CN107808216B - 电-气-热互联***弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法 - Google Patents
电-气-热互联***弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107808216B CN107808216B CN201711000202.6A CN201711000202A CN107808216B CN 107808216 B CN107808216 B CN 107808216B CN 201711000202 A CN201711000202 A CN 201711000202A CN 107808216 B CN107808216 B CN 107808216B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- gas
- heat
- stchp
- node
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 230000009467 reduction Effects 0.000 title claims abstract description 95
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 18
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims abstract description 11
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 99
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 98
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 claims description 49
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 34
- 238000005338 heat storage Methods 0.000 claims description 26
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 25
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 14
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 11
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 11
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 11
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 9
- 230000005684 electric field Effects 0.000 claims description 8
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 7
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 7
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 5
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- RZGZMLICFFEUIQ-UHFFFAOYSA-N 5-[(1-phenylcyclohexyl)amino]pentanoic acid Chemical compound C=1C=CC=CC=1C1(NCCCCC(=O)O)CCCCC1 RZGZMLICFFEUIQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 2
- ZYYBBMCBAFICKK-UHFFFAOYSA-N perfluoro-N-cyclohexylpyrrolidine Chemical compound FC1(F)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)N1C1(F)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)C1(F)F ZYYBBMCBAFICKK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 4
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开电‑气‑热互联***弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法。针对现有技术的不足，优化模型的目标函数中加入热负荷削减量、弃风量、弃光量等变量，以电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量之和最小为作为优化模型的目标函数；将STCHP模型中的消耗气流、供热功率和有功出力变量加入优化模型的等式约束中，将EB装置的消耗电功率和供热功率变量加入优化模型的等式约束中；在优化模型的不等式约束中考虑电/气/热负荷削减量、弃风量、弃光量的上下限约束，以及STCHP和EB装置的容量约束等。
Description
技术领域
本发明属于综合能源***领域，目的是实现电-气-热互联***的综合负荷削减量和***弃风、弃光量的计算，具体涉及弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型。
背景技术
近年来，随着各种燃料类型的热电联产(CHP)、燃气发电机组(GFG)、燃气锅炉(GB)、电锅炉(EB)等传统耦合元件规模的不断扩大，电力、天然气、热力***间的耦合关系愈加深化。耦合元件光热热电联产(STCHP)利用了清洁能源光热，同时配置储热，打破了传统热电联产“以热定电”的运行模式，并且同电锅炉一样具有高效的能源转换特性。随着风、光在电-气-热互联***中的接入比例逐渐升高，电-气-热互联***的不确定性激增，当风电、光伏过剩时，STCHP和EB可以为弃风弃光电量的大量转换与存储提供新的解决思路，提升新能源的消纳空间。当风、光不足时，STCHP和EB可以有效调节***供电、供气、供热的风险水平。因此，需要提出一种含STCHP和EB的电-气-热互联***风险评估方法来合理量化***中风、光等不确定性因素带来的影响。然而，含STCHP和EB的电-气-热互联***具有规模大、设备类型繁多、设备运行特性各异等特征，使得其风险评估的建模和计算复杂度大大增加。综合负荷削减计算是电-气-热互联***风险评估关键环节，构建准确的综合负荷削减模型是实现***风险合理、有效评估的重要基础。
目前，未有研究提出考虑STCHP和EB的电-气-热互联***综合负荷削减优化模型。现有研究中以电-气互联***运行费用最小为优化目标，实现了***电负荷、气负荷削减量计算，而电-气-热互联***优化模型的相关研究中均以能源费用最小为目标函数，未考虑实际***中存在的弃风、弃光现象，也未计及耦合元件STCHP和EB的耦合转换特性，因此无法实现考虑STCHP和EB的电-气-热互联***综合负荷削减量和弃风、弃光量的有效、准确计算。
发明内容
本发明的目的是针对现有的电-气-热互联***负荷削减优化模型的不足，提出一种弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型。现有优化模型存在以下问题：一是忽略了实际***中存在的“弃风限电”、“弃光限电”现象，二是没有考虑STCHP和EB装置的耦合转换特性，三是未同时考虑弃风弃光和电/气/热负荷削减的综合最小。本发明针对以上问题，提出相应改进措施：优化模型的目标函数中加入热负荷削减量、弃风量、弃光量等变量，以电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量之和最小为作为优化模型的目标函数；将STCHP模型中的消耗气流、供热功率和有功出力变量加入优化模型的等式约束中，将EB装置的消耗电功率和供热功率变量加入优化模型的等式约束中；在优化模型的不等式约束中考虑电/气/热负荷削减量、弃风量、弃光量的上下限约束，以及STCHP和EB装置的容量约束等。
为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型的建立和求解。首先，建立优化模型的目标函数，以电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量之和最小作为目标函数；其次，考虑电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量等变量，基于电力***节点有功平衡方程、无功功率平衡方程、天然气***节点流量平衡方程、热力***节点热功率平衡方程、热力-水力环路方程、热力***节点温度平衡方程，以及STCHP、EB、GFG、GB、CHP方程，建立优化模型的等式约束；再次，考虑电-气-热互联***中电/气/热负荷削减量约束、弃风/弃光量约束，和STCHP、EB、GFG、GB、CHP的容量约束，以及电力***、天然气***和热力***中状态量的上下限约束等，构建优化模型的不等式约束；最后，在STCHP的储热和EB装置的不同容量场景下，采用内点法对所建优化模型进行求解。其具体方法步骤如下：
(1)建立目标函数
电-气-热互联***的弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型以电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量之和最小为优化目标，其模型可表示为：
式中，前一括号代表***电/气/热负荷削减量之和，后一括号代表***弃风、弃光电量之和。其中，Ce,i是电负荷节点i的负荷削减变量；Cg,i是气负荷节点i的负荷削减变量；Ch,i是热力***节点i的热负荷削减变量；ΔPW,i是风电场i的弃风变量；ΔPPV,i是光伏电场i的弃光变量；λe,i为表征各电负荷重要性的权重因子，λg,i为表征各气负荷重要性的权重因子，λh,i为表征各热负荷重要性的权重因子，λw,i为表征各风电场弃风严重性的权重因子，λpv,i为表征光伏电场弃光电严重性的权重因子。Nd_e是电负荷节点的总数，Nd_g是气负荷节点的总数，Nd_h是热负荷节点的总数，Nw是风电场的总数，Npv是光伏电场的数目。
(2)建立等式约束
考虑电负荷削减变量Ce,i、气负荷削减变量Cg,m、热负荷削减变量Ch,k、弃风变量ΔPW,i和弃光变量ΔPPV,i，以及STCHP的消耗气流量、供热功率和有功出力变量，EB装置的消耗电功率和供热功率变量，基于电力***中的节点有功平衡方程、无功功率平衡方程、天然气***中的节点流量平衡方程和热力***中的节点热功率平衡方程，建立如下等式约束：
其中：
式(2)是电力***节点有功平衡方程，
式(3)是电力***节点无功平衡方程，
式(4)是天然气***节点流量平衡方程，
式(5)是热力***节点热功率平衡方程，
式(6)是热力-水力环路方程，
式(7)和式(8)是热力***负荷节点温度平衡方程。
式中，θi、Vi为电力***节点i的电压相角和电压幅值；PG,i、PGAS,i、PSTCHP,i、PCHP,i为电力***节点i的非燃气机组、GFG、STCHP和CHP的有功出力；QG,i、QGAS,i、QSTCHP,i、QCHP,i为电力***节点i的非燃气机组、GFG、STCHP和CHP的无功出力；PD,i、QD,i为电力***节点i的有功功率和无功功率；PW,i、QW,i为电力***节点i风电场的有功和无功功率；PPV,i、QPV,i为电力***节点i光伏电站的有功和无功功率；ΔPW,i、ΔPPV,i为电力***节点i风电场的弃风功率、光伏电站的弃光电功率；PEB,i为电力***节点i的EB消耗电功率；QC,i为电力***节点i的并联无功补偿器输出无功功率；Gij、Bij为电力***节点导纳矩阵的第i行第j列元素的实部和虚部；πi和πj为天然气***节点i和j的节点气压；FG,i、FD,i为天然气***节点i的气源注入气流和节点气负荷；FGAS,i、FCHP,i、FSTCHP,i、FGB,i为天然气***节点i的燃气机组、CHP、STCHP和燃气锅炉的消耗天然气气流；Cr、τr为天然气***压缩机r流过的流量和消耗的流量；Air、Eir、Tir为天然气节点-管道关联矩阵、节点-压缩机关联矩阵和节点-压缩机入口节点关联矩阵的第i行第r列元素；sij、kr为天然气管道r的气流方向和管道常数；ΦD,i、ΦG,i、ΦCHP,i、ΦSTCHP,i、ΦGB,i、ΦEB,i为热力***节点i的热负荷、燃煤热源、CHP、STCHP、GB和EB的供热功率；Mh、kh为热力***供热管道h的流量和阻力系数；Ts,i、Tr,i和Ts,f、Tr,f分别为热力***节点i和节点f的供水、回水温度；Blh为热力***回路供热管道关联矩阵第l行第h列元素；As,ef、Ar,ef为热力***供水和回水网络结构矩阵第e行第f列元素；Dih为热力***节点-供热管道关联矩阵中第i行第h列元素；bs,e、br,e为热力***供水温度和回水温度相关系数；kh为热力***供热管道h的阻力系数；SHC为水的比热容。Nn_e、Nn_g、Nn_h、Nf分别为电力***节点、天然气***节点、热力***节点和热力***网络回路的数目。此外，公式(4)中的Cr、τr具体计算公式可参见文献1(ChenS,WeiZ,SunG,etal.Multi-LinearProbabilistic Energy FlowAnalysis of Integrated Electrical and Natural-GasSystems[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2017,32(3):1970-1979.)。公式(6)-(7)中的As,ef、Ar,ef、bs,e、br,e的具体计算公式和GFG、CHP、GB耦合元件的模型可参见文献1和文献2(LiuX.Combined analysis of electricity and heat networks[D].Cardiff：Cardiffniversity，2013.)。
耦合元件STCHP和EB装置的模型如下：
2-1)STCHP机组模型
STCHP是将光能和天然气作为输入，是既能生产电能，又可以对用户供热的厂站。在STCHP的热功率输出侧配置储热装置，可以打破传统热电联产“以热定电”的运行模式。图1为STCHP的运行模式图，建立STCHP的多能流模型方程式如下：
ΦSF,k＝ηSF,kSSF,kR，k＝1,2,...,Nb(9)
ΦSTCHP,k+FSCPT,kGHV＝PSCPT,k/ηSCPT,k,k＝1,2,...,Nb(10)
PSTCHP,k＝HSTCHP,k/νSTCHP,k,k＝1,2,...,Nb(11)
HSTCHP,k＝ΦSTCHP,k+SSH,k-SEH,k,k＝1,2,...,Nb(12)
SSH,kSEH,k＝0,k＝1,2,...,Nb(13)
其中，式(9)为聚光集热装置的光热转换关系式；式(10)和(11)为热电联产机组消耗天然气、光热与输出电功率和热功率的关系式；式(12)为STCHP的供热功率、输出热功率与储热的关系式；式(13)为储热的工作模式方程。其中，ΦSF,k、SSF,k、ηSF,k为STCHPk聚光集热装置的吸收热功率、镜场面积和工作效率；R为光照辐射度；PSTCHP,k、FSTCHP,k、ΦSTCHP,k为STCHPk的有功出力、消耗气流量和供热功率；vCHP,k、ηSF,k、HCHP,k为STCHPk的热电比、转化效率和输出热功率；SSH,k、SEH,k为储热装置的储热功率、放热功率；GHV为天然气的高热值；Nb为STCHP的数目。
2-2)EB装置模型
EB是具有高效电转热特性的耦合元件，EB装置可将富余风、光转化为热功率，注入热力***的供热管道。EB的电热转换关系满足如下方程式：
ΦEB,k＝ηEB,kPEB,k,k＝1,2,...,Neb(14)
式中，PEB,k、ΦEB,k、ηEB,k为EBk的有功出力、供热功率和转化效率；Neb为EB的数目。
(3)建立不等式约束
电-气-热互联***的综合负荷削减优化模型的不等式约束包括：式(15)-(19)的电负荷、气负荷、热负荷削减变量和弃风、弃光变量的上下限约束；式(20)-(30)的燃气机组、STCHP、EB、储热和常规发电机的容量约束；式(31)-(32)的电力***节点电压约束、线路功率约束。式(33)-(36)的天然气***节点气压约束、气源注气量约束、压缩机压缩比约束；式(37)-(41)的热力***热源约束、供/回水温度约束和热力管道流量约束。
0≤Ce,i≤PD,i,i＝1,2,...,Nd_e(15)
0≤Cg,i/GHV≤FD,i,i＝1,2,...,Nd_g(16)
0≤Ch,i≤ΦD,i,i＝1,2,...,Nd_h(17)
0≤ΔPW,i≤PW,i,i＝1,2,...,Nw(18)
0≤ΔPPV,i≤PPV,i,i＝1,2,...,Npv(19)
Vimin≤Vi≤Vimax,i＝1,2,...,Nn_e(31)
-Tlmin≤Tl≤Tlmax,l＝1,2,...,Nr(32)
式中，Tl是输电线路l流过的功率；Rq是压缩机支路q的压缩比；
和PminG,i分别为非燃气常规发电机组有功出力的上限和下限；
和QminG,i为非燃气常规发电机组无功出力的上限和下限；
和PminGAS,i分别为GFG机组有功出力的上限和下限；
和QminGAS,i分别为GFG机组无功出力的上限和下限；
和PminCHP,i分别为CHP机组有功出力的上限和下限；
和QminCHP,i分别为CHP机组无功出力的上限和下限；
和PminSTCHP,i分别为STCHP机组有功出力的上限和下限；
和QminSTCHP,i分别为STCHP机组无功出力的上限和下限；
和PminEB,i分别为EB装置消耗电功率的上限和下限；
和SminSH,k分别为STCHP机组储热装置储热功率的上限和下限；
和SminEH,k分别为STCHP机组储热装置放热功率的上限和下限；
和
分别为天然气节点气压的上限和下限；
和FminG,i分别为天然气气源注入量的上限和下限；
和FminGB,i分别为GB装置消耗气量的上限和下限；
和Rminq分别为压缩机压缩比的上限和下限；
和ΦminG,i分别为热力***热源功率的上限和下限；
和ΦminSTCHP,i分别为STCHP机组供热功率的上限和下限；
和Tminr,i为热力***节点回水温度的上限和下限；
和Tmins,i为热力***节点供水温度的上限和下限；Vi max和Vmini分别为节点电压幅值的上限和下限；Tl max和Tminl为输电线路传输功率的上限和下限；
和Mminh为供热管道水流量的上限和下限。Nr是输电线路的总数，Nu是非燃气常规机组的总数，Ns是天然气气源的总数，Na是GFG机组的总数，Nc是CHP机组的总数，Ngb是GB装置的总数，Np是压缩机的总数，Nq是供热管道的总数，Nt是热力***热源的总数。
(4)综合最小优化模型求解以及弃风、弃光量和电/气/热负荷削减量计算
基于第(1)步的目标函数和第(2)步的等式约束以及第(3)步的不等式约束，电-气-热互联***弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型已建立完成，该优化模型是一个复杂的非线性优化问题，而内点法在收敛性、计算速度等方面的优势使其已广泛用于求解各种非线性优化问题，因此可采用内点法对其进行有效求解，
进一步，调用内点法求解器IPOPT求解该优化模型，以得到电/气/热负荷削减量，弃风、弃光电量，EB装置消耗电功率和STCHP中储热装置的储/放热功率等计算结果。
最后根据优化模型结果计算***的弃风、弃光量和电/气/热负荷削减量，***的电负荷削减量、气负荷削减量、热负荷削减量和弃风量、弃光量的计算公式如下：
式中，Ce为***的电负荷削减量，Cg为***的气负荷削减量，Ch为***的热负荷削减量，ΔPW为***的弃风量，ΔPPV为***的弃光量。
至此，电-气-热互联***弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型的求解步骤结束。
本发明采用上述技术方案后，主要有以下效果：
1.本发明构建的弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型不仅有效评估了***供电、供气、供热的供能水平，而且能够合理量化***弃风、弃光现象的严重程度。
2.相比于现有电-气-热互联***的优化模型，本发明所提的模型采用电力***交流模型、天然气***非线性模型和热力***热力/水力模型，有效保留了电、气、热子***的实际运行特性，同时考虑***“弃风限电”、“弃光限电”现象，以及STCHP和EB装置的耦合转换特性，使得***的负荷削减量计算、弃风量计算更为精确。
本发明可广泛应用于电-气-热互联***的电/气/热负荷削减量和***弃风、弃光量的计算，特别适用于新能源大规模接入电-气-热互联***的情况。
附图说明
图1STCHP运行模式
图2为IEEE9节点标准测试***图
图3为NGS6节点***结构图
图4为DHN7节点***结构图。
图2中标号1、2、3、4、5、6、7、8、9表示IEEE9节点，图3中标号1、2、3、4、5、6表示NGS6节点，图4中1、2、3、4、5、6、7表示DHN7节点。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
参见附图，本发明采用IEEE9-NGS6-DHN7电-气-热互联***进行实施例的验证，该***由IEEE9节点电力***、NGS6节点天然气***和DHN7节点热力***三部分组成：
(1)基础数据准备
图2的IEEE9节点标准***中共有3台发电机，火电装机总容量为438MW，共有3个电负荷，电峰荷为441MW；节点3接入容量108MW的风电场和容量54MW的光伏电场，同时配置容量10MW的EB装置，EB装置转化的热量由节点3注入热力***。图3的NGS6节点天然气***包括4条输气管道，1个燃气压缩机，2个气源站，2个自然气负荷，分别是节点2的2200kcf/h和节点3的1600kcf/h。图4的DHN7节热力***包括8条供热管道，3个热源站，2个自然热负荷。天然气***节点3提供电力***节点3处STCHP的用气需求并将其热功率供给热力***节点2，天然气***节点6分别提供电力***节点1处燃气发电机组和热力***节点1处气锅炉的用气需求。其中电力***基础数据参见IEEE9节点标准***，为使***状态可能出现负荷削减，将电负荷水平增加至基荷的1.4倍。天然气***基础数据参见文献3中(AlabdulwahabA,AbusorrahA,ZhangX,etal.Coordination of Interdependent Natural GasandElectricity Infrastructures for Firming the Variability of Wind Energy inStochastic Day-Ahead Scheduling[J].IEEE Transactionson Sustainable Energy,2015,6(2):606-615.)，NGS6节点数据。本实施例中假设电负荷、气负荷、热负荷的随机特性均服从正态分布，其标准差为各节点负荷期望值的5％；风速服从两参数威布尔分布，尺度参数为3.97，形状参数为10.7，采用恒功率1控制方式；光电/光热功率服从贝塔分布，两参数取值分别为2.06和2.5。其中风电转换模型如下：
式中，PW,i为风电场i的风电功率，Pr,i为风电场i的额定功率，vin,i，vr,i，vo,i分别为风电场i的切入风速、额定风速和切出风速。模型中的切入风速、切出风速和额定风速分别为3m/s、25m/s、13m/s。
其次，GFG、STCHCP和EB装置的耦合元件模型中参数取值表1所示，天然气***中压缩机的控制方式和参数取值如表2所示：
表1耦合元件模型参数表
表2天然气压缩机参数表
(2)建立综合负荷削减优化模型的目标函数
电-气-热互联***的综合负荷削减优化模型以电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量之和最小为优化目标。由于***中共有3个电负荷，2个自天然气负荷，2个自然热负荷，1个风电场，1个光伏电场，因此目标函数中电负荷、气负荷、热负荷削减变量和弃风变量共有9个，各节点的负荷削减、风电弃用、光电弃用权重因子均取1。
(3)建立等式约束
考虑电负荷削减变量Ce,i、气负荷削减变量Cg,i、热负荷削减变量Ch,i和弃风变量ΔPW,i、弃光变量ΔPPV,i以及STCHP和EB装置，基于电力***中的节点有功、无功功率平衡方程、天然气***中的节点流量平衡方程、热力***节点热功率平衡方程、热力-水力环路方程和热力***负荷节点温度平衡方程，以及STCHP、EB、GFG、GB装置的平衡方程，建立等式约束。由于***中共有9个电力***节点，6个天然气***节点，7个热力***节点，1个STCHP机组，1个EB装置，1个GFG机组，1个GB装置，因此根据所建模型要求，共有39个等值约束，包括9个电力***有功平衡约束和9个无功平衡约束、6个天然气流量平衡约束、7个热力功率平衡约束、2个热力-水力环路方程、4个热力负荷节点供水温度平衡方程和7个热力节点回水温度平衡方程，和机组(装置)的运行约束：包括1个GFG机组平衡方程、1个GB装置平衡方程、1个STCHP机组平衡方程、1个EB装置平衡方程。
建立不等式约束
基于第(2)步所建立的等式约束，电-气-热互联***综合最小优化模型的不等式约束包括：3个电负荷削减变量上下限约束、2个气负荷削减变量上下限约束、2个热负荷削减变量上下限约束、1个弃风变量上下限约束、1个弃光变量上下限约束；1个GFG机组容量约束、1个STCHP机组容量约束、1个GB装置容量约束、1个EB装置容量约束；6个天然气***节点气压约束、2个气源注气量约束、1个压缩机压缩比约束、8个热力***供热管道流量约束、4个热力负荷节点供水温度约束、7个热力节点回水温度约束；9个电力***节点电压约束、2个非燃气常规机组出力约束、9个线路功率约束。模型中变量的不等式约束上下限如下表所示：
表3不等式约束上下限表
(5)综合负荷削减优化模型求解和***综合负荷削减量计算
完成以上步骤的工作之后，可以进行电-气-热互联***弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型的求解，本发明调用内点法求解器IPOPT对该优化模型进行求解。设置新能源渗透率、STCHP的储热容量和EB装置容量不同的几组场景，观察新能源渗透率、储热容量和EB装置容量对电负荷削减量、气负荷削减量、热负荷削减量和弃风量、弃光量的影响。
1)新能源渗透率对***电/气/热负荷削减量和弃风弃光量的影响
在***火电机组装机不变的情况下，储热容量为10MW，EB装置容量为10MW时，设置5组不同新能源出力情况的场景，观察电负荷削减量、气负荷削减量、热负荷削减量和弃风量、弃光量的变化情况，其结果如下表所示：
表4不同新能源渗透率下计算量的变化情况
由表4可知，随着新能源出力的增加，***总输出电功率增大，***切电负荷量减小；同时燃气机组与非燃气常规机组的出力减小，因此发电机组用气需求减小，***切气负荷量减小。其次，***在新能源出力较小时不出现弃风弃光现象，当新能源出力超过某一阈值的时候，由于风、光外送通道功率和电源调节能力有限，输电线路无法传送出更多的风、光电场出力，使得***弃风弃光量逐渐增大。
2)储热容量对***电/气/热负荷削减量和弃风弃光量的影响
在新能源出力为210MW的情况下，设置6组不同储热容量的场景，观察电负荷削减量、气负荷削减量、热负荷削减量和弃风量、弃光量的变化情况，其结果如下表所示：
表5不同储热装置容量下***负荷削减情况
从表5可知，储热容量的提升对***切热负荷量有显著的积极影响，而对切电负荷和气负荷没有影响。
3)EB容量对***电/气/热负荷削减量和弃风弃光量的影响
在新能源出力为210MW的情况下，设置6组不同EB装置容量的场景，观察电负荷削减量、气负荷削减量、热负荷削减量和弃风量、弃光量的变化情况，其结果如下表所示：
表6不同EB装置容量下***负荷削减情况
从表6可知，EB装置容量的提升对***切热负荷量有显著的积极影响，而对切电负荷和气负荷没有影响。随着EB装置容量的提升，***弃风弃光量逐渐减少。
从实验结果可知：通过求解本发明提出的负荷削减模型，可在考虑光热热电联产和电锅炉的电-气-热互联***中，计及***弃风弃光现象的条件下，得到***的电负荷削减量、气负荷削减量、热负荷削减量以及***弃风量、弃光量。该模型为电-气-热互联***风险评估打好模型基础。
综上所述，本发明提出的一种弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型。首先，建立优化模型的目标函数，以电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量之和最小作为目标函数；其次，考虑电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量等变量，基于电力***节点有功平衡方程、无功功率平衡方程、天然气***节点流量平衡方程、热力***节点热功率平衡方程、热力-水力环路方程、热力***节点温度平衡方程，以及STCHP、EB、GFG、GB、CHP方程，建立优化模型的等式约束；再次，考虑电-气-热互联***中电/气/热负荷削减量约束、弃风/弃光量约束，和STCHP、EB、GFG、GB、CHP的容量约束，以及电力***、天然气***和热力***中状态量的上下限约束等，构建优化模型的不等式约束；最后，采用内点法对所建优化模型进行求解，并在不同新能源出力、不同储热容量和不同EB装置容量的场景下实现仿真分析。本发明很好的考虑储热装置和EB装置在***中的实际运行特性，通过仿真结果发现储热和EB装置对***综合负荷削减量以及弃风弃光量均有一定影响。
Claims (1)
1.电-气-热互联***弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立目标函数
电-气-热互联***的弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型以电负荷、气负荷、热负荷削减量和弃风量、弃光量之和最小为优化目标，其模型可表示为：
式中，前一括号代表***电/气/热负荷削减量之和，后一括号代表***弃风、弃光电量之和；其中，Ce,i是电负荷节点i的负荷削减变量；Cg,i是气负荷节点i的负荷削减变量；Ch,i是热力***节点i的热负荷削减变量；ΔPW,i是风电场i的弃风变量；ΔPPV,i是光伏电场i的弃光变量；λe,i为表征各电负荷重要性的权重因子，λg,i为表征各气负荷重要性的权重因子，λh,i为表征各热负荷重要性的权重因子，λw,i为表征各风电场弃风严重性的权重因子，λpv,i为表征光伏电场弃光电严重性的权重因子；Nd_e是电负荷节点的总数，Nd_g是气负荷节点的总数，Nd_h是热负荷节点的总数，Nw是风电场的总数，Npv是光伏电场的数目；
(2)建立等式约束
建立如下等式约束：
其中：
式(2)是电力***节点有功平衡方程，
式(3)是电力***节点无功平衡方程，
式(4)是天然气***节点流量平衡方程，
式(5)是热力***节点热功率平衡方程，
式(6)是热力-水力环路方程，
式(7)和式(8)是热力***负荷节点温度平衡方程；
式中，θi、Vi为电力***节点i的电压相角和电压幅值；PG,i、PGAS,i、PSTCHP,i、PCHP,i为电力***节点i的非燃气机组、GFG、STCHP和CHP的有功出力；QG,i、QGAS,i、QSTCHP,i、QCHP,i为电力***节点i的非燃气机组、GFG、STCHP和CHP的无功出力；PD,i、QD,i为电力***节点i的有功功率和无功功率；PW,i、QW,i为电力***节点i风电场的有功和无功功率；PPV,i、QPV,i为电力***节点i光伏电站的有功和无功功率；ΔPW,i、ΔPPV,i为电力***节点i风电场的弃风功率、光伏电站的弃光电功率；PEB,i为电力***节点i的EB消耗电功率；QC,i为电力***节点i的无功电源功率；Gij、Bij为电力***节点导纳矩阵的第i行第j列元素的实部和虚部；πi和πj为天然气***节点i和j的节点气压；FG,i、FD,i为天然气***节点i的气源注入气流和节点气负荷；FGAS,i、FCHP,i、FSTCHP,i、FGB,i为天然气***节点i的燃气机组、CHP、STCHP和燃气锅炉的消耗天然气气流；Cr、τr为天然气***压缩机r流过的流量和消耗的流量；Air、Eir、Tir为天然气节点-管道关联矩阵、节点-压缩机关联矩阵和节点-压缩机入口节点关联矩阵的第i行第r列元素；sij、kr为天然气管道r的气流方向和管道常数；ΦD,i、ΦG,i、ΦCHP,i、ΦSTCHP,i、ΦGB,i、ΦEB,i为热力***节点i的热负荷、燃煤热源、CHP、STCHP、GB和EB的供热功率；Mh、kh为热力***供热管道h的流量和阻力系数；Ts,i、Tr,i和Ts,f、Tr,f分别为热力***节点i和节点f的供水、回水温度；Blh为热力***回路供热管道关联矩阵第l行第h列元素；As,ef、Ar,ef为热力***供热和回水网络结构矩阵第e行第f列元素；Dih为热力***节点-供热管道关联矩阵中第i行第h列元素；bs,e、br,e为热力***供水温度和回水温度相关系数；kh为热力***供热管道h的阻力系数；SHC为水的比热容；Nn_e、Nn_g、Nn_h、Nf分别为电力***节点、天然气***节点、热力***节点和热力***网络回路的数目；
耦合元件STCHP和EB装置的模型如下：
2-1)STCHP机组模型
建立STCHP的多能流模型方程式如下：
ΦSF,k＝ηSF,kSSF,kR，k＝1,2,...,Nb(9)
ΦSTCHP,k+FSCPT,kGHV＝PSCPT,k/ηSCPT,k,k＝1,2,...,Nb(10)
PSTCHP,k＝HSTCHP,k/νSTCHP,k,k＝1,2,...,Nb(11)
HSTCHP,k＝ΦSTCHP,k+SSH,k-SEH,k,k＝1,2,...,Nb(12)
SSH,kSEH,k＝0,k＝1,2,...,Nb(13)
其中，式(9)为聚光集热装置的光热转换关系式；式(10)和(11)为热电联产机组消耗天然气、光热与输出电功率和热功率的关系式；式(12)为STCHP的供热功率、输出热功率与储热的关系式；式(13)为储热的工作模式方程；其中，ΦSF,k、SSF,k、ηSF,k为STCHPk聚光集热装置的吸收热功率、镜场面积和工作效率；R为光照辐射度；PSTCHP,k、FSTCHP,k、ΦSTCHP,k为STCHPk的有功出力、消耗气流量和供热功率；vSTCHP,k、ηSTCHP,k、HSTCHP,k为STCHPk的热电比、转化效率和输出热功率；SSH,k、SEH,k为储热装置的储热功率、放热功率；GHV为天然气的高热值；Nb为STCHP的数目；
2-2)EB装置模型
EB的电热转换关系满足如下方程式：
ΦEB,k＝ηEB,kPEB,k,k＝1,2,...,Neb(14)
式中，PEB,k、ΦEB,k、ηEB,k为EBk的有功出力、供热功率和转化效率；Neb为EB的数目；
(3)建立不等式约束
电-气-热互联***的综合负荷削减优化模型的不等式约束包括：式(15)-(19)的电负荷、气负荷、热负荷削减变量和弃风、弃光变量的上下限约束；式(20)-(30)的燃气机组、
STCHP、EB、储热和常规发电机的容量约束；式(31)-(32)的电力***节点电压约束、线路功率约束；式(33)-(36)的天然气***节点气压约束、气源注气量约束、压缩机压缩比约束；式(37)-(41)的热力***热源约束、供/回水温度约束和热力管道流量约束；
0≤Ce,i≤PD,i,i＝1,2,...,Nd_e(15)
0≤Cg,i/GHV≤FD,i,i＝1,2,...,Nd_g(16)
0≤Ch,i≤ΦD,i,i＝1,2,...,Nd_h(17)
0≤ΔPW,i≤PW,i,i＝1,2,...,Nw(18)
0≤ΔPPV,i≤PPV,i,i＝1,2,...,Npv(19)
Vimin≤Vi≤Vimax,i＝1,2,...,Nn_e(31)
-Tlmin≤Tl≤Tlmax,l＝1,2,...,Nr(32)
式中，Tl是输电线路l流过的功率；Rq是压缩机支路q的压缩比；
和PminG,i分别为非燃气常规发电机组有功出力的上限和下限；
和QminG,i为非燃气常规发电机组无功出力的上限和下限；
和PminGAS,i分别为GFG机组有功出力的上限和下限；
和QminGAS,i分别为GFG机组无功出力的上限和下限；
和PminCHP,i分别为CHP机组有功出力的上限和下限；
和QminCHP,i分别为CHP机组无功出力的上限和下限；
和PminSTCHP,i分别为STCHP机组有功出力的上限和下限；
和QminSTCHP,i分别为STCHP机组无功出力的上限和下限；
和PminEB,i分别为EB装置消耗电功率的上限和下限；
和SminSH,k分别为STCHP机组储热装置储热功率的上限和下限；
和SminEH,k分别为STCHP机组储热装置放热功率的上限和下限；
和
分别为天然气节点气压的上限和下限；
和FminG,i分别为天然气气源注入量的上限和下限；
和FminGB,i分别为GB装置消耗气量的上限和下限；
和Rminq分别为压缩机压缩比的上限和下限；
和ΦminG,i分别为热力***热源功率的上限和下限；
和ΦminSTCHP,i分别为STCHP机组供热功率的上限和下限；
和Tminr,i为热力***节点回水温度的上限和下限；
和Tmins,i为热力***节点供水温度的上限和下限；
和Vmini分别为节点电压幅值的上限和下限；
和Tminl为输电线路传输功率的上限和下限；
和Mminh为供热管道水流量的上限和下限；Nr是输电线路的总数，Nu是非燃气常规机组的总数，Ns是天然气气源的总数，Na是GFG机组的总数，Nc是CHP机组的总数，Ngb是GB装置的总数，Np是压缩机的总数，Nq是供热管道的总数，Nt是热力***热源的总数；
(4)综合最小优化模型求解以及弃风、弃光量和电/气/热负荷削减量计算
基于第(1)步的目标函数和第(2)步的等式约束以及第(3)步的不等式约束，电-气-热互联***弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型已建立完成；
调用内点法求解器IPOPT求解该优化模型，以得到电/气/热负荷削减量，弃风、弃光电量，EB装置消耗电功率和STCHP中储热装置的储/放热功率的计算结果；
最后根据优化模型结果计算***的弃风、弃光量和电/气/热负荷削减量，***的电负荷削减量、气负荷削减量、热负荷削减量和弃风量、弃光量的计算公式如下：
式中，Ce为***的电负荷削减量，Cg为***的气负荷削减量，Ch为***的热负荷削减量，ΔPW为***的弃风量，ΔPPV为***的弃光量；
至此，电-气-热互联***弃风弃光和电/气/热负荷削减综合最小优化模型的求解步骤结束。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711000202.6A CN107808216B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 电-气-热互联***弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711000202.6A CN107808216B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 电-气-热互联***弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107808216A CN107808216A (zh) | 2018-03-16 |
| CN107808216B true CN107808216B (zh) | 2021-07-06 |
Family
ID=61591605
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711000202.6A Expired - Fee Related CN107808216B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 电-气-热互联***弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107808216B (zh) |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108596453B (zh) * | 2018-04-10 | 2020-12-11 | 山东大学 | 考虑网络动态特性的综合能源***日前优化调度方法及*** |
| CN108494021B (zh) * | 2018-04-20 | 2021-06-01 | 东北大学 | 电-热-气综合能源***的稳定评估与静态控制方法 |
| CN108628176B (zh) * | 2018-06-29 | 2021-03-19 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种计及热网柔性的热电联合优化调度方法 |
| CN108964041B (zh) * | 2018-07-23 | 2021-02-23 | 燕山大学 | 电-气互联综合能源***最大负荷供应能力的控制方法 |
| CN109523137B (zh) * | 2018-10-29 | 2022-11-04 | 天津大学 | 考虑楼宇热负荷需求响应的园区综合能源优化调度方法 |
| CN109787294A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-05-21 | 华中科技大学 | 一种电力***优化调度方法 |
| CN109901637B (zh) * | 2019-04-04 | 2021-03-16 | 阳江职业技术学院 | 一种热电植三联产的温室控制方法 |
| CN110224393B (zh) * | 2019-05-24 | 2020-08-25 | 广东电网有限责任公司阳江供电局 | 一种基于最小切负荷模型的新能源消纳评估方法 |
| CN110457745B (zh) * | 2019-06-27 | 2022-08-30 | 华北电力大学 | 一种具有紧密耦合关系的水-能联系网络模型的建立方法 |
| CN110336307A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-15 | 国网天津市电力公司 | 基于热网蓄热特性电热综合能源***风电消纳方法及装置 |
| CN116826864B (zh) * | 2023-06-29 | 2024-03-26 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 新能源接入港口配电网运行方式的多层优化方法及*** |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106067677A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-11-02 | 清华大学 | 一种电‑热耦合多能流***静态安全分析方法 |
| CN106447152A (zh) * | 2016-06-21 | 2017-02-22 | 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 | 基于能源中心的电‑气‑热***协同调度方法和*** |
| CN107194055A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-09-22 | 重庆大学 | 考虑电转气装置的电‑气互联***可靠性建模及其评估方法 |
-
2017
- 2017-10-24 CN CN201711000202.6A patent/CN107808216B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106067677A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-11-02 | 清华大学 | 一种电‑热耦合多能流***静态安全分析方法 |
| CN106447152A (zh) * | 2016-06-21 | 2017-02-22 | 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 | 基于能源中心的电‑气‑热***协同调度方法和*** |
| CN107194055A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-09-22 | 重庆大学 | 考虑电转气装置的电‑气互联***可靠性建模及其评估方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107808216A (zh) | 2018-03-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107808216B (zh) | 电-气-热互联***弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法 | |
| CN107730129B (zh) | 考虑光热热电联产与电锅炉的电-气-热互联***风险评估方法 | |
| CN108258679B (zh) | 考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法 | |
| CN108960503B (zh) | 基于内点法的综合能源***多场景优化分析方法 | |
| CN104734155B (zh) | 一种获取电‑气互联能源***可用输电能力的方法 | |
| CN109494809B (zh) | 包含电转气装置的电-气互联***及运行方法 | |
| CN111445090A (zh) | 一种离网型综合能源***双层规划方法 | |
| CN106056478B (zh) | 一种电-热耦合***中热网的区间潮流计算方法 | |
| CN106096269B (zh) | 一种电-气耦合***中天然气网的区间潮流计算方法 | |
| CN107257132B (zh) | 一种考虑风电弃用的电-气互联***综合负荷削减模型构建方法 | |
| CN111428351B (zh) | 基于前推回代法的电-热综合能源***潮流计算方法 | |
| CN109347107A (zh) | 一种并网运行电热互联综合能源***潮流计算方法 | |
| CN110365062A (zh) | 一种基于Markov模型的多能***协调控制方法 | |
| CN110443467A (zh) | 一种区域综合能源***太阳能消纳能力评估方法 | |
| CN114077934A (zh) | 一种综合能源微网互联***及其调度方法 | |
| CN107730032B (zh) | 一种泛能网电冷热三联供优化调度***及方法 | |
| Li et al. | Classification and location scheme selection of coupling components in integrated electrical and heating systems with renewable energy | |
| CN113131513B (zh) | 考虑碳排放的电、热、气转换优化运行配置方法和存储介质 | |
| Man et al. | State estimation for integrated energy system containing electricity, heat and gas | |
| CN108023360B (zh) | 基于热电错峰和热网储热的参与电网调峰热电厂和调峰方法 | |
| Dallmer-Zerbe et al. | Assessment of capacity factor and dispatch flexibility of concentrated solar power units | |
| Binder et al. | Hybrid energy system modeling in Modelica | |
| CN114386256A (zh) | 一种考虑电热设备灵活性约束及热网特性的区域电热***优化调度方法 | |
| CN114066056A (zh) | 考虑热电协同综合能源***灵活性的优化调度方法及*** | |
| CN114548639A (zh) | 一种区域电-热综合能源***太阳能消纳能力评估方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210706 |