CN110594962A - 一种基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法 - Google Patents

一种基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法。首先，建立分布式能源***的能量流动拓扑和基本负荷模型。其次，基于室内外温度传递规律建立空调调节***装置输出与室内温度函数关系，得到需求侧响应模型。再次，以室外温度和电价为需求侧响应影响因素，以模糊综合评判为方法，提出计及室外温度和电价的模糊需求响应模型，建立基于模糊需求响应的负荷模型。然后，建立优化配置模型目标函数、约束条件。最后，基于能量流动拓扑、负荷模型、目标函数和约束条件，建立优化配置模型，并进行求解。本发明解决了室外温度和电价共同影响下的需求响应参与度问题，充分利用了建筑和空调调节装置的热储能特性，大幅度降低***经济成本。

Description

一种基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法
技术领域
本发明涉及分布式能源技术领域，具体涉及一种基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法。
背景技术
分布式能源***已经成为推进能源转型和提高能源效率的重要途径，在***规划阶段考虑需求侧响应可以大幅度降低***经济成本。在分布式能源***中，冷热负荷作为重要的组成部分。因此，当冷热负荷参与需求侧响应时，可以削减冷热负荷以降低运行成本。理想状态下，用户需求侧响应参与度为100％，从而降低***负荷峰值，降低***内总装机容量，大幅降低***运维费用。然而需求侧响应具有一定主观性，随用户意志转移。由于温度和电价的影响，用户舒适度评价不同，对需求侧响应产生影响，具有随机性和不确定性。因此，如何降低分布式能源***经济成本成为一个亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，本方法充分考虑温度和电价对需求侧响应参与度的影响，建立模糊需求侧响应评估模型，从而为基于需求侧响应的分布式能源***优化配置的提供更为合理的优化配置方案，进而可以大幅度降低***经济成本。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，包括：
根据分布式能源***的内部结构和能量流动关系来建立分布式能源***的能量流动拓扑和基本负荷模型；
基于室内外温度传递规律建立空调调节***装置输出与室内温度函数关系，得到需求侧响应模型；
以室外温度和电价为主要需求侧响应影响因素，以模糊综合评判为方法，提出计及室外温度和电价的模糊需求响应模型，建立基于模糊需求响应的负荷模型；
建立分布式能源***优化配置模型的目标函数、约束条件；
基于分布式能源***的能量流动拓扑和基于模糊需求响应的负荷模型、优化配置目标函数和约束条件，建立优化配置模型，并进行求解。
进一步地，根据室内外温度传递规律，建立空调调节***装置(Heating,ventilation and air conditioning,HVAC)出力变化(制热装置出力Qh、制冷装置出力Qc)与室内温度变化影响关系；在用户侧舒适度允许范围内，对冷热负荷进行削减，进行需求侧响应建模。
进一步地，划分需求侧响应参与度评价等级，确定模糊需求响应参与度综合评判权重集A，确定室外温度、电价影响因素隶属度函数，获得隶属度函数矩阵R。通过模糊运算，获得需求侧响应参与度模糊评判集B。按照最大隶属度原则，模糊评判集B中最大元素为当前状态下的需求侧响应参与度评判结果，根据生成的需求侧响应参与度进行冷热负荷情况修改。
进一步地，分布式能源***优化配置的目标函数为考虑分布式能源***建设周期全过程的分布式能源***经济成本，包含投资成本、运维成本、购电成本和燃料成本等；约束条件包含功率平衡约束、缺电/热/冷率、弃电/热/冷率约束、能源转换装置运行约束等。
进一步地，基于分布式能源***的能量流动拓扑和基于模糊需求响应的负荷情况、优化配置目标函数和约束条件，基于启发式算法对分布式能源***优化配置进行方案求解。
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
1.本发明充分利用建筑的储热特性，基于室内外温度传递规律，建立HVAC装置出力与室内温度影响关系。进一步建立考虑冷热负荷需求侧响应的优化配置方法。
2.本发明考虑了温度和电价对需求侧响应参与度的影响，建立以模糊综合评判为方法的需求侧响应模型，能够更准确的描述需求侧响应的特征。
3.本发明基于模糊综合评价方法，建立了模糊需求响应参与度模型，充分考虑了用户针对不同室外温度和电价综合影响下的需求侧响应行为，提高基于需求侧响应的分布式能源***优化配置方案的合理性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法的流程图；
图2是本发明实施例分布式能源***拓扑图；
图3是本发明实施例夏季温度隶属度函数图；
图4是本发明实施例冬季温度隶属度函数图；
图5是本发明实施例电价隶属度函数图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。
实施例：
参阅图1所示，本实施例提供的基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法包括如下步骤：
101、根据分布式能源***的内部结构和能量流动关系来建立分布式能源***的能量流动拓扑和基本负荷模型；
具体地，如图2所示，在本实施例中该本实施例分布式能源***，包含：电网、热电联产机组(combined heat and power,CHP)、蓄电池、储热装置、电制冷装置和电负荷、空间冷负荷、空间热负荷和热水负荷。电网和CHP机组对终端电负荷进行供应，蓄电池进行充放电；电制冷装置获取一定电量对空间冷负荷进行供应；CHP机组通过余热回收装置进行废弃热回收，储热装置进行充放热。
a.CHP机组主要由原动机(例如：往复式内燃机、燃烧涡轮机、蒸汽轮机、燃气轮机、微型燃气轮机和燃料电池)、余热回收装置组成，如式(1)示。
式中，CHP机组产生电功率为PGT，产生热功率为QHR，CHP机组电热比为ηCHP，总燃料投入能量为FCHP。Et、EE分别是CHP机组的总效率、电效率。
b.蓄电池总容量为EES，t时刻存储状态为E(t)，
式中，Pch(t)和Pdis(t)为t时刻储能电池充放电功率，ηch和ηdis为储能电池的充放电效率。储能电池的荷电状态SOC指储能电池的实际储存电量与额定容量的比值
c.储热装置t时刻储热储状态为H(t)，
式中，Qch(t)和Qdis(t)分别为t时刻充放热功率，ηth、ηch,th和ηdis,th分别为储热装置的存储效率和充放热效率。
d.电制冷装置输出冷量QEC需输入电量PEC，其制冷能效比为COPEC，
QEC(t)＝PEC(t)×COPEC (5)
e.终端负荷包括电负荷、空间热负荷、空间冷负荷和热水负荷，可以通过模拟仿真建筑能耗分析软件(如eQuest、EnergyPlus、DeST等)输入场景气象、建筑特征、使用状况等信息，进行在线仿真，也可以通过历史数据进行典型特征、规律提取，最后生成小时级负荷模型。
102、基于室内外温度传递规律建立空调调节***装置输出与室内温度函数关系，得到需求侧响应模型；
具体地，在本实施例中，出力变化(制热装置出力Qh、制冷装置出力Qc)与室内温度变化影响关系，如式(6)示。
其中，为t时刻、t+1时刻室内温度，为t时刻室外温度，Rr、Cr为建筑物等效热阻和等效热容，kh、kc为HVAC装置显热比。在舒适度允许下，对冷热负荷进行削减，进行需求侧响应，如式(7)示。
式中，ΔTmax为用户侧舒适度允许下的最大温度变化值。
103、以室外温度和电价为主要需求侧响应影响因素，以模糊综合评判为方法，提出计及室外温度和电价的模糊需求响应模型，建立基于模糊需求响应的负荷模型；
具体地，在本实施例中，步骤103包括如下子步骤：
a.划分需求侧响应参与度评价等级：按照5级评价指标(高、较高、中、较低、低)对需求侧响应参与度进行分级，在室外温度和电价共同作用下产生的用户需求侧响应参与度。
b.确定模糊综合评判权重集：评判权重集的确定可以通过专家评议法、专家调查法和判断矩阵法等，建立室外温度、电价对需求侧响应参与度的影响权重矩阵A，如式(8)示。
A＝[aT ap] (8)
式中，aT为室外温度对需求侧响应参与度的影响权重，ap为电价对需求侧响应参与度的影响权重，且存在关系，
aT+ap＝1 (9)
c.确定室外温度、电价影响因素隶属度函数：夏季室外温度相对于空间冷负荷需求侧响应参与度5个级别的隶属函数曲线如图3示，冬季室外温度相对于空间热负荷需求侧响应参与度5个级别的隶属函数曲线如图4示，电价相对于需求侧响应参与度5个级别的隶属度函数曲线如图5示。本实施例给出的隶属度函数和影响权重矩阵反映了用户需求侧响应参与度的总体趋势，温度相对需求侧响应参与度的隶属度函数μT、电价相对需求侧响应参与度的隶属度函数μp均采取直觉方法描述，选择为对称分布的三角形矩阵。以夏季室外温度Tout对应各隶属度函数的确定为例加以说明，由图3可知，当Tout在论域[26,38]时，温度对需求侧响应参与度的隶属度函数RT为
其中，rTi为被测温度对应需求侧响应参与度论域第i个语言值的隶属度。
d.进行需求侧响应参与度模糊综合评估：根据隶属度函数获得当前状态下温度、电价相对需求侧响应参与度的隶属度函数矩阵R，如式(11)示。通过模糊运算，获得当前状态下需求侧响应参与度。按照最大隶属度原则，模糊综合评判集B中最大值所对应的评价级别即对应当前状态下需求侧响应参与度的评价结果，如式(12)示。
e.根据生成的需求侧响应参与度进行空间热负荷、空间冷负荷情况修改，负荷削减情况按照需求侧响应参与度程度进行。5个需求侧响应参与度评价等级(由高到低)对应需求侧响应约束条件系数ki为[10.80.60.40.2]，如式(13)示，
104、建立分布式能源***优化配置模型的目标函数、约束条件；
a.考虑分布式能源***建设周期的全过程，分布式能源***优化配置目标函数为经济成本，包括各设备(燃气轮机、蓄电池、储热装置、电制冷装置)的投资成本Cinv、运维成本Com、购电成本Cgrid和燃料成本Cfuel，如式(14)示。
minC＝Cinv+Com+Cgrid+Cfuel (14)
b.约束条件包含电功率、热功率和冷功率平衡约束，分布式能源***缺电/热/冷率、弃电/热/冷率约束，CHP机组运行约束，蓄电池充放电约束和储热装置充放热约束等。
105、基于分布式能源***的能量流动拓扑和基于模糊需求响应的负荷模型、优化配置目标函数和约束条件，建立优化配置模型，并进行求解。
本实施例中，优化配置模型的决策变量为分布式能源***中各装置的配置容量，即燃气轮机、蓄电池、储热装置、电制冷装置的容量，具有多变量的特点；优化配置模型的目标函数和约束条件为步骤104建立的目标函数、约束条件，具有非线性。因此，本实施例中分布式能源***的优化配置问题为非确定性多项式(Non-determinism Polynomial,NP)问题，可以利用启发式算法对优化配置方案进行求解。启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的，在可接受的区间内给出待解决优化问题的可行解，目前通用的启发式算法有模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等，随机或近似随机搜索非线性空间中的全局最优解。
综上，本发明在分布式能源***优化配置阶段，考虑了用户侧模糊需求响应参与度，解决了室外温度和电价共同影响下的需求侧响应参与度问题，充分利用了建筑和空调调节装置的热储能特性，在用户舒适度允许下，提高了分布式能源***优化配置方案的经济性，进而可以大幅度降低***经济成本。
上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，其特征在于，包括：
根据分布式能源***的内部结构和能量流动关系，建立分布式能源***的能量流动拓扑和基本负荷模型；
基于室内外温度传递规律建立空调调节***装置输出与室内温度函数关系，得到需求侧响应模型；
以室外温度和电价为主要需求侧响应影响因素，以模糊综合评判为方法，提出计及室外温度和电价的模糊需求响应模型，建立基于模糊需求响应的负荷模型；
建立分布式能源***优化配模型的目标函数、约束条件；
基于分布式能源***的能量流动拓扑和基于模糊需求响应的负荷模型、优化配置目标函数和约束条件，建立优化配置模型，并进行求解。
2.如权利要求1所述的基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，其特征在于，所述分布式能源***包括电网、CHP机组、蓄电池、储热装置、电制冷装置和电负荷、空间冷负荷、空间热负荷和热水负荷；电网和CHP机组对终端电负荷进行供应，蓄电池进行充放电；电制冷装置获取电量对空间冷负荷进行供应；CHP机组通过余热回收装置进行废弃热回收，储热装置进行充放热。
3.如权利要求2所述的基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，其特征在于，所述根据分布式能源***的内部结构和能量流动关系来建立分布式能源***的能量流动拓扑和基本负荷模型包括：
a.CHP机组主要由原动机和余热回收装置组成，如式(1)示：
式中，CHP机组产生电功率为PGT，产生热功率为QHR，CHP机组电热比为ηCHP，总燃料投入能量为FCHP，Et、EE分别是CHP机组的总效率、电效率；
b.蓄电池总容量为EES，t时刻存储状态为E(t)，
式中，Pch(t)和Pdis(t)为t时刻储能电池充放电功率，ηch和ηdis为储能电池的充放电效率，储能电池的荷电状态SOC指储能电池的实际储存电量与额定容量的比值：
c.储热装置t时刻储热储状态为H(t)，
式中，Qch(t)和Qdis(t)分别为t时刻充放热功率，ηth、ηch,th和ηdis,th分别为储热装置的存储效率和充放热效率；
d.电制冷装置输出冷量QEC需输入电量PEC，其制冷能效比为COPEC，
QEC(t)＝PEC(t)×COPEC (5)
e.终端负荷包括电负荷、空间热负荷、空间冷负荷和热水负荷。
4.如权利要求1所述的基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，其特征在于，所述基于室内外温度传递规律建立空调调节***装置输出与室内温度函数关系为：
其中，为t时刻、t+1时刻室内温度，为t时刻室外温度，Rr、Cr为建筑物等效热阻和等效热容，kh、kc为空调调节***装置显热比；在舒适度允许下，对冷热负荷进行削减，进行需求侧响应，如式(7)示：
式中，ΔTmax为用户侧舒适度允许下的最大温度变化值。
5.如权利要求1所述的基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，其特征在于，所述以室外温度和电价为主要需求侧响应影响因素，以模糊综合评判为方法，提出计及室外温度和电价的模糊需求响应模型，建立基于模糊需求响应的负荷模型包括：
a.划分需求侧响应参与度评价等级：按照5级评价指标：高、较高、中、较低、低，对需求侧响应参与度进行分级，在室外温度和电价共同作用下产生的用户需求侧响应参与度；
b.确定模糊综合评判权重集：确定评判权重集，建立室外温度、电价对需求侧响应参与度的影响权重矩阵A，如式(8)示：
A＝[aT ap] (8)
式中，aT为室外温度对需求侧响应参与度的影响权重，ap为电价对需求侧响应参与度的影响权重，且存在关系
aT+ap＝1 (9)
c.确定室外温度、电价影响因素隶属度函数；其中，温度对需求侧响应参与度的隶属度函数如式(10)：
其中，rTi为被测温度对应需求侧响应参与度论域第i个语言值的隶属度；
d.进行需求侧响应参与度模糊综合评估：根据隶属度函数获得当前状态下温度、电价相对需求侧响应参与度的隶属度函数矩阵R，如式(11)示；通过模糊运算，获得当前状态下需求侧响应参与度；按照最大隶属度原则，模糊综合评判集B中最大值所对应的评价级别即对应当前状态下需求侧响应参与度的评价结果，如式(12)示；
e.根据生成的需求侧响应参与度进行空间热负荷、空间冷负荷情况修改，负荷削减情况按照需求侧响应参与度程度进行，5个需求侧响应参与度评价等级由高到低对应需求侧响应约束条件系数ki为[10.80.60.40.2]，如式(13)式：
6.如权利要求1所述的基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，其特征在于，所述建立分布式能源***优化配置模型的目标函数、约束条件包括：
a.考虑分布式能源***建设周期的全过程，分布式能源***优化配置目标函数为经济成本，包括燃气轮机、蓄电池、储热装置、电制冷装置的投资成本Cinv、运维成本Com、购电成本Cgrid和燃料成本Cfuel，如式(14)示：
min C＝Cinv+Com+Cgrid+Cfuel (14)
b.约束条件包含电功率、热功率和冷功率平衡约束，分布式能源***缺电/热/冷率、弃电/热/冷率约束，CHP机组运行约束，蓄电池充放电约束和储热装置充放热约束。
7.如权利要求1所述的基于模糊需求响应的分布式能源***优化配置方法，其特征在于，采用启发式算法来对优化配置模型进行求解。
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