CN106372742A - 考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法 - Google Patents

Abstract

一种考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法：建立电转气多源储能型微网模型，是采用能源集线器方法，对电转气多源储能型微网进行建模，建立：供给侧矩阵表达式、转换组件矩阵表达式和负荷侧矩阵表达式，联立供给侧矩阵、转换组件矩阵和负荷侧矩阵，得到电转气多源储能型微网的能量关系的矩阵表达式；建立日前电转气多源储能型微网经济调度优化模型，包含目标函数、元件模型及约束。本发明在第一种微网的基础上，第二种微网加入储电和储热设备后会使得弃风量稍微减小，***成本也会降低，体现了多源储能的优势。第三种微网加入P2G设备后，会使弃风量大幅减小，很大程度的提高了风机的利用率，证明含P2G多源储能在微网风能消纳方面的独特优势。

Description

考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法

技术领域

本发明涉及一种微网日前经济调度方法。特别是涉及一种考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法。

背景技术

随着新能源的使用受到人们的广泛重视，光伏、风电等新能源发电***装机容量在不断增加，预计到2020年风机装机容量将达到2亿千瓦。但是由于风电场和电网建设不同步、风电特性和电网调峰能力不匹配等原因，在一些地区出现了弃风、弃光等现象，造成了能源浪费和经济损失。

采用综合能源***架构集成可再生能源是提高可再生能源利用率的重要手段之一。基于天然气、电力和热力供能的微网***是典型用户侧综合能源***形态，通过对微网***中天然气、电力和热力环节进行协调优化，可以提高可再生能源利用率；此外，也可在耦合***中发展储气、储电和储势能等技术，提高可再生能源利用率，最终形成通过多元消纳技术、或多元储能技术减少弃风、弃光等现象。由于电力大量存储存在成本高等问题，而储气成本相对较低，可在微网***中大力发展储气技术，例如，通过电转气技术将多余的风电转化成天然气进行存储，减少弃风、弃光等现象。

电转气(Power to Gas,P2G)技术是在负荷低谷或可再生能源出力高峰期，将富余的电能转化为天然气或氢气，存储在天然气管网或天然气存储设备中；在电力短缺时，将存储的气体转化为电能或热能提供给用户，从而提高了微网***在负荷低谷期消纳可再生能源的能力。P2G技术也增加了***中电-气耦合环节的作用，增强了电力-天然气***之间的耦合性和***的供能稳定性。

根据P2G技术最终产物(氢气、天然气)的不同，可以将电转气技术分为电转天然气和电转氢。

电转天然气技术一般包含两个阶段(1)首先，将多余的电能通过电解水产生氢气，其能量转换效率可达75％-85％。现有的电解制氢方法主要有两种：碱性电解水制氢和聚合物电解质电解水制氢。碱性电解水制氢是一种成熟的技术，已经被大规模应用。相比于碱性电解水制氢，聚合物电解质电解水制氢是一种新技术，这种方法更为灵活，负荷可以在0-100％之间变化，而碱性电解水制氢最小负荷限制在20％-40％之间。(2)然后在催化剂的作用下，将电解水生成的氢气和二氧化碳反应生成甲烷和水，这个过程称为甲烷化过程，这个过程能量转换效率约为75％-80％。甲烷化过程中所需的二氧化碳可以来自环境空气、火电厂烟气和厌氧细菌消化产生的生物气体。通过上述两个阶段化学反应，P2G综合效率约在45％-60％之间。

P2G的另一种方法是电转氢，即在电解水产生氢气后直接将氢气注入天然气管道或者氢气存储设备中进行存储。相比于电转天然气过程，电转氢可以避免甲烷化反应的能量损失，但是这种方法也存在许多弊端，例如：(1)氢气加入到现有天然气管道后，会引起管材方面的风险，如氢脆和渗透。因此一些国家对氢气注入天然管道的比例进行了限制，例如德国规定天然气管道中氢气的含量不能超过5％；(2)氢气的能量密度约为甲烷的1/4倍，具有相同能量的天然气体积要比甲烷大得多，不易于存储和运输。

相比而言，通过P2G技术合成天然气，在增强微网中电力网络和天然气网络的耦合特性，提高综合能源***的供能稳定性方面技术更加成熟完善。因此，电力转化为天然气较之电转氢具有更广阔的应用前景。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够提高了风机的利用率的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法。

本发明所采用的技术方案是：一种考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，包括如下步骤：

1)建立电转气多源储能型微网模型，是采用能源集线器方法，对电转气多源储能型微网进行建模，并用矩阵方式表示电转气多源储能型微网的能源耦合，建立：供给侧矩阵表达式、转换组件矩阵表达式和负荷侧矩阵表达式，联立供给侧矩阵、转换组件矩阵和负荷侧矩阵，得到电转气多源储能型微网的能量关系的矩阵表达式为：

L＝C_t(Pⁱⁿ+P_P2G)+S (1)

式中，L为电转气多源储能型微网负荷，Pⁱⁿ、C_t、S和P_P2G分别表示电转气多源储能型微网中能量的输入、转化、存储和电转气环节；

2)建立日前电转气多源储能型微网经济调度优化模型，包含目标函数、元件模型及约束；其中，

目标函数从经济成本最优角度出发，考虑电转气多源储能型微网从外部能源网络购买能源的成本，同时考虑用户参与需求响应的激励收益；元件模型及约束部分包括功率平衡约束、外部网络约束、储能电池模型及约束、储气/热设备模型及约束、微型燃气轮机模型及约束、气/电热锅炉模型及约束、电转气模型及约束、可平移负荷约束；

步骤1)中所述的建立供给侧矩阵表达式包括：

定义风机调度因数α来表示风机的利用率，风机的输出功率为：

$P_{wind}=P_e^{wind}\mathrm{\α}---\left(2\right)$

式中，P_wind表示风机的输出功率，表示无弃风时的风机输出功率，风机的弃风量表示为：

$P_{cur}=P_e^{wind}(1-\mathrm{\α})---\left(3\right)$

P_cur表示弃风功率；

供给侧能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{P}_e^1\\ P_g^1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_e^{net}+P_{wind}\\ P_g^{net}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}-P_{P2G}\\ P_{P2G}{\mathrm{\η}}_{P2G}\end{array}\right]---\left(4\right)$

P¹＝Pⁱⁿ+P_P2G (5)

式中，P¹、Pⁱⁿ、P_P2G分别表示供给侧输出、输入以及电转气环节转换的能量，分别为电转气多源储能型微网从电网和天然气网络购买的能源，P_wind表示风机输出的功率，P_P2G、η_P2G分别表示电转气设备的输入能量和效率，分别表示从供给侧输出到转换组件的电能和天然气。

步骤1)中所述的建立转换组件矩阵表达式，是建立转换组件能量关系，转换组件能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{P}_e^2\\ P_h^2\\ P_g^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1-\mathrm{\λ}& {\mathrm{\β}}_1{\mathrm{\η}}_{MT}^e\\ {\mathrm{\λ\η}}_{EB}& {\mathrm{\β}}_2{\mathrm{\η}}_{GB}+{\mathrm{\β}}_1{\mathrm{\η}}_{MT}^h\\ 0& {\mathrm{\β}}_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{P}_e^1\\ P_g^1\end{array}\right]---\left(6\right)$

P²＝C_tP¹ (7)

式中，P²、P¹、C_t分别表示转换侧能量输出、能量输入和能量转换矩阵，λ表示电能输入分配给电锅炉电能的分配系数，β₁、β₂、β₃分别表示天然气输入分配给微型燃气轮机、燃气锅炉和天然气负荷的分配系数，β₁、β₂、β₃三者关系为β₁+β₂+β₃＝1，η_EB、η_GB分别表示电锅炉、燃气锅炉的热效率，分别表示微型燃气轮机的电、热效率，和分别表示从转换组件输出到负荷侧的电能、天然气和热能。

步骤1)中所述的建立负荷侧矩阵表达式，是建立负荷侧能量关系，负荷侧能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{L}_e\\ L_h\\ L_g\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_e^2\\ P_h^2\\ P_g^2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{P}_e^s\\ P_h^s\\ P_g^s\end{array}\right]---\left(8\right)$

L＝P²+S (9)

式中，L、S分别为负荷功率和储能功率矩阵，L_e、L_h、L_g为电负荷、热负荷和气负荷，和分别为电储能、热储能和气储能的释放功率。

步骤2)中所述的目标函数，是目标为所研究电转气多源储能型微网日前24时段成本最低，具体如下：

$\min F=\underset{t=0}{\overset{24}{\Σ}}\[C_e\left(t\right)+C_g\left(t\right)+C_{load}\left(t\right)\]---\left(10\right)$

C_e(t)＝π_e(t)P_e(t) (11)

C_g(t)＝π_g(t)P_g(t) (12)

C_load(t)＝π_con(t)P_con(t) (13)

式中，C_e、C_g分别表示电转气多源储能型微网从电网、气网购买能源的成本，C_load表示用户参与需求响应的成本，π_e、π_g分别表示电力和天然气的价格，π_con表示可控负荷的成本，P_e、P_g和P_con分别表示购买的电功率、气功率和参与需求响应的负荷功率。

步骤2)中所述的元件模型及约束包括：

(1)功率平衡约束

在如图2所示的电转气多源储能型微网中，存在电能、天然气和热能的能量守恒关系：

L＝C_t(Pⁱⁿ+P_P2G)+S (14)

对于电能、天然气和热能，能量守恒公式具体为：

$P_g^{net}+P_g^{P2G}+P_g^S-P_{in}^{MT}-P_{in}^{GB}-L_g=0---\left(15\right)$

$P_e^{net}+P_e^{wind}-P_e^{P2G}-P_{in}^{EB}+P_e^{MT}+P_e^S-L_e^c-L_e^{uc}=0---\left(16\right)$

$P_h^{EB}+P_h^{MT}+P_g^{GB}+P_h^S-L_h=0---\left(17\right)$

式中，分别为电转气多源储能型微网从电网和天然气网络购买的电能和天然气，表示风机的输出功率，分别表示输入到电转气设备和电热锅炉的电能， 分别表示微型燃气轮机和储能电池输出的电功率，分别表示电转气设备和气储能设备输出的天然气功率，分别表示输入到微型燃气轮机和燃气锅炉的天然气， 分别表示电热锅炉、微型燃气轮机、燃气锅炉和储热设备输出的热功率， L_g、L_h分别表示可平移电负荷、不可控电负荷、气负荷和热负荷。

(2)外部网络约束

考虑电网和天然气网络对电转气多源储能型微网的要求，电转气多源储能型微网与电网和天然气网络的交换功率需维持在一定范围内：

$P_e^{min}\≤P_e^{net}\≤P_e^{max}---\left(18\right)$

$P_g^{min}\≤P_g^{net}\≤P_g^{max}---\left(19\right)$

式中，分别为电转气多源储能型微网与电网交换功率的上下限，分别为电转气多源储能型微网与天然气网络交换功率的上下限；

(3)储能电池模型

采用KiBaM电池模型，来描述电池运行情况，

充放电前后电池荷电量关系为：

q_t＝q_t-Δt+[I_c,t-Δtu-I_dis,t-Δt(1-u)]Δt (20)

式中，q_t表示t时刻电池的电荷量，u为0-1变量，0表示放电状态，1表示充电状态，Δt表示充放电步长，I_c,t-Δt、I_dis,t-Δt分别表示t-Δt时刻的充电电流和放电电流，通过SOC表示电池的荷电状态：

SOC＝q/q_max (21)

式中，q表示电池的荷电量，q_max表示电池的最大荷电量；

在储能电池运行过程中，假设储能电池的端电压恒定，为了延长储能电池的寿命，储能电池荷电状态需在一定范围内，并且充放电电流也受一定的约束，

SOC_min≤SOC≤SOC_max (22)

$0\≤I_c\≤I_c^{max}---\left(23\right)$

$0\≤I_{dis}\≤I_{dis}^{max}---\left(24\right)$

式中，SOC_min、SOC_max分别为储能电池核电状态的最小值和最大值，分别为储能电池的最大放电电流和最大充电电流，I_c、I_dis分别表示储能电池的充电电流和放电电流；

(4)储热或储气设备

假定在Δt时间段内的蓄能和放能功率恒定，则储热或储气设备充放能前后储热或储气设备能量关系为：

$W_1=W_0+(Q_c{\mathrm{\η}}_c-\frac{Q_d}{{\mathrm{\η}}_d})\mathrm{\Δ}t---\left(25\right)$

式中，W₀、W₁分别表示储能或放能前后储热或储气设备所存储的能量，Q_c、Q_d分别表示储能设备存储或释放的能量，η_c、η_d分别表示储能、放能的效率，为保证储能设备的稳定运行，需满足以下约束条件：

W_min≤W≤W_max (26)

0≤Q_c≤Q_c,max (27)

0≤Q_d≤Q_d,max (28)

式中，W_max、W_min分别为存储能量的最大值和最小值，Q_c,max、Q_d,max分别为储能和放能的最大值；

(5)微型燃气轮机模型

通过微型燃气轮机，将天然气的能量转化为电能和热能，微型燃气轮机在运行时，需满足额定功率约束、爬坡率约束等条件，

$0\≤P_{in}^{MT}\≤P_{rated}^{MT}---\left(29\right)$

${\mathrm{\ΔP}}_{\min }^{MT}\≤{\mathrm{\ΔP}}^{MT}\≤{\mathrm{\ΔP}}_{\max }^{MT}---\left(30\right)$

式中，分别表示微型燃气轮机的输入功率和额定功率，ΔP^MT表示微型燃气轮机输入功率变化量，分别表示微型燃气轮机爬坡率的下限和上限；

(6)气锅炉或电热锅炉

通过气锅炉或电热锅炉，将天然气能量或电能转化为热能，气锅炉或电热锅炉在运行时，需满足额定功率约束、爬坡率约束，

0≤P_in≤P_rated (31)

ΔP_min≤ΔP≤ΔP_max (32)

式中，P_in表示气锅炉或电热锅炉的输入功率，P_rated表示气锅炉或电热锅炉的额定功率，ΔP表示气锅炉或电热锅炉输入功率变化量，ΔP_max、ΔP_min分别表示气锅炉或电热锅炉爬坡率的上下限；

(7)电转气模型

通过电转气设备，将电能转化为天然气：

$P_{P2G}^g={\mathrm{\η}}_{P2G}{P}_{P2G}---\left(33\right)$

式中，P_P2G表示电转气设备的输入功率，η_P2G表示电转气设备的效率，表示电转气设备输出的天然气的能量。

电转气设备主要受额定功率的约束：

$0\≤P_{P2G}\≤P_{P2G}^{rated}---\left(34\right)$

式中，表示电转气设备的额定功率；

(8)可平移负荷

可平移负荷是根据电价将负荷从电价高峰转移到电价低估时段，或根据风机的波动性或负荷的波动性对可平移负荷进行控制，以空调、热水器民用非生产性负荷为典型代表，约束为：

∑P_in,t＝∑P_out,t (35)

$0\≤P_{out,t}\≤P_{out}^{\max }---\left(36\right)$

$0\≤P_{in,t}\≤P_{in}^{\max }---\left(37\right)$

式中，P_in,t、P_out,t分别为t时刻转移出和转移入的负荷，分别为t时刻转移出和转移入的负荷的最大值。

本发明的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，在MGEH1的基础上，MGEH2加入储电和储热设备后会使得弃风量稍微减小，***成本也会降低，体现了多源储能的优势。MGEH3加入P2G设备后，会使弃风量大幅减小，很大程度的提高了风机的利用率，证明含P2G多源储能在微网风能消纳方面的独特优势。

附图说明

图1是电转气(P2G)过程简述；

图2是电转气多源储能型微网能源集线器结构图；

图3是微网***负荷；

图4是电力和天然气的价格；

图5是无弃风情况下风机出力；

图6是不同场景时的风机利用率；

图7是不同场景下风机输出功率；

图8是不同场景下微网***购买电能；

图9是不同场景下微网***购买天然气。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法做出详细说明。

本发明的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，包括如下步骤：

1)建立含电转气(P2G)多源储能型微网模型，是采用能源集线器方法(EnergyHub，EH)，对电转气多源储能型微网进行建模，并用矩阵方式表示电转气多源储能型微网能源耦合，建立：供给侧矩阵表达式、转换组件矩阵表达式和负荷侧矩阵表达式。其中，

(1)所述的建立供给侧矩阵表达式包括：

在供给侧，含有来自能源网络的能量输入、可再生能源和P2G设备，通过电转气设备，将电能转化为天然气输送到天然气管道，描述电力和天然气之间的耦合作用。定义风机调度因数α来表示风机的利用率，风机的输出功率为：

$P_{wind}=P_e^{wind}\mathrm{\α}---\left(10\right)$

式中，P_wind表示风机的输出功率，表示无弃风时的风机输出功率，风机的弃风量表示为：

$P_{cur}=P_e^{wind}(1-\mathrm{\α})---\left(11\right)$

P_cur表示弃风功率；

供给侧能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{P}_e^1\\ P_g^1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_e^{net}+P_{wind}\\ P_g^{net}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}-P_{P2G}\\ P_{P2G}{\mathrm{\η}}_{P2G}\end{array}\right]---\left(12\right)$

P¹＝Pⁱⁿ+P_P2G (13)

式中，P¹、Pⁱⁿ、P_P2G分别表示供给侧输出、输入以及电转气环节转换的能量，分别为电转气多源储能型微网从电网和天然气网络购买的能源，P_wind表示风机输出的功率，P_P2G、η_P2G分别表示电转气设备的输入能量和效率，分别表示从供给侧输出到转换组件的电能和天然气。

(2)所述的建立转换组件矩阵表达式，是建立转换组件能量关系，在转换组件中，含有电锅炉、微燃机和燃气锅炉等能量转换设备，起到了连接供需两侧的作用，转换组件能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{P}_e^2\\ P_h^2\\ P_g^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1-\mathrm{\λ}& {\mathrm{\β}}_1{\mathrm{\η}}_{MT}^e\\ {\mathrm{\λ\η}}_{EB}& {\mathrm{\β}}_2{\mathrm{\η}}_{GB}+{\mathrm{\β}}_1{\mathrm{\η}}_{MT}^h\\ 0& {\mathrm{\β}}_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{P}_e^1\\ P_g^1\end{array}\right]---\left(14\right)$

P²＝C_tP¹ (15)

式中，P²、P¹、C_t分别表示转换侧能量输出、能量输入和能量转换矩阵，λ表示电能输入分配给电锅炉电能的分配系数，β₁、β₂、β₃分别表示天然气输入分配给微型燃气轮机、燃气锅炉和天然气负荷的分配系数，β₁、β₂、β₃三者关系为β₁+β₂+β₃＝1，η_EB、η_GB分别表示电锅炉、燃气锅炉的热效率，分别表示微型燃气轮机的电、热效率，和分别表示从转换组件输出到负荷侧的电能、天然气和热能。

(3)所述的建立负荷侧矩阵表达式，是建立负荷侧能量关系，在负荷侧，除去电、气、热负荷之外，还含有储能电池、储热设备、储气设备。负荷侧能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{L}_e\\ L_h\\ L_g\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_e^2\\ P_h^2\\ P_g^2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{P}_e^s\\ P_h^s\\ P_g^s\end{array}\right]---\left(16\right)$

L＝P²+S (17)

式中，L、S分别为负荷功率和储能功率矩阵，L_e、L_h、L_g为电负荷、热负荷和气负荷，和分别为电储能、热储能和气储能的释放功率。

联立供给侧矩阵、转换组件矩阵和负荷侧矩阵，得到电转气多源储能型微网的能量关系的矩阵表达式为：

L＝C_t(Pⁱⁿ+P_P2G)+S (18)

式中，Pⁱⁿ、C_t、S和P_P2G分别表示电转气多源储能型微网中能量的输入、转化、存储和电转气环节；

对于不同类型的电转气多源储能型微网，其内部含有的设备可能不同，可根据设备的功能差异，在上述公式确定的MGEH模型对应的环节矩阵中进行修改。例如，若电转气多源储能型微网中含有储能但无电转气环节，则其能量关系为描述为：

L＝C_tPⁱⁿ+S (19)

若电转气多源储能型微网中既无储能无电转气环节，则其能量关系为：

L＝C_tPⁱⁿ (11)

综上可知，将电转气多源储能型微网模型进行扩展，“串联”模块化建模之后，若需分析不同场景下的综合能源***架构，只需更改元件对应的矩阵元素即可，减少重复建模的时间，提高效率。

2)建立日前电转气多源储能型微网经济调度优化模型，包含目标函数、元件模型及约束；其中，

目标函数本发明从经济成本最优角度出发，考虑含电转气多源储能型微网从外部能源网络购买能源的成本，同时考虑用户参与需求响应的激励收益。具体是考虑含电转气多源储能型微网从外部能源网络购买能源的成本，同时考虑用户参与需求响应的激励收益；元件模型及约束部分包括功率平衡约束、外部网络约束、储能电池模型及约束、储气/热设备模型及约束、微型燃气轮机模型及约束、气/电热锅炉模型及约束、电转气模型及约束、可平移负荷约束；其中，

(1)所述的目标函数，是目标为所研究电转气多源储能型微网日前24时段成本最低，具体如下：

$\min F=\underset{t=0}{\overset{24}{\Σ}}\[C_e\left(t\right)+C_g\left(t\right)+C_{load}\left(t\right)\]---\left(12\right)$

C_e(t)＝π_e(t)P_e(t) (13)

C_g(t)＝π_g(t)P_g(t) (14)

C_load(t)＝π_con(t)P_con(t) (15)

式中，C_e、C_g分别表示电转气多源储能型微网从电网、气网购买能源的成本，C_load表示用户参与需求响应的成本，π_e、π_g分别表示电力和天然气的价格，π_con表示可控负荷的成本，P_e、P_g和P_con分别表示购买的电功率、气功率和参与需求响应的负荷功率。

(2)所述的元件模型及约束包括：

(2.1)功率平衡约束

在如图2所示的电转气多源储能型微网中，存在电能、天然气和热能的能量守恒关系：

L＝C_t(Pⁱⁿ+P_P2G)+S (16)

式中，L为电转气多源储能型微网负荷，Pⁱⁿ、C_t、S和P_P2G分别表示电转气多源储能型微网中能量的输入、转化、存储和电转气环节。

对于电能、天然气和热能，能量守恒公式具体为：

$P_g^{net}+P_g^{P2G}+P_g^S-P_{in}^{MT}-P_{in}^{GB}-L_g=0---\left(17\right)$

$P_e^{net}+P_e^{wind}-P_e^{P2G}-P_{in}^{EB}+P_e^{MT}+P_e^S-L_e^c-L_e^{uc}=0---\left(18\right)$

$P_h^{EB}+P_h^{MT}+P_g^{GB}+P_h^S-L_h=0---\left(19\right)$

式中，分别为电转气多源储能型微网从电网和天然气网络购买的电能和天然气，表示风机的输出功率，分别表示输入到电转气设备和电热锅炉的电能， 分别表示微型燃气轮机和储能电池输出的电功率，分别表示电转气设备和气储能设备输出的天然气功率，分别表示输入到微型燃气轮机和燃气锅炉的天然气， 分别表示电热锅炉、微型燃气轮机、燃气锅炉和储热设备输出的热功率， L_g、L_h分别表示可平移电负荷、不可控电负荷、气负荷和热负荷。

(2.2)外部网络约束

考虑电网和天然气网络对电转气多源储能型微网的要求，电转气多源储能型微网与电网和天然气网络的交换功率需维持在一定范围内：

$P_e^{min}\≤P_e^{net}\≤P_e^{max}---\left(20\right)$

$P_g^{min}\≤P_g^{net}\≤P_g^{max}---\left(21\right)$

式中，分别为电转气多源储能型微网与电网交换功率的上下限，分别为电转气多源储能型微网与天然气网络交换功率的上下限；

(2.3)储能电池模型

采用KiBaM(Kinetic Battery Model)电池模型，来描述电池运行情况，

充放电前后电池荷电量关系为：

q_t＝q_t-Δt+[I_c,t-Δtu-I_dis,t-Δt(1-u)]Δt (22)

式中，q_t表示t时刻电池的电荷量，u为0-1变量，0表示放电状态，1表示充电状态，Δt表示充放电步长，I_c,t-Δt、I_dis,t-Δt分别表示t-Δt时刻的充电电流和放电电流，通过SOC(State of Charge)表示电池的荷电状态：

SOC＝q/q_max (23)

式中，q表示电池的荷电量，q_max表示电池的最大荷电量；

在储能电池运行过程中，假设储能电池的端电压恒定，为了延长储能电池的寿命，储能电池荷电状态需在一定范围内，并且充放电电流也受一定的约束，

SOC_min≤SOC≤SOC_max (24)

$0\≤I_c\≤I_c^{max}---\left(25\right)$

$0\≤I_{dis}\≤I_{dis}^{\max }---\left(26\right)$

式中，SOC_min、SOC_max分别为储能电池核电状态的最小值和最大值，分别为储能电池的最大放电电流和最大充电电流，I_c、I_dis分别表示储能电池的充电电流和放电电流；

(2.4)储热或储气设备

假定在Δt时间段内的蓄能和放能功率恒定，则储热或储气设备充放能前后储热或储气设备能量关系为：

$W_1=W_0+(Q_c{\mathrm{\η}}_c-\frac{Q_d}{{\mathrm{\η}}_d})\mathrm{\Δ}t---\left(27\right)$

式中，W₀、W₁分别表示储能或放能前后储热或储气设备所存储的能量，Q_c、Q_d分别表示储能设备存储或释放的能量，η_c、η_d分别表示储能、放能的效率，为保证储能设备的稳定运行，需满足以下约束条件：

W_min≤W≤W_max (28)

0≤Q_c≤Q_c,max (29)

0≤Q_d≤Q_d,max (30)

式中，W_max、W_min分别为存储能量的最大值和最小值，Q_c,max、Q_d,max分别为储能和放能的最大值；

(2.5)微型燃气轮机模型

通过微型燃气轮机，将天然气的能量转化为电能和热能，微型燃气轮机在运行时，需满足额定功率约束、爬坡率约束等条件，

$0\≤P_{in}^{MT}\≤P_{rated}^{MT}---\left(31\right)$

${\mathrm{\ΔP}}_{\min }^{MT}\≤{\mathrm{\ΔP}}^{MT}\≤{\mathrm{\ΔP}}_{\max }^{MT}---\left(32\right)$

式中，分别表示微型燃气轮机的输入功率和额定功率，ΔP^MT表示微型燃气轮机输入功率变化量，分别表示微型燃气轮机爬坡率的下限和上限；

(2.6)气锅炉或电热锅炉

通过气锅炉或电热锅炉，将天然气能量或电能转化为热能，气锅炉或电热锅炉在运行时，需满足额定功率约束、爬坡率约束，

0≤P_in≤P_rated (33)

ΔP_min≤ΔP≤ΔP_max (34)

式中，P_rated表示电/气锅炉的额定功率，ΔP表示电/气锅炉输入功率变化量，ΔP_max、ΔP_min分别表示电/气锅炉爬坡率的上下限；

(2.7)电转气(P2G)模型

通过电转气设备，将电能转化为天然气：

$P_{P2G}^g={\mathrm{\η}}_{P2G}{P}_{P2G}---\left(35\right)$

式中，P_P2G表示P2G设备的输入功率，η_P2G表示P2G设备的效率，表示P2G设备输出的天然气的能量。

电转气设备主要受额定功率的约束：

$0\≤P_{P2G}\≤P_{P2G}^{rated}---\left(36\right)$

式中，表示P2G设备的额定功率；

(2.8)可平移负荷

可平移负荷是根据电价将负荷从电价高峰转移到电价低估时段，或根据风机的波动性或负荷的波动性对可平移负荷进行控制，以空调、热水器民用非生产性负荷为典型代表，约束为：

∑P_in,t＝∑P_out,t (37)

$0\≤P_{out,t}\≤P_{out}^{\max }---\left(38\right)$

$0\≤P_{in,t}\≤P_{in}^{\max }---\left(39\right)$

式中，P_in,t、P_out,t分别为t时刻转移出和转移入的负荷，分别为t时刻转移出和转移入的负荷的最大值。

为了比较不同场景下微网***对风电消纳能力的差异，本发明针对三种不同微网，对日前经济调度结果进行对比分析。

第一种场景下，微网不含储能设备和P2G设备，只含有不同能源间的耦合元件，检验在不含储能设备和P2G设备支持条件下，微网***对风电的消纳能力。

由于电储能、热储能是现有的储能设备，在第一种场景基础上，第二种场景对应微网增加了电储能、热储能设备，检验此场景下，微网***对风电的消纳能力和***经济性。

第三种场景下，电转气多源储能型微网在供应侧增加P2G设备和储气设备，提高电力网络和天然气网络的耦合特性。在此场景下，检验P2G对弃风现象的影响，以及对电转气多源储能型微网经济性影响。三种微网的模型设备种类分布如表1所示。

表1不同场景微网所含元件

以下是三种微网***的功率平衡方程：

第一种功率平衡方程：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_g^{net}-P_{in}^{MT}-P_{in}^{GB}-L_g=0\\ P_e^{net}+P_e^{wind}-P_{in}^{EB}+P_e^{MT}-L_e^c-L_e^{uc}=0\\ P_h^{EB}+P_h^{MT}+P_g^{GB}-L_h=0\end{array}\right.---\left(40\right)$

第二种功率平衡方程：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_g^{net}-P_{in}^{MT}-P_{in}^{GB}-L_g=0\\ P_e^{net}+P_e^{wind}-P_{in}^{EB}+P_e^{MT}+P_e^S-L_e^c-L_e^{uc}=0\\ P_h^{EB}+P_h^{MT}+P_g^{GB}+P_h^S-L_h=0\end{array}\right.---\left(41\right)$

第三种功率平衡方程：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_g^{net}+P_g^{P2G}+P_g^S-P_{in}^{MT}-P_{in}^{GB}-L_g=0\\ P_e^{net}+P_e^{wind}-P_e^{P2G}-P_{in}^{EB}+P_e^{MT}+P_e^{MT}+P_e^S-L_e^c-L_e^{uc}=0\\ P_h^{EB}+P_h^{MT}+P_g^{GB}+P_h^S-L_h=0\end{array}\right.---\left(42\right)$

图3为一天中的电、气和热负荷分布情况，图4为一天中电力和然气的价格，电价采用的是实时电价(NYISO)，图5为风机出力，采用冬季风机特性，具有反调峰特性。

本发明采用内点法对日前经济调度模型进行求解。由图6和图7结果可以看出第一种微网弃风情况最严重，由表2可以看出第一种微网的全天弃风总量达到4800kW·h。第二种微网中增加储电荷储热设备后，风机使用率有所提高，白天的弃风率降低，全天弃风量下降到3429kW·h，但对于夜晚弃风严重的现象并未有较大改观，这是储电成本高、容量小等原因造成的。第三种电转气多源储能型微网中加入P2G设备后，在日前经济调度模型成本最优的引导原则下，P2G夜间会消纳更多风电，使得风机利用率大幅增加，弃风率有较大幅度降低，全天弃风总量仅为354kW·h。

表2不同场景下微网***的全天弃风总量

由图8、9和表3、表4可以看出，不含储能和P2G的第一种微网成本最高，其购买的电能和天然气也是最多，分别为20437kW·h和31636kW·h。当加入储电和储气设备后，微网***的成本会降低，相对第一种微网成本下降1910美分(全文采用美元计价)，其购买的电能和天然气相比于第一种微网均有所下降，分别为19762kW·h和31168kW·h。在第二种微网基础上加入P2G和储气设施后，成本降到三种场景的最低，为59468美分。相比于前两种场景，第三种电转气多源储能型微网购买的电能的行为只发生在每天11点到13点的用电高峰期，购买电能下降至19657kW·h。在0点至4点和23点至24点，第三种电转气多源储能型微网购买的天然气相比于前两种场景几乎为零，一天购买的天然气下降至29046kW·h。

表3不同场景下微网***购买能源

表4不同场景下微网***成本

由以上结果可知，在第一种微网的基础上，第二种微网加入储电和储热设备后会使得弃风量稍微减小，***成本也会降低，体现了多源储能的优势。第三种电转气多源储能型微网加入P2G设备后，会使弃风量大幅减小，很大程度的提高了风机的利用率，证明电转气多源储能型微网风能消纳方面的独特优势。

Claims (6)

1.一种考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)建立电转气多源储能型微网模型，是采用能源集线器方法，对电转气多源储能型微网进行建模，并用矩阵方式表示电转气多源储能型微网的能源耦合，建立：供给侧矩阵表达式、转换组件矩阵表达式和负荷侧矩阵表达式，联立供给侧矩阵、转换组件矩阵和负荷侧矩阵，得到电转气多源储能型微网的能量关系的矩阵表达式为：

L＝C_t(Pⁱⁿ+P_P2G)+S (1)

式中，L为电转气多源储能型微网负荷，Pⁱⁿ、C_t、S和P_P2G分别表示电转气多源储能型微网中能量的输入、转化、存储和电转气环节；

2)建立日前电转气多源储能型微网经济调度优化模型，包含目标函数、元件模型及约束；其中，

目标函数从经济成本最优角度出发，考虑电转气多源储能型微网从外部能源网络购买能源的成本，同时考虑用户参与需求响应的激励收益；元件模型及约束部分包括功率平衡约束、外部网络约束、储能电池模型及约束、储气/热设备模型及约束、微型燃气轮机模型及约束、气/电热锅炉模型及约束、电转气模型及约束、可平移负荷约束。

2.根据权利要求1所述的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，其特征在于，步骤1)中所述的建立供给侧矩阵表达式包括：

定义风机调度因数α来表示风机的利用率，风机的输出功率为：

$P_{wind}=P_e^{wind}\mathrm{\α}---\left(2\right)$

式中，P_wind表示风机的输出功率，表示无弃风时的风机输出功率，风机的弃风量表示为：

$P_{cur}=P_e^{wind}(1-\mathrm{\α})---\left(3\right)$

P_cur表示弃风功率；

供给侧能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{P}_e^1\\ P_g^1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_e^{net}+P_{wind}\\ P_g^{net}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}-P_{P2G}\\ P_{P2G}{\mathrm{\η}}_{P2G}\end{array}\right]---\left(4\right)$

P¹＝Pⁱⁿ+P_P2G (5)

式中，P¹、Pⁱⁿ、P_P2G分别表示供给侧输出、输入以及电转气环节转换的能量，分别为电转气多源储能型微网从电网和天然气网络购买的能源，P_wind表示风机输出的功率，P_P2G、η_P2G分别表示电转气设备的输入能量和效率，分别表示从供给侧输出到转换组件的电能和天然气。

3.根据权利要求1所述的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，其特征在于，步骤1)中所述的建立转换组件矩阵表达式，是建立转换组件能量关系，转换组件能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{P}_e^2\\ P_h^2\\ P_g^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1-\mathrm{\λ}& {\mathrm{\β}}_1{\mathrm{\η}}_{MT}^e\\ {\mathrm{\λ\η}}_{EB}& {\mathrm{\β}}_2{\mathrm{\η}}_{GB}+{\mathrm{\β}}_1{\mathrm{\η}}_{MT}^h\\ 0& {\mathrm{\β}}_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{P}_e^1\\ P_g^1\end{array}\right]---\left(6\right)$

P²＝C_tP¹ (7)

式中，P²、P¹、C_t分别表示转换侧能量输出、能量输入和能量转换矩阵，λ表示电能输入分配给电锅炉电能的分配系数，β₁、β₂、β₃分别表示天然气输入分配给微型燃气轮机、燃气锅炉和天然气负荷的分配系数，β₁、β₂、β₃三者关系为β₁+β₂+β₃＝1，η_EB、η_GB分别表示电锅炉、燃气锅炉的热效率，分别表示微型燃气轮机的电、热效率， 和分别表示从转换组件输出到负荷侧的电能、天然气和热能。

4.根据权利要求1所述的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，其特征在于，步骤1)中所述的建立负荷侧矩阵表达式，是建立负荷侧能量关系，负荷侧能量关系为：

$\left[\begin{array}{c}{L}_e\\ L_h\\ L_g\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_e^2\\ P_h^2\\ P_g^2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{P}_e^s\\ P_h^s\\ P_g^s\end{array}\right]---\left(8\right)$

L＝P²+S (9)

式中，L、S分别为负荷功率和储能功率矩阵，L_e、L_h、L_g为电负荷、热负荷和气负荷，和分别为电储能、热储能和气储能的释放功率。

5.根据权利要求1所述的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，其特征在于，步骤2)中所述的目标函数，是目标为所研究电转气多源储能型微网日前24时段成本最低，具体如下：

$\min F=\underset{t=0}{\overset{24}{\Σ}}\[C_e\left(t\right)+C_g\left(t\right)+C_{load}\left(t\right)\]---\left(10\right)$

C_e(t)＝π_e(t)P_e(t) (11)

C_g(t)＝π_g(t)P_g(t) (12)

C_load(t)＝π_con(t)P_con(t) (13)

式中，C_e、C_g分别表示电转气多源储能型微网从电网、气网购买能源的成本，C_load表示用户参与需求响应的成本，π_e、π_g分别表示电力和天然气的价格，π_con表示可控负荷的成本，P_e、P_g和P_con分别表示购买的电功率、气功率和参与需求响应的负荷功率。

6.根据权利要求1所述的考虑电转气多源储能型微网日前最优经济调度方法，其特征在于，步骤2)中所述的元件模型及约束包括：

(1)功率平衡约束

在如图2所示的电转气多源储能型微网中，存在电能、天然气和热能的能量守恒关系：

L＝C_t(Pⁱⁿ+P_P2G)+S (14)

对于电能、天然气和热能，能量守恒公式具体为：

$P_g^{net}+P_g^{P2G}+P_g^S-P_{in}^{MT}-P_{in}^{GB}-L_g=0---\left(15\right)$

$P_e^{net}+P_e^{wind}-P_e^{P2G}-P_{in}^{EB}+P_e^{MT}+P_e^S-L_e^c-L_e^{uc}=0---\left(16\right)$

$P_h^{EB}+P_h^{MT}+P_g^{GB}+P_h^S-L_h=0---\left(17\right)$

式中，分别为电转气多源储能型微网从电网和天然气网络购买的电能和天然气，表示风机的输出功率，分别表示输入到电转气设备和电热锅炉的电能， 分别表示微型燃气轮机和储能电池输出的电功率，分别表示电转气设备和气储能设备输出的天然气功率，分别表示输入到微型燃气轮机和燃气锅炉的天然气，分别表示电热锅炉、微型燃气轮机、燃气锅炉和储热设备输出的热功率，L_g、L_h分别表示可平移电负荷、不可控电负荷、气负荷和热负荷。

(2)外部网络约束

考虑电网和天然气网络对电转气多源储能型微网的要求，电转气多源储能型微网与电网和天然气网络的交换功率需维持在一定范围内：

$P_e^{min}\≤P_e^{net}\≤P_e^{max}---\left(18\right)$

$P_g^{min}\≤P_g^{net}\≤P_g^{max}---\left(19\right)$

式中，分别为电转气多源储能型微网与电网交换功率的上下限，分别为电转气多源储能型微网与天然气网络交换功率的上下限；

(3)储能电池模型

采用KiBaM电池模型，来描述电池运行情况，

充放电前后电池荷电量关系为：

q_t＝q_t-△t+[I_c,t-△tu-I_dis,t-△t(1-u)]△t (20)

式中，q_t表示t时刻电池的电荷量，u为0-1变量，0表示放电状态，1表示充电状态，△t表示充放电步长，I_c,t-△t、I_dis,t-△t分别表示t-△t时刻的充电电流和放电电流，通过SOC表示电池的荷电状态：

SOC＝q/q_max (21)

式中，q表示电池的荷电量，q_max表示电池的最大荷电量；

在储能电池运行过程中，假设储能电池的端电压恒定，为了延长储能电池的寿命，储能电池荷电状态需在一定范围内，并且充放电电流也受一定的约束，

SOC_min≤SOC≤SOC_max (22)

$0\≤I_c\≤I_c^{\max }---\left(23\right)$

$0\≤I_{dis}\≤I_{dis}^{\max }---\left(24\right)$

式中，SOC_min、SOC_max分别为储能电池核电状态的最小值和最大值，分别为储能电池的最大放电电流和最大充电电流，I_c、I_dis分别表示储能电池的充电电流和放电电流；

(4)储热或储气设备

假定在△t时间段内的蓄能和放能功率恒定，则储热或储气设备充放能前后储热或储气设备能量关系为：

$W_1=W_0+(Q_c{\mathrm{\η}}_c-\frac{Q_d}{{\mathrm{\η}}_d})\mathrm{\Δ}t---\left(25\right)$

式中，W₀、W₁分别表示储能或放能前后储热或储气设备所存储的能量，Q_c、Q_d分别表示储能设备存储或释放的能量，η_c、η_d分别表示储能、放能的效率，为保证储能设备的稳定运行，需满足以下约束条件：

W_min≤W≤W_max (26)

0≤Q_c≤Q_c,max (27)

0≤Q_d≤Q_d,max (28)

式中，W_max、W_min分别为存储能量的最大值和最小值，Q_c,max、Q_d,max分别为储能和放能的最大值；

(5)微型燃气轮机模型

通过微型燃气轮机，将天然气的能量转化为电能和热能，微型燃气轮机在运行时，需满足额定功率约束、爬坡率约束等条件，

$0\≤P_{in}^{MT}\≤P_{rated}^{MT}---\left(29\right)$

${\mathrm{\ΔP}}_{\min }^{MT}\≤{\mathrm{\ΔP}}^{MT}\≤{\mathrm{\ΔP}}_{\max }^{MT}---\left(30\right)$

式中，分别表示微型燃气轮机的输入功率和额定功率，△P^MT表示微型燃气轮机输入功率变化量，分别表示微型燃气轮机爬坡率的下限和上限；

(6)气锅炉或电热锅炉

通过气锅炉或电热锅炉，将天然气能量或电能转化为热能，气锅炉或电热锅炉在运行时，需满足额定功率约束、爬坡率约束，

0≤P_in≤P_rated (31)

△P_min≤△P≤△P_max (32)

式中，P_in表示气锅炉或电热锅炉的输入功率，P_rated表示气锅炉或电热锅炉的额定功率，△P表示气锅炉或电热锅炉输入功率变化量，△P_max、△P_min分别表示气锅炉或电热锅炉爬坡率的上下限；

(7)电转气模型

通过电转气设备，将电能转化为天然气：

$P_{P2G}^g={\mathrm{\η}}_{P2G}{P}_{P2G}---\left(33\right)$

式中，P_P2G表示电转气设备的输入功率，η_P2G表示电转气设备的效率，表示电转气设备输出的天然气的能量。

电转气设备主要受额定功率的约束：

$0\≤P_{P2G}\≤P_{P2G}^{rated}---\left(34\right)$

式中，表示电转气设备的额定功率；

(8)可平移负荷

可平移负荷是根据电价将负荷从电价高峰转移到电价低估时段，或根据风机的波动性或负荷的波动性对可平移负荷进行控制，以空调、热水器民用非生产性负荷为典型代表，约束为：

∑P_in,t＝∑P_out,t (35)

$0\≤P_{out,t}\≤P_{out}^{\max }---\left(36\right)$

$0\≤P_{in,t}\≤P_{in}^{\max }---\left(37\right)$

式中，P_in,t、P_out,t分别为t时刻转移出和转移入的负荷，分别为t时刻转移出和转移入的负荷的最大值。