CN110009152A - 一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法 - Google Patents

一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，包括根据电化学反应的原理对电转气过程详细建模，基于能源中心模型用矩阵的形式分析不同能量形式之间的耦合关系；建立考虑多种负荷预测功率不确定性的区域综合能源***运行优化模型，并根据多面体形式的不确定区间建立两阶段鲁棒优化模型；将两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题，将子问题转化为单一目标的优化问题，并进行迭代求解得到综合能源***鲁棒优化方案。本发明充分挖掘多种能源形式之间互补互济、柔性调度的潜力，能够减小弃风，提高综合能源***运行的经济性和灵活性；能够根据区域综合能源***实际情况协调运行风险和成本间的矛盾。

Description

一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优 化方法
技术领域
本发明属于综合能源***运行优化领域，具体涉及一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法。
背景技术
综合能源***(RIES)被认为是未来人类社会能源的主要承载形式。其通过实现多种异质能源子***之间的协调规划和互补互济，在满足***内多元化用能需求的同时，有效地促进可再生能源就地消纳。由于RIES含有多样化的负荷类型，功率预测不确定性和时变性强，综合能源***能量优化调度方式与传统微电网的调度方法相比面临更大的挑战。
电转气(P2G)技术作为RIES的重要支撑技术之一，通过电-气网络的深度融合，为解决弃风消纳问题提供了有效途径。已有的关于电转气技术在综合能源***中的应用，侧重于利用P2G技术的能量转换和时空平移特性解决可再生能源过剩的问题；或侧重于电-气混联综合能源***的协同规划。当前研究通常将电-气-氢耦合考虑为固定效率，对氢储能建模采用广义储能模型。实际中，作为P2G技术核心能源转换装置的电解槽在运行过程中受输入功率、额定容量等因素影响转换效率并不固定；氢储能的充放过程分为压缩-存储-再压缩3个阶段，压缩机的工作过会带来耗能问题，这与蓄电池的充放电过程有所区别。
区域综合能源***还需考虑供需侧不确定性因素给***调度带来的风险。处理不确定量的优化方法包括：基于概率分布的随机规划、机会约束优化、鲁棒优化等。其中，RIES中不确定变量众多，随机规划、机会约束优化很难获得较为精确的概率分布函数，影响方法的精确性。鲁棒优化只需知道不确定参数的波动范围，通过一个不确定集合表征参数的波动，当在不确定集合中取值时，鲁棒优化模型就一定能得到确定的可行解。由于无需获得其精确的概率分布，计算量明显降低。在经济调度问题中，鲁棒优化方法按照建模思路的不同可分为两阶段鲁棒优化模型和工程博弈模型。目前有关不确定性因素对电力网络的影响及分析方法已有较多研究，相比而言，不确定性因素对综合能源***的影响分析尚处于起步阶段。因此，一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法急需提出。
发明内容
发明目的：为了解决现有区域综合能源***运行技术中对电转气环节和不确定性因素考虑不足的问题，本发明提供一种考虑电转气详细建模和源荷不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，包括以下步骤：
(1)根据电化学反应的原理对电转气过程详细建模，基于能源中心模型用矩阵的形式分析不同能量形式之间的耦合关系；
(2)建立考虑风电出力和电、热、天然气、氢气多种负荷预测功率不确定性的区域综合能源***运行优化模型，并根据多面体形式的不确定区间建立两阶段鲁棒优化模型；
(3)将步骤(2)得到的两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题，使用KKT条件和bigM方法将子问题转化为单一目标的优化问题，并进行迭代求解得到综合能源***鲁棒优化方案。
进一步的，步骤(1)包括：
(11)根据电化学反应的原理对电转气过程详细建模，其中电解槽制氢气是一切电转气工艺的基础，电解输出氢气的量由如下的数学模型表示：
uEL,e,tPEL,e,min≤PEL,e,t≤uEL,e,tPEL,e,max；
其中，表示电解槽效率函数，是关于电解槽t时刻消耗电功率PEL,e,t与额定电功率PEL,rated比值的二次函数；aEL、bEL、cEL分别表示与电解槽效率相关的常数；EEL,H2,t表示电解槽装置在t时段制得氢气的量；πEL,rated表示电解槽模块的额定容量；uEL,e,t是表征电解槽在t时段启停状态的0-1变量，uEL,e,t＝1表示启动，uEL,e,t＝0表示停机；PEL,e,max和PEL,e,min表示用于电解制氢的电功率上下限约束；
(12)能源中心(EH)是具有多种输入和输出的能源传输和转化中心，其内部包括能量的传输、转换、存储三种元素，假设输入端有ξ种能源载体，输出端有种能源载体，用EH表示的多能源平衡方程表示如下：
式中，L表示能源中心的负荷向量；P表示能源中心的输入向量；耦合系数Cab表示输入的b能源经过EH内部各种设备转换到a能源的系数，该耦合系数由转换单元的的运行效率和EH的调度系数共同决定。
更进一步的，步骤(11)中电转气详细建模包括：
1)储氢罐与压缩机模型
储氢罐存储模型表达式为：
EHT,t＝EHT,t-1+EHT,in,t-EHT,out,t；
EHT,min≤EHT,t≤EHT,max；
其中，EHT,t表示储氢罐在t时段存储氢气的量；EHT,min、EHT,max表示储氢罐存储容量的最小值和最大值；EHT,in,t和EHT,out,t分别为t时段存入、输出储氢罐的氢气的量；
前压缩过程能耗模型与当前时段输入氢气量EHT,in,t相关，关系式为：
Ppre,e,t＝λpre,eEHT,in,t；
0≤EHT,in,t≤EHT,pre,max；
其中，Ppre,e,t表示前压缩机需要的电能；λpre,e是前压缩设备的能耗系数；EHT,pre,max表示前压缩机允许的氢气量上限；
储氢罐内部压强数学关系式为：
其中，Ptank,t表示t时段高压容器内部压强；EET,t为t时段储氢罐内氢气的量；R为理想气体常数；Zh表示输入端的压缩系数；Ttank是储氢罐内的热力学温度；V表示储氢罐的容积；
后压缩过程的能耗与高压储氢罐内部压强和输出的氢气流量有关，模型如下：
0≤EHT,out,t≤EHT,post,max；
式中，Wpost,t表示压缩机t时段每压缩1kmol氢气的能耗；Ppost,e,t为后压缩机在t时段消耗的电能；表示输出端压缩系数；Rcomp表示输出端气体常数；k是氢气的热容比常数；Pout是储氢罐输出端压强；ηpost表示后压缩机输出效率；EHT,post,max表示经由后压缩装置输出的氢流量上限；
2)甲烷化反应模型
为简化计算，采用如下的氢气制甲烷模型：
其中，PM,g,t表示t时段甲烷化过程制得的天然气功率；ηm是反应转化效率；表示参与甲烷化反应的氢气输入量；HL表示天然气低热值；4是氢气的摩尔质量，可用来折算出生成天然气的量；κ表示天然气管网内的气体密度；和分别表示参与甲烷化反应的氢气输入量最大、最小值；是表示甲烷化反应在t时段是否启动的0-1变量，为1表示启动，为0表示停机。
进一步的，步骤(2)包括：
(21)建立考虑风电和负荷功率不确定性的区域综合能源***日前优化模型；
日前经济调度的目标函数为：
其中，T为调度的时段数，对于日前优化调度T＝24；Pe,t为综合能源***t时段从电网购电的功率；ce,t表示从电网购买的实时电价；Pg,t为综合能源***t时段从天然气网购气的功率；cg,t表示天然气单位售价；为t时段风电出力的预测值；Pwind,e,t表示t时段RIES实际利用的风电功率；β表示弃风惩罚费用系数；
各时段约束条件包括不确定性功率区间约束、***功率平衡约束、外网传输功率限制、可再生能源出力约束、储能单元约束、热电联供机组运行约束、电转气过程运行约束以及锅炉运行约束；
(22)约束条件中建立的不确定集是一个多面体有界集合，不确定变量在该有界集合内任意变化时，需要始终保证优化方案的可行性；选择鲁棒优化方法处理上述考虑不确定性的区域综合能源***日前调度问题，将上述运行优化模型写成两阶段鲁棒模型的形式，如下所示：
式中，F是原目标函数；x、y为优化变量；u为定义的源、荷不确定量，U为不确定集；外层问题的决策变量x是RIES各可控单元的调度方案，即等效EH的耦合矩阵系数；内层问题的决策变量是风电和各类型负荷的波动程度；对于某一个固定的外层问题解x和不确定量u，内层问题的可行域为Ω(x,u)；内层问题为max-min形式，其中min部分表示对于某一个固定的x和u求解最小化的内层问题目标，而max则表示对于整个不确定集合中所有的不确定量可能确定最差情况。
更进一步的，约束条件具体为：
1)不确定性功率区间约束
式中，分别为考虑不确定性的风电功率以及电、热、气、氢负荷功率值；为基于日前功率预测的值； 为功率波动系数，即每种功率相对预测值的最大偏差；Γwind、Γe,L、Γh,L、Γg,L、为负荷功率不确定性预算控制参数，Γe,L，Γh,L，Γg,L，具体的取值根据实际情况而定；
2)***功率平衡约束
综合能源***涉及的电能、热能、天然气、氢气四种能源形式，平衡关系式如下：
其中，分别为t时段***电负荷、热负荷、天然气负荷和氢能负荷；PGT,e,t、Pbt,ch,t、Pbt,dis,t、PEB,e,t、PEL,e,t、Ppre,e,t、Ppost,e,t是与电能平衡相关的量，分别表示t时段燃气轮机发电功率、蓄电池充电功率、蓄电池放电功率、电锅炉功率、电解制氢耗电功率、前压缩机耗电功率、后压缩机耗电功率；Ptst,ch,t、Ptst,dis,t、PGB,h,t、PEB,h,t、PGT,h,t是与热能平衡相关的量，分别表示t时段储热单元充热功率、放热功率、燃气锅炉发热功率、电锅炉发热功率、燃气轮机发热功率；PGB,g,t、PGT,g,t、PM,g,t是与***内天然气平衡相关的量，分别表示t时段燃气锅炉用气功率、燃气轮机用气功率、甲烷化反应制得天然气的功率；EHT,in,t、EHT,out,t分别为t时段电解水制得的氢量、参与甲烷化反应用到的氢量、注入储氢罐的氢量、从储氢罐释放的氢量；氢能平衡式中的4表示氢气摩尔质量折算系数；
3)外网传输功率限制
综合能源***与电网、气网的最大交互功率受到网络传输能力的限制：
Pe,min≤Pe,t≤Pe,max；
Pg,min≤Pg,t≤Pg,max；
其中，Pe,max和Pe,min表示RIES与电网联络线功率的最大、最小值；Pg,max和Pg,min表示RIES与天然气***传输功率的最大、最小值；
4)可再生能源出力约束
其中，Pwind,e,t表示RIES实际利用的风电出力，为风力发电机组在t时刻考虑不确定性区间的发电预测值，表征可利用的最大风电出力；
5)储能单元约束
蓄电池和蓄热槽的建模采用储能通用模型；
6)热电联供机组运行约束
燃气轮机的电、热输出功率与燃气输入采用线性数学模型，考虑爬坡约束；
7)电转气过程运行约束
8)锅炉运行约束
电锅炉和燃气锅炉输入、输出采用线性模型，考虑爬坡约束。
进一步的，步骤(3)包括：
(31)采用计算效率和求解性能都较优的列约束生产算法将考虑不确定性的区域综合能源***日前调度模型分解；分解为主问题(MP)和子问题(SP)；
主问题：
MP:minη
式中，η为求解目标和s.t.为约束条件，分别表示原问题约束中电能、热能、天然气、氢气能量平衡等式除了不确定变量，其余相关变量之和；区别在于，原问题约束条件中考虑不确定性的变量替换为由子问题求解获得的最恶劣波动情况下的值Pe,L'、Ph,L'、Ph,L'、
主问题是在外网传输功率、储能单元、热电联供机组、锅炉和电转气过程约束条件下以综合能源***日前调度成本最小为目标进行优化，决策变量是各可控单元的机组调度方案；通过子问题不确定性集合中有限个可能的波动场景，将主问题中涉及不确定量的约束条件用部分枚举场景替代，由此可知主问题即为单目标的混合整数线性规划问题；
子问题：
s.t.潮流方程、电压方程、运行上下限和功率区间约束
上式中，燃气锅炉、燃气轮机、电解槽、甲烷化反应元件的机组启停计划已在主问题求出，为已知变量；
子问题目标函数包含max-min双层目标，较难直接求解；由于子问题为线性问题，满足强对偶条件，因此选择增加KKT条件将内层min问题转化为max问题，从而获得单一max问题，增加相应的对偶约束和互补松弛约束并使用big-M方法进行线性处理；转化后的子问题目标函数如下所示：
(32)根据分解原两阶段鲁棒优化模型得到的主问题和子问题，设计迭代方法求解鲁棒优化方案。
更进一步的，迭代方法求解鲁棒优化方案具体步骤如下：
1)设置目标函数值的上界UB＝+∞，下界LB＝-∞，风力发电和负荷的功率波动初始值为0，当前迭代次数k＝0；
2)设置最小公差ε；
3)求解主问题，得到的优化结果包括各个可控单元的调度系数，得到主问题目标函数最优解η(k)，并更新下界为LB＝max{LB,η(k)}；
4)基于当前主问题求解得到的可控单元的调度系数，求解子问题，得到的优化结果包括考虑不确定性情况下风电利用功率、与电网、气网交互功率和最优子问题目标函数值f(k)，并更新上界为UB＝min{UB,f(k)}；
5)判断UB-LB<ε是否成立。若UB-LB<ε，则输出鲁棒优化的结果；若UB-LB≥ε，则令k＝k+1，并根据第k次迭代得到的子问题考虑不确定量波动程度最优解获得该场景下风电最大值和负荷功率情况，添加关于风电功率利用和***功率平衡的列约束至第k+1次迭代的主问题，并转到2)；具体列约束如下：
式中，表示原问题约束中电能、热能、天然气、氢气能量平衡等式除了不确定变量，其余相关变量之和； 为第k次迭代由子问题确定的不确定量的值，经过上述基于C&CG方法的迭代求解，最终可以得到区域综合能源***运行鲁棒优化方案。
有益效果：与现有技术相比，本发明的方法具有以下优点：
(1)本发明结合电化学原理建立了详细的电转气模型，弥补了当前区域综合能源***运行优化中对于电转气过程考虑过于简单这一不足，充分挖掘电能、热能、天然气、氢能多种能源形式之间互补互济、柔性调度的潜力，提高了综合能源***运行的经济性和灵活性。
(2)本发明所研究***融合了热电联产、电转气技术，并把弃风成本纳入目标函数，有助于实现节能减排、实现能量的梯级利用，丰富了现有的可再生能源消纳技术。
(3)本发明提出的鲁棒优化，同时考虑了源侧的风电不确定性，负荷侧电、热、天然气、氢能多种负荷的预测波动影响，有助于应对RIES多能源特点带来的不确定性增强，能根据***实际情况协调运行风险和成本之间的矛盾。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为区域综合能源***能量耦合关系图；
图3为基于C&CG方法求解的流程图。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
如图1所示，本发明是一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，包括以下步骤：
步骤1：根据电化学反应的原理对电转气过程详细建模，基于能源中心模型，分析不同区域综合能源***中不同能量形式之间的耦合关系。具体实现过程如下：
(1)电解槽制氢气是一切电转气工艺的基础，本文选择基于质子交换膜技术的电解槽模型。在实际电解过程中，电解槽的转换效率由电解设备性能参数、输入电能功率等因素共同决定，而不是固定的。为模拟这一过程，电解槽输出氢气的量由如下的数学模型表示：
uEL,e,tPEL,e,min≤PEL,e,t≤uEL,e,tPEL,e,max (3)；
其中，表示电解槽效率函数，它是关于电解槽t时刻消耗电功率PEL，e，t(kW)与额定电功率PEL,rated(kW)比值的二次函数；aEL、bEL、cEL(kW)表示与电解槽效率相关的常数；表示电解槽装置在t时段制得氢气的量，为了计算的便利，采用物质的量单位，kmol；πEL,rated表示电解槽模块的额定容量，kmol/h；uEL,e,t是表征电解槽在t时段启停状态的0-1变量，uEL,e,t＝1表示启动，uEL,e,t＝0表示停机；PEL,e,max和PEL,e,min表示用于电解制氢的电功率上下限约束。
从电转氢的利用方式出发，考虑氢气直接供应氢燃料电池汽车抵消一部分氢负荷，以及氢气进一步制甲烷抵消一部分天然气负荷，这两类用途。详细的电转气模型包括：
1)储氢罐与压缩机模型
本发明采用高压储气罐作为氢气的存储设备，以供应氢能负荷。当氢能应用在燃料电池汽车领域时，对氢气能量密度有一定要求。氢气在高压储气罐内部仍以气态存在，储气量与内部压力成正比，虽然增大压强可以提高氢气的储量，但同时增加了压缩机的耗能。电解产生的氢气进入储氢罐之前需压缩以提升气压，这一过程称为前压缩；输气端压力根据负荷需求也有固定的范围，氢气从储氢罐再经过加压供应氢负荷，称为后压缩过程。因此，储氢罐模型分为前压缩机、存储、后压缩机三部分。
储氢罐存储模型有如下表达式：
EHT,t＝EHT,t-1+EHT,in,t-EHT,out,t (4)；
EHT,min≤EHT,t≤EHT,max (5)；
式中，EHT,t表示储氢罐在t时段存储氢气的量，kmol；EHT,min、EHT,max表示储氢罐存储容量的最小值和最大值。EHT,in,t和EHT,out,t分别为t时段存入、输出储氢罐的氢气的量，kmol。
前压缩过程能耗模型与当前时段输入氢气量EHT,in,t相关，关系式为：
Ppre,e,t＝λpre,eEHT，in，t (6)；
0≤EHT,in,t≤EHT，pre，max (7)；
其中，Ppre,e,t表示前压缩机需要的电能，kW；λpre,e是前压缩设备的能耗系数；EHT,pre,max表示前压缩机允许的氢气量上限，kmol。
储氢罐内部压强有如下数学关系式：
其中，Ptank,t表示t时段高压容器内部压强，bar；EET,t为t时段储氢罐内氢气的量，kmol；R为理想气体常数；Zh表示输入端的压缩系数；Ttank是储氢罐内的热力学温度，K；V表示储氢罐的容积，m3。
后压缩过程的能耗与高压储氢罐内部压强和输出的氢气流量有关，模型如下：
0≤EHT,out,t≤EHT,post,max (11)；
式中，Wpost,t表示压缩机t时段每压缩1kmol氢气的能耗，kW/kmol；Ppost,e,t为后压缩机在t时段消耗的电能，kW；表示输出端压缩系数；Rcomp表示输出端气体常数；k是氢气的热容比常数；Pout是储氢罐输出端压强，bar；ηpost表示后压缩机输出效率；EHT,post,max表示经由后压缩装置输出的氢流量上限，kmol。
2)甲烷化反应模型
由氢气制备甲烷时，甲烷化反应的效率受到反应温度、压力、碳氢配比、催化剂等因素的影响。为简化计算，采用如下的氢气制甲烷模型：
其中，PM,g,t表示t时段甲烷化过程制得的天然气功率，kW；ηm是反应转化效率；表示参与甲烷化反应的氢气输入量，kmol；HL表示天然气低热值，kW/m3；4是氢气的摩尔质量，kg/kmol，可用来折算出生成天然气的量；κ表示天然气管网内的气体密度，kg/m3；和分别表示参与甲烷化反应的氢气输入量最大、最小值；是表示甲烷化反应在t时段是否启动的0-1变量，为1表示启动，为0表示停机。
(2)本发明所研究的综合能源***的能量耦合关系如图2所示。负荷形式有电、氢、天然气、热负荷四类；供能来自风电机组、电网和天然气网输入的能量。RIES内有多种能量转化设备：燃气轮机消耗天然气输出电能和热能，燃气锅炉消耗天然气输出热能，电锅炉消耗电能输出热能，P2G消耗电能输出氢能和人工合成天然气。储能单元包括储电、储热和储氢设备。
为便于分析不同能量形式的耦合关系，引入能源中心(Energy Hub，EH)的概念。EH是具有多种输入和输出的能源传输和转化中心，其内部包括能量的传输、转换、存储三种元素。假设输入端有ξ种能源载体，输出端有种能源载体，用EH表示的多能源平衡方程可以表示如下：
式中，L表示能源中心的负荷向量(电，热，气，氢)；P表示能源中心的输入向量(电网、气网输入功率，风力机组输入功率)；耦合系数Cab表示输入的b能源经过EH内部各种设备转换到a能源的系数，该耦合系数由转换单元的的运行效率和EH的调度系数共同决定。
由此，对于给定的EH负荷向量，可以把综合能源***的调度问题等价为对EH内部调度系数以及能源输入向量的优化。
步骤2：根据步骤1，建立考虑风电和负荷功率不确定性的区域综合能源***日前优化模型，并根据多面体形式的不确定集建立RIES运行两阶段鲁棒优化模型。具体实现过程如下：
(1)为鼓励可再生能源的消纳，减少弃风，RIES的日运行成本包括电能、天然气的购买成本，以及弃风惩罚成本。
日前经济调度的目标函数为：
其中，T为调度的时段数，对于日前优化调度T＝24；Pe,t为综合能源***t时段从电网购电的功率；ce,t表示从电网购买的实时电价；Pg,t为综合能源***t时段从天然气网购气的功率；cg,t表示天然气单位售价；为考虑不确定性的t时段风电出力预测值；Pwind,e,t表示t时段RIES实际利用的风电功率；β表示弃风惩罚费用系数。
各时段具体的约束条件如下：
1)不确定性功率区间约束
式中，分别为考虑不确定性的风电功率以及电、热、气、氢负荷功率值；为基于日前功率预测的值； 为功率波动系数，即每种功率相对预测值的最大偏差；Γwind、Γe,L、Γh,L、Γg,L、为负荷功率不确定性控制参数，Γe,L，Γh,L，Γg,L，具体的取值根据实际情况而定。
2)***功率平衡约束
本发明研究的综合能源***涉及电能、热能、天然气、氢气四种能源形式，平衡关系式如下：
其中，分别为t时段***电负荷、热负荷、天然气负荷和氢能负荷；PGT,e,t、Pbt,ch,t、Pbt,dis,t、PEB,e,t、PEL,e,t、Ppre,e,t、Ppost,e,t是与电能平衡相关的量，分别表示t时段燃气轮机发电功率、蓄电池充电功率、蓄电池放电功率、电锅炉功率、电解制氢耗电功率、前压缩机耗电功率、后压缩机耗电功率；Ptst,ch,t、Ptst,dis,t、PGB,h,t、PEB,h,t、PGT,h,t是与热能平衡相关的量，分别表示t时段储热单元充热功率、放热功率、燃气锅炉发热功率、电锅炉发热功率、燃气轮机发热功率；PGB,g,t、PGT,g,t、PM,g,t是与***内天然气平衡相关的量，分别表示t时段燃气锅炉用气功率、燃气轮机用气功率、甲烷化反应制得天然气的功率；EHT,in,t、EHT,out,t分别为t时段电解水制得的氢量、参与甲烷化反应用到的氢量、注入储氢罐的氢量、从储氢罐释放的氢量；氢能平衡式中的4表示氢气摩尔质量折算系数，kg/kmol。
3)外网传输功率限制
综合能源***与电网、气网的最大交互功率受到网络传输能力的限制：
Pe,min≤Pe,t≤Pe,max
Pg,min≤Pg,t≤Pg,max
其中，Pe,max和Pe,min表示RIES与电网联络线功率的最大、最小值；Pg,max和Pg,min表示RIES与天然气***传输功率的最大、最小值。
4)可再生能源出力约束
其中，Pwind,e,t表示RIES实际利用的风电出力，为风力发电机组在t时刻考虑不确定性区间的发电预测值，表征可利用的最大风电出力。
5)储能单元约束
蓄电池和蓄热槽的建模采用储能通用模型。
6)热电联供机组运行约束
燃气轮机的电、热输出功率与燃气输入采用线性数学模型，考虑爬坡约束。
7)电转气过程运行约束：
电解制氢、甲烷化反应、储氢罐模型和约束见步骤1。
8)锅炉运行约束
电锅炉和燃气锅炉输入、输出采用线性模型，考虑爬坡约束
(2)由于约束条件中建立的不确定集是一个多面体有界集合，不确定变量在该有界集合内任意变化时，需要始终保证优化方案的可行性。选择鲁棒优化方法处理上述考虑不确定性的区域综合能源***日前调度问题，将上述运行优化模型写成两阶段鲁棒模型的形式，如下所示：
式中，F是原目标函数；x、y为优化变量；u为定义的源、荷不确定量，U为不确定集。外层问题的决策变量x是RIES各可控单元的调度方案，即等效EH的耦合矩阵系数；内层问题的决策变量是风电和各类型负荷的波动程度。对于某一个固定的外层问题解x和不确定量u，内层问题的可行域为Ω(x,u)。内层问题为max-min形式，其中min部分表示对于某一个固定的x和u求解最小化的内层问题目标，而max则表示对于整个不确定集合中所有的不确定量可能确定最差情况。
步骤3：将步骤2得到的两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题，使用KKT条件和bigM方法将子问题转化为单一目标的优化问题，并进行迭代求解得到鲁棒优化方案，具体实现过程如下：
(1)采用计算效率和求解性能都较优的列约束生产算法(C&CG)将考虑不确定性的区域综合能源***日前调度模型分解。根据步骤2建立的两阶段鲁棒优化模型可知，外层问题的决策变量各可控单元的机组调度方案，含有离散变量；内层问题的决策变量是风电和各类型负荷波动情况，还有从电网、气网购进的功率，是连续变量。可将该问题分解为主问题(MP)和子问题(SP)。
主问题为：
MP:minη
式中，求解目标η和约束条件s.t.与步骤2(1)建立的原问题相同，变量定义同原问题。T为调度的时段数，对于日前优化调度T＝24；Pe,t为综合能源***t时段从电网购电的功率；ce,t表示从电网购买的实时电价；Pg,t为综合能源***t时段从天然气网购气的功率；cg,t表示天然气单位售价；为考虑不确定性的t时段风电出力预测值；Pwind,e,t表示t时段RIES实际利用的风电功率；β表示弃风惩罚费用系数。 表示原问题约束中电能、热能、天然气、氢气能量平衡等式除了不确定变量，其余相关变量之和。区别在于，原问题约束条件中考虑不确定性的变量替换为由子问题求解获得的最恶劣波动情况下的值Pe,L'、Ph,L'、Ph,L'、
主问题是在外网传输功率、储能单元、热电联供机组、锅炉和电转气过程约束条件下以综合能源***日前调度成本最小为目标进行优化，决策变量是各可控单元的机组调度方案。通过子问题不确定性集合中有限个可能的波动场景，将主问题中涉及不确定量的约束条件用部分枚举场景替代，由此可知主问题即为单目标的混合整数线性规划问题。
子问题为：
s.t.潮流方程、电压方程、运行上下限和功率区间约束
上式中，变量定义与步骤2(1)建立的原问题相同，各可控单元的机组调度方案已在主问题求出，为已知变量。
子问题用于生成新的枚举场景，并以约束条件的形式添加到主问题中。对于任何给定的机组调度方案，子问题都能生成最恶劣的波动场景，求解出相应的最优解，因此子问题为获取目标函数最大值的混合整数线性规划问题。
子问题目标函数包含max-min双层目标，较难直接求解。由于子问题为线性问题，满足强对偶条件，因此选择增加KKT条件将内层min问题转化为max问题，从而获得单一max问题，增加相应的对偶约束和互补松弛约束并使用big-M方法进行线性处理。转化后的子问题目标函数如下所示：
(2)根据分解原两阶段鲁棒优化模型得到的主问题和子问题，设计迭代方法求解鲁棒优化方案，算法流程图如图3所示。具体步骤如下：
1)设置目标函数值的上界UB＝+∞，下界LB＝-∞，风力发电和负荷的功率波动初始值为0，当前迭代次数k＝0。
2)设置最小公差ε。
3)求解主问题，得到的优化结果包括各个可控单元的调度系数，得到主问题目标函数最优解η(k)，并更新下界为LB＝max{LB,η(k)}。
4)基于当前主问题求解得到的可控单元的调度系数，求解子问题，得到的优化结果包括考虑不确定性情况下风电利用功率、与电网、气网交互功率和最优子问题目标函数值f(k)，并更新上界为UB＝min{UB,f(k)}。
5)判断UB-LB<ε是否成立。若UB-LB<ε，则输出鲁棒优化的结果；若UB-LB≥ε，则令k＝k+1，并根据第k次迭代得到的子问题考虑不确定量波动程度最优解获得该场景下风电最大值和负荷功率情况，添加关于风电功率利用和***功率平衡的列约束至第k+1次迭代的主问题，并转到2)。具体列约束如下：
式中，表示原问题约束中电能、热能、天然气、氢气能量平衡等式除了不确定变量，其余相关变量之和。 为第k次迭代由子问题确定的不确定量的值。经过上述基于C&CG方法的迭代求解，最终可以得到区域综合能源***运行鲁棒优化方案。
本发明的一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***(RIES)运行鲁棒优化方法。包括对电转气(P2G)过程详细建模，基于能源中心模型用矩阵的形式分析不同能量形式之间的耦合关系；建立考虑风电和负荷功率不确定性的区域综合能源***日前调度模型，并根据多面体形式的不确定区间建立RIES两阶段鲁棒优化模型；利用列约束生产算法(C&CG)将两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题，迭代求解得到区域综合能源***鲁棒优化方案。本发明弥补了当前区域综合能源***运行研究中对于电转气过程考虑过于简单这一不足，充分挖掘电能、热能、天然气、氢能多种能源形式之间互补互济、柔性调度的潜力，能够减小弃风，提高综合能源***运行的经济性和灵活性；本发明考虑了源侧的风电不确定性，负荷侧电、热、天然气、氢能多种负荷的预测波动影响，能够根据区域综合能源***实际情况协调运行风险和成本间的矛盾。

Claims (7)

1.一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)根据电化学反应的原理对电转气过程详细建模，基于能源中心模型用矩阵的形式分析不同能量形式之间的耦合关系；
(2)建立考虑风电出力和电、热、天然气、氢气多种负荷预测功率不确定性的区域综合能源***运行优化模型，并根据多面体形式的不确定区间建立两阶段鲁棒优化模型；
(3)将步骤(2)得到的两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题，使用KKT条件和bigM方法将子问题转化为单一目标的优化问题，并进行迭代求解得到综合能源***鲁棒优化方案。
2.根据权利要求1所述的一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，其特征在于，步骤(1)包括：
(11)根据电化学反应的原理对电转气过程详细建模，其中电解槽制氢气是一切电转气工艺的基础，电解输出氢气的量由如下的数学模型表示：
uEL,e,tPEL,e,min≤PEL,e,t≤uEL,e,tPEL,e,max；
其中，表示电解槽效率函数，是关于电解槽t时刻消耗电功率PEL,e,t与额定电功率PEL,rated比值的二次函数；aEL、bEL、cEL分别表示与电解槽效率相关的常数；EEL,H2,t表示电解槽装置在t时段制得氢气的量；πEL,rated表示电解槽模块的额定容量；uEL,e,t是表征电解槽在t时段启停状态的0-1变量，uEL,e,t＝1表示启动，uEL,e,t＝0表示停机；PEL,e,max和PEL,e,min表示用于电解制氢的电功率上下限约束；
(12)能源中心(EH)是具有多种输入和输出的能源传输和转化中心，其内部包括能量的传输、转换、存储三种元素，假设输入端有ξ种能源载体，输出端有种能源载体，用EH表示的多能源平衡方程表示如下：
式中，L表示能源中心的负荷向量；P表示能源中心的输入向量；耦合系数Cab表示输入的b能源经过EH内部各种设备转换到a能源的系数，该耦合系数由转换单元的的运行效率和EH的调度系数共同决定。
3.根据权利要求2所述的一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，其特征在于，步骤(11)中电转气详细建模包括：
1)储氢罐与压缩机模型
储氢罐存储模型表达式为：
EHT,t＝EHT,t-1+EHT,in,t-EHT,out,t；
EHT,min≤EHT,t≤EHT,max；
其中，EHT,t表示储氢罐在t时段存储氢气的量；EHT,min、EHT,max表示储氢罐存储容量的最小值和最大值；EHT,in,t和EHT,out,t分别为t时段存入、输出储氢罐的氢气的量；
前压缩过程能耗模型与当前时段输入氢气量EHT,in,t相关，关系式为：
Ppre,e,t＝λpre,eEHT,in,t；
0≤EHT,in,t≤EHT,pre,max；
其中，Ppre,e,t表示前压缩机需要的电能；λpre,e是前压缩设备的能耗系数；EHT,pre,max表示前压缩机允许的氢气量上限；
储氢罐内部压强数学关系式为：
其中，Ptank,t表示t时段高压容器内部压强；EET,t为t时段储氢罐内氢气的量；R为理想气体常数；Zh表示输入端的压缩系数；Ttank是储氢罐内的热力学温度；V表示储氢罐的容积；
后压缩过程的能耗与高压储氢罐内部压强和输出的氢气流量有关，模型如下：
0≤EHT,out,t≤EHT,post,max；
式中，Wpost,t表示压缩机t时段每压缩1kmol氢气的能耗；Ppost,e,t为后压缩机在t时段消耗的电能；表示输出端压缩系数；Rcomp表示输出端气体常数；k是氢气的热容比常数；Pout是储氢罐输出端压强；ηpost表示后压缩机输出效率；EHT,post,max表示经由后压缩装置输出的氢流量上限；
2)甲烷化反应模型
为简化计算，采用如下的氢气制甲烷模型：
其中，PM,g,t表示t时段甲烷化过程制得的天然气功率；ηm是反应转化效率；表示参与甲烷化反应的氢气输入量；HL表示天然气低热值；4是氢气的摩尔质量，用来折算出生成天然气的量；κ表示天然气管网内的气体密度；和分别表示参与甲烷化反应的氢气输入量最大、最小值；是表示甲烷化反应在t时段是否启动的0-1变量，为1表示启动，为0表示停机。
4.根据权利要求1所述的一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，其特征在于，步骤(2)包括：
(21)建立考虑风电和负荷功率不确定性的区域综合能源***日前优化模型；
日前经济调度的目标函数为：
其中，T为调度的时段数，对于日前优化调度T＝24；Pe,t为综合能源***t时段从电网购电的功率；ce,t表示从电网购买的实时电价；Pg,t为综合能源***t时段从天然气网购气的功率；cg,t表示天然气单位售价；为t时段风电出力的预测值；Pwind,e,t表示t时段RIES实际利用的风电功率；β表示弃风惩罚费用系数；
各时段约束条件包括不确定性功率区间约束、***功率平衡约束、外网传输功率限制、可再生能源出力约束、储能单元约束、热电联供机组运行约束、电转气过程运行约束以及锅炉运行约束；
(22)约束条件中建立的不确定集是一个多面体有界集合，不确定变量在该有界集合内任意变化时，需要始终保证优化方案的可行性；选择鲁棒优化方法处理上述考虑不确定性的区域综合能源***日前调度问题，将上述运行优化模型写成两阶段鲁棒模型的形式，如下所示：
式中，F是原目标函数；x、y为优化变量；u为定义的源、荷不确定量，U为不确定集；外层问题的决策变量x是RIES各可控单元的调度方案，即等效EH的耦合矩阵系数；内层问题的决策变量是风电和各类型负荷的波动程度；对于某一个固定的外层问题解x和不确定量u，内层问题的可行域为Ω(x,u)；内层问题为max-min形式，其中min部分表示对于某一个固定的x和u求解最小化的内层问题目标，而max则表示对于整个不确定集合中所有的不确定量可能确定最差情况。
5.根据权利要求4所述的一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，其特征在于，约束条件具体为：
1)不确定性功率区间约束
式中，分别为考虑不确定性的风电功率以及电、热、气、氢负荷功率值；为基于日前功率预测的值； 为功率波动系数，即每种功率相对预测值的最大偏差；Γwind、Γe,L、Γh,L、Γg,L、为负荷功率不确定性预算控制参数，Γe,L，Γh,L，Γg,L，具体的取值根据实际情况而定；
2)***功率平衡约束
综合能源***涉及的电能、热能、天然气、氢气四种能源形式，平衡关系式如下：
其中，分别为t时段***电负荷、热负荷、天然气负荷和氢能负荷；PGT,e,t、Pbt,ch,t、Pbt,dis,t、PEB,e,t、PEL,e,t、Ppre,e,t、Ppost,e,t是与电能平衡相关的量，分别表示t时段燃气轮机发电功率、蓄电池充电功率、蓄电池放电功率、电锅炉功率、电解制氢耗电功率、前压缩机耗电功率、后压缩机耗电功率；Ptst,ch,t、Ptst,dis,t、PGB,h,t、PEB,h,t、PGT,h,t是与热能平衡相关的量，分别表示t时段储热单元充热功率、放热功率、燃气锅炉发热功率、电锅炉发热功率、燃气轮机发热功率；PGB,g,t、PGT,g,t、PM,g,t是与***内天然气平衡相关的量，分别表示t时段燃气锅炉用气功率、燃气轮机用气功率、甲烷化反应制得天然气的功率；EHT,in,t、EHT,out,t分别为t时段电解水制得的氢量、参与甲烷化反应用到的氢量、注入储氢罐的氢量、从储氢罐释放的氢量；氢能平衡式中的4表示氢气摩尔质量折算系数；
3)外网传输功率限制
综合能源***与电网、气网的最大交互功率受到网络传输能力的限制：
Pe,min≤Pe,t≤Pe,max；
Pg,min≤Pg,t≤Pg,max；
其中，Pe,max和Pe,min表示RIES与电网联络线功率的最大、最小值；Pg,max和Pg,min表示RIES与天然气***传输功率的最大、最小值；
4)可再生能源出力约束
其中，Pwind,e,t表示RIES实际利用的风电出力，为风力发电机组在t时刻考虑不确定性区间的发电预测值，表征可利用的最大风电出力；
5)储能单元约束
蓄电池和蓄热槽的建模采用储能通用模型；
6)热电联供机组运行约束
燃气轮机的电、热输出功率与燃气输入采用线性数学模型，考虑爬坡约束；
7)电转气过程运行约束
8)锅炉运行约束
电锅炉和燃气锅炉输入、输出采用线性模型，考虑爬坡约束。
6.根据权利要求1所述的考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，其特征在于，步骤(3)包括：
(31)采用计算效率和求解性能都较优的列约束生产算法将考虑不确定性的区域综合能源***日前调度模型分解；分解为主问题(MP)和子问题(SP)；
主问题：
式中，η为求解目标和s.t.为约束条件，分别表示原问题约束中电能、热能、天然气、氢气能量平衡等式除了不确定变量，其余相关变量之和；区别在于，原问题约束条件中考虑不确定性的变量替换为由子问题求解获得的最恶劣波动情况下的值Pe,L'、Ph,L'、Ph,L'、主问题是在外网传输功率、储能单元、热电联供机组、锅炉和电转气过程约束条件下以综合能源***日前调度成本最小为目标进行优化，决策变量是各可控单元的机组调度方案；通过子问题不确定性集合中有限个可能的波动场景，将主问题中涉及不确定量的约束条件用部分枚举场景替代，由此可知主问题即为单目标的混合整数线性规划问题；
子问题：
SP:
s.t.潮流方程、电压方程、运行上下限和功率区间约束
上式中，燃气锅炉、燃气轮机、电解槽、甲烷化反应元件的机组启停计划已在主问题求出，为已知变量；
子问题目标函数包含max-min双层目标，较难直接求解；由于子问题为线性问题，满足强对偶条件，因此选择增加KKT条件将内层min问题转化为max问题，从而获得单一max问题，增加相应的对偶约束和互补松弛约束并使用big-M方法进行线性处理；转化后的子问题目标函数如下所示：
SP:
(32)根据分解原两阶段鲁棒优化模型得到的主问题和子问题，设计迭代方法求解鲁棒优化方案。
7.根据权利要求6所述的考虑电转气和不确定性的区域综合能源***运行鲁棒优化方法，其特征在于，迭代方法求解鲁棒优化方案具体步骤如下：
1)设置目标函数值的上界UB＝+∞，下界LB＝-∞，风力发电和负荷的功率波动初始值为0，当前迭代次数k＝0；
2)设置最小公差ε；
3)求解主问题，得到的优化结果包括各个可控单元的调度系数，得到主问题目标函数最优解η(k)，并更新下界为LB＝max{LB,η(k)}；
4)基于当前主问题求解得到的可控单元的调度系数，求解子问题，得到的优化结果包括考虑不确定性情况下风电利用功率、与电网、气网交互功率和最优子问题目标函数值f(k)，并更新上界为UB＝min{UB,f(k)}；
5)判断UB-LB<ε是否成立；若UB-LB<ε，则输出鲁棒优化的结果；若UB-LB≥ε，则令k＝k+1，并根据第k次迭代得到的子问题考虑不确定量波动程度最优解获得该场景下风电最大值和负荷功率情况，添加关于风电功率利用和***功率平衡的列约束至第k+1次迭代的主问题，并转到2)；具体列约束如下：
式中，表示原问题约束中电能、热能、天然气、氢气能量平衡等式除了不确定变量，其余相关变量之和； 为第k次迭代由子问题确定的不确定量的值，经过上述基于C&CG方法的迭代求解，最终得到区域综合能源***运行鲁棒优化方案。
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