的热点。

2、电能一般要经过发电、输电、变电、配电等一系列环节才能够到达用户侧使用，在这个过程中，会造成电能的大量浪费，而有时电能供给与用户需求不平衡会使用户侧出现断电的情况。

3、在一户家庭的屋顶和空地上，安装光伏电池板和风力发电机满足家庭的用能需求，减少对大电网的依赖，实现可再生能源的利用。风能和太阳能在时间和空间上有良好的互补特性，与家庭负荷有一定的匹配性，但其不可控性、间歇性和随机性会引起家庭电能的波动，氢能是极为理想的可持续能源载体，在可再生能源出力富余时将多余电能转化为氢能进行存储，实现风光等能源的友好接入，减少对电网的冲击。同时，可再生能源发电的波动不能保证家庭负荷在任何时刻都可以获得电能支持。因此，需要考虑多种不确定性因素，协调风光出力和负荷功率平衡以实现户用氢能系统的优化运行。

技术实现思路

1、为此，本发明提出一种计及柔性负荷的户用氢能系统优化运行方法及装置，通过数据采集技术收集家庭负荷信息，构建户用氢能系统的基本结构及数学模型，在保证风光出力和负荷功率平衡的基础上，以全寿命周期成本和家庭用能成本为目标建立户用氢能的优化运行模型，利用基于罚函数的多目标粒子群算法对优化模型进行求解，得到户用氢能系统的最优运行方案。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、一种计及柔性负荷的户用氢能系统优化运行方法，包括以下步骤：

4、步骤1：基于数据采集方法，收集以往家庭负荷信息，对负荷需求和用能分布进行预测，得到相应的负荷曲线；

5、步骤2：构建户用氢能系统基本结构；

6、步骤3：建立户用氢能系统数学模型；

7、步骤4：建立考虑全寿命周期成本和家庭用能成本的户用氢能系统优化运行模型；

8、步骤5：利用基于罚函数的多目标粒子群算法对优化模型进行求解，得到最优户用氢能系统运行方案。

9、所述步骤1中，基于数据采集方法，将以往家庭负荷信息分为刚性负荷和柔性负荷，并对负荷用能分布进行预测，得到相应的负荷曲线为：

10、pload(t)＝pb(t)+pt(t)+pp(t) (1)

11、其中，pload(t)为第t时刻家庭用能总负荷；pb(t)为第t时刻基础负荷；pt(t)为第t时刻可转移负荷；pp(t)为第t时刻可削减负荷。

12、所述步骤2构建的户用氢能系统的基本结构为：以风光互补发电供给电负荷，富余电能通过电解槽转化为氢气存入储氢罐中以供给氢燃料汽车使用，如果制氢产量超过储氢罐容量，可将多余氢能进行售卖；在风光出力不足时，通过削减或转移部分负荷以维持风光出力与负荷之间的平衡，如果仍不能满足上述条件，通过外部购电以满足负荷需求。

13、所述步骤3建立户用氢能系统的数学模型如下：

14、1)风电输出模型为：

15、

16、其中，pwt为风电机组出力；c为风机功率系数；ρ为空气密度；a为风轮面积；v为风速；

17、2)光伏输出模型为：

18、

19、其中，ppv为光伏电池板出力；vpv为光伏电池板的实际电压；voc为光伏电池板的开路电压；isc为光伏电池板的短路电流；c1、c2为伏安特性调整系数；

20、3)电解槽输出模型为：

21、ph2(t)＝ηezpez(t) (4)

22、其中，ph2(t)为第t时刻电解槽产氢功率；ηez为电解槽产氢效率；pez(t)为第t时刻电解槽输入功率；

23、4)储氢系统模型为：

24、

25、其中，ehs(t)、ehs(t-1)分别为第t时刻和第t-1时刻储氢系统的剩余能量；ηhs,in、ηhs,out分别为储氢系统进氢和放氢效率；pve(t)为第t时刻氢燃料汽车功率；ps(t)为第t时刻向外部售氢功率；δt为时间间隔。

26、所述步骤4建立户用氢能系统优化运行模型如下：

27、户用氢能系统优化运行的目标函数为：

28、

29、其中，f1为全寿命周期成本；f2为家庭用能成本；为全寿命周期成本的最大值；为家庭用能成本的最大值；ε1、ε2为和为1的权重系数；

30、1)全寿命周期成本f1：

31、全寿命周期成本f1包括风力发电机、光伏电池板、电解槽、储氢罐等设备的投资成本、运维成本和设备残值：

32、min f1＝cv+co+cr (7)

33、其中，cv为投资成本；co为运维成本；cr为设备残值；

34、投资成本：

35、

36、其中，n为系统中设备种类数量；ci,ve为第i种设备的单位容量投资成本；pir为第i种设备的额定容量；yi为第i种设备的使用寿命；r为折现率；

37、运维成本：

38、

39、其中，t为系统整体运行时间；集合ω1包括风力发电机和光伏电池板；集合ω2包括电解槽和储氢罐；ci1,om为第i1种设备的运行维护成本；pi1(t)为第t时刻第i1种设备的功率；ci2,om为第i2种设备的运维成本系数；为第i种设备的额定容量；

40、设备残值：

41、

42、其中，φi为第i个设备的残值率；ξa为整付现值系数；di为第i个设备的废退时间；

43、2)家庭用能成本f2：

44、家庭用能成本f2包括风光出力不足时的负荷调控成本、外部购电成本和风光出力富余时的售氢收益：

45、min f2＝cd+cp-cs  (11)

46、其中，cd为负荷调控成本；cp为购电成本；cs为售氢收益；

47、负荷调控成本：

48、风光出力不足时，先通过转移负荷或削减负荷以实现风电出力与负荷之间的功率平衡；

49、

50、其中，cd为调控价格；t1为风光出力不足时间；

51、购电成本：

52、风光出力连基础负荷都不能满足时，需要从外部购电以满足负荷需求；

53、

54、其中，cp为购电价格；t2为基础负荷不能满足时间；

55、售氢收益：

56、风光出力在满足负荷需求的基础上，通过电解槽将多余的电能转化为氢气以供给氢负荷即氢燃料汽车使用，风光出力大于负荷需求和氢燃料汽车的需求时，通过储氢罐向外部售氢以获取收益；

57、

58、其中，cs为售氢价格；t3为风光出力满足负荷和氢燃料汽车需求的时间。

59、所述步骤4中，户用氢能系统优化运行的约束条件如下：

60、1)功率平衡约束：

61、户用氢能系统的输入输出功率实时平衡，风光互补发电满足家庭电负荷和电解槽的需求，氢燃料汽车的需求量通过电解槽制氢存入储氢罐满足，可将其归为电解槽需求；

62、pwt(t)+ppv(t)＝pload(t)+pez(t) (15)

63、2)出力上下限约束：

64、

65、

66、

67、其中，为风力发电机的额定功率；为光伏电池板的额定功率；为电解槽的额定功率；

68、3)储氢约束：

69、为延长储氢罐的使用寿命，避免过充或过放，储氢容量要满足上下限约束；

70、

71、其中，sohcmin、sohcmax分别为储氢罐最小、最大余氢状态；为储氢罐的额定容量；

72、4)缺电率约束：

73、

74、rle≤rle,max (21)

75、其中，rle为负荷缺电率；rle,max为最大负荷缺电率；ple-load(t)为第t时刻缺失负荷功率。

76、所述步骤5利用基于罚函数的多目标粒子群算法对优化模型进行求解，得到最优户用氢能系统运行方案如下：

77、罚函数将户用氢能系统的约束优化问题转化为无约束优化问题：

78、

79、其中，f(x,m)为增广目标函数；m为罚因子；f(x)为目标函数；p(x)为罚函数；hj(x)为等式约束；gj(x)为不等式约束；l1、l2分别为等式约束和不等式约束的个数；

80、求解的具体过程如下：

81、a、初始化粒子群参数，包括种群大小n、初始种群位置x0、速度v0、惯性权重ω、自学习因子c1、他学习因子c2、最大迭代次数nmax等参数；

82、b、更新罚因子和增广目标函数；

83、c、计算每个粒子的适应值，寻找个体极值pbest，即粒子支配局部最优位置，采用轮盘赌法寻找全局极值gbest；

84、d、对粒子的位置和速度进行更新：

85、

86、其中，ω为惯性权重；c1、c2为学习因子，是两个常数值；r1、r2为取值在(0，1)之间的随机数；pbest为个体的最优位置；gbest为群体的最优位置；分别为个体i第k和第k+1次迭代过程的位置向量；分别为个体i第k和第k+1次迭代过程的速度向量；ωmax、ωmin分别为权重的最大值和最小值；nit为当前迭代次数；nmax为最大迭代次数；r1、r2、r3、r4为学习因子的设定值；

87、e、更新群体的历史最优适应值和位置，判断是否满足终止条件，即是否满足最大迭代次数，若满足则输出全局最优解，若不满足则跳转至b。

88、本发明还提供一种计及柔性负荷的户用氢能系统优化运行装置，包括以下模块：

89、负荷需求模块：用于采用数据采集方法，收集以往家庭负荷信息，对负荷需求和用能分布进行预测，得到相应的负荷曲线；

90、户用氢能结构模块：在得到负荷曲线的基础上，构建户用氢能系统基本结构；

91、系统模型模块：在户用氢能系统基本结构构建的基础上，建立户用氢能系统数学模型；

92、优化运行模块：在建立户用氢能系统数学模型的基础上，建立考虑全寿命周期成本和家庭用能成本的户用氢能系统优化运行模型；

93、优化求解模块：利用基于罚函数的多目标粒子群算法对优化模型进行求解，得到最优户用氢能系统运行方案。

94、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的计及柔性负荷的户用氢能系统优化运行方法的步骤。

95、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的计及柔性负荷的户用氢能系统优化运行方法的步骤。

96、本发明提出的计及柔性负荷的户用氢能系统优化运行方法具有如下优点：

97、本发明将分布式能源、氢储能系统和柔性负荷进行结合，考虑了风光出力的不确定性和互补特性以及负荷用能的不同分布情况，构建了户用氢能的基本结构，并进行了数学模型的建立，利用基于罚函数的多目标粒子群算法求解出以全寿命周期成本最小、家庭用能成本最小为目标的户用氢能系统优化运行方案，使不同时刻风光出力和家庭用能需求之间达到动态平衡，实现了户用氢能系统的供储用一体化运行，减少了碳排放和环境污染。