CN114362152B - 综合能源***多时间尺度调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及能源***技术领域，尤其涉及一种综合能源***多时间尺度调度方法，其特征在于：首先构建分布式能量单元、碳捕集***和电转气设备的模型及其约束条件；其次以运行费用最小和碳排放成本最小为目标，考虑日前调度和日内滚动调度，建立综合能源***多目标优化调度模型；最后，获取综合能源***的运行参数，在约束条件下，利用算法求解综合能源***优化调度模型的最优解，以最优解为调度方案，对综合能源***进行多能互补的调度。本发明考虑经济性和低碳性，使综合能源***的优化调度更加合理可靠。
Description
技术领域
本发明涉及能源***技术领域，尤其涉及一种综合能源***多时间尺度调度方法。
背景技术
综合能源***作为综合能源服务重要的物质基础，实现了冷、热、电、气等多种能源之间的相互转换与互补互济。
为缓解可再生能源面临的困境，电转气设备作为综合能源***中的核心环节可将低谷时无法被消纳的剩余风电转化为天然气并联合储能装置和各类能源转换装置(如冷热电联供***(combined cooling，heating and power，CCHP))互联运行，实现联供***之间的强耦合，从而提高***运行灵活性，增强其对风电的消纳能力，而碳交易市场的出现使得电转气不仅能消纳风电的同时还能参与碳交易，降低综合能源***经济成本，促进碳减排的实现，能够更好引导社会良性发展。
然而，在综合能源***中，需要考虑各能源***的特性和约束条件，降低***运行成本、经济成本，提高可再生能源消纳率和抑制供需两侧波动，寻求整个能源***的最佳状态。当前对综合能源***互补优化调度模型方面已进行深入研究，但模型调度的全面性和准确性还有待提升。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种综合能源***多时间尺度调度方法，考虑经济性和低碳性，使综合能源***的优化调度更加合理可靠。
为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：综合能源***多时间尺度调度方法，步骤包括：
步骤1：建立综合能源***模型及约束条件；综合能源***包括火电机组、燃气轮机、燃气锅炉、电转气设备、储能设备、碳捕集***、吸收式制冷机、分布式电源；
步骤2：以经济成本和环境成本最小为目标建立目标函数，建立综合能源***多时间尺度优化调度模型；
步骤3：在约束条件下，求解综合能源***优化调度模型的最优解，以最优解为调度方案，对综合能源***进行多能互补的调度。
进一步地，所述***模型中，引入了碳捕集***和电转气设备，以实现对***中产生的二氧化碳的治理，提高***的低碳性；电转气设备的具体模型为：
式中，为电转气设备ptg的输入功率；/>为电转气设备ptg中的制氢气效率，取值为0.73；/>为电转气设备ptg制取氢气量，/>为氢气的高热值，ξe，g为电能转换为等值热能的系数；
对于碳捕集***，在综合能源***运行时，综合能源***火电机组生成的二氧化碳可表示为：
Qcc＝μccPcc
Pcc为综合能源***中火电机组的总发电功率，μcc为二氧化碳排放强度，Qcc为生成的二氧化碳；
为综合能源***中化石燃料机组在碳捕集***的运行能耗即其耗电量，γcc为处理单位二氧化碳的能耗；
为碳捕集***的二氧化碳捕集量；τcc为碳捕集中的二氧化碳捕集率，取值为0.9。
进一步地，构建综合能源***模型的约束条件以满足综合能源***的能量平衡和机组出力，所述步骤1中的约束条件包括：火电机组的上下爬坡速率、开停机时间约束；燃气轮机、燃气锅炉、吸收式制冷机的功率约束；储能设备约束；电功率平衡约束；冷功率平衡约束；热功率平衡约束。
进一步地，所述调度模型中构建的考虑经济性和低碳性的目标函数，具体为：
目标函数1：经济成本：
CJ＝fg+Cg+Cq
式中，fg为发电成本，Cg为耗气成本，Cq为弃风光惩罚成本。
目标函数2：碳交易成本：
CH＝WCO2[CO2i，G+CO2GT.e-CO2cc-CO2gas]-(CO2td)*WCO2-CO2T
式中，WCO2为碳排放交易价格，CO2i，G为火电机组的碳排放量，CO2GT.e为气轮机的碳排放量，CO2cc为碳捕集***的捕获CO2量，CO2gas为甲烷化消耗CO2量，CO2td能源替代效益，CO2T为***中二氧化碳配额。
进一步地，多时间尺度优化调度模型中包括日前调度和日内滚动调度；
首先以1h为时段进行日前调度，以一天为周期，根据光伏、风电和冷热电负荷日前预测情况，以经济成本和环境成本最低，制定次日的24h调度计划，确定发电量、购气量、耦合设备单元及储能单元的开停机状态和出力；
其次，基于日前优化结果、日内短期负荷和风光预测，以每15min滚动一次制定调度计划，进行日内调度，通过调节耦合设备、碳捕集***及储能单元出力，调整***中负荷分配情况，应对日前调度方案产生的预测偏差，来满足日内电/热/气需求。
本发明具有如下有益效果：调度模型的核心思想是在不影响上级电网其自身利益的前提下，通过多能源***的耦合互补功能，解决***中的不确定因素。电转气设备和碳捕集***引入综合能源***后，得出的优化调度模型可有效考虑***经济性与低碳性，并有效降低综合能源***经济成本，使综合能源***的运行更符合实际要求，还可以提高***的经济效益、环境效益和风光消纳率，对于推动节能减排和新能源未来发展具有重要意义。通过多时间尺度优化来提升调度的全面性和准确性。
附图说明
图1为本发明优化调度流程图；
图2为综合能源***组成图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
请参考图1，本发明为一种综合能源***多时间尺度调度方法，步骤包括：
步骤1：建立综合能源***模型及约束条件；
参阅图2，本实施例中，综合能源***包括火电机组、燃气轮机、燃气锅炉、电转气设备、储能设备、碳捕集***、吸收式制冷机、分布式电源，该综合能源***具有代表性。
***模型中，引入了碳捕集***和电转气设备，以降低综合能源***的运行成本和环境成本。电转气设备的具体模型为：
式中，为电转气设备ptg的输入功率；/>为电转气设备ptg中的制氢气效率；为电转气设备ptg制取氢气量，/>为氢气的高热值，ξe，g为电能转换为等值热能的系数；
对于碳捕集***，在综合能源***运行时，综合能源***火电机组生成的二氧化碳表示为：
Qcc＝μccPcc
Pcc为综合能源***中火电机组的总发电功率，μcc为二氧化碳排放强度，Qcc为生成的二氧化碳；
为综合能源***中化石燃料机组在碳捕集***的运行能耗即其耗电量，γcc为处理单位二氧化碳的能耗；
为碳捕集***的二氧化碳捕集量；τcc为碳捕集中的二氧化碳捕集率。
本实施例中，步骤1中的约束条件包括：火电机组的上下爬坡速率、开停机时间约束；储能设备约束；燃气轮机、燃气锅炉、吸收式制冷机的功率约束；电功率平衡约束；冷功率平衡约束；热功率平衡约束。
火电机组上下爬坡速率和开停机时间约束的具体公式如下：
Pi.G，min≤Pi.G≤Pi.G，max
式中，Pi.G为机组i的输出功率，Pi.G，max，Pi.G，min分别为机组i的最大输出功率和最小输出功率；Pi.G，t、Pi.G，t-1为机组i在t时刻和t-1时刻的输出功率；为机组i的上爬坡速率和下爬坡速率；Ii，t、Ii，t-1为t时刻和t-1时刻机组的开停机运行状态；为机组i在t-1时段已连续开机时间和已连续关机时间，/>为机组i的最小开机时间和最小停机时间。
燃气轮机具体约束条件如下：
式中，为燃气轮机电功率上下限，PGT.g为燃气轮机实际电功率。
燃气锅炉具体约束条件如下：
式中，为燃气锅炉热功率上下限，PGB.h为燃气锅炉实际出力。
吸收式制冷机具体约束条件如下：
式中，为电制冷机最大制冷功率，/>为电制冷机实际耗电量。
储能设备的具体约束条件如下：
式中，为蓄电池电量的上下限。
Uin(t)+Uout(t)≤0
式中，Uin(t)为蓄电池t时刻的充电状态；Uout(t)为蓄电池的放电状态；为蓄电池t时刻的充放电功率；/>为蓄电池的最大充电功率和最小充电功率。
电功率平衡约束：
式中，Pi，G为火电机组的输出功率，PGT.e为火电机组的输出功率，PPV、Pwind为光伏发电和风力发电输出功率，为储能电池的充放电功率，/>为碳捕集***的运行能耗，/>为电转气设备的运行能耗，Lp为用户侧消耗的电负荷功率。
热功率平衡约束：
式中，为吸收式制冷机的耗热功率，PGT.h、PGB.h分别为为燃气轮机和燃气锅炉的制热功率；Lq为用户侧消耗的热功率。
冷功率平衡约束：
PCOLD-QAC＝Le
式中，PCOLD为***中的冷负荷，QAC为吸收式制冷机产生的冷负荷，Le为用户侧消耗的冷功率。
步骤2：以经济成本和环境成本最小为目标建立目标函数，建立综合能源***多时间尺度优化调度模型；
调度模型中构建的考虑经济性和低碳性的目标函数，具体为：
目标函数1：经济成本：
CJ＝fg+Cg+Cq
式中，fg为发电成本，Cg为耗气成本，Cq为弃风光惩罚成本。
目标函数2：碳交易成本：
CH=WCO2[CO2i，G+CO2GT.e-CO2cc-CO2gas]-(CO2td)*WCO2-CO2T
式中，WCO2为碳排放交易价格，CO2i，G为火电机组的碳排放量，CO2GT.e为气轮机的碳排放量，CO2cc为碳捕集***的捕获CO2量，CO2gas为甲烷化消耗CO2量，CO2td能源替代效益，CO2T为***中二氧化碳配额。
步骤3：在约束条件下，利用算法求解综合能源***优化调度模型的最优解，以最优解为调度方案，对综合能源***进行多能互补的调度。本实施例中可使用多目标灰狼算法求解优化结果。
本实施例中，采用多时间尺度优化调度方案。首先以1h为时段进行日前调度，以一天为周期，根据光伏、风电和冷热电负荷日前预测情况，以经济成本和环境成本最低，制定次日的24h调度计划，确定发电量、购气量、耦合设备单元及储能单元的开停机状态和出力。其次，基于日前优化结果、日内短期负荷和风光预测，以每15min滚动一次制定调度计划，进行日内调度，通过调节耦合设备、碳捕集***及储能单元出力，调整***中负荷分配情况，应对日前调度方案产生的预测偏差，来满足日内电/热/气需求。
本发明考虑经济性和低碳性的综合能源***多时间尺度调度方法，将电转气设备和碳捕集***引入***模型中，以降低综合能源***的运行成本和环境成本。首先构建分布式能量单元、碳捕集***和电转气设备的模型及其约束条件；其次以运行费用最小和碳排放成本最小为目标，考虑日前调度和日内滚动调度，建立综合能源***多目标优化调度模型；最后，获取综合能源***的运行参数，在约束条件下，利用算法求解综合能源***优化调度模型的最优解，以最优解为调度方案，对综合能源***进行多能互补的调度。本发明专利对于促进清洁能源消纳，降低综合能源***的碳排放具有非常重要的作用，对于提升综合能源***的经济性和低碳性具有重要的现实意义和推广应用价值，能够为综合能源***的实际运行提供指导。
本发明未涉及部分均与现有技术相同或采用现有技术加以实现。
以上内容是结合具体的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只局限于这些说明。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推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.综合能源***多时间尺度调度方法，其特征在于，步骤包括：
步骤1：建立综合能源***模型及约束条件；综合能源***包括火电机组、燃气轮机、燃气锅炉、电转气设备、储能设备、碳捕集***、吸收式制冷机、分布式电源；
电转气设备的具体模型为：
式中，为电转气设备ptg的输入功率；/>为电转气设备ptg中的制氢气效率；/>为电转气设备ptg制取氢气量，/>为氢气的高热值，ξe，g为电能转换为等值热能的系数；
对于碳捕集***，在综合能源***运行时，综合能源***火电机组生成的二氧化碳表示为：
Qcc＝μccPcc
Pcc为综合能源***中火电机组的总发电功率，μcc为二氧化碳排放强度，Qcc为生成的二氧化碳；
为综合能源***中化石燃料机组在碳捕集***的运行能耗即其耗电量，γcc为处理单位二氧化碳的能耗；
为碳捕集***的二氧化碳捕集量；τcc为碳捕集***的二氧化碳捕集率；
步骤2：以经济成本和环境成本最小为目标建立目标函数，建立综合能源***多时间尺度优化调度模型；所述调度模型中构建的考虑经济性和低碳性的目标函数，具体为：
目标函数1：经济成本：
CJ＝fg+Cg+Cq
式中，fg为发电成本，Cg为耗气成本，Cq为弃风光惩罚成本；
目标函数2：碳交易成本：
CH＝WCO2[CO2i，G+CO2GT.e-CO2cc-CO2gas]-(CO2td)*WCO2-CO2T式中，WCO2为碳排放交易价格，CO2i，G为火电机组的碳排放量，CO2GT.e为燃气轮机的碳排放量，CO2cc为碳捕集***的捕获CO2量，CO2gas为甲烷化消耗CO2量，CO2td为能源替代效益，CO2T为***中二氧化碳配额；
所述多时间尺度优化调度模型中包括日前调度和日内滚动调度；
首先以1h为时段进行日前调度，以一天为周期，根据光伏、风电和冷热电负荷日前预测情况，以经济成本和环境成本最低，制定次日的24h调度计划，确定发电量、购气量、耦合设备单元及储能设备的开停机状态和出力；
其次，基于日前优化结果、日内短期负荷和风光预测，以每15min滚动一次制定调度计划，进行日内调度，通过调节耦合设备、碳捕集***及储能设备出力，调整***中负荷分配情况，应对日前调度方案产生的预测偏差，来满足日内电/热/气需求；
步骤3：在约束条件下，利用多目标灰狼算法求解综合能源***优化调度模型的最优解，以最优解为调度方案，对综合能源***进行多能源互补的调度。
2.根据权利要求1所述的综合能源***多时间尺度调度方法，其特征在于，所述步骤1中的约束条件包括：火电机组的上下爬坡速率、开停机时间约束；燃气轮机、燃气锅炉、吸收式制冷机的功率约束；储能设备约束；电功率平衡约束；冷功率平衡约束；热功率平衡约束。
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