一种三模式三目标综合能源系统优化调度方法与流程

本发明属于综合能源系统优化，具体涉及一种三模式三目标综合能源系统优化调度方法。

背景技术：

1、近年来全球能源问题日益严重，为了缓解化石燃料枯竭给全球发展带来的危机，减少化石燃料燃烧产生的污染，我国电力事业正在快速发展和推进结构转型，综合能源系统的发展变得尤为重要。

2、由于综合能源系统具有复杂性和多样性，其能量互补性和协同性也非常复杂。因此，对于这种综合能源系统的优化调度问题，成为了学术界和工业界的一个重要研究方向。

3、风力发电、光伏发电发电具有很强的不确定性，且存在极端天气情况，现有优化调度模型中，很少考虑极端天气对综合能源系统的出力的影响。

4、目前的研究中，较少能建立一种合理的、实用性较强的多目标调度模型，且调度方案大多仅能解决一类问题，灵活性较差，不能根据不同的需求给出相应的优化调度方案。由此看来，亟需建立一种可以应对极端天气、兼顾不同调度需求，同时降低电网运行成本、提高新能源消纳能力的调度模型。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明专利提供一种更具针对性的风力发电、光伏发电、火电机组发电三模式三目标综合能源系统优化调度模型，以减小新能源不确定性对综合能源系统的影响，并根据上级调度需求进行模式选择。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种三模式三目标综合能源系统优化调度方法，基于包含风力发电机组，光伏发电机组，火电机组以及铅酸蓄电池储能模块的综合能源系统，包括如下步骤：

3、s1，根据负荷日前预测数据判断风力发电出力、光伏发电出力预测是否属于极端天气，进而决定运行情况：基于风电出力日前预测数据判断风力发电运行情况，基于光伏出力日前预测数据判断光伏发电运行情况，基于火电机组发电日前预测数据判断火电机组启停运行情况；

4、s2，确定出力构成：根据风电、光伏、火电机组及负荷的预测值确定综合能源系统的出力构成，分别建立风力发电模型和光伏发电模型，选择风力发电、光伏发电、火电机组发电及电池储能共同出力，光伏发电、火电机组发电及电池储能共同出力，光伏发电、火电机组发电及电池储能共同出力，或者风力发电、光伏发电及电池储能共同出力，建立基于风力发电、光伏发电和火电机组发电的综合能源系统出力选择模型；

5、s3，构建基于风力发电模型和光伏发电模型的多目标优化调度模型，其包含第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数：从火电机组的发电成本、火电机组的启停成本、风力发电运行成本、光伏发电运行成本、电池储能充放电成本、电池储能寿命折损成本以及需求侧响应构建第一目标函数，所述的第一目标函数是以电网运行经济性为目标的经济性目标函数，其中火电机组需考虑常规运行、不投油深度调峰、投油深度调峰三种情况的发电成本；以一天为一个调度周期，将每个调度时段的弃风弃光功率叠加为一个调度周期的弃风弃光量构建第二目标函数，所述的第二目标函数是以减少弃风弃光量为目标的新能源消纳目标函数；选择出力-负荷偏差目标函数、出力波动幅值目标函数或负荷电压q轴分量目标函数作为第三目标函数来实现不同的功能，所述的出力-负荷偏差目标函数由出力追踪目标函数和负荷跟踪目标函数组成，出力追踪目标函数的目标是使综合能源系统出力与负荷功率的平均偏差最小，能追踪负荷功率的变化，所述的出力波动幅值目标函数由平稳运行目标函数和功率平滑目标函数组成，平稳运行目标函数的目标是使综合能源系统出力波动最小，减小对电网的冲击，所述的负荷电压q轴分量目标函数为调频目标函数，目标是使电网电压在综合能源系统逆变器输出电压的q轴分量最小；出力追踪模式时选择出力-负荷偏差目标函数，平稳运行模式时选择出力波动幅值目标函数，调频模式时选择调频目标函数；

6、s4，进行考虑电池储能充放电寿命损耗和火电机组深度调峰的多目标优化调度模型求解：采用nsga-ⅱ算法对已构建的多目标优化调度模型进行求解，从得到的pareto最优前沿解集中，通过ahp法决策得到综合能源系统的最优调度方案。

7、进一步，所述的步骤s2建立综合能源系统中风力发电模型的步骤为：构建weibull双参数风速概率分布函数其中vhub为风机轮毂处风速，分布参数形状参数其中σ为风速标准差，μ为由历史数据得出的平均风速(m/s)，γ为伽玛函数；对风速进行变换：其中vhub为风机轮毂高度处风速，vt为测风点高度处风速(m/s)，zhub为风机轮毂高度，zt为测风点高度(m)，z0为地面粗糙度；

8、计算风力发电输出功率pwp：

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10、其中vc_in为切入风速，vrate为额定风速，vc_out为切出风速(m/s)，prate为风机额定出力(kw)，α为实际日平均空气密度与标准空气密度的比值。

11、进一步，所述的步骤s2建立综合能源系统中光伏发电模型的步骤为：首先利用幂律关系建立输出电流与电压的关系，其次，利用标准测试情况下的技术参考值，推算出不同光照强度和温度下的短路电流isc、开路电压voc、最大功率点电流im、最大功率点电压vm的关系：

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19、其中d1为短路电流温度系数，d2为开路电压温度系数，f1为最大功率点电流温度系数，f2为最大功率点电压温度系数，△t为测试温度与标准温度差值(℃)，isc-stc为标准测试情况短路电流(a)，voc-stc为标准测试情况开路电压(v)，im-stc为最大功率点电流，vm-stc为最大功率点电流，s为测试光照强度(w/m2)，sstc为标准光照强度，a、b为计算得到的系数。

20、进一步，所述的步骤s2中与综合能源系统出力选择有关的参数包括风速日前预测数据vt，太阳辐照强度日前预测数据st，电网负荷日前预测数据pin_load，储能模块容量ecapacity，风电运维成本cw_om，光伏运维成本cpv_om，风电利润cw_pro，光伏利润cpv_pro，日平均风速低限值vt_l，日平均辐照强度低限值st_l；出力选择判断步骤为：基于风速日前预测数据、太阳辐照强度日前预测数据、电网负荷日前预测数据和储能模块容量，以风力发电运维成本和光伏发电运维作为约束，判断风力发电利润是否小于其运维成本或者风力发电的风速是否过小；是则继续判断风力发电利润是否小于其运维成本或者光伏发电辐照强度过低，是则选择火电机组出力，无需优化调度，否则选择光伏发电、火电机组发电及电池储能共同出力；否则继续判断光伏发电利润是否小于其运维成本或者光伏发电辐照强度过低，是则选择风力发电、火电机组发电及电池储能共同出力，否则继续判断风力发电、光伏发电和火电机组发电共同出力能否全时段满足电网负荷需求，是则选择风力发电、光伏发电及电池储能共同出力，否则选择风力发电、光伏发电、火电机组发电及电池储能共同出力。

21、更进一步，所述步骤s3中的经济性目标函数根据综合能源系统的发电成本cec得到：其中cthe,i为第i台火电机组的发电成本，si_k为第i台火电机组在k时刻的开机成本，ui_k为第i台火电机组在k时刻的启停状态，1为开机，0为停机，cw为风力发电运行成本，cpv为光伏发电运行成本，cb为电池储能充放电成本，cbl为电池储能寿命折损成本；

22、其中火电机组的运行成本

23、风力发电成本其中cco_w为风电单位发电量运行成本；

24、光伏发电成本其中cco_pv为光伏单位发电量运行成本；

25、电池储能维护成本其中cco_b为储能单位充放电成本；

26、铅酸蓄电池寿命折损成本cbl(xd)＝llosscin_bess，其中cin_bess为电池储能模块的初始投资成本；

27、调频目标函数公式为minugq＝min(ugsin(qg-q))，式中q为综合能源系统输出电压的相角，qg为电网负荷电压的相角。

28、更进一步，当火电机组出力范围在最大出力值pmax,i和常规调峰最小出力值pa,i之间时火电机组的成本主要为煤耗成本其中pthe,i(t)为t时间内火电机组i的出力(mw)，ai、bi、ci为火电机组i的煤耗系数；当火电机组出力范围在常规调峰最小出力值pa,i和不投油调峰最小出力值pb,i之间时火电机组的深度调峰寿命折损成本可表示为c2,i(t)＝cpur/nf，其中cpur为火电机组的购置成本(元)，nf为转子致裂循环周次；当火电机组出力范围在不投油调峰最小出力值pb,i和投油调峰最小出力值pc,i之间时火电机组的投油成本可表示为c3,i(t)＝qoilcoil，其中coil为火电机组采取投油措施的耗油量(吨)，qoil为当月油价(元/吨)。

29、更进一步，所述步骤s3中的新能源消纳目标函数将1天分为24个调度时段，每个调度时段为1h，分别取5台火电机组出力pthe,i确定待优化参数：风力发电出力pw，光伏发电出力ppv，铅酸蓄电池储能模块充放电功率pb作为决策变量xd，火电机组1～5实时功率pthe,i(k),i∈[1,5]，铅酸蓄电池储能模块充放电实时功率pb(k)，风力发电实时功率pw(k)，光伏发电实时功率ppv(k)；

30、通过公式计算最小弃风弃光成本cab，通过减少弃风弃光量达成新能源消纳的目标，其中ca_w为单位弃风成本(元)，ca_pv为单位弃光成本(元)，pr_w(k)为k时间段风力发电预测值(mw)，pr_pv(k)为k时间段光伏发电预测值(mw)。

31、再进一步，所述步骤s3中出力追踪模式时负荷功率平均偏差ppd最少的负荷跟踪目标函数为其中pin_load(k)为k时刻电网电负荷调度指令(mw)；平稳运行模式时功率波动平均值ppf最少的功率平滑目标函数为其中pop(k)为k时刻风光火储能源系统出力值(mw)，pop_a为风光火储能源系统出力曲线的平均值(mw)。

32、再进一步，所述步骤s3中建立如下约束条件：

33、环保性约束：火电机组的污染气体排放系数λe满足其中gmax为污染气体排放指标(kg)；

34、铅酸蓄电池储能模块荷电状态约束：k时刻铅酸蓄电池储能模块荷电状态soc(k)与荷电状态上限荷电状态下限soc满足其中荷电状态上下限不能为1和0，为了储能系统能连续正常使用，需保证有合适的电量用于充放电，令调度开始时刻荷电状态socinit与结束时刻荷电状态socfinal相同，即socinit＝socfinal；

35、功率上下限约束：铅酸蓄电池储能模块功率上限铅酸蓄电池储能模块功率下限pb、风力发电功率上限和光伏发电功率上限满足

36、

37、火电机组爬坡速率约束：|pthe,i(k+1)-pthe,i(k)|≤pv,i，其中pv,i为第i个火电机组的最大爬坡速率(mw/h)；

38、火电机组最小启停时间约束：其中为k-1时刻机组i连续运行时间，为k-1时刻机组i连续停机时间，为机组i最小开机时间，为机组i最小停机时间(h)。

39、本发明的有益效果是：本发明通过出力部分判断模块，减小了新能源的不确定性给综合能源系统带来的冲击和经济影响；可以根据电网调度的三种不同的需求，给出更具针对性的优化调度方案，实现综合能源系统的经济运行以及新能源消纳。