CN110163443B - 考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑电‑气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法。根据天然气调压站结构与参数,在接入天然气压力能的基础上,对天然气调压站微能网进行建模分析;根据微能网用能特性,建立调压站电‑气综合需求响应模型;在此基础上,兼顾经济性和低碳性建立天然气调压站的微能网优化调度模型,求解得到需求响应策略及优化目标等。本发明充分考虑天然气压力能的发电及冷能综合利用、调压站负荷调节特性、微能网多能互补耦合关系及调压站的电/气价格需求响应和气负荷激励需求响应特性,可较好地实现调压站与能源网间的灵活互动,缓解能源网络供能压力,提高***环境经济效益,可靠地满足调压站区域内冷热电气等供能需求。
Description
技术领域
本发明涉及一种考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法,属于电气信息技术领域。
背景技术
能源的大量需求、化石能源的不可再生性及其消耗所带来的环境污染问题已成为社会经济高速发展的主要制约因素。因此,如何引入新型清洁能源、提高能源利用率、实现节能减排及多种能源集成互补成为热门研究课题。在此背景下,微型综合能源网(简称微能网)应运而生。微能网是指集成电、气、热、冷、水等多种能源和物质的互联耦合***,通过接入新型清洁能源、协调优化运行以实现多能互补及替代用能,提高运行的经济性和灵活性及能源利用率。其容量一般在几兆瓦至几十兆瓦间,可面向工业园区、小型城镇、智能楼宇等。
天然气网络的大规模扩展及高压管网的大力建设,天然气调压站的能源回收及综合利用具有充分的发展机遇与前景,旨在实现能源可持续性。传统的天然气调压站在用能的统一优化调度方面相对匮乏,普遍存在能源浪费、能源供应不稳定等问题,很大程度上影响了***的环境经济效益及运行稳定性。而在天然气调压站中,高压天然气降压过程中蕴含大量可利用的压力能,若能将这部分能量引入微能网,不仅提高了能源利用效率,还降低了调压站的综合用能成本及污染物排放。同时调压站能量管理***较少涉及多种能源需求间的耦合互补及优化调度,缺乏与能源网络间的灵活互动,没有考虑能源需求响应特性。因此,如何考虑电、气、热、冷等多种能源需求响应,兼顾经济性和低碳性对天然气调压站的多种能源需求进行协调优化调度,缓解能源网络供能压力,安稳可靠地满足调压站区域内用能需求成为一个亟待解决的问题。
发明内容
为了解决上述存在的问题,本发明的目的旨在提出了一种考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法。该方法可处理天然气调压站区域内冷热电气相互耦合的需求,在接入天然气压力能的基础上,对天然气调压站微能网进行建模分析,考虑调压站区域与电力网络及天然气网络的综合需求响应,制定兼顾经济性和低碳性的天然气调压站多种能源需求优化调度计划。
为实现上述目的,本发明所采用的技术方案的具体步骤如下:
步骤1、构建天然气调压站的微能网架构。
在天然气调压站的运行过程中,高压天然气降压产生的压力能通过膨胀机发电和天然气液化回收冷能被综合利用,将所回收的电能及冷能接入到微能网中,为调压站区域内多类负荷及设备供能。天然气调压站区域内的主要设备包括:膨胀机、天然气液化工艺、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、电制冷机和吸收式制冷机。天然气调压站通过向外部电网及天然气管网进行购能,在调压站的微能网中进行电、气、冷、热4种能源的耦合与转换,以满足调压站区域内部能源负荷需求。将天然气液化工艺溢出蒸发气体及外购天然气作为燃气轮机及燃气锅炉燃料,电负荷由电网购电、膨胀机发电及燃气轮机发电供给;热负荷由余热锅炉回收燃气锅炉尾气热能和燃气锅炉产热供给;冷负荷由天然气膨胀后冷能、电制冷机和吸收式制冷机制冷供给;调压站内气负荷由燃料天然气和天然气液化工艺原料气组成。
步骤2、天然气调压站的微能网建模。
根据天然气调压站微能网的结构和参数,建立其各类设备供能出力、物质能量转换关系、物质能量平衡约束及设备运行约束等数学模型。
物质能量平衡约束包含天然气调压站天然气流量平衡、微能网电能平衡、微能网热能平衡及冷能平衡。
天然气流量平衡为:
QNG.t=QDNG.t+QILNG.t+QFNG.t (1)
式中,QNG.t为上游天然气气源流量;QDNG.t为进入下游天然气管道天然气流量;QILNG.t为用于液化的天然气进料流量;当液化天然气蒸发气体不足以供给燃气轮机和燃气锅炉时,利用天然气管网小部分天然气作为燃料供应,QFNG.t为燃料天然气流量。
电能平衡为:
Pg.t·ηt+PGT.t+PEXP.t=PEC.t+PL.t (2)
式中,Pg.t为电网购电功率,ηt为电力变压器效率;PEXP.t为膨胀机发电功率;PL.t为集成***电负荷需求。
热能平衡为:
HHRB.t+HGB.t=HAC.t+HL.t (3)
式中HL.t为集成***热负荷需求。
冷能平衡为:
CAC.t+CEC.t+CEXP.t=CL.t (4)
式中,CEXP.t为经过膨胀机发电后分配给下游天然气管道的天然气冷能,CL.t为集成***冷负荷需求。
步骤3、根据微能网的用能特性,建立其电-气综合需求响应模型。
微能网以外网电力和管网天然气为能源供应,使其能根据电力市场和天然气市场价格信号改变其用能行为;天然气液化工艺以天然气作为原料,使其能良好适应气源负荷变化,可积极参与天然气管网的灵活互动。因此,引入价格型和激励型两类需求响应,建立电-气综合需求响应模型。
1)价格型需求响应
根据微能网用能特性,电力市场和天然气市场均可参与价格型需求响应,为分析负荷对不同能源价格的反应情况,基于能源需求价格弹性理论,建立不同负荷的不同时刻能源价格的响应模型。天然气需求价格弹性系数为:
式中,etk为自弹性系数表征t时段天然气负荷对当前时段气价变化的响应,ett为交叉弹性系数表征t时段天然气负荷对其他时段气价变化的响应;ΔQt和Δqt分别是t时段天然气负荷和天然气价格的变化量;Qt0和qt0分别为t时段PBDR实施前天然气负荷和价格;Qt和qt分别为PBDR实施后t时段天然气负荷量和气价。根据天然气液化工艺的天然气负荷需求波动性,分析其受价格影响程度,选取合适的天然气负荷弹性系数。
基于天然气调压站的天然气需求价格弹性矩阵,采用天然气分时价格分析价格需求响应对微能网的影响,在实施天然气价格需求响应后,天然气负荷与气价关系式如下:
式中,qt0和和qt分别取为分时气价和实时气价;T为一天总时段数,依据气负荷具有一定的延迟性,取值为24;实时气价公式如下:
电力与天然气具有相似的能源市场属性,可采用上述相似方法,计算电负荷需求响应,此处不再赘述。
2)激励性需求响应
天然气液化工艺以天然气作为原料,在满足自身生产计划情况下,调压站天然气负荷可积极响应天然气市场的激励需求响应,通过签订需求响应协议可根据天然气市场的调度指令,在短时间内进行负荷的增加或削减,以获得响应的经济补偿。经济补偿可表示为:
式中,α和β分别为参与激励型需求响应时气负荷增加和削减所享受的气价折扣率;wt和wt’为0-1变量,用于表征t时段集成***气负荷响应情况,值为1时参与响应;ΔQup.t和ΔQdown.t分别为集成***在t时段的气负荷增加量和削减量。
步骤4、基于微能网能流关系及电-气综合需求响应,建立天然气调压站的微能网优化调度模型。
微能网优化调度模型以日运行成本最低为目标函数,主要包括4个部分:运维成本FOM、购能成本FE、碳排放成本FC、需求响应经济补偿FIBDR。约束条件分别考虑微能网物质能量平衡、设备元件约束、外部能源供应限制和需求响应约束。
目标函数表示为:
式中,m为设备元件类型总和,i分别指代各设备元件;λi为各元件运维费用系数,Pi.t为各元件功率;pt为实时电价;n为排放源i的污染物类型总和,j指代排放源i的各类污染物,δi.j为排放源i的污染物j的排放系数,cj为污染物j的排放单价,εi.j.t为排放源i的污染物j的排放惩罚。
外部能源供应限制:为确保外部电网和天然气管网的稳定运行,微能网向电网和天然气网购能需满足其联络线的功率约束。可表示为
式中,Pg max和Pg min分别为电网购电上下限约束;QL max和QL min分别为气网购能上下限约束。
需求响应约束:为保证集成***设备的安全稳定运行,防止削峰及填谷时段负荷的骤降及骤增,需添加激励响应时等比例削峰及填谷约束,确保负荷的均衡分配。可表示为:
步骤5、利用Matlab-CPLEX工具包对优化调度模型进行求解,得到需求响应策略、优化目标函数值及运行工况等。
本发明的有益效果如下:考虑电-气综合需求响应的微能网优化调度方法,立足于解决天然气调压站微能网优化调度问题,充分考虑天然气压力能的发电及冷能综合利用、调压站气负荷调节特性及微能网多能互补耦合关系,发挥调压站的电/气价格需求响应及气负荷激励需求响应特性对缓解能源网络供能压力、提高能源利用率及***环境经济效益的作用。全面挖掘天然气调压站需求响应资源,将电-气能源需求响应与微能网优化用能相结合,经济可靠地满足调压站区域内部冷热电气等供能需求,激发了微能网的灵活性,平抑了能源供应波动性,体现了调压站与能源网间的灵活互动。
附图说明
图1为本发明所提出的考虑电-气综合需求响应的微能网优化调度方法;
图2为本发明天然气调压站的微能网架构图;
图3为本发明电-气综合需求响应机制;
图4为不同场景下电负荷变化曲线;
图5为不同场景下气负荷变化曲线;
具体实施方式
下面结合附图及实施算例,对本发明进行进一步详细说明。
如图1-3所示,本发明所提出的考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法,包括如下步骤:
步骤1、根据天然气调压站结构,构建气微能网架构。天然气调压站区域内主要设备包括:膨胀机、天然气液化工艺、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、电制冷机和吸收式制冷机,如图2所示。
步骤2、根据天然气调压站微能网的结构和参数,对微能网进行建模,其中包括各类设备供能出力、物质能量转换关系、物质能量平衡约束及设备运行约束等数学模型。
步骤3、根据微能网以外网电力和管网天然气为能源供应的用能特性,建立调压站电-气综合需求响应模型,其电-气综合需求响应机制如图3所示。
步骤4、基于微能网能流关系及电-气综合需求响应,建立天然气调压站的微能网优化调度模型。为兼顾经济性与低碳性,以日运行成本最低为目标函数,包括运维成本、购能成本、碳排放成本及需求响应补偿。约束条件分别考虑微能网物质能量平衡、设备元件约束、外部能源供应限制和需求响应约束。
步骤5、利用Matlab-CPLEX工具包对优化调度模型进行求解,得到需求响应策略、优化目标函数值及运行工况等。
实施算例
下面以某实际天然气调压站为例,进行其微能网优化调度的演示。
步骤一:获取天然气调压站供能和用能设备的主要参数,依据本发明所提出微能网架构,对其进行建模,生成供能出力与约束条件集合。详细参数见表1。
表1天然气调压站的微能网结构及参数
步骤二、获取调压站7月典型日数据,如:天然气负荷流量、区域内电、冷和热负荷等。并获取电力市场及天然气市场7月负荷曲线及对调压站的分时价格,依据负荷曲线划分不同峰、谷、平时段,电力分时价格为峰时电价1.15元/kWh(12-14h,19-22h)、平时电价为0.76元/kWh(8-11h,15-18h)、谷时电价为0.4元/kWh(1-7h,23-24h),天然气分时价格为峰时气价3.72元/Nm3(1-8h,12-13h,18-19h,21-24h)、峰、平时气价3.25元/Nm3(20h)、谷时气价2.5元/Nm3(9-11h,14-17h)。根据天然气调压站负荷需求波动性,分析其受价格影响程度,选取合适的负荷弹性系数,即天然气负荷需求弹性系数为-0.581,电力负荷需求弹性系数为-0.2。天然气市场调度指令以天然气管网供能压力而决定,气负荷增加和削减所享受的气价折扣率分别为0.14和0.2。由此生成电-气综合需求响应模型。
步骤三、制定不同场景,根据供能出力与约束条件集合与电-气综合需求响应模型,生成其微能网优化调度模型。其中场景1采用分时电价和气价,不考虑需求响应;场景2采用实时电价和气价,考虑电-气综合需求响应。
步骤四、利用Matlab-CPLEX工具包对优化调度模型进行求解,得到需求响应策略、优化目标函数值及运行工况等。不同场景下不同调度策略的电/气负荷变化曲线,分别如图4和图5所示。对比不同场景采用不同调度策略微能网的日运行成本,结果见表2。
表2不同场景下微能网日运行成本
如图4和图5所示,对比不同场景下电/气负荷曲线可看出,场景2考虑电-气综合需求响应的优化调度,峰时能源价格时段负荷削减转移到谷时能源价格时段,具有削峰填谷的作用,可平抑负荷波动,在一定程度上缓解了能源网供能压力。如表2所示,对比不同场景下微能网日运行成本可看出,考虑电-气综合需求响应后,负荷的转移使购能成本明显降低,运维成本和碳排放成本也存在不同程度的减少,总运行成本减少了19512.75元,提高了微能网的环境经济效益。综上,上述考虑电-气综合需求响应的微能网优化调度方法,充分考虑天然气压力能的发电及冷能综合利用、调压站负荷可调节的电-气综合需求响应特性,能较为贴合实际调压站***运行,经济可靠地满足调压站区域内部冷热电气等供能需求,激发了微能网的灵活性,平抑了能源供应波动性,实现了调压站与能源网间的灵活互动。
以上所述,仅为本发明具体实施方式的详细说明,而非对本发明的限制。相关技术领域的技术人员在不脱离本发明的原则和范围的情况下,做出的各种替换、变型以及改进均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、根据天然气调压站结构,构建气微能网架构;天然气调压站区域内主要设备包括:膨胀机、天然气液化工艺、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、电制冷机和吸收式制冷机;
步骤2、根据天然气调压站微能网的结构和参数,对微能网进行建模,其中包括各类设备供能出力、物质能量转换关系、物质能量平衡约束及设备运行约束数学模型;
步骤3、根据微能网以外网电力和管网天然气为能源供应的用能特性,建立调压站电-气综合需求响应模型,其中包括电/气价格型需求响应和气负荷激励型需求响应;
步骤4、基于微能网能流关系及电-气综合需求响应,建立天然气调压站的微能网优化调度模型;为兼顾经济性与低碳性,以日运行成本最低为目标函数,包括运维成本、购能成本、碳排放成本及需求响应补偿;约束条件分别考虑微能网物质能量平衡、设备元件约束、外部能源供应限制和需求响应约束;
步骤5、利用Matlab-CPLEX工具包对优化调度模型进行求解,得到需求响应策略、优化目标函数值及运行工况;
步骤3所述的电-气综合需求响应模型,具体如下:
1)价格型需求响应
根据微能网用能特性,电力市场和天然气市场均可参与价格型需求响应,为分析负荷对不同能源价格的反应情况,基于能源需求价格弹性理论,建立不同负荷的不同时刻能源价格的响应模型,天然气需求价格弹性系数为:
式中,etk为自弹性系数表征t时段天然气负荷对当前时段气价变化的响应,ett为交叉弹性系数表征t时段天然气负荷对其他时段气价变化的响应;ΔQt和Δqt分别是t时段天然气负荷和天然气价格的变化量;Qt0和qt0分别为t时段PBDR实施前天然气负荷和价格;Qt和qt分别为PBDR实施后t时段天然气负荷量和气价;根据天然气液化工艺的天然气负荷需求波动性,分析其受价格影响程度,选取合适的天然气负荷弹性系数;
基于天然气调压站的天然气需求价格弹性矩阵,采用天然气分时价格分析价格需求响应对微能网的影响,在实施天然气价格需求响应后,天然气负荷与气价关系式如下:
式中,qt0和qt分别取为分时气价和实时气价;T为一天总时段数,依据气负荷具有一定的延迟性,取值为24;实时气价公式如下:
电力与天然气具有相似的能源市场属性,可采用上述气价格型需求响应的计算方法,计算电价格型需求响应,此处不再赘述;
2)激励性需求响应
天然气液化工艺以天然气作为原料,在满足自身生产计划情况下,调压站天然气负荷可积极响应天然气市场的激励需求响应,通过签订需求响应协议可根据天然气市场的调度指令,在短时间内进行负荷的增加或削减,以获得响应的经济补偿,经济补偿可表示为:
式中,α和β分别为参与激励型需求响应时气负荷增加和削减所享受的气价折扣率;wt和wt’为0-1变量,用于表征t时段集成***气负荷响应情况,值为1时参与响应;ΔQup.t和ΔQdown.t分别为集成***在t时段的气负荷增加量和削减量。
2.根据权利要求1所述的考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法,其特征在于,步骤1所述的天然气调压站微能网架构,具体如下:
天然气调压站通过向外部电网及天然气管网进行购能,在调压站的微能网中进行电、气、冷、热4种能源的耦合与转换,以满足调压站区域内部能源负荷需求;将天然气液化工艺溢出蒸发气体及外购天然气作为燃气轮机及燃气锅炉燃料,电负荷由电网购电、膨胀机发电及燃气轮机发电供给;热负荷由余热锅炉回收燃气锅炉尾气热能和燃气锅炉产热供给;冷负荷由天然气膨胀后冷能、电制冷机和吸收式制冷机制冷供给;调压站内气负荷由燃料天然气和天然气液化工艺原料气组成。
3.根据权利要求1所述的考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法,其特征在于,步骤2所述物质能量平衡约束,其中包括天然气调压站天然气流量平衡、微能网电能平衡、微能网热能平衡及冷能平衡,具体如下:
天然气流量平衡为:
QNG.t=QDNG.t+QILNG.t+QFNG.t (1)
式中,QNG.t为上游天然气气源流量;QDNG.t为进入下游天然气管道天然气流量;QILNG.t为用于液化的天然气进料流量;当液化天然气蒸发气体不足以供给燃气轮机和燃气锅炉时,利用天然气管网小部分天然气作为燃料供应,QFNG.t为燃料天然气流量;
电能平衡为:
Pg.t·ηt+PGT.t+PEXP.t=PEC.t+PL.t (2)
式中,Pg.t为电网购电功率,ηt为电力变压器效率;PEXP.t为膨胀机发电功率;PL.t为集成***电负荷需求;
热能平衡为:
HHRB.t+HGB.t=HAC.t+HL.t (3)
式中HL.t为集成***热负荷需求;
冷能平衡为:
CAC.t+CEC.t+CEXP.t=CL.t (4)
式中,CEXP.t为经过膨胀机发电后分配给下游天然气管道的天然气冷能,CL.t为集成***冷负荷需求。
4.根据权利要求1所述的考虑电-气综合需求响应的天然气调压站微能网优化调度方法,其特征在于,步骤4所述的微能网优化调度模型以日运行成本最低为目标函数,主要包括4个部分:运维成本FOM、购能成本FE、碳排放成本FC、需求响应经济补偿FIBDR,具体实现如下:
目标函数表示为:
式中,m为设备元件类型总和,i分别指代各设备元件;λi为各元件运维费用系数,Pi.t为各元件功率;pt为实时电价;n为排放源i的污染物类型总和,j指代排放源i的各类污染物,δi.j为排放源i的污染物j的排放系数,cj为污染物j的排放单价,εi.j.t为排放源i的污染物j的排放惩罚,Pg.t为电网购电功率,QFNG.t为燃料天然气流量,qt实时气价。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014129470A1 (ja) * | 2013-02-19 | 2014-08-28 | 富士電機株式会社 | エネルギーマネジメント支援装置及びエネルギーマネジメント支援プログラム |
CN107609684A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-01-19 | 浙江万克新能源科技有限公司 | 一种基于微电网的综合能源***经济优化调度方法 |
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---|---|---|---|---|
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---|---|---|---|---|
WO2014129470A1 (ja) * | 2013-02-19 | 2014-08-28 | 富士電機株式会社 | エネルギーマネジメント支援装置及びエネルギーマネジメント支援プログラム |
CN107609684A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-01-19 | 浙江万克新能源科技有限公司 | 一种基于微电网的综合能源***经济优化调度方法 |
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CN109325679A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-02-12 | 浙江大学 | 考虑综合需求响应的综合能源***线性化随机调度方法 |
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Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Short Term Load Forecasting of Offshore Oil Field Microgrids Based on DA-SVM;Yating Feng et al.;《Energy Procedia》;20190228;第158卷;第2448-2455页 * |
基于可再生能源不确定性的多能源微网调度优化模型研究;李美成 等;《电网技术》;20190405;第43卷(第4期);第1260-1270页 * |
面向区域能源互联网的"源-网-荷"协同规划综述;郭创新 等;《电网技术》;20190514;第43卷(第9期);第3071-3080页 * |
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