基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法与流程

本发明涉及综合能源系统经济调度
技术领域：
，具体涉及一种基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法。
背景技术：
：经济调度作为电力系统运行中技术和经济优化的重要部分，旨在满足发电单元运行约束的前提下，通过优化分配负荷需求并合理安排发电计划使得系统总运行成本最小。综合能源系统(integratedenergysystem)注重不同能源系统基础设施的紧密耦合，通过能源转化设备支持能量在不同物理网络中的双向流动，实现多能源协同优化配置。综合能源系统经济调度本质上是资源配置问题，在满足用户侧多种负荷需求和供电质量的前提下，引导供给侧制定合理的产能方案，减少企业运行成本的同时保障系统安全稳定运行。然而，目前综合能源系统以电热综合能源系统为主要研究形式，其经济调度主要集中于系统建模、风电消纳、以及供能侧与负荷侧的不确定性研究，缺乏在系统功率平衡中对网络传输损耗的考虑，忽视了网络传输损耗对系统供需平衡的重要影响，因而其产生的优化调度结果会导致：机组出力结果不能满足负荷的实际需求，影响用户侧的能源正常需要；系统功率平衡不能得到有效保障，造成频率波动危及系统的安全稳定运行。综上所述，有必要针对电热综合能源系统经济调度发明一种新的优化调度方法——基于双乘子迭代算法的优化调度方法，以解决考虑网络传输损耗下电热综合能源系统经济优化调度求解困难、计算复杂、多约束含耦合的问题，同时达到优化机组出力和保障系统安全、稳定、经济运行的目的。技术实现要素：本发明的目的是为了解决上述电热综合能源系统经济调度中存在的关键问题，提出一种基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法，即一种计及网络传输损耗并基于双λ迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法，其内容包括如下步骤：步骤1：建立电热综合能源系统经济调度模型，包括目标函数、等式约束条件和不等式约束条件；步骤1.1：建立电热综合能源系统经济调度模型的目标函数：假设系统包含纯发电机组总数为np编号i＝1,2,3,…,np，热电联产机组总数为nc编号j＝1,2,3,…,nc，以及纯产热机组总数为nh编号k＝1,2,3,…,nh；pi表示第i个纯发电机组的电出力，oj和hj分别表示第j个热电联产机组的电出力和热出力，tk表示第k个纯产热机组的热出力，系统以运行总成本最小为目标函数，具体描述如下：其中，ft、fp、fc和fh分别表示系统运行总成本、纯发电机组运行总成本、热电联产机组运行总成本和纯产热机组运行总成本，fi(pi)、fj(oj,hj)和fk(tk)分别表示第i个纯发电机组运行成本函数、第j个热电联产机组运行成本函数和第k个纯产热机组运行成本函数，具体描述如下：其中，αi、βi和γi＞0表示第i个纯发电机组运行成本函数fi(pi)的参数，αj、βj、γj＞0、δj、θj＞0和εj表示第j个热电联产机组运行成本函数fj(oj,hj)的参数，αk、βk和γk＞0表示第k个纯产热机组运行成本函数fk(tk)的参数；步骤1.2：确立电热综合能源系统经济调度模型的等式约束条件：其中，△p和pd分别表示系统电功率偏差与系统电负荷需求，pl表示系统电传输损耗可由下式计算得到：其中，bim、bij和bjn表示损耗系数矩阵b对应的元素；其中，△h和hd分别表示系统热功率偏差与系统热负荷需求，hl表示系统热传输损耗可由下式计算得到：其中，n和lg分别表示热媒流经管道的总段数和每段管道的长度，tsw和te分别表示管道中供水温度和管道周围介质的平均温度，∑r表示热媒到周围介质间每千米管道的总热阻；步骤1.3：确立电热综合能源系统经济调度模型的不等式约束条件，包括公式(7)～(10)：其中，pimax和pimin分别表示第i个纯发电机组电出力的上限和下限；其中，和分别表示第k个纯产热机组热出力的上限和下限；其中，和组成线性不等式以确定热电联产机组的热-电可运行域，具体描述如下：其中，bmj、cmj和dmj表示第j个热电联产机组热-电可运行域不等式的系数；步骤2：采用lagrange乘子法求解上述(1)、(3)、(5)，上述电热综合能源系统优化调度问题可转化为如下优化调度问题：其中，λp和λh分别对应lagrange函数l中电功率等式约束和热功率等式约束的lagrange乘子；忽略网络传输损耗和不等式约束，对变量pi、oj、hj、tk、λp和λh分别求偏导数可得使系统运行总成本最小的kuhn-tucker条件如下：上式(12)即协调方程，根据协调方程可得如下：根据上式(13)可以得知，使得系统运行总成本最小的kuhn-tucke条件，即为系统所有纯发电机组与热电联产机组的电出力增量成本均相等，同时系统所有纯产热机组与热电联产机组的热出力增量成本也均相等。进一步在模型中考虑网络传输损耗和不等式约束，则使得系统运行总成本最小的kuhn-tucker条件如下：其中，和分别表示第i个纯发电机组和第j个热电联产机组的损耗惩罚因子，具体描述如下：步骤3：设计双乘子迭代算法求解上述优化调度问题，即设计双λ迭代算法求解上述优化调度问题，找到满足约束条件下各机组的最优出力，从而计算电热综合能源系统优化调度下的运行总成本最小值；步骤3.1：输入电热综合能源系统相关参数，包括纯发电机组运行成本函数参数αi、βi和γi，热电联产机组运行成本函数参数αj、βj、γj、δj、θj和εj，纯产热机组运行成本函数参数αk、βk和γk，热网传输管道参数n、lg和∑r，损耗系数矩阵b，纯发电机组出力上下限约束参数pimax和pimin，纯产热机组出力上下限约束参数和热电联产机组热-电可运行域约束参数，系统电负荷需求pd，系统热负荷需求hd；步骤3.2：设置双乘子和各机组出力初始值，设置迭代次数s＝0,1,2...，当s＝0时设置系统双lagrange乘子初值λp[0]和λh[0]，并设置各机组出力初值并使其满足如下：步骤3.3：测量管道中供水温度和管道周围介质的平均温度，根据公式(21)～(24)分别计算系统电传输损耗、系统热传输损耗、各纯发电机组损耗惩罚因子和各热电联产机组损耗惩罚因子如下：步骤3.4：根据公式(25)和(26)分别更新系统双lagrange乘子如下：其中，ωp＝{i∈np|pi＝pimin∪pi＝pimax}表示电出力达到上限/下限的纯发电机组集合，表示电出力达到可运行域边界的热电联产机组集合；其中，表示热出力达到上限/下限的纯产热机组集合，表示热出力达到可运行域边界的热电联产机组集合；应用公式(25)和(26)双λ迭代算法求解电热综合能源系统经济调度优化问题，将原始优化问题分为电力子系统λp迭代和热力子系统λh迭代，并通过热电联产机组执行双λ迭代以实现子系统的信息双向交互与资源协调配置，这样能够有效解决热电联产机组电热出力耦合与机组出力不等式约束，此外还能快速自动消除系统功率偏差，以克服现有技术的许多不足。步骤3.5：根据公式(27)～(30)分别计算各机组出力如下：步骤3.6：根据公式(31)和(32)分别计算系统电功率偏差和系统热功率偏差如下：步骤3.7：判断系统功率偏差是否满足收敛条件：若不满足，将s＝s+1返回步骤3.3；否则输出各机组出力最优解和并采用公式(1)计算系统运行总成本最小值其中收敛条件可设置如下：其中：ξ取|△p[s+1]|和|△h[s+1]|的最大值，μ表示收敛判定系数。迭代算法被广泛应用于电力工业，其核心思想就是不断用变量的旧值递推新值的过程，即用初始时刻的传输损耗和损耗惩罚因子不断递推当前时刻的传输损耗和损耗惩罚因子。有益技术效果：1、本发明中电热综合能源系统经济调度模型首次考虑了网络传输损耗——电热传输损耗对系统供需平衡和机组出力优化的重要影响，并且能够实现对网络传输损耗的实时计算；2、本发明中电热综合能源系统经济调度模型综合考虑了电力网络、热力网络、机组出力约束与可运行域约束多种约束条件；3、本发明中电热综合能源系统优化调度方法实现了电热两种能源协同优化配置，引导供给侧制定合理的产能方案。在计及网络传输损耗的前提下，满足用户两种负荷需求的同时减少企业的产能成本，从而提高经济效益和保障系统安全稳定运行；4、电热综合能源系统经济调度是一个多维的、复杂的、非线性的耦合优化问题，采用本发明提出的双λ迭代算法可以避免直接求解多维隐式方程组，降低了模型求解的复杂程度并具有很快的收敛速度。附图说明图1为本发明实施例的一种基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法流程图；图2为本发明实施例的系统结构示意图；图3为本发明实施例的双λ迭代算法流程图；图4为本发明实施例忽略机组出力上下限约束与热-电可运行域约束下算法仿真波形图；其中，图4(a)系统双lagrange乘子；图4(b)机组最优出力；图4(c)系统功率偏差；图5为本发明实施例考虑机组出力上下限约束与热-电可运行域约束下算法仿真波形图；其中，图5(a)系统双lagrange乘子；图5(b)机组最优出力；图5(c)系统功率偏差。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明，如图1所示，一种基于双λ迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法包括如下流程：步骤1：建立电热综合能源系统经济调度模型，包括目标函数、等式约束条件和不等式约束条件；步骤1.1：建立电热综合能源系统经济调度模型的目标函数：如图2所示，假设系统包含纯发电机组总数为4编号i＝1,2,3,4，热电联产机组总数为2编号j＝1,2，以及纯产热机组总数为2编号k＝1,2，纯发电机组gp1-gp4对应节点1-4，热电联产机组gc1-gc2对应节点5-6，纯产热机组gh1-gh2对应节点7-8，负荷节点为9，虚线表示电力网络，实线表示热力网络；pi表示第i个纯发电机组的电出力，oj和hj分别表示第j个热电联产机组的电出力和热出力，tk表示第k个纯产热机组的热出力，系统以运行总成本最小为目标函数，具体描述如下：其中，ft、fp、fc和fh分别表示系统运行总成本、纯发电机组运行总成本、热电联产机组运行总成本和纯产热机组运行总成本，fi(pi)、fj(oj,hj)和fk(tk)分别表示第i个纯发电机组运行成本函数、第j个热电联产机组运行成本函数和第k个纯产热机组运行成本函数，具体描述如下：其中，αi、βi和γi＞0表示第i个纯发电机组运行成本函数fi(pi)的参数，αj、βj、γj＞0、δj、θj＞0和εj表示第j个热电联产机组运行成本函数fj(oj,hj)的参数，αk、βk和γk＞0表示第k个纯产热机组运行成本函数fk(tk)的参数；本实施例中，纯发电机组、热电联产机组和纯产热机组相关参数取值见表1-3所示：表1纯发电机组运行成本函数参数及出力上下限参数机组αiβiγipimin(mw)pimax(mw)gp1253.00.02010100gp2403.20.01625150gp3752.60.01830200gp41002.40.01240300表2热电联产机组运行成本函数参数机组αjβjγjδjθjεjgc112502.20.0321.20.0320.008gc26801.20.0480.40.0440.021表3纯产热机组运行成本函数参数及出力上下限参数步骤1.2：确立电热综合能源系统经济调度模型的等式约束条件：其中，△p和pd分别表示系统电功率偏差与系统电负荷需求，pl表示系统电传输损耗可由下式计算得到：其中，bim、bij和bjn表示损耗系数矩阵b对应的元素；本实施例中，系统电负荷需求取pd＝700mw，损耗系数矩阵b取值如下：其中，△h和hd分别表示系统热功率偏差与系统热负荷需求，hl表示系统热传输损耗可由下式计算得到：其中，n和lg分别表示热媒流经管道的总段数和每段管道的长度，tsw和te分别表示管道中供水温度和管道周围介质的平均温度，∑r表示热媒到周围介质间每千米管道的总热阻；本实施例中，系统热负荷需求hd＝380mwth，热力网络相关参数取值见表4所示：表4热力网络传输管道参数步骤1.3：确立电热综合能源系统经济调度模型的不等式约束条件：其中，pimax和pimin分别表示第i个纯发电机组电出力的上限和下限；其中，和分别表示第k个纯产热机组热出力的上限和下限；其中，和组成线性不等式以确定热电联产机组的热-电可运行域，具体描述如下：其中，bmj、cmj和dmj表示第j个热电联产机组热-电可运行域不等式的系数；本实施例中，热电联产机组热-电可运行域相关参数取值见表5所示：表5热电联产机组热-电可运行域参数机组for(h,p)gc1(0,63),(121,42),(153,132),(0,187)gc2(0,36),(106,22),(122,68),(0,94)步骤2：采用lagrange乘子法求解上述(1)、(3)、(5)，上述电热综合能源系统优化调度问题可转化为如下优化问题：其中，λp和λh分别对应lagrange函数l中电功率等式约束和热功率等式约束的lagrange乘子；忽略网络传输损耗和不等式约束，对变量pi、oj、hj、tk、λp和λh分别求偏导数可得使系统运行总成本最小的kuhn-tucker条件如下：上式(12)即协调方程，根据协调方程可得如下：进一步在模型中考虑网络传输损耗和不等式约束，则使得系统运行总成本最小的kuhn-tucker条件如下：其中，和分别表示第i个纯发电机组和第j个热电联产机组的损耗惩罚因子，具体描述如下：步骤3：设计双乘子迭代算法求解上述优化调度问题，找到满足约束条件下各机组的最优出力，从而计算电热综合能源系统优化调度下的运行总成本最小值，算法流程图如图3所示；步骤3.1：输入电热综合能源系统相关参数，包括纯发电机组运行成本函数参数αi、βi和γi，热电联产机组运行成本函数参数αj、βj、γj、δj、θj和εj，纯产热机组运行成本函数参数αk、βk和γk，热网传输管道参数n、lg和∑r，损耗系数矩阵b，纯发电机组出力上下限约束参数pimax和pimin，纯产热机组出力上下限约束参数和热电联产机组热-电可运行域约束参数，系统电负荷需求pd，系统热负荷需求hd；步骤3.2：设置迭代次数s＝0,1,2...，当s＝0时设置系统双lagrange乘子初值λp[0]和λh[0]，并设置各机组出力初值并使其满足如下：本实施例中，设置系统双lagrange乘子初值λp[0]＝5.0和λh[0]＝5.5，并设置各机组出力初值如下：[p1p2p3p4o1h1o2h2t1t2]＝[70100150200110100708090110]步骤3.3：测量管道中供水温度和管道周围介质的平均温度，根据公式(21)-(24)分别计算系统电传输损耗、系统热传输损耗、各纯发电机组损耗惩罚因子和各热电联产机组损耗惩罚因子如下：本实施例中，假设在算法迭代过程中保持管道中供水温度初值tsw＝90℃和管道周围介质平均温度初值te＝0℃不变；步骤3.4：根据公式(25)和(26)分别更新系统双lagrange乘子如下：其中，ωp＝{i∈np|pi＝pimin∪pi＝pimax}表示电出力达到上限/下限的纯发电机组集合，表示电出力达到可运行域边界的热电联产机组集合；其中，表示热出力达到上限/下限的纯产热机组集合，表示热出力达到可运行域边界的热电联产机组集合；步骤3.5：根据公式(27)～(30)分别计算各机组出力如下：步骤3.6：根据公式(31)和(32)分别计算系统电功率偏差和系统热功率偏差如下：步骤3.7：判断系统功率偏差是否满足收敛条件：若不满足，将s＝s+1返回步骤3.3；否则输出各机组出力最优解和并采用公式(1)计算系统运行总成本最小值其中收敛条件可设置如下：其中：ξ取|△p[s+1]|和|△h[s+1]|的最大值，μ表示收敛判定系数；本实施例中，μ取值0.0001。为说明所提求解算法的有效性，本实施例通过以下2个算例进行验证，仿真平台采用matlab运行实现，算例仿真结果见表6-7所示：表6算例仿真结果p1p2p3p4o1h1o2h2t1t2算例1105.3626118.6708140.5586224.804169.767587.745751.173770.258182.3890140.2501算例2100.0000119.9453141.7215226.517970.448887.682051.698970.084982.4837140.3923表7系统最小运行总成本ft*($)算例17.1492×103算例27.1495×103算例1：不考虑机组出力上下限约束与热-电可运行域约束下双λ迭代算法集中式经济调度策略的有效性。本算例忽略了机组出力不等式约束，通过迭代系统双lagrange乘子收敛到最优解和仿真波形如图4(a)所示；各机组出力依据kuhn-tucker条件迭代收敛到最优解，仿真波形如图4(b)所示；网络传输损耗pl＝10.3372mw和hl＝0.6432mwth，最终在计及网络传输损耗的前提下达到了系统功率平衡，仿真波形如图4(c)所示。算例2：考虑机组出力上下限约束与热-电可运行域约束下双λ迭代算法集中式经济调度策略的有效性。本算例考虑了机组出力不等式约束，通过迭代系统双lagrange乘子收敛到最优解和仿真波形如图5(a)所示；各机组出力依据kuhn-tucker条件迭代收敛到最优解，仿真波形如图5(b)所示。由图5(b)相较于图4(b)可知，纯发电机组gp1电出力在迭代过程中由于受到机组出力约束而未超出其约束上限(100mw)；网络传输损耗pl＝10.3323mw和hl＝0.6432mwth，最终在计及网络传输损耗的前提下达到了系统功率平衡，仿真波形如图5(c)所示。由上述具体实施例我们可以得出以下结论：(1)机组的最优出力与机组的增量成本成负相关，这是因为在优化调度机组出力时，系统优先调度增量成本小的机组以使系统运行总成本尽可能小，同时兼顾系统约束条件；(2)调度模型中计及了网络传输损耗并考虑了电热耦合约束条件，由此得到的优化调度出力结果不仅能够满足用户实际负荷需求，还能保障系统的安全稳定运行，因而更加具有实际意义；(3)设计的双λ迭代算法能够有效求解电热综合能源系统经济调度问题，并能有效处理热电联产机组电热出力耦合问题与考虑机组不等式约束下最优出力的求解问题，而且算法具有很快的收敛速度。以上结合附图所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利书确定的保护范围内。当前第1页12