CN112671028B - 一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法 - Google Patents
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Abstract
一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法,包括构建综合能源***的数学模型;搜集风电机组的历史数据,计算并筛选出具有代表性的场景;构建综合能源***的优化调度模型,以综合能源***的数学模型为约束,利用场景模型,利用蒙特卡洛的方法进行求解,得到了综合能源***风电消纳方案。本发明对区域供热网络进行了动态建模,充分挖掘了其热迟延与热存储的动态特性,提高风电的消纳空间,在调度过程中使用了蒙特卡洛的方法来反应风电机组的发电量,体现了风电机组发电量的不确定性,减少了能源的浪费同时保持了用户的热需求与电需求,在保证电网安全的同时增加了运营者的经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及能源***技术领域,尤其涉及一种考虑区域供热网络动态特性的综合能源***风电消纳方法,以及相应的存储介质。
背景技术
为了解决环境问题,坚持可持续的发展战略,我国近年来大力发展风电。与传统的火电相比,风电不会产生温室气体等有害排放,同时不消耗化石能源储备,符合可持续发展的理念。但风电的发电量具有不确定性,其发电量受到风速等不可控的环境因素的影响,直接将风电接入电网,其不确定性的特点可能威胁到电网的安全稳定运行。
但是风电机组的发电量受环境因素(如风速的变化等)具有不确定性,现有的预测技术无法完成绝对准确的预测,需要可控的发电单元(如火电机组等)与之协调配合,在风电机组的发电量与预测值产生偏差时及时进行调整与补充,使整个综合能源***的功率输出保持平稳,能够稳定的满足***的用户负荷。
我国北方长期存在冬季“以热定电”的热电联产机组运行模式,在此情况下热电联产机组作为综合能源***的一个重要组成部分,其发电量长期被热负荷所制约,进一步挤占了风电在综合能源***中的消纳空间。
因此,如何能够考虑热网动态特性,实现发电单元与热网的协调配合,保持电网运行的平稳,提高对风电的消纳能力成为现有技术亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提出一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法,基于综合能源***中热网热迟延和热存储两大动态特性,建立综合能源***的整体模型,通过蒙特卡洛方法进行不确定性调度,给出综合能源***的调度方案,提高综合能源***中风电的消纳能力。
为达此目的,本发明采用以下技术方案:
一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法,其特征在于,包括如下步骤:
综合能源***数学模型建立步骤S110:
基于综合能源***的物理结构,构建综合能源***的数学模型,所述综合能源***的数学模型包括含有热电联产机组模型的发电侧单元模型、电热泵及储热装置的热电转换单元模型和区域供热网络模型,考虑电能与热能的耦合互补关系,采用热电比拟的方法对电热泵及储热装置与区域供热网络进行建模,采用热势、热阻来描述,使其与电能部分的电势、电阻进行统一,反应热网动态特性对综合能源***的影响;
基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120:
搜集风电机组的历史数据,所述历史数据包括风电发电量的历史预测值和历史测量值,对所述历史数据进行标准化处理,利用处理后的数据计算历史预测误差率,去除历史误差率中的异常样本点,将误差率利用对数变化进行值域变换,利用变换后的均值与方差生成风电发电量误差的概率分布,从概率分布中生成场景,利用场景缩减的方法对风电发电量误差场景进行筛选,选出具有代表性的场景;
综合能源***的优化调度模型构建及求解步骤S130:
构建综合能源***的优化调度模型,所述优化调度模型以能源消耗最低为目标函数,以步骤S110中构建的综合能源***各物理结构部分的数学模型为约束条件,利用步骤S120中筛选出的具有代表性的场景模型,利用蒙特卡洛的方法对所述优化调度模型进行求解,得到了综合能源***风电消纳方案。
可选的,所述步骤S110包括:
综合能源***的发电侧单元模型构建子步骤S111:
所述发电侧单元模型包括普通火电机组模型、抽凝式热电联产机组模型、背压式热电联产机组模型及储电单元模型中的一个或多个,根据机组参数特征建立发电侧单元模型,所述发电侧单元模型依据机组工作原理,包含机组的启停状态约束、机组的爬坡限幅约束、机组的容量大小约束、储电单元的容量约束的储电单元的充放电速率约束中的一个或多个;
电、热转换单元模型构建子步骤S112:
设计一储热装置,所述储热装置设立在热电联产电厂,产生的热量和电热泵产生的热量均先通过内部管道加热储水罐中的热水,再利用该热水加热区域供热***一次管网的冷端回水,通过热电比拟方法利用传热过程两物体之间的温度差值作为势能来源,除以两物体之间的等效热阻,得到两物体传热的热交换功率;
区域供热网络模型构建子步骤S113:
所述区域供热网络模型包含一次管道模型、区域换热站模型、二次管道模型和热用户模型,区域供热网络模型由热介质动量守恒方程、热介质能量守恒方程和热介质质量守恒方程组成,由守恒方程可推导得出区域供热网络的热电比拟模型。
可选的,所述基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120具体包括:
历史数据收集子步骤S121:获得风电机组的历史预测数据和实时测量数据,对数据进行处理。计算预测误差率,去除异常数据,将误差率进行对数,并在映射后的值域尺度上求取误差率的均值与方差;
预测误差率概率分布函数生成子步骤S122:根据子步骤S121中求取的周前预测误差率的均值与方差,假定其误差率服从正态分布,进行数据拟合得到周前预测误差率的概率分布函数,同理,分别得到日前预测误差率的概率分布函数和小时前预测误差率的概率分布函数;
场景矩阵生成分解子步骤S123:将子步骤S122中得到的概率分布函数分成等概率区间,对任意概率区间随机抽取采样点,利用反函数,求解分布函数的样本值,利用Cholesky分解重新生成顺序,降低场景集矩阵中样本值之间得相关性,得到各场景之间较为独立的日前预测误差率场景集,所述场景集为矩阵形式;
代表性误差率场景集筛选得出子步骤S124:初始化子步骤S123中得到的场景概率,计算场景之间的距离,根据最近距离计算该组场景之间的概率距离,在子步骤S123中生成的场景集中,找出概率距离最近的一组进行合并,保留其中一个场景,对应概率和场景集中场景总数,重复该计算筛选过程,直至剩余期望场景,为具有代表性的误差率场景集。
可选的,所述综合能源***的发电侧单元模型构建子步骤S111具体为:
构建第j台热电联产机组的模型,该热电联产机组为抽凝式热电联产机组,发电过程中从中压缸末级进行抽汽,通过改变抽汽量的大小调整供热比例,根据热电联产机组的运行关键参数,构建如下模型:
式中,为热电联产机组运行状态下的最小发电量下限,为热电联产机组运行状态下的最大发电量上限,为热电联产机组的实际发电量,为热电联产机组运行状态的标识位,0表示热电联产机组处于停机状态,1则表示热电联产机组处于开机状态,下角标t标识了该热电联产机组运行或停机于时间区间t,此处为一小时,表示热电联产机组集合,表示调度时间区间,该公式约束限制了热电联产机组运行状态下的发电量上下限;
式中,表示热电联产机组实际发电量在相邻的两个小时内的变化量,为热电联产机组在运行状态下的发电量爬坡幅度限制,为热电联产机组从停机状态变为开机状态的发电量变化幅度限制,为热电联产机组的启动标识位,1表示该时刻热电联产机组从停机状态启动,0则反之,该公式构成了热电联产机组的爬坡约束;
表示热电联产机组在运行状态下的发电量滑坡幅度限制,表示热电联产机组从开机状态变为停机状态的发电量变化幅度限制,表示热电联产机组的关停标识位,该式构成了热电联产机组的滑坡约束,其它符号含义与上式相同,此处不再赘述。
考虑热电联产机组为抽凝式机组,利用中压缸末级抽气进行供热,则热电联产机组的热电关系如下:
储电单元的容量约束、储电单元的充放电速率约束为:
所述电、热转换单元模型构建子步骤S112具体为:
***中热能来源为两部分,包括抽凝式热电联产机组的产热与电热泵的产热,两者产热均以消耗电能为代价,为了有效的储存能量并实现热量的持续平稳输出,设计一储热装置,所述储热装置设立在热电联产电厂,由一大型储水罐及相关部件组成,抽凝式热电联产机组产生的热量和电热泵产生的热量均先通过内部管道加热储水罐中的热水,再利用该热水加热区域供热***一次管网的冷端回水。通过储水罐的设计,可以缓冲热量的传递过程,使一次管网给水温度输入更加平稳。该部分的热电比拟模型如下:
式中:Mw为储水罐内热水的总质量,cw为储水罐内热水的比热容,Hloss为耗散热量,由储水罐内热水温度Tw和环境温度To的温度差与耗散热阻Ro的比值得到,Tout为低品位热源温度,R为电热泵热阻,DEH为储水罐的整体热容,HHP为由电热泵产生的热能,PHP为电热泵制热所消耗的电功率。
区域供热网络模型构建子步骤S113具体为:
所构建的热电比拟模型具体为:
式中:x为空间坐标,单位为m;t为时间坐标,单位为s;ρ为流体密度,单位为kg/m3;u为沿x方向上的速度,单位为m/s。p为压力,单位为Pa;gx为重力加速度,单位为m/s2;Fw为壁面摩擦力,单位为N。h为流体比焓,单位为kJ/kg;Qw为壁面热流量,单位为W/m2。
可选的,所述基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120具体为:
所述历史数据收集子步骤S121为:获得风电机组的历史周前预测数据、日前预测数据、小时前预测数据和实时测量数据,对数据进行处理,统一量纲并去除异常点数据,分别计算周前预测误差、日前预测误差与小时前预测误差率,再次进行筛选去除异常的误差率数据,将误差率数据进行对数变换,将其值域由[0,1]映射到[-∞,+∞],并在映射后的值域尺度上分别求取周前预测误差率、日前预测误差率与小时前预测误差率的均值与方差;
所述预测误差率概率分布函数生成子步骤S122为:根据子步骤S121中求取的周前预测误差率的均值与方差,假定其误差率服从正态分布,进行数据拟合得到周前预测误差率的概率分布函数,同理,分别得到日前预测误差率的概率分布函数和小时前预测误差率的概率分布函数;
所述场景矩阵生成分解子步骤S123:将子步骤S122中得到的日前预测误差率概率分布函数F分成N个等概率区间,对任意一个概率区间随机抽取一个采样点,利用F的反函数,求解的带服从概率区间的日前预测误差率分布函数的样本值,对周前预测误差率概率分布函数和小时前预测误差率概率分布函数同理,利用Cholesky分解的方法对日前预测误差率场景集重新生成顺序,降低场景集矩阵中样本值之间得相关性,得到各场景之间较为独立的日前预测误差率场景集,所述场景集为矩阵形式。
代表性误差率场景集筛选得出子步骤S124:初始化子步骤S123中得到的每一场景概率为相同值,计算任意两个场景Ci与Cj二者之间的欧几里得距离,确定场景Ck与场景Ci之间的欧几里得距离是最近的,根据此最近距离计算该组场景之间的概率距离,该概率距离即所述欧几里得距离与概率的乘积,在子步骤S123中生成的日前预测误差率场景集中,找出概率距离最接近的一组场景,认为该组场景是具有近似的特征进行合并,只保留其中一个场景,并删除其余的场景,并更新保留场景的对应概率和场景集中场景总数,重复上述计算筛选过程,直至剩余期望的k个场景,为具有代表性的k个日前预测误差率场景集,对于周前预测误差率场景集和小时前预测误差率场景集按照同样的方式进行计算筛选。
可选的,在综合能源***的优化调度模型构建及求解步骤S130中:
使用蒙特卡洛法进行优化调度,以能源消耗最少为目标函数,以S110中构建的综合能源***模型为约束条件,以S120中生成的独立风电单元发电量日前预测误差率、周前预测误差率、小时前预测误差率为输入场景集,构建基于场景的不确定性优化调度问题,该问题的目标函数为:
式中:κ为步骤S125中生成的场景集,为该机组启动消耗的燃料量,为该机组关闭消耗的燃料量,为机组运行状态下的最小燃料量消耗,Q(y,ξ)为与机组发电量对应的燃料量消耗函数,求解得到综合能源***风电消纳方案。
可选的,所述风电机组的历史数据具体包含:周前预测数据、日前预测数据、小时前预测数据和及其这三者的实时测量数据。
本发明进一步公开了一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,其特征在于:
所述计算机可执行指令在被处理器执行时执行上述的基于主题数据的考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法。
本发明利用热电比拟的方法构建了能反应区域供热网络热迟延和热存储两大动态特性的模型,利用蒙特卡洛方法对风电误差率的场景进行了分析,提出了一种利用热网动态特性对综合能源***中的风电进行消纳的方法。
本发明在尽量不改变原有综合能源***结构的前提下,对区域供热网络进行了动态建模,充分挖掘了其热迟延与热存储的动态特性,利用该特性在综合能源***调度的过程中可以提高风电的消纳空间,在调度过程中使用了蒙特卡洛的方法来反应风电机组的发电量,体现了风电机组发电量的不确定性,减少了能源的浪费同时保持了用户的热需求与电需求,在保证电网安全的同时增加了运营者的经济效益。
附图说明
图1是根据本发明具体实施例的考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法的流程图;
图2是根据本发明具体实施例的综合能源***数学模型建立步骤的具体子步骤;
图3是根据本发明具体实施例的基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤的具体子步骤。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
本发明在于:为了保持电网运行的稳定,可构建综合能源***,将不可控的风电机组与可控的包括热电联产机组在内火电机组综合成为一个整体的***参与能量调度,同时考虑***中存在的电能和热能两种能量。热能与电能具有不同的能量性质,电能容易传输但不易存储,热能容易存储但不宜传输,利用热能和电能协同互补的特性,可以促进***中风电的消纳,减少弃风等现象的产生。
综合能源***是指一定区域内利用先进的物理信息技术和创新管理模式,整合区域内电能、热能等多种能源,实现多种异质能源子***之间的协调规划、优化运行,协同管理、交互响应和互补互济。在满足***内多元化用能需求的同时,要有效地提升能源利用效率,促进能源可持续发展的新型一体化的能源***。
具体的,参见图1,示出了考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法的流程图,具体包括如下步骤:
综合能源***数学模型建立步骤S110:
基于综合能源***的物理结构,构建综合能源***的数学模型,所述综合能源***的数学模型包括含有热电联产机组模型的发电侧单元模型、电热泵及储热装置的热电转换单元模型和区域供热网络模型,考虑电能与热能的耦合互补关系,采用热电比拟的方法对电热泵及储热装置与区域供热网络进行建模,采用热势、热阻来描述,使其与电能部分的电势、电阻进行统一,反应热网动态特性对综合能源***的影响。
基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120:
搜集风电机组的历史数据,所述历史数据包括风电发电量的历史预测值和历史测量值,对所述历史数据进行标准化处理,利用处理后的数据计算历史预测误差率,去除历史误差率中的异常样本点,将误差率利用对数变化进行值域变换,利用变换后的均值与方差生成风电发电量误差的概率分布,从概率分布中生成场景,利用场景缩减的方法对风电发电量误差场景进行筛选,选出具有代表性的场景。
综合能源***的优化调度模型构建及求解步骤S130:
构建综合能源***的优化调度模型,所述优化调度模型以能源消耗最低为目标函数,以步骤S110中构建的综合能源***各物理结构部分的数学模型为约束条件,利用步骤S120中筛选出的具有代表性的场景模型,利用蒙特卡洛的方法对所述优化调度模型进行求解,得到了综合能源***风电消纳方案。
在一个具体的实施例中,所述风电机组的历史数据具体包含:周前预测数据、日前预测数据、小时前预测数据和及其这三者的实时测量数据。
具体的,所述步骤S110包括:
综合能源***的发电侧单元模型构建子步骤S111:
所述发电侧单元模型包括普通火电机组模型、抽凝式热电联产机组模型、背压式热电联产机组模型及储电单元模型中的一个或多个,根据机组参数特征建立发电侧单元模型,所述发电侧单元模型依据机组工作原理,包含机组的启停状态约束、机组的爬坡限幅约束、机组的容量大小约束、储电单元的容量约束和储电单元的充放电速率约束中的一个或多个。
电、热转换单元模型构建子步骤S112:
以消耗电能为代价产生热能,为了有效的储存能量并实现热量的持续平稳输出,设计一储热装置,所述储热装置设立在热电联产电厂,由一大型储水罐及相关部件组成,产生的热量和电热泵产生的热量均先通过内部管道加热储水罐中的热水,再利用该热水加热区域供热***一次管网的冷端回水。
通过储水罐的设计,可以缓冲热量的传递过程,使一次管网给水温度输入更加平稳。热电比拟方法利用传热过程两物体之间的温度差值作为势能来源,除以两物体之间的等效热阻,可以得到两物体传热的热交换功率。
区域供热网络模型构建子步骤S113:
所述区域供热网络模型包含一次管道模型、区域换热站模型、二次管道模型和热用户模型,区域供热网络模型由热介质动量守恒方程、热介质能量守恒方程和热介质质量守恒方程组成,由守恒方程可推导得出区域供热网络的热电比拟模型。
在一个具体的实施例中:
所述综合能源***的发电侧单元模型构建子步骤S111具体为:
构建第j台热电联产机组的模型,该热电联产机组为抽凝式热电联产机组,发电过程中从中压缸末级进行抽汽,通过改变抽汽量的大小调整供热比例,根据热电联产机组的运行关键参数,构建如下模型:
式中,为热电联产机组运行状态下的最小发电量下限,为热电联产机组运行状态下的最大发电量上限,为热电联产机组的实际发电量,为热电联产机组运行状态的标识位,0表示热电联产机组处于停机状态,1则表示热电联产机组处于开机状态,下角标t标识了该热电联产机组运行或停机于时间区间t,此处为一小时,表示热电联产机组集合,表示调度时间区间该公式约束限制了热电联产机组运行状态下的发电量上下限;
式中,表示热电联产机组实际发电量在相邻的两个小时内的变化量,为热电联产机组在运行状态下的发电量爬坡幅度限制,为热电联产机组从停机状态变为开机状态的发电量变化幅度限制,为热电联产机组的启动标识位,1表示该时刻热电联产机组从停机状态启动,0则反之,该公式构成了热电联产机组的爬坡约束;
表示热电联产机组在运行状态下的发电量滑坡幅度限制,表示热电联产机组从开机状态变为停机状态的发电量变化幅度限制,表示热电联产机组的关停标识位,该式构成了热电联产机组的滑坡约束,其它符号含义与上式相同,此处不再赘述。
考虑热电联产机组为抽凝式机组,利用中压缸末级抽气进行供热,则热电联产机组的热电关系如下:
储电单元的容量约束、储电单元的充放电速率约束为:
所述电、热转换单元模型构建子步骤S112具体为:
***中热能来源为两部分,包括抽凝式热电联产机组的产热与电热泵的产热,两者产热均以消耗电能为代价,为了有效的储存能量并实现热量的持续平稳输出,设计一储热装置,所述储热装置设立在热电联产电厂,由一大型储水罐及相关部件组成,抽凝式热电联产机组产生的热量和电热泵产生的热量均先通过内部管道加热储水罐中的热水,再利用该热水加热区域供热***一次管网的冷端回水。通过储水罐的设计,可以缓冲热量的传递过程,使一次管网给水温度输入更加平稳。该部分的热电比拟模型如下:
式中:Mw为储水罐内热水的总质量,cw为储水罐内热水的比热容,Hloss为耗散热量,由储水罐内热水温度Tw和环境温度To的温度差与耗散热阻Ro的比值得到,Tout为低品位热源温度,R为电热泵热阻,DEH为储水罐的整体热容,HHP为由电热泵产生的热能,PHP为电热泵制热所消耗的电功率。
区域供热网络模型构建子步骤S113具体为:
所构建的热电比拟模型具体为:
式中:x为空间坐标,单位为m;t为时间坐标,单位为s;ρ为流体密度,单位为kg/m3;u为沿x方向上的速度,单位为m/s。p为压力,单位为Pa;gx为重力加速度,单位为m/s2;Fw为壁面摩擦力,单位为N。h为流体比焓,单位为kJ/kg;Qw为壁面热流量,单位为W/m2。
参见图3,所述基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120具体包括:
历史数据收集子步骤S121:获得风电机组的历史预测数据和实时测量数据,对数据进行处理。计算预测误差率,去除异常数据,将误差率进行对数,并在映射后的值域尺度上求取误差率的均值与方差。
预测误差率概率分布函数生成子步骤S122:根据子步骤S121中求取的周前预测误差率的均值与方差,假定其误差率服从正态分布,进行数据拟合得到周前预测误差率的概率分布函数,同理,分别得到日前预测误差率的概率分布函数和小时前预测误差率的概率分布函数。
场景矩阵生成分解子步骤S123:将子步骤S122中得到的概率分布函数分成等概率区间,对任意概率区间随机抽取采样点,利用反函数,求解分布函数的样本值,利用Cholesky分解重新生成顺序,降低场景集矩阵中样本值之间得相关性,得到各场景之间较为独立的日前预测误差率场景集,所述场景集为矩阵形式。
代表性误差率场景集筛选得出子步骤S124:初始化子步骤S123中得到的场景概率,计算场景之间的距离,根据最近距离计算该组场景之间的概率距离,在子步骤S123中生成的场景集中,找出概率距离最近的一组进行合并,保留其中一个场景,对应概率和场景集中场景总数,重复该计算筛选过程,直至剩余期望场景,为具有代表性的误差率场景集。
进一步的,所述基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120具体为:
所述历史数据收集子步骤S121为:获得风电机组的历史周前预测数据、日前预测数据、小时前预测数据和实时测量数据,对数据进行处理,统一量纲并去除异常点数据,分别计算周前预测误差、日前预测误差与小时前预测误差率,再次进行筛选去除异常的误差率数据,将误差率数据进行对数变换,将其值域由[0,1]映射到[-∞,+∞],并在映射后的值域尺度上分别求取周前预测误差率、日前预测误差率与小时前预测误差率的均值与方差;
所述预测误差率概率分布函数生成子步骤S122为:根据子步骤S121中求取的周前预测误差率的均值与方差,假定其误差率服从正态分布,进行数据拟合得到周前预测误差率的概率分布函数,同理,分别得到日前预测误差率的概率分布函数和小时前预测误差率的概率分布函数;
所述场景矩阵生成分解子步骤S123:将子步骤S122中得到的日前预测误差率概率分布函数F分成N个等概率区间,对任意一个概率区间随机抽取一个采样点,利用F的反函数,求解的带服从概率区间的日前预测误差率分布函数的样本值,对周前预测误差率概率分布函数和小时前预测误差率概率分布函数同理,利用Cholesky分解的方法对日前预测误差率场景集重新生成顺序,降低场景集矩阵中样本值之间得相关性,得到各场景之间较为独立的日前预测误差率场景集,所述场景集为矩阵形式。
代表性误差率场景集筛选得出子步骤S124:初始化子步骤S123中得到的每一场景概率为相同值,计算任意两个场景Ci与Cj二者之间的欧几里得距离,确定场景Ck与场景Ci之间的欧几里得距离是最近的,根据此最近距离计算该组场景之间的概率距离,该概率距离即所述欧几里得距离与概率的乘积,在子步骤S123中生成的日前预测误差率场景集中,找出概率距离最接近的一组场景,认为该组场景是具有近似的特征进行合并,只保留其中一个场景,并删除其余的场景,并更新保留场景的对应概率和场景集中场景总数,重复上述计算筛选过程,直至剩余期望的k个场景,为具有代表性的k个日前预测误差率场景集,对于周前预测误差率场景集和小时前预测误差率场景集按照同样的方式进行计算筛选。
在综合能源***的优化调度模型构建及求解步骤S130中:
使用蒙特卡洛法进行优化调度,以能源消耗最少为目标函数,以S110中构建的综合能源***模型为约束条件,以S120中生成的独立风电单元发电量预测误差率为输入场景集,构建基于场景的不确定性优化调度问题。
具体的,
使用蒙特卡洛法进行优化调度,以能源消耗最少为目标函数,以S110中构建的综合能源***模型为约束条件,以S120中生成的独立风电单元发电量日前预测误差率、周前预测误差率、小时前预测误差率为输入场景集,构建基于场景的不确定性优化调度问题,该问题的目标函数为:
本发明中,通过现有的求解工具可对该不确定性优化调度问题进行求解,由于S110中构建的模型反应了热网的动态特性,故该求解结果考虑到了热网热迟延和热存储的动态特性对综合能源***调度过程的影响,利用热网的动态特性,降低了综合能源***的能源消耗量,提高了综合能源***中的风电利用率,带来了环保效益与经济价值。
本发明进一步公开了一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,其特征在于:
所述计算机可执行指令在被处理器执行时执行上述的基于主题数据的考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法。
因此,本发明利用热电比拟的方法构建了能反应区域供热网络热迟延和热存储两大动态特性的模型,利用蒙特卡洛方法对风电误差率的场景进行了分析,提出了一种利用热网动态特性对综合能源***中的风电进行消纳的方法。
本发明在尽量不改变原有综合能源***结构的前提下,对区域供热网络进行了动态建模,充分挖掘了其热迟延与热存储的动态特性,利用该特性在综合能源***调度的过程中可以提高风电的消纳空间,在调度过程中使用了蒙特卡洛的方法来反应风电机组的发电量,体现了风电机组发电量的不确定性,减少了能源的浪费同时保持了用户的热需求与电需求,在保证电网安全的同时增加了运营者的经济效益。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施方式仅限于此,对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单的推演或替换,都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定保护范围。
Claims (6)
1.一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法,其特征在于,包括如下步骤:
综合能源***数学模型建立步骤S110:
基于综合能源***的物理结构,构建综合能源***的数学模型,所述综合能源***的数学模型包括含有热电联产机组模型的发电侧单元模型、电热泵及储热装置的热电转换单元模型和区域供热网络模型,考虑电能与热能的耦合互补关系,采用热电比拟的方法对电热泵及储热装置与区域供热网络进行建模,采用热势、热阻来描述,使其与电能部分的电势、电阻进行统一,反应热网动态特性对综合能源***的影响;
基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120:
搜集风电机组的历史数据,所述历史数据包括风电发电量的历史预测值和历史测量值,对所述历史数据进行标准化处理,利用处理后的数据计算历史预测误差率,去除历史预测误差率中的异常样本点,将历史预测误差率利用对数变化进行值域变换,利用变换后的均值与方差生成风电发电量误差的概率分布,从概率分布中生成场景,利用场景缩减的方法对风电发电量误差场景进行筛选,选出具有代表性的场景;
综合能源***的优化调度模型构建及求解步骤S130:
构建综合能源***的优化调度模型,所述优化调度模型以能源消耗最低为目标函数,以步骤S110中构建的综合能源***各物理结构部分的数学模型为约束条件,利用步骤S120中筛选出的具有代表性的场景模型,利用蒙特卡洛的方法对所述优化调度模型进行求解,得到了综合能源***风电消纳方案;
所述步骤S110包括:
综合能源***的发电侧单元模型构建子步骤S111:
所述发电侧单元模型包括普通火电机组模型、抽凝式热电联产机组模型、背压式热电联产机组模型及储电单元模型中的一个或多个,根据机组参数特征建立发电侧单元模型,所述发电侧单元模型依据机组工作原理,包含机组的启停状态约束、机组的爬坡限幅约束、机组的容量大小约束、储电单元的容量约束和储电单元的充放电速率约束中的一个或多个;
电、热转换单元模型构建子步骤S112:
设计一储热装置,所述储热装置设立在热电联产电厂,产生的热量和电热泵产生的热量均先通过内部管道加热储水罐中的热水,再利用该热水加热区域供热***一次管网的冷端回水,通过热电比拟方法利用传热过程两物体之间的温度差值作为势能来源,除以两物体之间的等效热阻,得到两物体传热的热交换功率;
区域供热网络模型构建子步骤S113:
所述区域供热网络模型包含一次管道模型、区域换热站模型、二次管道模型和热用户模型,区域供热网络模型由热介质动量守恒方程、热介质能量守恒方程和热介质质量守恒方程组成,由守恒方程可推导得出区域供热网络的热电比拟模型;
所述综合能源***的发电侧单元模型构建子步骤S111具体为:
构建第j台热电联产机组的模型,该热电联产机组为抽凝式热电联产机组,发电过程中从中压缸末级进行抽汽,通过改变抽汽量的大小调整供热比例,根据热电联产机组的运行关键参数,构建如下模型:
式中,为热电联产机组运行状态下的最小发电量下限,为热电联产机组运行状态下的最大发电量上限,为热电联产机组的实际发电量,为热电联产机组运行状态的标识位,0表示热电联产机组处于停机状态,1则表示热电联产机组处于开机状态,下角标t标识了该热电联产机组运行或停机于时间区间t,此处为一小时,Nchp表示热电联产机组集合,T表示调度时间区间,该公式约束限制了热电联产机组运行状态下的发电量上下限;
式中,表示热电联产机组实际发电量在相邻的两个小时内的变化量,为热电联产机组在运行状态下的发电量爬坡幅度限制,为热电联产机组从停机状态变为开机状态的发电量变化幅度限制,为热电联产机组的启动标识位,1表示该时刻热电联产机组从停机状态启动,0则反之,该公式构成了热电联产机组的爬坡约束;
考虑热电联产机组为抽凝式机组,利用中压缸末级抽气进行供热,则热电联产机组的热电关系如下:
储电单元的容量约束、储电单元的充放电速率约束为:
所述电、热转换单元模型构建子步骤S112具体为:
***中热能来源为两部分,包括抽凝式热电联产机组的产热与电热泵的产热,两者产热均以消耗电能为代价,为了有效的储存能量并实现热量的持续平稳输出,设计一储热装置,所述储热装置设立在热电联产电厂,由一大型储水罐及相关部件组成,抽凝式热电联产机组产生的热量和电热泵产生的热量均先通过内部管道加热储水罐中的热水,再利用该热水加热区域供热***一次管网的冷端回水;通过储水罐的设计,可以缓冲热量的传递过程,使一次管网给水温度输入更加平稳;该部分的热电比拟模型如下:
式中:Mw为储水罐内热水的总质量,cw为储水罐内热水的比热容,Hloss为耗散热量,由储水罐内热水温度Tw和环境温度To的温度差与耗散热阻Ro的比值得到,Tout为低品位热源温度,R为电热泵热阻,DEH为储水罐的整体热容,HHP为由电热泵产生的热能,PHP为电热泵制热所消耗的电功率;
区域供热网络模型构建子步骤S113具体为:
所构建的热电比拟模型具体为:
式中:x为空间坐标,单位为m;t为时间坐标,单位为s;ρ为流体密度,单位为kg/m3;u为沿x方向上的速度,单位为m/s;p为压力,单位为Pa;gx为重力加速度,单位为m/s2;Fw为壁面摩擦力,单位为N;h为流体比焓,单位为kJ/kg;Qw为壁面热流量,单位为W/m2。
2.根据权利要求1所述的一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法,其特征在于:
所述基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120具体包括:
历史数据收集子步骤S121:获得风电机组的历史预测数据和实时测量数据,对数据进行处理;计算历史预测误差率,去除异常数据,将历史预测误差率进行对数变换,并在映射后的值域尺度上求取历史预测误差率的均值与方差;
历史预测误差率概率分布函数生成子步骤S122:根据子步骤S121中求取的周前预测误差率的均值与方差,假定其误差率服从正态分布,进行数据拟合得到周前预测误差率的概率分布函数,同理,分别得到日前预测误差率的概率分布函数和小时前预测误差率的概率分布函数;
场景矩阵生成分解子步骤S123:将子步骤S122中得到的概率分布函数分成等概率区间,对任意概率区间随机抽取采样点,利用反函数,求解分布函数的样本值,利用Cholesky分解重新生成顺序,降低场景集矩阵中样本值之间的相关性,得到各场景之间较为独立的日前预测误差率场景集,所述场景集为矩阵形式;
代表性误差率场景集筛选得出子步骤S124:初始化子步骤S123中得到的场景概率,计算场景之间的距离,根据最近距离计算该组场景之间的概率距离,在子步骤S123中生成的场景集中,找出概率距离最近的一组进行合并,保留其中一个场景,对应概率和场景集中场景总数,重复该计算筛选过程,直至剩余期望场景,为具有代表性的误差率场景集。
3.根据权利要求2所述的一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法,其特征在于:
所述基于风电机组的场景矩阵的生成和筛选步骤S120具体为:
所述历史数据收集子步骤S121为:获得风电机组的历史周前预测数据、日前预测数据、小时前预测数据和实时测量数据,对数据进行处理,统一量纲并去除异常点数据,分别计算周前预测误差、日前预测误差与小时前预测误差率,再次进行筛选去除异常的误差率数据,将误差率数据进行对数变换,将其值域由[0,1]映射到[-∞,+∞],并在映射后的值域尺度上分别求取周前预测误差率、日前预测误差率与小时前预测误差率的均值与方差;
所述预测误差率概率分布函数生成子步骤S122为:根据子步骤S121中求取的周前预测误差率的均值与方差,假定其误差率服从正态分布,进行数据拟合得到周前预测误差率的概率分布函数,同理,分别得到日前预测误差率的概率分布函数和小时前预测误差率的概率分布函数;
所述场景矩阵生成分解子步骤S123:将子步骤S122中得到的日前预测误差率概率分布函数F分成N个等概率区间,对任意一个概率区间随机抽取一个采样点,利用F的反函数,求解的带服从概率区间的日前预测误差率分布函数的样本值,对周前预测误差率概率分布函数和小时前预测误差率概率分布函数同理,利用Cholesky分解的方法对日前预测误差率场景集重新生成顺序,降低场景集矩阵中样本值之间的相关性,得到各场景之间较为独立的日前预测误差率场景集,所述场景集为矩阵形式;
代表性误差率场景集筛选得出子步骤S124:初始化子步骤S123中得到的每一场景概率为相同值,计算任意两个场景Ci与Cj二者之间的欧几里得距离,确定场景Ck与场景Ci之间的欧几里得距离是最近的,根据此最近距离计算该组场景之间的概率距离,该概率距离即所述欧几里得距离与概率的乘积,在子步骤S123中生成的日前预测误差率场景集中,找出概率距离最接近的一组场景,认为该组场景是具有近似的特征进行合并,只保留其中一个场景,并删除其余的场景,并更新保留场景的对应概率和场景集中场景总数,重复上述计算筛选过程,直至剩余期望的k个场景,为具有代表性的k个日前预测误差率场景集,对于周前预测误差率场景集和小时前预测误差率场景集按照同样的方式进行计算筛选。
4.根据权利要求3所述的一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法,其特征在于:
在综合能源***的优化调度模型构建及求解步骤S130中:
使用蒙特卡洛法进行优化调度,以能源消耗最少为目标函数,以S110中构建的综合能源***模型为约束条件,以S120中生成的独立风电单元发电量日前预测误差率、周前预测误差率、小时前预测误差率为输入场景集,构建基于场景的不确定性优化调度问题,该问题的目标函数为:
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法,其特征在于:
所述风电机组的历史数据具体包含:周前预测数据、日前预测数据、小时前预测数据和及其这三者的实时测量数据。
6.一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,其特征在于:
所述计算机可执行指令在被处理器执行时执行权利要求1-5中任意一项所述的一种考虑热网动态特性的综合能源***风电消纳方法。
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