一种融合需求侧响应的分布式能源系统能量优化调控方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于分布式能源技术领域，尤其涉及一种融合需求侧响应的分布式能源系 统能量优化调控方法。
【背景技术】
[0002] 分布式能源系统是指分布在用户端的能源综合利用系统，可通过对风/光/储等 分布式能源的综合管理和优化调度实现用户冷/热/电多种能源的梯级利用，以有效提高 综合能源利用效率，降低用户用能成本。然而，目前分布式能源系统中高比例间歇性分布式 电源的消纳需要配置大容量的电池储能系统，以保障用户供电质量与可靠性。当前储能设 备成本高，大容量投入在经济上和技术上都比较难以实现，给分布式能源系统的安全高效 运行带来了一定困难。如何在保障运行经济性的同时实现对高比例间歇性分布式电源的充 分消纳，是当前分布式能源系统的推广与应用面临的主要技术瓶颈。针对此问题，部分学者 开展了深入的研究：由于目前技术的欠缺，电池储能系统的成本依旧居高不下；同时，分布 式电源的功率输出具有随机不确定性，由此会导致电池储能系统的频繁冲放电，加快了蓄 电池的老化过程。
[0003] 当前电池储能设备成本高，大容量投入在经济上和技术上都比较难以实现，给分 布式能源系统的安全高效运行带来了一定困难。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种融合需求侧响应的分布式能源系统能量优化调控方 法，旨在解决当前电池储能设备成本高，大容量投入在经济上和技术上都比较难以实现，给 分布式能源系统的安全高效运行带来困难的问题。
[0005] 本发明是这样实现的，一种融合需求侧响应的分布式能源系统能量优化调控方 法，所述融合需求侧响应的分布式能源系统能量优化调控方法建立分布式能源系统优化调 控模型，通过引入用户制冷设备的响应能力来参与分布式能源系统优化运行；同时通过考 虑系统内建筑的热平衡方程，来定量描述获得用户室内温度与制冷设备出力之间的数学关 系。
[0006] 进一步，所述融合需求侧响应的分布式能源系统能量优化调控方法具体包括：
[0007] 步骤一，基于分布式能源系统所接入的主网电力市场环境、分布式能源系统自身 的网络构成、需求侧响应资源、分布式电源、储能设备的特性，建立分布式能源系统的能量 管理优化调度模型、约束及目标，获得相关参数信息；
[0008] 步骤二，对于分布式能源系统内的分布式电源和负荷，所处的外界环境进行能量 管理调度周期内的预测；
[0009] 步骤三，基于所建立目标分布式能源系统的能量管理优化调度模型，进行能量管 理优化调度求解；
[0010] 步骤四，根据优化模型，通过内点法获得运算周期内分布式能源系统能量管理每 个阶段的运行方案一天之内的出力调度方案；
[0011] 步骤五基于优化所得调度方案，利用能量管理系统向各受控对象下发控制命令。
[0012] 进一步，所述构建优化调控模型包括用户舒适度与制冷设备出力之间数学模型， 具体构建方法如下：PJ%分布式能源系统与外电网的交换功率，当为正时，分布式能源系 统从电网获得电量，为负时，分布式能源系统向外电网售电；P wt、Ppv*别表不风力发电和光 伏发电设备的出力；L为分布式能源系统中的电负荷；P bt表示分布式能源系统中蓄电池的 出力，当其为正时，蓄电池充电，为负时，蓄电池放电；P%为电制冷机的输入电功率；Q%为电 制冷机的输出制冷功率；(^为分布式能源系统中的冷负荷，全部为夏季降低室温所用；
[0013] 步骤一，获得用户室内温度与制冷设备出力之间的数学关系，依据能量守恒的原 则得到建筑的热平衡方程，如式（1)所示：
[0015] 其中dTin/cU为室内温度的变化率；p ·ν为室内空气的质量；C为比热容；AQ为 室内热量的变化量；
[0016] 步骤二，式（1)进一步转化为式（2):
[0018] 其中，kwall · Fwall · (Tciut-Tin)为建筑外墙与室外传递的热量；kwal^建筑外墙的传 热系数 ；Fwall为建筑外墙面积；(Τ _-Τιη)为室内外温度差；kwin · Fwin · (Tciut-Tin)为建筑外窗 与室外传递的热量；kwin为建筑外窗的传热系数；Fwin为建筑外窗的面积；/·~" 表示太 阳热辐射传递的热量；i为太阳辐射功率，表示与光照垂直时每平方米每秒接受的热量；sc 为遮阳系数，与是否有遮阳板、玻璃材质有关；Q为室内热源的发热功率；Qd为制冷设备的 制冷功率；
[0019] 步骤三，约束条件与优化决策变量：
[0020] 电母线的能量平衡方程如下：
[0022] 冷母线能量平衡方程：
[0023] Qec=Qcl (4)
[0024] 电制冷设备能量转换方程，其中EER为电制冷设备的制冷能效比：
[0025] Qec= Pec .EER (5)
[0026] 式子⑷和（5)合为式（6):
[0027] Qcl= Pec .EER (6)
[0028] 式（1)和（6)即为该分布式能源系统利用母线式结构所得到的能量平衡方程；
[0029] 步骤四，将式（6)带入热平衡方程（2)，得到以电制冷设备功率表达的热平衡方 程：
[0031] 分布式能源系统中各设备的功率上下限约束如式（8)所示：
[0033] 步骤五，蓄电池荷电状态的约束，如下式（9)所示：
[0035] 其中，Wbt表不蓄电池某一时刻的电量，例如时刻t时：
[0037] 其中，Wbtw为蓄电池的初始电量；
[0038] 步骤六，分布式能源系统优化调控目标函数：
[0040] 式中第一项
为分布式能源系统与电网能量交换带 来的净支出；Cpm为i时刻从电网购电的电价；Cmi1S i时刻向电网售电的电价；
[0041] 式中第二项
代表分布式能源 系统中各设备的使用维护成本。
分别代表风机、光伏、蓄电池和 电制冷机单位时间段、单位功率的使用维护成本；
[0042] 式中第三项r · I Tinil Tsf3t I为影响用户舒适性而设的罚函数项，γ为罚因子，为 用户对舒适性的敏感程度，单位为元/°C ;γ根据不同的用户敏感性来选择，称为用户敏感 系数；
[0043] 步骤七，约束和目标函数共同组成了一个混合整数线性规划模型，以每15分钟为 一个时间点，全天共96个时刻，分布式能源系统的融合需求侧响应优化调控模型如（14)所 示：
[0044]
[0045] 其中 t = 1，2,…，96。
[0046] 进一步，优化模型中日结束时刻与起始时刻的电池蓄电量相等，即Pbt还需满足下 式约束：
[0048] 最后，需要考虑建筑室内温度上下限约束：
[0050] 该优化模型中Pwt、Ppv、UP /均为已知预测量，优化过程中的变量包括PM、Pbt、P% 和Tin，看出Tin的值可根据热平衡方程式（2)由上述已知预测量和P %求得，因此Tin为非独 立变量，独立决策变量只有三个：Pex、Pbt、Pec。
[0051] 本发明提供的融合需求侧响应的分布式能源系统能量优化调控方法，将用户侧电 冷热转换装置（电制冷机或热栗等设备）纳入分布式能源系统的调控过程之中，以分布式 能源系统综合调控成本最小为目标，建立了分布式能源系统调控方法的优化模型，并进行 优化求解，可在满足用户用能舒适性的基础上，减少对电池储能系统的依赖性，有效提高分 布式能源系统运行的经济性；建立了分布式能源系统优化调控模型，通过引入用户侧制冷 设备的响应能力来参与分布式能源系统优化运行，同时通过考虑系统内建筑的热平衡方 程，来定量描述获得用户室内温度与制冷设备出力之间的数学关系，保证用户舒适性。结果 表明引入用户需求响应可有效节约用能成本。本发明可通过在温度舒适度范围内对楼宇室 温进行调节，实现需求侧资源的优化响应管理，从而降低微网的运行成本。同时，本发明通 过对需求侧资源的优化响应管理可降低储能系统的容量配置，在一定程度上降低微网的投 资成本。另外，由于用户对舒适性的要求不同，因此本发明引入了用户敏感系数，并在微网 调度目标中考虑了因影响用户舒适性而加入的惩罚项，使得优化调度能够对用户的不同敏 感系数作出相应调整，满足用户个性化用能需求。
【附图说明】
[0052] 图1是本发明实施例提供的融合需求侧响应的分布式能源系统能量优化调控方 法流程图。
[0053] 图2是本发明实施例提供的分布式能源系统母线式结构示意图。
[0054] 图3是本发明实施例提供的分布式能源系统日用电量曲线示意图。
[0055] 图4是本发明实施例提供的建筑内热源发热曲线示意图。
[0056] 图5是本发明实施例提供的实时电价曲线示意图。
[0057] 图6是本发明实施例提供的环境温度曲线示意图。
[0058] 图7是本发明实施例提供的太阳辐射强度曲线示意图。
[0059] 图8是本发明实施例提供的风机出力曲线示意图。
[0060] 图9是本发明实施例提供的光伏出力曲线示意图。
[0061] 图10是本发明实施例提供的联络线交换功率曲线示意图。
[0062] 图11是本