CN112182907B - 一种基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于可靠性约束的电‑气耦合***储能装置规划方法,包括,利用监测设备得到***一年中各设备的参数及运行状况并输入整个规划模型;利用蒙特卡洛技术采样策略,根据***中元件的可靠性参数及元件的故障与修复确定***不同的运行状态;基于***运行状态构建基于可靠性约束的储能装置规划模型,利用benders分解算法求解规划模型,得到***储能装置的规划方案,完成规划。本发明不仅考虑了经济性,还考虑了***的可靠性,更加有效准确地确定电‑气耦合***储能装置的规划方案,相较于之前的规划方法更加精确、全面和有效,对于电力***的可靠性提升、保证电力***的安全可靠性运行具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源***可靠性管理的技术领域,尤其涉及一种基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法。
背景技术
近年来,由于天然气机组的灵活高效等优势,其被广泛采用,这也使得天然气***与电力***的耦合更为紧密,共同构成了电-气耦合***。在这种背景下,天然气机组需要在天然气***中获取天然气来生产电能,以满足电力***中电力负荷的需求,为此,天然气***中发生的故障可能对电力***的运行造成影响,威胁电力***的安全稳定运行,为保证电-气耦合***的可靠性,亟需对电力***与天然气***中的储能装置进行统一规划,充分考虑两***的耦合特性,以保证***中的容量充足。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题,提出了本发明。
因此,本发明解决的技术问题是:有效保证电-气耦合***的可靠性及***长期备用容量的充足。
为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:利用监测设备得到电-气耦合***一年中各设备的参数及运行状况并输入整个规划模型;基于所述输入信息,利用蒙特卡洛技术采样策略,根据所述***中元件的可靠性参数及元件的故障与修复确定所述***不同的运行状态;基于所述***运行状态构建基于可靠性约束的储能装置规划模型,利用benders分解算法求解所述规划模型,得到所述***储能装置的规划方案,完成规划。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述***的不同运行状态包括,
其中,Ot表示***在年度t时的状态矩阵,Otb表示***在年度t状态b时的向量,Nb表示***总的状态数。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述储能装置规划模型包括建立目标函数及约束条件。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述目标函数包括,
其中,TC表示***规划的总计量值,IC表示储能装置规划的计量值,OC表示电-气耦合***运行的计量值,EENSt和EGNSt分别表示年度t时的平均电力负荷损失和平均天然气负荷损失,和分别表示年度t时的电力负荷损失和天然气负荷损失的计量值,d表示折现率。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述约束条件包括储能装置的规划约束、天然气***约束、电力***约束、可靠性约束。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述可靠性衡量标准包括电力负荷平均切除量和天然气负荷平均切除量。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述电力负荷平均切除量包括,
其中,EENSt表示年度t时电力负荷平均切除量。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述天然气负荷平均切除量包括,
其中,EGNSt表示年度t时天然气负荷平均切除量。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述储能装置的规划约束包括,
其中,zet和zgt分别表示年度e时电池t和储气装置的规划状态。
作为本发明所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的一种优选方案,其中:所述天然气***约束及电力***约束包括,天然气***约束:节点气流量平衡约束、管道流量约束、压缩机约束、气源产量约束、储气装置产量约束、天然气负荷削减约束。电力***约束:节点电力平衡约束、线路功率约束、节点向角约束、电池输出功率的约束、发电机组输出功率约束、电力负荷削减约束。
本发明的有益效果:本发明在规划过程中不仅考虑了经济性,还考虑了***的可靠性,本发明将更加有效准确地确定电-气耦合***储能装置的规划方案,相较于之前的规划方法更加精确、全面和有效,此外,本发明还可直接应用到现阶段电力规划软件中去,通过研究天然气***中的故障对电力***的影响,精确高效地规划电-气耦合***中的储能装置,对于电力***的可靠性提升、保证电力***的安全可靠性运行具有重要意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。其中:
图1为本发明一个实施例提供的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的基本流程图;
图2为本发明一个实施例提供的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的电-气互依赖***示意图;
图3为本发明一个实施例提供的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法的电-气互依赖***测试***图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明,显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次,此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例,也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述,在详述本发明实施例时,为便于说明,表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大,而且所述示意图只是示例,其在此不应限制本发明保护的范围。此外,在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中,需要说明的是,术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定,术语“安装、相连、连接”应做广义理解,例如:可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接;同样可以是机械连接、电连接或直接连接,也可以通过中间媒介间接相连,也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1~3,为本发明的一个实施例,提供了一种基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法,包括:
S1:利用监测设备得到电-气耦合***一年中各设备的参数及运行状况并输入整个规划模型。
其中,监测设备包括气压传感器、流量传感器、电压传感器、电流传感器。
S2:基于输入信息,利用蒙特卡洛技术采样策略,根据***中元件的可靠性参数及元件的故障与修复确定***不同的运行状态。
需要说明的是,***的不同运行状态包括,
其中,Ot表示***在年度t时的状态矩阵,Otb表示***在年度t状态b时的向量,Nb表示***总的状态数。
其中,蒙特卡洛技术采样策略为根据元件的故障率与修复率,运用采样的方法,确定元件的运行状态。
具体的,基于元件故障确定***的运行状态及***中元件的随机故障,首先通过蒙特卡洛法采样得到不同元件的运行状态,***的不同状态可以表示为:
其中,Ot表示***在年度t时的状态矩阵,Otb表示***在年度t状态b时的向量,Nb表示***总的状态数。
其中,***状态向量Otb表示***所有元件状态的集合。
以电力***为例,Otb可以表示为:
Otb=[O1tb,L,Oktb]
其中,Oktb表示年度t状态b时发电机组k的运行状态。
对应于不同的状态b,其相应的持续时间可以表示为:
其中,D表示各状态持续时间的集合,Dtb表示年度t状态b的持续时间。
S3:基于***运行状态构建基于可靠性约束的储能装置规划模型,利用benders分解算法求解规划模型,得到***储能装置的规划方案,完成规划。
其中,储能装置规划模型包括建立目标函数及约束条件。
具体的,目标函数包括,
其中,TC表示***规划的总计量值,IC表示储能装置规划的计量值,OC表示电-气耦合***运行的计量值,EENSt和EGNSt分别表示年度t时的平均电力负荷损失和平均天然气负荷损失,和分别表示年度t时的电力负荷损失和天然气负荷损失的计量值,d表示折现率。
更加具体的,电-气耦合***主要由天然气***与电力***通过天然气机组耦合而成,天然气机组通过消耗天然气生产电力,其输入端连入天然气***作为天然气负荷,天然气机组的输出端连入电力***作为发电机组,天然气***主要由压缩机、管道、气源和天然气负荷组成,每个天然气节点上包括气源、天然气负荷,天然气节点间通过管道相连接,电力***主要由燃煤机组、天然气机组、线路和电力负荷组成,每个电力节点上包括燃煤机组、天然气机组和电力负荷,电力节点间通过线路相连接。
其次,约束条件包括储能装置的规划约束、天然气***约束、电力***约束、可靠性约束。
其中,可靠性衡量标准包括电力负荷平均切除量和天然气负荷平均切除量。
具体的,电力负荷平均切除量包括,
其中,EENSt表示年度t时电力负荷平均切除量。
天然气负荷平均切除量包括,
其中,EGNSt表示年度t时天然气负荷平均切除量。
进一步的,储能装置的规划约束包括,
其中,zet和zgt分别表示年度e时电池t和储气装置的规划状态。
其次,天然气***约束及电力***约束包括,
天然气***约束:节点气流量平衡约束、管道流量约束、压缩机约束、气源产量约束、储气装置产量约束、天然气负荷削减约束。
电力***约束:节点电力平衡约束、线路功率约束、节点向角约束、电池输出功率的约束、发电机组输出功率约束、电力负荷削减约束。
其中benders分解算法求解模型过程包括将储能装置规划模型分解为一个规划主问题加两个可靠性问题,进行快速求解。
更加具体的,上式中,IC与OC可分别由以下公式计算:
其中,和分别表示年度t时电池e和储气装置w的容量,zet和zgt分别表示年度t时电池e和储气装置g的规划状态,CS和CG分别表示电池和储气装置的集合,Pktb和Ck分别表示在年度t状态b时的燃煤机组k的出力和相应的供应计量值,Petb和Ce分别表示在年度t状态b时的电池e出力和相应的供应计量值,Wwtb和Cw分别表示年度t状态b时的气源w的出力和相应的供应计量值,Wgtb和Cg分别表示年度t状态b时的储气装置g的产气量和相应的供应计量值,Dtb表示年度t状态b的持续时间,EG和EW分别表示燃煤机组k和气源w的集合。
同时建立如下约束条件:
I.储能装置的规划约束:
在规划过程中,储能装置的规划状态必须满足以下约束:
此外,在每个年度t时储能装置规划后***中的发电容量与气源容量均需要大于负荷,即满足以下约束:
其中,表示电力节点i处电池e的容量,表示电力节点i处发电机组k的发电容量,表示天然气节点m处储气装置g的容量,表示天然气节点m处气源w的产气容量,PDtb和GDtb分别表示年度t状态b时电力负荷和天然气负荷,PRtb和GRtb表示年度t状态b时电力备用和天然气备用。
II.天然气***约束:
在运行过程中,天然气***需要满足以下几个约束,具体如下:
a.节点气流量平衡约束:
在***运行中,任一节点天然气流入量与流出量相同,具体表示为:
其中,Wmwtb表示年度t状态b时天然气节点m处气源w的产气量,Wmgtb表示年度t状态b时天然气节点m处储气装置g的产气量,τptb表示年度t状态b时管道p上流过的天然气量,τctb表示年度t状态b时压缩机c处流过的天然气量,GDmtb表示年度t状态b时节点m处的天然气负荷,GLCmtb表示年度t状态b时节点m处的天然气负荷切除量,GC和GL分别表示压缩机和管道的集合。
b.管道流量约束:
管道流过的天然气量与其两端气压相关,具体表示为:
管道流量标志位均为二进制变量,并且满足以下约束:
此外,管道流量还需要满足以下约束:
c.压缩机约束:
压缩机两端的气压与压缩机的系数相关,具体表示为:
其中,Γctb表示年度t状态b时压缩机c的压缩系数,πcmtb和πcntb分别表示年度t状态b时压缩机c两端节点m和节点n处的气压。
压缩机的压缩机系数还需满足以下约束条件:
d.气源产量约束:
气源产量需要满足以下约束:
e.储气装置产量约束:
储气装置需要满足以下约束:
f.天然气负荷削减约束:
每个节点天然气负荷的削减量需要满足以下约束:
III.电力***约束:
在运行过程中,电力***需要满足以下几个约束,具体如下:
a.节点电力平衡约束:
在任一电力节点,电力流入量等于流出量,具体表示为:
其中,Pietb表示年度t状态b时电力节点i处电池e的输出功率,表示年度t状态b时电力节点i处天然气机组k的输出功率,表示年度t状态b时电力节点i处燃煤机组k的输出功率,PLCitb表示年度t状态b时电力节点i处电力负荷的削减量,fltb表示年度t状态b时线路l的功率,EL表示电力线路的集合。
b.线路功率约束:
电力线路上流过的功率需要满足以下约束:
其中,θitb和θjtb表示年度t状态b时电力节点i和j的向角,xl表示线路l的阻抗。
此外,线路上流过的功率还需要满足以下约束:
其中,fl max表示线路l的电力传输容量。
c.节点向角约束:
节点的向角满足以下约束:
d.电池输出功率的约束:
电池的输出功率满足以下约束:
e.发电机组输出功率约束:
燃煤机组的输出功率需要满足以下约束:
天然气机组的输出功率与注入的天然气功率有关,具体表示为:
f.电力负荷削减约束:
节点电力负荷的削减量满足以下约束:
IV.可靠性约束:
电-气耦合***的可靠性通常用电力负荷平均切除量和天然气负荷平均切除量来衡量。电力负荷平均切除量可通过以下公式计算:
其中,EENSt表示年度t时电力负荷平均切除量。其需要满足以下约束:
EENSt≤EENSlimit
其中,EENSlimit表示年度t时电力负荷平均切除量的上限,可由规划人员给定。
天然气负荷平均切除量可通过以下公式计算:
其中,EGNSt表示年度t时天然气负荷平均切除量。其需要满足以下约束:
EGNSt≤EGNSlimit
其中,EGNSlimit表示年度t时天然气负荷平均切除量的上限,可由规划人员给定。
实施例2
为了对本方法中采用的技术效果加以验证说明,本实施例选择传统技术方案电-气耦合***储能装置规划方法与本发明进行对比,以验证本方法所具有的真实效果。
以电气耦合***的为例,我们定义可靠性约束EENSlimit和EGNSlimit分别为10000MWh和2×105m3,应用本发明提出的模型与传统方法的模型对***进行规划,基于规划结果,对规划后的***进行可靠性分析,得到如下表所示的分析结果。
从上述分析结果可以看出,传统方法规划得到的可靠性指标EENS和EGNS远大于可靠性约束指标EENSlimit和EGNSlimit,表示传统方法的规划结果无法保证***的可靠运行;相反,本发明得到的可靠性指标EENS和EGNS均远小于可靠性约束指标,表示本发明提出的方法能确保***的可靠性要求。
应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法,其特性在于,包括:
利用监测设备得到电-气耦合***一年中各设备的参数及运行状况并输入整个规划模型;
基于输入信息,利用蒙特卡洛技术采样策略,根据所述***中元件的可靠性参数、元件的故障与修复情况,确定所述***不同的运行状态;
基于所述***运行状态构建基于可靠性约束的储能装置规划模型,利用benders分解算法求解所述规划模型,得到所述***储能装置的规划方案,完成规划;
基于元件故障确定***的运行状态及***中元件的随机故障,通过蒙特卡洛法采样得到不同元件的运行状态,***的不同运行状态包括,
其中,Ot表示***在年度t时的状态矩阵,Otb表示***在年度t状态b时的向量,Nb表示***总的状态数,Ot1表示***在年度t状态1时的向量,OtNb表示***在年度t状态Nb时的向量;
以电力***为例,Otb可以表示为:
Otb=[O1tb,…,Oktb]
其中,Oktb表示年度t状态b时发电机组k的运行状态;
对应于不同的状态b,其相应的持续时间可以表示为:
其中,D表示各状态持续时间的集合,Dtb表示年度t状态b的持续时间;
其中,可靠性衡量标准包括电力负荷平均切除量和天然气负荷平均切除量;
所述电力负荷平均切除量包括,
其中,EENSt表示年度t时电力负荷平均切除量,PLCitb是一个变量,表示电力节点i年度t状态b时的电力负荷切除量,Dtb年度t状态b的持续时间;
所述天然气负荷平均切除量包括,
其中,EGNSt表示年度t时天然气负荷平均切除量,GLCmtb是一个变量,表示天然气节点m年度t状态b时的天然气负荷切除量。
2.如权利要求1所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法,其特征在于:所述储能装置规划模型包括建立目标函数及约束条件。
4.如权利要求3所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法,其特征在于:所述约束条件包括储能装置的规划约束、天然气***约束、电力***约束、可靠性约束。
6.如权利要求5所述的基于可靠性约束的电-气耦合***储能装置规划方法,其特征在于:所述天然气***约束及电力***约束包括,
天然气***约束:节点气流量平衡约束、管道流量约束、压缩机约束、气源产量约束、储气装置产量约束、天然气负荷削减约束;
电力***约束:节点电力平衡约束、线路功率约束、节点向角约束、电池输出功率的约束、发电机组输出功率约束、电力负荷削减约束。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103490410A (zh) * | 2013-08-30 | 2014-01-01 | 江苏省电力设计院 | 一种基于多目标优化的微电网规划和容量配置方法 |
CN104751246A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-07-01 | 国网宁夏电力公司经济技术研究院 | 一种基于随机机会约束的有源配电网规划方法 |
CN108448636A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-08-24 | 合肥工业大学 | 一种考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法 |
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US8706650B2 (en) * | 2009-01-14 | 2014-04-22 | Integral Analytics, Inc. | Optimization of microgrid energy use and distribution |
EP2601560B1 (en) * | 2010-08-06 | 2018-02-28 | The Regents of The University of California | Systems and methods for analyzing building operations sensor data |
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Patent Citations (4)
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---|---|---|---|---|
CN103490410A (zh) * | 2013-08-30 | 2014-01-01 | 江苏省电力设计院 | 一种基于多目标优化的微电网规划和容量配置方法 |
CN104751246A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-07-01 | 国网宁夏电力公司经济技术研究院 | 一种基于随机机会约束的有源配电网规划方法 |
CN108448636A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-08-24 | 合肥工业大学 | 一种考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法 |
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Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
"A bi-level programming for multistage co-expansion planning of the integrated gas and electricity system";Qing Zeng 等;《Applied Energy》;20170815;第200卷;第192-203页 * |
"考虑天然气***影响的电力***连锁故障评估";包铭磊 等;《电网技术》;20190131;第43卷(第1期);第32-40页 * |
"考虑失负荷风险的配电网光/储与计划孤岛协同规划";刘文霞 等;《电力***自动化》;20171010;第41卷(第19期);第30-36页 * |
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