CN111799776A - 考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑供热网储热特性的电‑热综合能源***优化调度方法:建立供热网储热特性的电‑热综合能源***优化目标函数;假设热电联产机组运行在定热电比模式,构造供热网储热特性的电‑热综合能源***约束条件;采用遗传算法进行求解,分析***运行工况,得到考虑供热网储热特性的电‑热综合能源***优化调度方案。本发明能够提升可在生能源的消纳率,通用性强。
Description
技术领域
本发明涉及多综合能源***调度方法,更具体地说,是涉及一种考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法。
背景技术
多能互补是挖掘可再生能源消纳能力的重要途径,由于供热负荷大、供热机组调峰限制等因素,电-热综合能源***尤其引起关注。然而目前综合考虑用户能源需求特性和热网传输特性,协同供给侧、传输侧和需求侧进行优化运行的研究非常少。
电力、热力***具有很强的互补特性,例如电能易传输、难储存,热能易储存、难传输,从热源到用户供热的时延使得供热网具备天然储热特性,电力***功率需要实时平衡,而热负荷由于用户对室温要求的模糊性,例如将住宅内供热设备关闭30min后补偿供热,仍可满足用户的舒适度,在一定范围内波动的室温并不会影响供热需求,因此热负荷比电负荷更具柔性,幅值上具有可调特性,时间轴上具有一定平移特性等。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足,提出一种考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法,能够提升可在生能源的消纳率,通用性强。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
本发明考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法,包括以下步骤:
步骤一:建立供热网储热特性的电-热综合能源***优化目标函数;
步骤二:假设热电联产机组运行在定热电比模式,构造供热网储热特性的电-热综合能源***约束条件;
步骤三:采用遗传算法进行求解,分析***运行工况,得到考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方案。
步骤一建立供热网储热特性的电-热综合能源***优化目标函数:
假设风光出力场景S个,其中场景s的概率为PS,调度时段T个;电-热综合能源***以运行成本最低为优化目标,将弃风、弃光成本加入***运行总成本中,其目标函数如下:
这里***运行总成本式(1-1)包括热电联产机组、常规机组发电成本和临时调整惩罚性费用、电制热设备运行成本和弃风、弃光成本;其中,Nchp、NG表示热电联产机组数、常规机组数;分别为热电联产机组i和常规机组i计划出力;为热电联产机组i在场景s下时段t的实际电出力、热出力;为常规机组i的实际出力;为热泵用电功率;为弃风弃光功率;ρpen为在实际运行时,临时调整机组出力的惩罚性价格,反映了常规机组和热电联产机组倾向于按计划出力的程度;chp为热泵运行成本系数;α弃风、弃光成本系数;式(1-2)为第i个热电联产机组运行成本Pi,t、Hi,t分别为第i个热电联产机组的电出力、热出力;式(1-3)为第i个常规机组运行成本Pi,t为第i个常规机组电出力。
步骤二中假设热电联产机组运行在定热电比模式,构造供热网储热特性的电-热综合能源***约束条件如下:
式(2-1)为热电联产机组i热电比约束,其中,为热电联产机组i的电出力,为热电联产机组i的热出力,khp,i为热电比值;式(2-2)为机组出力上下限约束,为机组最大、最小电出力;式(2-3)为机组爬坡约束,其中分别为机组的单位时间内最大上调和下调功率;
常规机组出力上下限约束和爬坡约束为:
电力***功率平衡约束:
电力***潮流约束:
热源与热负荷(热交换站)节点传热约束:
供水温度和回水温度受管道温度允许值限制:
供热管道节点温度混合约束:
供热管道水温动态特性约束:
式中:Ta,t为管道所处环境温度;λ为管道材料的导热系数;Lj为管道j的长度;τj,t为管道j的传输延时时间;Fj为管道j的特征量;分别为时间段t管道j中热水出口温度、时间段i-τj,t管道j中热水入口温度。
步骤三中采用遗传算法进行求解过程如下:
(1)确定初始值;
(2)确定遗传算法参数,进行二进制编码,产生初始种群;
(3)进行适应度值计算;
(4)进行遗传算法的选择、交叉、变异操作,产生新一代种群;
(5)判断是否达到进化终止代数;如果达到迭代次数,则终止进化,输出种群最优结果;否则,重复步骤(3)和(4)。
与现有技术相比,本发明的技术方案所带来的有益效果是:
考虑到很多工业园区供热特性,在建立热力网络模型的基础上,本发明进一步考虑了电力、热力***的互联特性,包括“源”处由热电联产、电制热造成的耦合关系,“网”处由供电网的即时传输与供热网的延时传输及其储热特性形成的互助特性,以及“荷”处电负荷的绝对平衡约束及热负荷的柔性形成的互补特性,建立了一种电-热综合能源***的源-网-荷-储协调调度模型。本发明可以实现电、热供需曲线的时间平移和优化匹配,显著提高可再生能源消纳水平,通用性强。
附图说明
图1是IEEE39节点电力***和26节点热力***构成的电-热综合能源***。
图2是电-热综合能源***优化调度结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的描述。
本发明考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法,具体实现过程如下:
步骤一:建立供热网储热特性的电-热综合能源***优化目标函数。
风、光等可再生能源发电具有不确定性,场景分析法能明确描述不确定量的概率特征,并且优化模型计算方便,因而得到广泛的使用。假设风光出力场景S个,其中场景s的概率为PS,调度时段T个。电-热综合能源***以运行成本最低为优化目标,为促进可再生能源发电的消纳,将弃风、弃光成本加入***运行总成本中,其目标函数如下:
这里***运行总成本式(1-1)包括热电联产机组、常规机组发电成本和临时调整惩罚性费用、电制热设备运行成本和弃风、弃光成本。其中,Nchp、NG分别表示热电联产机组数、常规机组数;分别为热电联产机组i和常规机组i计划出力;分别为热电联产机组i在场景s下时段t的实际电出力、热出力;为常规机组i的实际出力;为热泵用电功率;为弃风弃光功率;ρpen为在实际运行时,临时调整机组出力的惩罚性价格,反映了常规机组和热电联产机组倾向于按计划出力的程度;chp为热泵运行成本系数;α为弃风、弃光成本系数;式(1-2)为第i个热电联产机组运行成本Pi,t、Hi,t分别为第i个热电联产机组的电出力、热出力;式(1-3)为第i个常规机组运行成本Pi,t为第i个常规机组电出力。
步骤二:假设热电联产机组运行在定热电比模式,构造供热网储热特性的电-热综合能源***约束条件。
热电联产机组可处于多个工作状态,从一般性考虑,假设热电联产机组运行在定热电比模式,构造供热网储热特性的电-热综合能源***优化目标函数对应的约束条件如下:
式(2-1)为热电联产机组i热电比约束,其中,为热电联产机组i的电出力,为热电联产机组i的热出力,khp,i为热电比值;式(2-2)为机组出力上下限约束,为机组最大、最小电出力;式(2-3)为机组爬坡约束,其中分别为机组的单位时间内最大上调和下调功率。
常规机组出力上下限约束和爬坡约束为:
电力***功率平衡约束:
电力***潮流约束:
热源与热负荷(热交换站)节点传热约束:
用户对温度舒适程度感知具有一定模糊性,为保证用户的舒适度,假设热负荷的柔性调节能力满足:①时段t负荷节点i吸收的热功率在一定范围内;②T′个时段内,热交换站消耗的总热量与用户最理想供热需求总量相等,即:
T′越大,说明可以在一个越大的时间尺度上调整供热需求,T′=1即意味着严格按照用户最理想需求供热,本发明假设T′=3。
供水温度和回水温度受管道温度允许值限制:
供热管道节点温度混合约束:
供热管道水温动态特性约束:
式中:Ta,t为管道所处环境温度;λ为管道材料的导热系数;Lj为管道j的长度;τj,t为管道j的传输延时时间;Fj为管道j的特征量,与管道长度、截面积等参数有关;分别为时间段t管道j中热水出口温度、时间段i-τj,t管道j中热水入口温度。本综合能源***主要用于区域可再生能源就地开发与消纳,通常情况下,供热半径在10km以内,满足因此可以忽略式(2-18)中的情况。
步骤三:采用遗传算法对由优化目标函数和约束条件构成的模型进行求解,分析***运行工况,得到考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方案。求解过程如下:
(1)确定初始值;
(2)确定遗传算法参数,进行二进制编码,产生初始种群;
(3)进行适应度值计算;
(4)进行遗传算法的选择、交叉、变异操作,产生新一代种群;
(5)判断是否达到进化终止代数;如果达到迭代次数,则终止进化,输出种群最优结果;否则,重复步骤(3)和(4)。
实施例:IEEE39节点电网-26节点热网联合***算例分析
第一步:建立供热网储热特性的电-热综合能源***优化目标函数,构造约束条件,式(1-1)-(2-20)。
第二步:算例采用IEEE39节点电网和26节点热网耦合***,如图1所示,其中电热耦合设备包括:位于电网节点34/热网节点1的CHPI,位于电网节点36/热网节点15的CHP2,以及位于电网节点32、节点35的两个200MW热泵。***常规机组参数、负荷曲线、风电场预测出力等其他参数见表1-表3,带入式(1-1)-(2-20)。
表1 IEEE39节点电力***发电机组参数
表2 电、热负荷,风电功率与室外温度数据
表3 TE2E39节点电力***和26节点热力***构成的电一热综合能源***基础参数
第三步:***运行工况分析
遗传算法进行模型求解:
(1)确定初始值;
(2)确定遗传算法参数,进行二进制编码,产生初始种群;
(3)进行适应度值计算;
(4)进行遗传算法的选择、交叉、变异等操作,产生新一代种群;
(5)判断是否达到进化终止代数。如果达到迭代次数,则终止进化,输出种群最优结果;否则,重复步骤(3)和(4)。
电-热综合能源***优化调度结果如图2所示。
由图2可见,热力***的热源供热量和热交换站热负荷是非同步的。例如,20:00后***电负荷下降、热负荷上升,1:00-6:00为全天电负荷最低谷、热负荷最高峰。20:00后常规机组出力逐步下调,CHP机组出力基本平稳,而富余的风电则通过热泵转化为热能,存储于热网中,1:00-6:00期间,进入热网热能明显小于供热需求,释放提前存储在供热网中的热能弥补了供热不足,减少了热力***对CHP机组的依赖,在此期问的少量弃风,是由于输电线路容量限制与热泵容量限制;7:00进入热网热能多于供热需求,多余的热能被存储于热网,8:00后***电负荷增加,除了常规机组出力开始爬坡外,更多风电用于供电,由前期存储于热管道的热能弥补热负荷供需间的差额。由于热源产生的热能经过不同长度热网到达各个热交换站,即时延不同,经过电一热综合能源***的源、网、荷的协调,实现了富余风电的就地消纳,避免了CHP机组“以热定电”。此外,图2(b)中热源供热总量与热负荷总需求间存在的差值,是热网本身的热损耗,本***中约占热负荷2.5%。
尽管上面结合附图对本发明的功能及工作过程进行了描述,但本发明并不局限于上述的具体功能和工作过程,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可以做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。
Claims (4)
1.一种考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:建立供热网储热特性的电-热综合能源***优化目标函数;
步骤二:假设热电联产机组运行在定热电比模式,构造供热网储热特性的电-热综合能源***约束条件;
步骤三:采用遗传算法进行求解,分析***运行工况,得到考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方案。
2.根据权利要求1所述的考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法,其特征在于,步骤一建立供热网储热特性的电-热综合能源***优化目标函数:
假设风光出力场景S个,其中场景s的概率为PS,调度时段T个;电-热综合能源***以运行成本最低为优化目标,将弃风、弃光成本加入***运行总成本中,其目标函数如下:
这里***运行总成本式(1-1)包括热电联产机组、常规机组发电成本和临时调整惩罚性费用、电制热设备运行成本和弃风、弃光成本;其中,Nchp、NG表示热电联产机组数、常规机组数;分别为热电联产机组i和常规机组i计划出力;为热电联产机组i在场景s下时段t的实际电出力、热出力;为常规机组i的实际出力;为热泵用电功率;Pt cut,s为弃风弃光功率;ρpen为在实际运行时,临时调整机组出力的惩罚性价格,反映了常规机组和热电联产机组倾向于按计划出力的程度;chp为热泵运行成本系数;α弃风、弃光成本系数;式(1-2)为第i个热电联产机组运行成本Pi,t、Hi,t分别为第i个热电联产机组的电出力、热出力;式(1-3)为第i个常规机组运行成本Pi,t为第i个常规机组电出力。
3.根据权利要求1所述的考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法,其特征在于,步骤二中假设热电联产机组运行在定热电比模式,构造供热网储热特性的电-热综合能源***约束条件如下:
式(2-1)为热电联产机组i热电比约束,其中,为热电联产机组i的电出力,为热电联产机组i的热出力,khp,i为热电比值;式(2-2)为机组出力上下限约束,为机组最大、最小电出力;式(2-3)为机组爬坡约束,其中分别为机组的单位时间内最大上调和下调功率;
***弃风弃光功率尸Pt cut,s为
常规机组出力上下限约束和爬坡约束为:
电力***功率平衡约束:
电力***潮流约束:
热源与热负荷(热交换站)节点传热约束:
供水温度和回水温度受管道温度允许值限制:
供热管道节点温度混合约束:
供热管道水温动态特性约束:
4.根据权利要求1所述的考虑供热网储热特性的电-热综合能源***优化调度方法,其特征在于,步骤三中采用遗传算法进行求解过程如下:
(1)确定初始值;
(2)确定遗传算法参数,进行二进制编码,产生初始种群;
(3)进行适应度值计算;
(4)进行遗传算法的选择、交叉、变异操作,产生新一代种群;
(5)判断是否达到进化终止代数;如果达到迭代次数,则终止进化,输出种群最优结果;否则,重复步骤(3)和(4)。
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