CN107221965A - 一种基于分布式设计的日前计划计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于分布式设计的日前计划计算方法，主要步骤为：主站和子站进行交互式计算：子站向主站提交次日功率曲线，次日功率曲线横坐标为时间，纵坐标为对应时段的预测功率值；主站汇总所有子站提交的次日功率曲线数据，判断是否满足主站运行要求，如果满足则结束计算，否则将汇总后的次日功率曲线数据与主站运行要求之间的偏差数据返回给子站；子站根据主站返回的偏差对发电、用电计划进行调整，重新计算次日功率曲线并向主站提交，直至主站判定满足运行要求，结束计算。本发明采用分布式设计模式，将模型分散在主站和多个子站，大大降低了计算模型规模，计算速度得到极大的提升。
Description
技术领域
本发明涉及一种日前计划（未来24小时计划）计算方法，尤其是一种基于综合工业园区中调度主站和企业子站的多元用户综合协调控制的日前计划计算方法。
背景技术
近十多年来，随着电力***高速增长和经济的腾飞，工业园区得到了高速的发展。随着工业园区用户的多元化，分布式用户互动的供、配、用电技术研究势在必行，以实现配用电的本地互动和能源相互转化。
目前，工业园区中大多已布署配电和冷热监控终端，以及用户能量管理子站***。监控终端实时采集各类设备的用能信息并上传至能量管理子站***，能量管理子站***具备与企业用户已建或待建的光伏、储能、蓄冷、智能负荷控制等外部***设备及其他自动化***相连接的接口，能够综合各用能设备信息，从而为调度提供用能需求和可调控容量信息，同时还能响应园区综合能量管理主站***的控制指令，对各用能设备进行实时就地控制。
现有技术中，对工业园区日前计划的计算，主要是分为主站优化和子站优化两种方式。主站优化的缺陷在于：建模规模大，计算数据过多，计算复杂，导致计算效率低下。而子站计算的缺陷在于：模型不全，计算能力不足，计算不稳定。最终导致目前日前计划的计算无法高效、稳定地完成。
发明内容
本发明提出了一种基于分布式设计的日前计划计算方法，其所要解决的技术问题是：充分利用子站和主站各自的优势，提升计算速度和稳定性。
本发明的技术方案如下：
一种基于分布式设计的日前计划计算方法，其特征在于：在工业园区主站根据全局数据建模，在各子站分别根据本子站的数据建模，主站和子站进行交互式计算：子站向主站提交次日功率曲线，次日功率曲线横坐标为时间，纵坐标为对应时段的预测功率值；主站汇总所有子站提交的次日功率曲线数据，判断是否满足主站运行要求，如果满足则结束计算，否则将汇总后的次日功率曲线数据与主站运行要求之间的偏差数据返回给子站；子站根据主站返回的偏差对发电、用电计划进行调整，重新计算次日功率曲线并向主站提交，直至主站判定满足运行要求，结束计算。
作为本发明的进一步改进，具体步骤为：
（1）园区主站建立园区及子站分布式能源模型，录入园区内各子站次日的分布式能源发电容量Gi、可调度冰蓄冷储能容量Ii和电储能容量Di，i为时段序号；
（2）主站根据步骤（1）中的数据计算各子站次日的预测发电出力Sgi = Gi*Wi+Ii+Di，式中Wi为分布式发电系数，并将Sgi发送给对应的各子站；
（3）各子站分别建立本区域内发用电模型，所述发用电模型包括录入的用电用户未来24小时的生产计划数据，并计算子站的次日预测用电负荷Pfi，再根据主站发送的预测发电出力Sgi计算关口次日功率曲线，次日功率曲线中时段i的预测功率值Pgi= Pfi-Sgi，即关口内用电负荷减去发电出力；
（4）各子站将步骤（3）的次日功率曲线数据上报给园区主站；
（5）园区主站根据各子站的次日功率曲线数据对园区次日总负荷进行预测，次日时段i的园区总负荷等于该时刻的所有子站的Pgi之和Pi；
（6）园区主站根据次日总负荷的预测数据检查未来24小时园区负荷是否需要削峰，并制定削峰计划，然后将削峰计划下发给各子站；
（7）园区主站划分未来24小时的用电峰谷平时段，并将峰谷平时段数据下发给各子站；
（8）各子站建立优化计算模型，包括本子站内各企业可调控资源的可调容量、时段、成本和收益，并接收主站在步骤（5）、（6）和（7）的结果，以成本最低或能效最高为目标进行优化计算，重新制定计划即新的各时段可调容量、用电和发电计划，继而得到新的次日功率曲线数据，然后提交给主站，返回步骤（4），根据新的次日功率曲线数据进行新一轮计算，从而步骤（5）至（8）构成循环计算，直至在步骤（6）中判定不需要削峰为止，此时将当前计划作为最终日前计划。
作为本发明的进一步改进：判定是否需要削峰以及制定削峰计划的方法为：对于时段i，若Pi> PL，则该时段为削峰时段，削峰值为PL-Pi，PL为园区允许最高负荷。
作为本发明的进一步改进：判定用电峰谷平时段的方法为：对于时段i，若Pi >Pmax，则该时段为高峰时段，Pmax为预设高峰负荷阈值，若Pi <Pmin，则该时段为谷时段，Pmin为预设谷负荷阈值，其它时间段为平时段。
作为本发明的进一步改进：根据历史天气数据与历史发电系数之间的对照关系选择分布式发电系数Wi，选择与次日时段i预测气候数据最接近的历史天气数据所对应的历史发电系数，Wi取值范围为0到Wmax，Wmax为最大发电系数。
作为本发明的进一步改进：未来24小时划分为96个时段，即i为大于等于1且小于等于96的整数。
相对于现有技术，本发明具有如下积极效果：（1）本发明采用分布式设计模式，将模型分散在主站和多个子站，大大降低了计算模型规模，计算速度得到极大的提升；（2）本发明遵循就近原则对变化的数据进行处理，数据交换只包括中间计算结果和模型数据，提高了通信效率，降低了通信成本，提高了***效率；（3）本发明采用互动交替方法，对主站和子站计算结果的迭代优化，不断地进行反馈、交替计算，最终达到优化的目的，充分利用了主站和子站的优势，避开了二者的短板；（4）本发明充分利用了园区内的各种分布式发电资源和冷热储能资源，企业成本优化、收益最优，配用电计划节能高效；（5）本发明计算方法简单实现、计划安全可靠，通过园区主站和子站的多次迭代交替计算，即可实现对工业园区的综合多元用户协调控制，适用于新型工业园区的发配用电协调控制，应用前景广泛。
具体实施方式
下面详细说明本发明的技术方案：
一种基于分布式设计的日前计划计算方法，其特征在于：在工业园区主站根据全局数据建模，在各子站分别根据本子站的数据建模，主站和子站进行交互式计算：子站向主站提交次日功率曲线，次日功率曲线横坐标为时间，纵坐标为对应时段的预测功率值；主站汇总所有子站提交的次日功率曲线数据，判断是否满足主站运行要求，如果满足则结束计算，否则将汇总后的次日功率曲线数据与主站运行要求之间的偏差数据返回给子站；子站根据主站返回的偏差对发电、用电计划进行调整，重新计算次日功率曲线并向主站提交，直至主站判定满足运行要求，结束计算。
具体步骤为：
（1）园区主站建立园区及子站分布式能源模型，录入园区内各子站次日的分布式能源发电容量Gi、可调度冰蓄冷储能容量Ii和电储能容量Di，i为时段序号；本实施例中，未来24小时划分为96个时段，即i为大于等于1且小于等于96的整数；
（2）主站根据步骤（1）中的数据计算各子站次日的预测发电出力Sgi = Gi*Wi+Ii+Di，式中Wi为分布式发电系数，根据历史天气数据与历史发电系数之间的对照关系选择分布式发电系数Wi，选择与次日时段i预测气候数据最接近的历史天气数据所对应的历史发电系数，Wi取值范围为0到Wmax，Wmax为最大发电系数，然后将Sgi发送给对应的各子站；
（3）各子站分别建立本区域内发用电模型，所述发用电模型包括录入的用电用户未来24小时的生产计划数据，并计算子站的次日预测用电负荷Pfi，再根据主站发送的预测发电出力Sgi计算关口次日功率曲线，次日功率曲线中时段i的预测功率值Pgi= Pfi-Sgi，即关口内用电负荷减去发电出力；
（4）各子站将步骤（3）的次日功率曲线数据上报给园区主站；
（5）园区主站根据各子站的次日功率曲线数据对园区次日总负荷进行预测，次日时段i的园区总负荷等于该时刻的所有子站的Pgi之和Pi；
（6）园区主站根据次日总负荷的预测数据检查未来24小时园区负荷是否需要削峰，并制定削峰计划，然后将削峰计划下发给各子站：对于时段i，若Pi> PL，则该时段为削峰时段，削峰值为PL-Pi，PL为园区允许最高负荷；
（7）园区主站划分未来24小时的用电峰谷平时段，并将峰谷平时段数据下发给各子站：对于时段i，若Pi >Pmax，则该时段为高峰时段，Pmax为预设高峰负荷阈值，若Pi <Pmin，则该时段为谷时段，Pmin为预设谷负荷阈值，其它时间段为平时段；
（8）各子站建立优化计算模型，包括本子站内各企业可调控资源的可调容量、时段、成本和收益，并接收主站在步骤（5）、（6）和（7）的结果，以成本最低或能效最高为目标进行优化计算，重新制定计划即新的各时段可调容量、用电和发电计划，继而得到新的次日功率曲线数据，然后提交给主站，返回步骤（4），根据新的次日功率曲线数据进行新一轮计算，从而步骤（5）至（8）构成循环计算，直至在步骤（6）中判定不需要削峰为止，此时将当前计划作为最终日前计划。
Claims (6)
1.一种基于分布式设计的日前计划计算方法，其特征在于：在工业园区主站根据全局数据建模，在各子站分别根据本子站的数据建模，主站和子站进行交互式计算：子站向主站提交次日功率曲线，次日功率曲线横坐标为时间，纵坐标为对应时段的预测功率值；主站汇总所有子站提交的次日功率曲线数据，判断是否满足主站运行要求，如果满足则结束计算，否则将汇总后的次日功率曲线数据与主站运行要求之间的偏差数据返回给子站；子站根据主站返回的偏差对发电、用电计划进行调整，重新计算次日功率曲线并向主站提交，直至主站判定满足运行要求，结束计算。
2.如权利要求1所述的基于分布式设计的日前计划计算方法，其特征在于具体步骤为：
（1）园区主站建立园区及子站分布式能源模型，录入园区内各子站次日的分布式能源发电容量Gi、可调度冰蓄冷储能容量Ii和电储能容量Di，i为时段序号；
（2）主站根据步骤（1）中的数据计算各子站次日的预测发电出力Sgi = Gi*Wi+Ii+Di，式中Wi为分布式发电系数，并将Sgi发送给对应的各子站；
（3）各子站分别建立本区域内发用电模型，所述发用电模型包括录入的用电用户未来24小时的生产计划数据，并计算子站的次日预测用电负荷Pfi，再根据主站发送的预测发电出力Sgi计算关口次日功率曲线，次日功率曲线中时段i的预测功率值Pgi= Pfi-Sgi，即关口内用电负荷减去发电出力；
（4）各子站将步骤（3）的次日功率曲线数据上报给园区主站；
（5）园区主站根据各子站的次日功率曲线数据对园区次日总负荷进行预测，次日时段i的园区总负荷等于该时刻的所有子站的Pgi之和Pi；
（6）园区主站根据次日总负荷的预测数据检查未来24小时园区负荷是否需要削峰，并制定削峰计划，然后将削峰计划下发给各子站；
（7）园区主站划分未来24小时的用电峰谷平时段，并将峰谷平时段数据下发给各子站；
（8）各子站建立优化计算模型，包括本子站内各企业可调控资源的可调容量、时段、成本和收益，并接收主站在步骤（5）、（6）和（7）的结果，以成本最低或能效最高为目标进行优化计算，重新制定计划即新的各时段可调容量、用电和发电计划，继而得到新的次日功率曲线数据，然后提交给主站，返回步骤（4），根据新的次日功率曲线数据进行新一轮计算，从而步骤（5）至（8）构成循环计算，直至在步骤（6）中判定不需要削峰为止，此时将当前计划作为最终日前计划。
3.如权利要求2所述的基于分布式设计的日前计划计算方法，其特征在于判定是否需要削峰以及制定削峰计划的方法为：对于时段i，若Pi> PL，则该时段为削峰时段，削峰值为PL-Pi，PL为园区允许最高负荷。
4.如权利要求2所述的基于分布式设计的日前计划计算方法，其特征在于判定用电峰谷平时段的方法为：对于时段i，若Pi>Pmax，则该时段为高峰时段，Pmax为预设高峰负荷阈值，若Pi<Pmin，则该时段为谷时段，Pmin为预设谷负荷阈值，其它时间段为平时段。
5.如权利要求2所述的基于分布式设计的日前计划计算方法，其特征在于：根据历史天气数据与历史发电系数之间的对照关系选择分布式发电系数Wi，选择与次日时段i预测气候数据最接近的历史天气数据所对应的历史发电系数，Wi取值范围为0到Wmax，Wmax为最大发电系数。
6.如权利要求2至5任一所述的基于分布式设计的日前计划计算方法，其特征在于：未来24小时划分为96个时段，即i为大于等于1且小于等于96的整数。
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