CN113690879B - 考虑电-热柔性负荷的区域综合能源***容量配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑电‑热柔性负荷的区域综合能源***容量配置方法，其包括以下步骤：步骤1，建立***可参与调度的电‑热柔性负荷模型；步骤2，构建含多类型柔性负荷的优化能量调度策略；步骤3，确定区域综合能源***规划目标函数和要求条件，建立包括柔性负荷调度补偿在内的双层优化配置模型；步骤4，采用梯形模糊变量模拟风电和光电出力，将步骤3中模糊机会约束条件转化为确定性等价类形式，求得到各个设备的最优配置和各时段出力。本发明可以优化负荷曲线，促进能源的消纳，兼顾设备优化配置和运行策略，降低***受到外界多重不确定性的影响。

Description

考虑电-热柔性负荷的区域综合能源***容量配置方法

技术领域

本发明涉及能源领域，尤其是一种考虑电-热柔性负荷的区域综合能源***容量配置方法。

背景技术

区域化的综合能源***可以有效地将分布式电源、储能***以及负荷结合在一起，形成一个集成***，以实现一体化运行。因此，为了合理利用资源，对区域化的综合能源***各设备容量进行优化配置是综合能源***规划设计领域中的核心问题。而含可再生能源的分布式电源和储能作为区域综合能源***的重要组成部分，它们的优化配置逐渐成为了综合能源***研究的重要内容和首先需要考虑的问题。

柔性负荷是实现供需双方的“互动性”的有效途径之一，在实现供需互动的同时可协调储能***对可再生能源供电的平衡。相比于传统的刚性的负荷，柔性负荷灵活而可变，可主动参与综合能源***运行控制，通过改变自身用电时间或负荷大小配合电网的调控需求，实现供需侧双方的“互动不变性”。作为一种可调度的负荷资源，柔性负荷可协调储能***平抑负荷和可再生能源出力之间功率的不平衡，有效减少储能***所需容量，提高可再生能源消纳的能力。

为了更好地应对未来综合能源***技术的发展、可再生能源的大规模利用和负荷需求的增加，柔性负荷成为了众多专家学者聚光的焦点。本文在研究区域综合能源***容量优化配置的同时考虑柔性负荷的调度作用，同时考虑***风光出力不确定性因素，进一步完善区域综合能源***容量优化配置技术。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明的目的在于提出一种电-热柔性负荷的区域综合能源***容量优化配置方法，以期能够削峰填谷、优化负荷曲线，降低***约束，提高可再生能源渗透率。

本发明提出的一种考虑电-热柔性负荷的区域综合能源***容量配置方法，其包括以下步骤：

步骤1，建立***可参与调度的电-热柔性负荷模型；其中电-热柔性负荷模型包括电力柔性负荷模型和热力柔性负荷模型；

所述电力柔性负荷模型包含可平移负荷、可转移负荷和可削减负荷模型；

根据电力柔性负荷模型得到综合能源***给用户补偿产生的总约束为：

C_bc＝C_shift+C_trans+C_cut (11)

其中，C_shift为负荷发生平移后用户获得的补偿，C_trans为负荷发生转移后用户获得的补偿，C_cut为负荷发生削减后用户获得的补偿；

建立热力柔性负荷模型，以自回归滑动平均(ARMA)时间序列模型描述热网回水温度、供水温度、建筑物室内温度和室外温度之间的动态关系；

步骤2，构建含多类型柔性负荷的优化能量调度策略，具体过程如下：

根据步骤1中热力柔性负荷模型，为了实现***整体结果最优即各设备出力约束整体最小，综合能源***各设备遵循含多类型柔性负荷的优化能量调度策略；

步骤3，确定区域综合能源***规划目标函数和要求条件，建立包括柔性负荷调度补偿在内的双层优化配置模型；

双层优化配置模型上层以运营商建设区域综合能源***(ICES)的各机组建设和运行最优为目标函数进行设备选型和容量配置，所述目标函数表达式为：

minf＝C_inv+C_o (16)

式中：C_inv为设备建设年等值约束，C_o为综合能源***年运行约束，i为ICES的设备类型；Ω_i为设备类型i的备选型号集合，C_fij为设备类型i型号j的设备初始建设目标，C_rij为设备类型i型号j的设备的残值，C_mij为设备类型i型号j的设备的运行维护目标，a_ij为设备类型i型号j的安装台数，σ_ij为设备类型i型号j的设备的安装状态，R_ij为设备的目标回收系数，r为贴现率，l_ij为设备j的寿命期望值，N为IES中的设备类型数；

设备容量需满足计及不确定性综合需求响应，IDR的最坏情况下的最大负荷，可表示为：

其中，X_ij为设备类型i型号j的设备的安装容量；η_ij为设备类型i型号j设备的转换效率；

分别表为最坏情况下负荷中的最大值；

双层优化配置模型中下层优化以日运行约束最优为目标函数优化各种设备出力，具体目标函数表述为：

minC_op＝C_g+C_e+C_en+C_bc (21)

式中：C_g为总的天然气获取约束；C_e为与大电网交互约束；C_en为环境出力约束；C_bc为用户参与IDR后,***给用户的补偿约束；ρ_g为单位天然气的获取约束；

为CHP***t时刻输出的总功率；

和η_GB分别为燃气锅炉t时刻输出的热功率和热效率；

为t时刻可替代负荷转成气负荷的功率；β为天然气的地位热值；Δt为一个传统计时段，

和

分别为IES在t时刻从电网获取电量和向电网提供电量的约束，

和

分别为t时刻从电网获取和提供的电量；ξ为污染物单位处理约束，η_GB为CHP***的发电效率，μ_pc和μ_gc分别为使用电能和天然气时污染物的排放系数；

综合约束包括电功率平衡要求、热功率平衡要求、设备出力要求、储能设备要求和机组爬坡要求；

步骤4，考虑电-热柔性负荷对区域综合能源***规划配置影响，并采用梯形模糊变量模拟风电和光电出力，在模糊机会约束的框架下构造区域综合能源***优化运行的模型，将步骤3中模糊机会约束条件转化为确定性等价类形式，求得到各个设备的最优配置和各时段出力。

优选的，所述电力柔性负荷模型包含可平移负荷、可转移负荷和可削减负荷模型具体为：

可平移负荷模型中用户可接受平移时间区间为[t_sh-,t_sh+]，当负荷平移到以τ为起始时间的区间内，为保证运行时间连续，应满足下式：

式中：t_s为可平移负荷的持续时间；y_t为判断负荷是否发生平移的0-1状态变量,t_sh-≤τ≤t_sh+。

可平移负荷参与调度后时段t的可平移负荷功率

为：

式中：L_shift为可平移负荷的额定功率。

可转移负荷需要维持一个调度周期内用电总量不变，可转移负荷可接受的转移区间为[t_tr-,t_tr+]，负荷转移前后保持所需电能不变的要求为：

式中：

和

分别为调度前、后时段t可转移负荷功率，T为整个调度周期，本实施例中取24小时。

所述可转移负荷需要满足负荷功率范围要求和最小持续时间要求，具体如下：

负荷功率范围要求：

式中：

和

分别为负荷转移后功率的上、下限；θ_t为判断负荷是否发生转移的的0-1变量。

最小持续时间要求：

式中：

为最小连续运行时间，t为调度后时段。

所述可削减负荷模型可在满足用户需求的情况下进行部分削减。负荷削减在调度后时段t的功率

为：

式中：

为负荷削减前时段t的用电功率，α为负荷削减系数，u_t为判断负荷是否发生削减的0-1状态变量，u_t＝1表示负荷发生削减，u_t＝0表示负荷未发生削减。

优选的，所述建立热力柔性负荷模型，以自回归滑动平均(ARMA)时间序列模型描述热网回水温度、供水温度、建筑物室内温度和室外温度之间的动态关系；具体为：

设定供热***的调节方式为质调节，供热功率表示为：

Q_t＝cm(T_g，t-T_h，t) (14)

同时对室内温度有如下要求条件：

式中：T_g，t，T_h，t，T_n，t，T_ω，t分别为热网回水温度，供水温度，建筑物室内温度，室外温度；J为ARMA模型阶次；α，β，γ，θ，Φ，ω为供热***热惯性物理参数；c为水的比热容；m为热水的流量；

和

为满足人体舒适度的供热区域建筑物室内温度上下限，T_g，t-j，T_h，t-j，T_n，t-j，T_ω，t-j分别为t-j时刻的供水温度、回水温度、室内温度和室外温度，α_j，β_j，γ_j，θ_j，Φ_j，ω_j分别为供热***热惯性物理参数，为常数。

优选的，所述步骤2中构建含多类型柔性负荷的优化能量调度策略，具体过程如下：

以燃气轮机为主的热电联产机组(combined heat and power，CHP)采取“以电定热”的方式运行，CHP的运作可跟随负荷需求变化出力，储能电池仅由风光可再生能源充电。

对于任意时刻，当可再生能源总发电量大于负荷时，此时储能充电，同时CHP机组停机，ICES离网运行，热负荷仅由燃气锅炉供给，若可再生能源丰富，将储能电池不足以吸纳的能源提供给电网；若风光出力不足，则优先通过储能放电补给负荷需求，同时判断是否存在负荷功率缺额，如果该时刻储能容量不足，则需考虑ICES并网运行，启动CHP机组。

优选的，所述步骤3中综合约束包括电功率平衡要求、热功率平衡要求、设备出力要求、储能设备要求、机组爬坡要求；具体为：

所述电功率平衡要求为：

式中：

为蓄电池t时刻存储电能，P_Load(t)为第m个能源节点的电负荷需求，P_EX(t)为t时刻***向外网总交换功率，P_PV(t)为t时刻光伏出力，P_WT(t)为t时刻风机出力，

为t时刻燃气轮机出力，P_ER(t)为电锅炉输入功率，

为t时刻蓄电池放电功率，

为t时刻蓄电池充电功率，P_EX(t)为能源节点与外部的总交换功率，表示能源节点输出电功率与输入电功率的差值，计算公式如下式：

式中：P_PG(t)为能源节点与电网的交换功率，P_mn，B(t)、P_mn，s(t)分别为能源节点获取功率、提供功率，M为能源节点数量。

所述热功率平衡要求为：

Q_load，t＝Q_gongre，t+Q_reshui，t (28)

式中：Q_load，t表示时段t的总热负荷功率；Q_reshui，t表示时段t的热水负荷功率；

和

分别表示储热箱在时段t的充热功率和放热功率。Q_GT，t为燃气轮机产生热功率，P_EB，t为电锅炉产生热功率，Q_load为所有热负荷，Q_gongre，t为t时刻热水负荷。

设备出力上下限要求：

P_j，min≤P_j，t≤P_j，max (30)

式中：P_j，max和P_j，min分别表示设备j输出功率的上下限，P_j，t为设备t时刻出力。

储能状态要求：

E_i，min≤E_i，t≤E_i，max (31)

式中：E_i，min和E_i，max分别表示储能设备i的最小和最大储能状态，E_i，t为t时刻储能设备i的储能状态。

储能设备运行特性要求：

式中：

和

分别表示储能设备i的最大充、放能功率。

为t时刻储能充电功率，

为t时刻放电功率。

各类电源类设备(PV、WT、MT)出力限制具体如下：

其中：P_PV(t)为光伏在t时刻的出力，P_WT(t)为t时刻风力发电机组输出功率，P_MT(t)为燃气轮机在t时刻出力。

蓄电池充放电SOC限制：

min(SOC^E)≤SOC^E≤max(SOC^E) (34)

SOC^E为蓄电池SOC值，

机组爬坡功率限制：

其中：P_GB，U、P_MT，U为燃气锅炉、微型燃气轮机的向上爬坡功率，P_GB，D、P_MT，D为燃气锅炉微型燃气轮机的向下爬坡功率，P_MT(t)为风燃气轮机在t时刻的出力，P_MT(t-1)为风电机组在t-1时刻的出力，P_GB(t)为t时刻燃气锅炉出力，P_GB(t-1)为t-1时刻燃气锅炉出力。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果

1、本发明通过考虑电-热柔性负荷调度作用和用户灵活的响应，可以优化负荷曲线，促进能源的消纳。

2、建立双层优化配置模型，上层以规划总约束最低为目标进行设备选型和各个设备容量优化配置，下层以运行约束最低为目标优化设备出力，可以兼顾设备优化配置和运行策略。

3、采用模糊变量模拟风电和光电出力，并在模糊机会约束的框架下构造优化运行的数学模型，从而将模糊机会约束条件转化成其确定性等价类形式，在规划过程中可以降低***对外界的依赖度，降低***受到外界多重不确定性的影响。

附图说明

图1是本发明方法的区域综合能源***结构原理图；

图2是本发明方法的区域综合能源***容量优化配置实施流程图。

具体实施方式

为更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

本发明提出了一种考虑电-热柔性负荷的区域综合能源***容量配置方法，如图2所示，在输入区域综合能源***信息后，具体实施步骤如下：

步骤1，确定区域综合能源***组成，考虑电-热柔性负荷对区域综合能源***规划配置阶段的影响，建立***可参与调度的电-热柔性负荷模型；

图1是本发明方法的区域综合能源***结构原理图；该区域综合能源***中设备包括风电机组、光伏机组、燃气轮机、燃气锅炉、电锅炉、蓄电池和蓄热箱。区域综合能源***(ICES)将配电网电能、天然气、风能和太阳能作为能量来源，满足用户的电负荷和热负荷需求，电负荷和热负荷均由固定负荷和柔性负荷组成。其中，风电机组、光伏机组和燃气轮机用于供电，如果有多余的电能则储存到蓄电池中；燃气轮机和电锅炉用于提供热量，如果有多余的热能则储存到储热箱中。

根据上述区域综合能源***，建立***可参与调度的电-热柔性负荷模型；其中电-热柔性负荷模型包括电力柔性负荷模型和热力柔性负荷模型。

电力柔性负荷模型包含可平移负荷、可转移负荷和可削减负荷模型，具体可表示为：

可平移负荷模型中用户可接受平移时间区间为[t_sh-,t_sh+]，当负荷平移到以τ为起始时间的区间内，为保证运行时间连续，应满足下式：

式中：t_s为可平移负荷的持续时间；y_t为判断负荷是否发生平移的0-1状态变量,t_sh-≤τ≤t_sh+。

可平移负荷参与调度后时段t的可平移负荷功率

为：

式中：L_shift为可平移负荷的额定功率。

可转移负荷需要维持一个调度周期内用电总量不变，可转移负荷可接受的转移区间为[t_tr-,t_tr+]，负荷转移前后保持所需电能不变的要求为：

式中：

和

分别为调度前、后时段t可转移负荷功率，T为整个调度周期，本实施例中取24小时。

可转移负荷需要满足负荷功率范围要求和最小持续时间要求，具体如下：

负荷功率范围要求：

式中：

和

分别为负荷转移后功率的上、下限；θ_t为判断负荷是否发生转移的的0-1变量。

最小持续时间要求：

式中：

为最小连续运行时间，t为调度后时段。

可削减负荷模型可在满足用户需求的情况下进行部分削减。负荷削减在调度后时段t的功率

为：

式中：

为负荷削减前时段t的用电功率，α为负荷削减系数，u_t为判断负荷是否发生削减的0-1状态变量，u_t＝1表示负荷发生削减，u_t＝0表示负荷未发生削减。

负荷发生平移后用户获得的目标C_shift为：

式中：

为单位功率负荷平移的补偿，

为可平移负荷参与调度后时段t的可平移负荷功率，t_Di为可平移负荷持续时间段数，Δt为可平移负荷总的响应时间；

负荷发生转移后用户获得的约束C_trans为：

式中：

为单位功率负荷转移的约束的补偿。

负荷发生削减后用户获得的约束C_cut为：

式中：

为单位功率负荷削减的约束。

因此，综合能源***给与用户的总约束C_bc为：

C_bc＝C_shift+C_trans+C_cut (11)

进一步，建立的热力柔性负荷模型以自回归滑动平均(ARMA)时间序列模型描述热网回水温度、供水温度、建筑物室内温度和室外温度之间的动态关系，热力柔性负荷模型如下：

设定供热***的调节方式为质调节，供热功率表示为：

Q_t＝cm(T_g，t-T_h，t) (14)

同时对室内温度有如下要求条件：

式中：T_g，t，T_h，t，T_n，t，T_ω，t分别为热网回水温度，供水温度，建筑物室内温度，室外温度；J为ARMA模型阶次；α，β，γ，θ，Φ，ω为供热***热惯性物理参数；c为水的比热容；m为热水的流量；

和

为满足人体舒适度的供热区域建筑物室内温度上下限，T_g，t-j，T_h，t-j，T_n，t-j，T_ω，t-j分别为t-j时刻的供水温度、回水温度、室内温度和室外温度，α_j，β_j，γ_j，θ_j，Φ_j，ω_j分别为供热***热惯性物理参数，为常数，具体根据供热系自身统特性确定。

步骤2，构建含多类型柔性负荷的优化能量调度策略；

为了实现***整体结果最优即各设备出力约束整体最小，根据步骤1中热力柔性负荷模型，综合能源***各设备构建含多类型柔性负荷的优化能量调度策略，具体过程如下：以燃气轮机为主的热电联产机组(combined heat and power，CHP)采取“以电定热”的方式运行，CHP的运作可跟随负荷需求变化出力，储能电池仅由风光可再生能源充电。

对于任意时刻，当可再生能源总发电量大于负荷时，此时储能充电，同时CHP机组停机，ICES离网运行，热负荷仅由燃气锅炉供给，若可再生能源丰富，将储能电池不足以吸纳的能源提供给电网；若风光出力不足，则优先通过储能放电补给负荷需求，同时判断是否存在负荷功率缺额，如果该时刻储能容量不足，则需考虑ICES并网运行，启动CHP机组。

步骤3，确定区域综合能源***规划目标函数和要求条件，建立包括柔性负荷调度补偿在内的双层优化配置模型；

进一步，双层优化配置模型上层以运营商建设区域综合能源***(ICES)的各机组建设和运行最优为目标函数进行设备选型和容量配置，主要考虑区域综合能源***投资和运行约束，

目标函数表达式为：

minf＝C_inv+C_o (16)

式中：C_inv为设备建设年等值约束，C_o为综合能源***年运行约束由于不同季节负荷不同因此选取春秋、夏、冬3个典型日优化运行，i为ICES的设备类型，；Ω_i为设备类型i的备选型号集合，C_fij为设备类型i型号j的设备初始建设目标，C_rij为设备类型i型号j的设备的残值，取初始目标的5％；C_mij为设备类型i型号j的设备的运行维护目标，一般包括人工约束和维修约束，取初始目标的3％；a_ij为设备类型i型号j的安装台数，σ_ij为设备类型i型号j的设备的安装状态，是一个0-1变量，0表示未被采用，1表示选择IES中参与运行；R_ij为设备的目标回收系数，r为贴现率，取6.7％，l_ij为设备j的寿命期望值，N为IES中的设备类型数。

双层优化配置模型由于区域综合能源***中负荷必须通过***中的设备类供应，因此设备容量需满足计及不确定性综合需求响应(integrated demand response,IDR)，IDR的最坏情况下的最大负荷，可表示为：

式中：X_ij为设备类型i型号j的设备的安装容量；η_ij为设备类型i型号j设备的转换效率；

分别表为最坏情况下负荷中的最大值。

进一步，双层优化配置模型中下层优化以日运行约束最优为目标函数优化各种设备出力。需要说明的是，在无特殊标注下，公式中各类设备的输出功率均为该类型所有设备的输出功率之和，具体目标函数表述为：

minC_op＝C_g+C_e+C_en+C_bc (21)

式中：C_g为总的天然气获取约束；C_e为与大电网交互约束；C_en为环境出力约束；C_bc为用户参与IDR后,***给用户的补偿约束；ρ_g为单位天然气的获取约束；

为CHP***t时刻输出的总功率；

和η_GB分别为燃气锅炉t时刻输出的热功率和热效率；

为t时刻可替代负荷转成气负荷的功率；β为天然气的地位热值；Δt为一个传统计时段，本实施例中取1h。

和

分别为IES在t时刻从电网获取电量和向电网提供电量的约束，；

和

分别为t时刻从电网获取和提供的电量；ξ为污染物单位处理约束，η_GB为CHP***的发电效率，μ_pc和μ_gc分别为使用电能和天然气时污染物的排放系数。

进一步，综合约束包括电功率平衡要求、热功率平衡要求、设备出力要求、储能设备要求、机组爬坡要求；

电功率平衡要求为：

式中：

为蓄电池t时刻存储电能，P_Load(t)为第m个能源节点的电负荷需求，P_EX(t)为t时刻***向外网总交换功率，P_PV(t)为t时刻光伏出力，P_WT(t)为t时刻风机出力，

为t时刻燃气轮机出力，P_ER(t)为电锅炉输入功率，

为t时刻蓄电池放电功率，

为t时刻蓄电池充电功率，P_EX(t)为能源节点与外部的总交换功率，表示能源节点输出电功率与输入电功率的差值，计算公式如下式：

式中：P_PG(t)为能源节点与电网的交换功率，P_mn，B(t)、P_mn，s(t)分别为能源节点获取功率、提供功率，M为能源节点数量。

热功率平衡要求为：

Q_load，t＝Q_gongre，t+Q_reshui，t (28)

式中：Q_load，t表示时段t的总热负荷功率；Q_reshui，t表示时段t的热水负荷功率；

和

分别表示储热箱在时段t的充热功率和放热功率。Q_GT，t为燃气轮机产生热功率，P_EB，t为电锅炉产生热功率，Q_load为所有热负荷，Q_gongre，t为t时刻热水负荷。

设备出力上下限要求：

P_j，min≤P_j，t≤P_j，max (30)

式中：P_j，max和P_j，min分别表示设备j输出功率的上下限，P_j，t为设备t时刻出力。

储能状态要求：

E_i，min≤E_i，t≤E_i，max (31)

式中：E_i，min和E_i，max分别表示储能设备i的最小和最大储能状态，E_i，t为t时刻储能设备i的储能状态。

储能设备运行特性要求：

式中：

科

分别表示储能设备i的最大充、放能功率。

为t时刻储能充电功率，

为t时刻放电功率。

各类电源类设备(PV、WT、MT)出力限制具体如下：

式中：P_PV(t)为光伏在t时刻的出力，P_WT(t)为t时刻风力发电机组输出功率，P_MT(t)为燃气轮机在t时刻出力。

蓄电池充放电SOC限制：

min(SOC^E)≤SOC^E≤max(SOC^E) (34)

式中：SOC^E为蓄电池SOC值，SOC(State of charge)，即荷电状态，用来反映电池的剩余容量。

机组爬坡功率限制：

其中：P_GB，U、P_MT，U为燃气锅炉、微型燃气轮机的向上爬坡功率，P_GB，D、P_MT，D为燃气锅炉微型燃气轮机的向下爬坡功率，P_MT(t)为风燃气轮机在t时刻的出力P_MT(t-1)为风电机组在t-1时刻的出力，P_GB(t)为t时刻燃气锅炉出力，P_GB(t-1)为t-1时刻燃气锅炉出力。

步骤4，考虑电-热柔性负荷对区域综合能源***规划配置影响，并采用梯形模糊变量模拟风电和光电出力，在模糊机会约束的框架下构造区域综合能源***优化运行的数学模型，将模糊机会约束条件转化为确定性等价类形式，得到各个设备的最优配置和各时段出力，具体为：

采用梯形模糊变量模拟风电和光电出力，在模糊机会要求的框架下构造区域综合能源***优化运行的数学模型，将模糊机会要求条件转化为确定性等价类形式的具体过程如下：

采用梯形模糊变量模拟风电和光电出力，将模糊机会约束条件转化成其确定性等价类条件。

梯形模糊变量的隶属度函数为：

式中：r₁＜r₂≤r₃＜r₄

令风电和光电发电出力的预测值为r₀，则r₁，r₂，r₃，r₄可用r₀描述为：

式中：ω₁∈(0，1)，ω₂，ω₃和ω₄的取值范围同ω₁。

风力发电、光伏发电具有不确定性，因此可以将P_PV(t)、P_WT(t)处理为模糊变量，采用梯形隶属度函数加以处理，并利用清晰等价形式这一方法将模糊机会约束规划问题转化为确定性约束问题，便于后续求解。P_PV(t)、P_WT(t)两者构成的模糊向量具体如下：

ξ＝{P_PV(t)、P_WT(t)} (38)

将新能源处理不确定性的电功率平衡约束式(25)转化为如下确定性条件：

式中：ω₁₃和ω₂₃为光伏功率的梯形隶属度函数；ω₁₄和ω₂₄为风电功率的梯形隶属度函数；

为t时刻光伏的出力预测值；

为风机的出力预测值。

求解获得各个设备的最优配置、各时段出力以及最优约束。

最后应说明的是：以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (2)

1.一种考虑电-热柔性负荷的区域综合能源***容量配置方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤1，建立***参与调度的电-热柔性负荷模型；其中电-热柔性负荷模型包括电力柔性负荷模型和热力柔性负荷模型；

区域综合能源***中设备包括风电机组、光伏机组、燃气轮机、燃气锅炉、电锅炉、蓄电池和蓄热箱；区域综合能源***(ICES)将配电网电能、天然气、风能和太阳能作为能量来源，满足用户的电负荷和热负荷需求，电负荷和热负荷均由固定负荷和柔性负荷组成；其中，风电机组、光伏机组和燃气轮机用于供电，如果有多余的电能则储存到蓄电池中；燃气轮机和电锅炉用于提供热量，如果有多余的热能则储存到储热箱中；

所述电力柔性负荷模型包含可平移负荷、可转移负荷和可削减负荷模型具体为：

可平移负荷模型中用户能接受平移时间区间为[t_sh-,t_sh+]，当负荷平移到以τ为起始时间的区间内，为保证运行时间连续，应满足下式：

式中：t_s为可平移负荷的持续时间；y_t为判断负荷是否发生平移的0-1状态变量,t_sh-≤τ≤t_sh+；

可平移负荷参与调度后时段t的可平移负荷功率

为：

式中：L_shift为可平移负荷的额定功率；

可转移负荷需要维持一个调度周期内用电总量不变，可转移负荷接受的转移区间为[t_tr-,t_tr+]，负荷转移前后保持所需电能不变的要求为：

式中：

和

分别为调度前、后时段t可转移负荷功率，T为整个调度周期，本实施例中取24小时；

所述可转移负荷需要满足负荷功率范围要求和最小持续时间要求，具体如下：

负荷功率范围要求：

式中：

和

分别为负荷转移后功率的上、下限；θ_t为判断负荷是否发生转移的的0-1变量；

最小持续时间要求：

式中：

为最小连续运行时间，t为调度后时段；

所述可削减负荷模型能在满足用户需求的情况下进行部分削减；负荷削减在调度后时段t的功率

为：

式中：

为负荷削减前时段t的用电功率，α为负荷削减系数，u_t为判断负荷是否发生削减的0-1状态变量，u_t＝1表示负荷发生削减，u_t＝0表示负荷未发生削减；

根据电力柔性负荷模型得到综合能源***给用户补偿产生的总约束为：

C_bc＝，C_shift+C_trans+C_cut (11)

其中，C_shift为负荷发生平移后用户获得的补偿，C_trans为负荷发生转移后用户获得的补偿，C_cut为负荷发生削减后用户获得的补偿；

建立热力柔性负荷模型，以自回归滑动平均时间序列模型描述热网回水温度、供水温度，建筑物室内温度，室外温度之间的动态关系，具体为：

设定供热***的调节方式为质调节，供热功率表示为：

Q_t＝cm(T_g,t-T_h,t) (14)

同时对室内温度有如下要求条件：

式中：T_g,t,T_h,t,T_n,t,T_ω,t分别为热网回水温度，供水温度，建筑物室内温度，室外温度；J为ARMA模型阶次；α，β，γ，θ，Φ，ω为供热***热惯性物理参数；c为水的比热容；m为热水的流量；

和

为满足人体舒适度的供热区域建筑物室内温度上下限，T_g,t-j,T_h,t-j,T_n,t-j,T_ω,t-j分别为t-j时刻的供水温度、回水温度、室内温度和室外温度,α_j，β_j，γ_j，θ_j，Φ_j，ω_j分别为供热***热惯性物理参数，为常数；

步骤2，构建含多类型柔性负荷的优化能量调度策略，具体过程如下：

根据步骤1中热力柔性负荷模型，为了实现***整体结果最优即各设备出力约束整体最小，综合能源***各设备遵循含多类型柔性负荷的优化能量调度策略；

步骤3，确定区域综合能源***规划目标函数和要求条件，建立包括柔性负荷调度补偿在内的双层优化配置模型；

双层优化配置模型上层以运营商建设区域综合能源***(ICES)的各机组建设和运行最优为目标函数进行设备选型和容量配置，所述目标函数表达式为：

minf＝C_inv+C_o (16)

式中：C_inv为设备建设年等值约束，C_o为综合能源***年运行约束，i为ICES的设备类型；Ω_i为设备类型i的备选型号集合，C_fij为设备类型i型号j的设备初始建设目标，C_rij为设备类型i型号j的设备的残值，C_mij为设备类型i型号j的设备的运行维护目标，a_ij为设备类型i型号j的安装台数，σ_ij为设备类型i型号j的设备的安装状态，R_ij为设备的目标回收系数，r为贴现率，l_ij为设备j的寿命期望值，N为IES中的设备类型数；

设备容量需满足计及不确定性综合需求响应，IDR的最坏情况下的最大负荷，表示为：

其中，X_ij为设备类型i型号j的设备的安装容量；η_ij为设备类型i型号j设备的转换效率；

分别表为最坏情况下负荷中的最大值；

双层优化配置模型中下层优化以日运行约束最优为目标函数优化各种设备出力，具体目标函数表述为：

minC_op＝C_g+C_e+C_en+C_bc (21)

式中：C_g为总的天然气获取约束；C_e为与大电网交互约束；C_en为环境出力约束；C_bc为用户参与IDR后,***给用户的补偿约束；ρ_g为单位天然气的获取约束；

为CHP***t时刻输出的总功率，

和η_GB分别为燃气锅炉t时刻输出的热功率和热效率；

为t时刻可替代负荷转成气负荷的功率；β为天然气的地位热值；Δt为一个传统计时段，

和

分别为IES在t时刻从电网获取电量和向电网提供电量的约束，

和

分别为t时刻从电网获取和提供的电量；ξ为污染物单位处理约束，μ_pc和μ_gc分别为使用电能和天然气时污染物的排放系数；

综合约束包括电功率平衡要求、热功率平衡要求、设备出力要求、储能设备要求、机组爬坡要求；具体为：

所述电功率平衡要求为：

式中：

为蓄电池t时刻存储电能,P_Load(t)为第m个能源节点的电负荷需求，P_EX(t)为t时刻***向外网总交换功率，P_PV(t)为t时刻光伏出力，P_WT(t)为t时刻风机出力，

为t时刻燃气轮机出力，P_ER(t)为电锅炉输入功率，

为t时刻蓄电池放电功率，

为t时刻蓄电池充电功率，P_EX(t)为能源节点与外部的总交换功率，表示能源节点输出电功率与输入电功率的差值，计算公式如下式：

式中：P_PG(t)为能源节点与电网的交换功率，P_mn,B(t)、P_mn,s(t)分别为能源节点获取功率、提供功率，M为能源节点数量；

所述热功率平衡要求为：

Q_load,t＝Q_gongre,t+Q_reshui,t (28)

式中：Q_load,t表示时段t的总热负荷功率；Q_reshui,t表示时段t的热水负荷功率；

和

分别表示储热箱在时段t的充热功率和放热功率；Q_GT,t为燃气轮机产生热功率，P_EB,t为电锅炉产生热功率，Q_load为所有热负荷，Q_gongre,t为t时刻热水负荷；

设备出力上下限要求：

P_j，min≤P_j,t≤P_j,max (30)

式中：P_j,max和P_j，min分别表示设备j输出功率的上下限，P_j,t为设备t时刻出力；

储能状态要求：

E_i,min≤E_i,t≤E_i,max (31)

式中：E_i,min和E_i,max分别表示储能设备i的最小和最大储能状态，E_i,t为t时刻储能设备i的储能状态；

储能设备运行特性要求：

式中：

和

分别表示储能设备i的最大充、放能功率；

为t时刻储能充电功率，

为t时刻放电功率；

各类电源类设备(PV、WT、MT)出力限制具体如下：

其中：P_PV(t)为光伏在t时刻的出力，P_WT(t)为t时刻风力发电机组输出功率，P_MT(t)为燃气轮机在t时刻出力；

蓄电池充放电SOC限制：

min(SOC^E)≤SOC^E≤max(SOC^E) (34)

其中：SOC^E为蓄电池SOC值，

机组爬坡功率限制：

其中：P_GB,U、P_MT,U为燃气锅炉、微型燃气轮机的向上爬坡功率，P_GB,D、P_MT,D为燃气锅炉微型燃气轮机的向下爬坡功率，P_MT(t)为风燃气轮机在t时刻的出力，P_MT(t-1)为风电机组在t-1时刻的出力，P_GB(t)为t时刻燃气锅炉出力，P_GB(t-1)为t-1时刻燃气锅炉出力；

步骤4，考虑电-热柔性负荷对区域综合能源***规划配置影响，并采用梯形模糊变量模拟风电和光电出力，在模糊机会约束的框架下构造区域综合能源***优化运行的模型，将步骤3中模糊机会约束条件转化为确定性等价类形式，求得到各个设备的最优配置和各时段出力，具体为：

采用梯形模糊变量模拟风电和光电出力，在模糊机会要求的框架下构造区域综合能源***优化运行的数学模型，将模糊机会要求条件转化为确定性等价类形式的具体过程如下：

采用梯形模糊变量模拟风电和光电出力，将模糊机会约束条件转化成其确定性等价类条件；

梯形模糊变量的隶属度函数为：

式中：r₁<r₂≤r₃<r₄

令风电和光电发电出力的预测值为r₀,则r₁，r₂，r₃，r₄可用r₀描述为：

式中：ω₁∈(0,1)，ω₂，ω₃和ω₄的取值范围同ω₁；

风力发电、光伏发电具有不确定性，因此可以将P_PV(t)、P_WT(t)处理为模糊变量，采用梯形隶属度函数加以处理，并利用清晰等价形式这一方法将模糊机会约束规划问题转化为确定性约束问题，便于后续求解；P_PV(t)、P_WT(t)两者构成的模糊向量具体如下：

ξ＝{P_PV(t)、P_WT(t)} (38)

将新能源处理不确定性的电功率平衡约束式(25)转化为如下确定性条件：

式中：ω₁₃和ω₂₃为光伏功率的梯形隶属度函数；ω₁₄和ω₂₄为风电功率的梯形隶属度函数；

为t时刻光伏的出力预测值；

为风机的出力预测值；

求解获得各个设备的最优配置、各时段出力以及最优约束。

2.根据权利要求1所述的考虑电-热柔性负荷的区域综合能源***容量配置方法，其特征在于，所述步骤2中构建含多类型柔性负荷的优化能量调度策略，具体过程如下：

以燃气轮机为主的热电联产机组，即combined heat and power，简称CHP，采取“以电定热”的方式运行，CHP的运作能跟随负荷需求变化出力，储能电池仅由风光可再生能源充电；

对于任意时刻,当可再生能源总发电量大于负荷时，此时储能充电，同时CHP机组停机，ICES离网运行，热负荷仅由燃气锅炉供给，若可再生能源丰富，将储能电池不足以吸纳的能源提供给电网；若风光出力不足，则优先通过储能放电补给负荷需求，同时判断是否存在负荷功率缺额，如果该时刻储能容量不足，则需考虑ICES并网运行，启动CHP机组。

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