一种综合能源系统两阶段鲁棒优化调度方法与流程

本发明属于综合能源系统领域，具体涉及一种综合能源系统两阶段鲁棒优化调度方法。

背景技术：

综合能源系统集成了燃气系统、电力系统、热力系统等多种能源子系统，通过能源的梯级利用与多种能量的耦合优化实现了较高的能源利用效率与较低的污染物排放，同时可满足电、热、冷等多种能量需求，具有巨大的商业价值与光明的应用前景。

综合能源系统中负荷及可再生能源的不确定性给其运行的稳定性与经济性带来了不可忽视的影响，已有的基于鲁棒优化的调度方法通常较为保守，尽管可一定程度上保证系统运行的稳定性，但却给运行经济性带来了较大的影响，无法保证综合能源系统经济运行。

技术实现要素：

本发明正是针对现有技术中的问题，提供了一种综合能源系统两阶段鲁棒优化调度方法，既可有效降低综合能源系统内可再生能源、室外温度等不确定性对系统运行的不利影响，又可克服传统鲁棒优化在系统运行经济性方面的保守性，从而保证综合能源系统安全、高效、经济的运行。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种综合能源系统两阶段鲁棒优化调度方法，包括以下步骤：

s1，建立综合能源系统两阶段鲁棒优化调度模型目标函数；

s2，建立综合能源系统两阶段鲁棒优化调度模型约束条件；

s3，建立综合能源系统可再生能源不确定集及室外温度不确定集；

s4，使用c&cg算法求解所建立的模型。

作为本发明的一种改进，所述步骤s1中建立的综合能源系统两阶段鲁棒优化调度模型目标函数为：

其中，t为调度时段；y为第一阶段决策变量；x为第二阶段决策变量；为t时段可再生能源出力功率值；为t时段室外温度值；u为净可再生能源功率不确定集；w为室外温度不确定集；con-off为设备启停成本；cgas为天然气成本；cgrid为电网交互成本。

作为本发明的一种改进，所述设备启停成本con-off为：

其中，t为调度时段集合；cgt,on、cgt,off分别为燃气轮机起、停成本；分别为t时段燃气轮机启停状态；

所述天然气成本cgas为：

其中，cgas为天然气价格；为t时段燃气轮机输出电功率；为t时段燃气锅炉输出热功率；ηgt为燃气轮机发电效率；ηgb为燃气锅炉效率；

所述电网交互成本cgrid为：

其中，分别为综合能源系统从电网购电价格和向电网售电价格；分别为综合能源系统从电网购电功率和向电网售电功率。

作为本发明的又一种改进，所述步骤s2进一步包括：

s21，建立综合能源系统与电网交互功率约束条件；

s22，建立综合能源系统设备运行约束条件；

s23，建立综合能源系统热负荷状态约束条件；

s24，建立综合能源系统功率平衡约束条件。

作为本发明的又一种改进，所述步骤s21建立的综合能源系统与电网交互功率约束条件为：

其中，分别t时段综合能源系统向电网售电状态与从电网购电状态；为联络线最大功率。

作为本发明的另一种改进，所述步骤s22所建立的综合能源系统设备运行约束条件包括燃气轮机运行约束条件、燃气锅炉运行约束条件、余热回收装置运行约束条件、换热装置运行约束条件以及储能装置运行约束条件：

所述燃气轮机运行约束条件为：

其中，为燃气轮机运行状态二进制变量；pgt分别为燃气轮机最大容量与最小运行功率；

所述燃气锅炉、余热回收装置和换热装置运行约束条件为：

其中，为燃气锅炉最大容量；为余热回收装置最大容量；为t时段余热回收装置输出热功率；为换热装置最大容量；为t时段换热装置输出热功率；

所述储能装置中蓄电池约束条件为：

其中，分别为蓄电池充放电功率；分别为蓄电池最大充放电功率；分别为蓄电池充放电状态；为第td时段蓄电池的能量；σbt为蓄电池能量损耗率；ηbt,chr、ηbt,dis分别为蓄电池的充放电效率。

作为本发明的又一种改进，所述步骤s23建立的综合能源系统热负荷状态约束条件为：

其中，分别为t和t+1时段建筑物室内温度；△t为调度指令时间间隔；rs为建筑物热阻；cair为建筑物室内空气热容；为室外温度；τin分别为建筑物室内温度最大值与最小值；τin,0为建筑物室内温度初始值。

作为本发明的更进一步改进，所述步骤s24建立的综合能源系统功率平衡约束条件包括电功率平衡约束条件、热功率平衡约束条件、以及电热耦合约束条件：

所述电功率平衡约束条件为：

其中，为电负荷功率；

所述热功率平衡约束条件为：

其中，ηhr、ηhe分别为余热回收装置和换热装置效率；为热负荷功率；

所述电热耦合约束条件为：

其中，为燃气轮机t时段输出热功率；α为燃气轮机热电比。

作为本发明的更进一步改进，所述步骤s3中建立的可再生能源出力不确定集为：

其中，分别为t时段可再生能源出力预测值与预测偏差；γu为可再生能源出力预测不确定度；

所述综合能源系统室外温度不确定集为：

其中，分别为t时段室外温度预测值与预测偏差；γw为室外温度预测不确定度。

与现有技术相比，本发明专利提出了一种综合能源系统两阶段鲁棒优化调度方法，本方法既可有效降低综合能源系统内可再生能源及室外温度双重不确定性对系统运行的不利影响，又可克服传统鲁棒优化过于保守的缺点，节约经济成本，提高工作效率，保证综合能源系统的安全、高效、经济运行。

附图说明

图1是本发明综合能源系统结构图；

图2是本发明综合能源系统两阶段鲁棒优化调度流程图；

图3是本发明实施例2的综合能源系统结构图；

图4是本发明实施例2的风电出力预测值与最坏场景；

图5是本发明实施例2的室外温度预测值与最坏场景。

具体实施方式

以下将结合附图和实施例，对本发明进行较为详细的说明。

实施例1

本实施例运用于综合能源系统中，该综合能源系统结构如图1所示。

一种综合能源系统两阶段鲁棒优化调度方法，如图2所示，包括以下步骤：

s1，建立综合能源系统两阶段鲁棒优化调度模型目标函数：

所建立的综合能源系统两阶段鲁棒优化调度模型目标函数为：

其中，t为调度时段；y为第一阶段决策变量；x为第二阶段决策变量；为t时段可再生能源出力功率值；为t时段室外温度值；u为净可再生能源功率不确定集；w为室外温度不确定集；con-off为设备启停成本；cgas为天然气成本；cgrid为电网交互成本。

其中设备启停成本计算公式为：

其中，t为调度时段集合；cgt,on、cgt,off分别为燃气轮机起、停成本；分别为t时段燃气轮机启停状态。

其中天然气成本计算公式为：

其中，cgas为天然气价格；为t时段燃气轮机输出电功率；为t时段燃气锅炉输出热功率；ηgt为燃气轮机发电效率；ηgb为燃气锅炉效率。

其中电网交互成本计算公式为：

其中，分别为综合能源系统从电网购电价格和向电网售电价格；分别为综合能源系统从电网购电功率和向电网售电功率。

s2，建立综合能源系统两阶段鲁棒优化调度模型约束条件：

s21，建立综合能源系统与电网交互功率约束条件：

综合能源系统与电网交互功率约束条件为：

其中，分别t时段综合能源系统向电网售电状态与从电网购电状态；为联络线最大功率。

s22，建立综合能源系统设备运行约束条件：

综合能源系统设备运行约束条件包括燃气轮机运行约束条件、燃气锅炉运行约束条件、余热回收装置运行约束条件、换热装置运行约束条件、以及储能装置运行约束条件。

所述燃气轮机运行约束条件为：

其中，为燃气轮机运行状态二进制变量；pgt分别为燃气轮机最大容量与最小运行功率。

所述燃气锅炉、余热回收装置和换热装置运行约束条件为：

其中，为燃气锅炉最大容量；为余热回收装置最大容量；为t时段余热回收装置输出热功率；为换热装置最大容量；为t时段换热装置输出热功率。

所述储能装置中蓄电池约束条件为：

其中，分别为蓄电池充放电功率；分别为蓄电池最大充放电功率；分别为蓄电池充放电状态；为第td时段蓄电池的能量；σbt为蓄电池能量损耗率；ηbt,chr、ηbt,dis分别为蓄电池的充放电效率。

s23，建立综合能源系统热负荷状态约束条件：

综合能源系统热负荷状态约束条件为：

其中，分别为t和t+1时段建筑物室内温度；△t为调度指令时间间隔；rs为建筑物热阻；cair为建筑物室内空气热容；为室外温度；τin分别为建筑物室内温度最大值与最小值；τin,0为建筑物室内温度初始值。

s24，建立综合能源系统功率平衡约束条件：

合能源系统功率平衡约束条件包括电功率平衡约束条件、热功率平衡约束条件、以及电热耦合约束条件。

所述电功率平衡约束条件为：

其中，为电负荷功率。

所述热功率平衡约束条件为：

其中，ηhr、ηhe分别为余热回收装置和换热装置效率；为热负荷功率。

所述电热耦合约束条件为：

其中，为燃气轮机t时段输出热功率；α为燃气轮机热电比。

s3，建立综合能源系统可再生能源不确定集及室外温度不确定集：

所建立的可再生能源出力不确定集为：

其中，分别为t时段可再生能源出力预测值与预测偏差；γu为可再生能源出力预测不确定度。

所建立的综合能源系统室外温度不确定集为：

其中，分别为t时段室外温度预测值与预测偏差；γw为室外温度预测不确定度。

s4，使用c&cg算法求解所建立的模型，获得系统调度成本，获得综合能源系统中各设备的状态调度计划及与电网交互状态调度计划，同时获得最坏可再生能源出力场景及室外温度不确定性场景。

实施例2

本实施例的综合能源系统包含1台5mw的燃气轮机，1台5mw燃气锅炉，容量为1.5mw的风机，1mwh的蓄电池和5mwh的储热罐，如图3所示，该系统热网包含6个节点，其中节点1连接chp系统，节点4、5和6分别连接热负荷，运行优化周期为24h，风电预测不确定度和室外温度预测不确定度均取12，风电预测偏差依次取0，0.05，0.10，0.15，0.20，室外温度预测偏差依次取0，0.05，0.10，0.15，0.20，共计25个场景。

其中，各个场景下的系统运行成本如表1所示。根据本发明的步骤运行后可见，考虑风电出力不确定性和室外温度不确定性使系统运行成本增加了1.0％～8.1％，预测偏差越大则运行成本越高。风电预测偏差和室外温度预测偏差均取0.1时的场景下，风电出力预测值及其最坏场景，以及室外温度出力预测值及其最坏场景分别如图4、图5所示。

表1不同场景下系统运行成本

因而本方法既可有效降低综合能源系统内可再生能源及室外温度双重不确定性对系统运行的不利影响，又可克服传统鲁棒优化过于保守的缺点，节约经济成本，提高工作效率，保证综合能源系统的安全、高效、经济运行。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实例的限制，上述实例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。