一种能源站场景建设方法及系统与流程

本发明属于综合能源系统技术领域，具体涉及一种能源站场景建设方法及系统。

背景技术：

目前，能源和环境已经成为制约国民经济可持续发展的主要瓶颈，从传统的粗放型能源利用凡是向精细化、分散化。可持续的低碳能源利用方式转变成为趋势。因此，发展分布式低碳能源点对提高能源的总体效率和可再生能源的消纳能力有重要作用。各种能源转换设备(如热电联产、热泵、电采暖、电力氢等)的发展为多类能源协调互补提供了手段。分布式低碳能源点及高新技术和设备为一体，是一种新型的能源系统，可实现能量的梯级利用，提高能源的利用率。发展分布式低碳能源点可以减少环境污染、加强能源安全、优化能有结构、提高能源利用率。研究分布式能源点联合优化调节技术是大力发展分布式能源系统高效运行的必备条件，也是发展以电力为核心，需求侧综合能源优化配置的低碳能源点示范工程技术基础，为实现能源配置方式变革提供了支撑，为促进生产生活凡是改变提供了前提，成为推动能源变革和第三次工业革命的重要组成部分。

现实中的符合资源配资需要考虑总体性规划、控制性规划，分析各地块负荷类型、负荷需求，各地块就地可再生能源，外来清洁能源，资源禀赋、资源量、不同能源子系统能源生产成本计算分析，还有各能源子系统、储能等能耗分析，系统全局能耗分析，含机械动能损耗、电能损耗及热能损耗。但在此基础上，缺少考虑能源生产点和分配的环节，所以以大数据分析为手段的实现区域性的定制定容的优化配置不能优先实现。

技术实现要素：

为了解决现有技术中所存在的缺少考虑能源生产点和分配的环节的问题，本发明提供一种能源站场景建设方法及系统，

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本方案提供的一种能源站场景建设方法及系统，包括：在预先建立的初始场景的负荷中心中，导入全年冷热电预测负荷需求量；根据所述全年冷热电预测负荷需求量，确定所述初始场景中能源点的数量，并确定能源点在所述初始场景中的最优位置；基于所述全年冷热电预测负荷需求量，制定所述能源点的供电方案，完成能源站场景的构建。本发明对针对区域型能源点进行定址定容的优化配置，基于大数据分析，确定区域型能源点内能源点的数量和位置，实现定址定容配置，对能源点内的负荷中心全面进行能源分配，保证负荷中心与能源点的供需平衡。

附图说明

图1为本发明的能源站场景建设方法流程图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。

实施例1：如图1所示，

S1:在预设的初始场景中设置多个负荷中心，并为每个负荷中心设定全年冷热电预测负荷需求量：

首先新建能源点场景，录入相关信息，在场景里摆放10个负荷中心并按照负荷中心编号导入全年冷热电预测负荷需求量L1-L10(负荷中心年工作小时的负荷数据)选择三个地址为潜在能源点E1,E2,E3；根据能源资源数据管理得到功率上限Qini,j

然后算出三个潜在能源点最大供能潜力

其中，Qini,j为所述潜在能源点的功率上限；p为所述潜在能源点中供能子系统总数量；i为潜在能源点编号；k为用电类型，k＝1,2,3分别表示制冷用电、制热用电和电负荷用电；ηj,k则表示对应第j类供能子系统与第k用电类型的转换效率。

S2:根据所述全年冷热电预测负荷需求量，在所述初始场景中确定能源点的数量，并确定能源点在所述初始场景中的最优位置：

首选，确定全年冷热电预测负荷需求量：

首先根据ABC所属用地可利用资源算出最大供能潜力，导入10个负荷中心全年冷热电需求量，计算出10个负荷中心总负荷需求，得到负荷需求之和L然后用L比较E1,E2,E3最大供能潜力E1m，E2m，E3m

如果L均小于三个潜在能源点最大需求，则只需要建设一个能源点满足需求，如果L均大于三个潜在能源点最大需求，则代表需要2个及以上能源点。

以此类推，最终算出需要几个能源点，或者都不满足情况。

需要能源点情况此例：一个，两个，三个，三个之和都不能满足则代表规划有问题，终止计算和禁止执行下一步骤。以上例子有(E1),(E2),(E3)，(E1、E2)，(E1、E3)，(E2、E3)，(E1,E2,E3)，均不满足八种情况，确定了需要几个能源点En＝(1,2,3)

能源点由潜在能源点中确定，确定后能源点的编号不变。

其次，以经济最优方案优先确定能源点在所述初始场景中的最优位置，若经济最优方案相同时，以碳排放最优方案确定能源点在所述初始场景中的最优位置。

(一)通过下列子公式，来制定经济最优方案的目标函数：

距离公式：

(2)式代表单个设备价格成本，

(3)式代表单个设备碳排放，

(4)式代表单个设备能效

(5)式代表i能源点生产单个能源(冷热电)生产成本。

(6)式代表i能源点生产单个能源(冷热电)碳排放。

(7)式代表i能源点生产单个能源(冷热电)能效。

(8)式代表第j类供能子系统平均化的单位容量建设和运维成本；其中K取1、2、3表示单位容量生产成本、修正系数、运维费用；

(9)式代表第i个潜在能源点平均化的单位容量建设成本和运维成本(平均建设/运维成本)

Location[N][2]代表距离矩阵；

其中：N＝m+n，包括了能源点和负荷中心；2分别表示表示各个地块(潜在能源点和负荷中心)的几何中心坐标x,y；

Pi,j,k Pi,j,k为第i个能源点中第j种功能子系统生产第k种能源的能量承担之和。

Pipe_Info[k][k`]

其中：k＝1，2，3分别表示冷、热、电，k`＝4，5，6，分别表示输送功耗、管线损失和建设成本。

按照经济型最优选址：

(10)式为初投资；其中，Pi,j,k为第i个能源点中第j种供能子系统生产第k种用电类型所用电量的能量承担之和；m为能源点总数量；n为负荷中心总数量；Device_Cost_Avg_Pi,k,1为第i个能源点生产第k种用电类型所用电量的设备修正系数；Device_Cost_Avg_Pi,k,2为第i个能源点生产第k种用电类型所用电量的单个设备承担的能量流动量；Locationi-Location负荷为能源点到负荷中心的距离矩阵；Pipe_Infok,3为满足第k种用电类型用电的管道单价。

Co_mi，k＝Ratio*Cinii，k (11)

(11)式代表运维成本。其中，Ratio*Cinii，k表示第i个能源点生产第k中用电类型所用电量的生产成本；

(12)式代表生产成本，其中，第i个能源点生产第k类用电类型所用电量的输送泵功成本；

(13)式代表运输输送成本＝(距离*输送功耗*承担能流)/转换效率*当地工业电价)之和，其中，承担能流代表该负荷中心用了多少冷热电，转换效率＝60％，当地工业电价以当地为准。

各个潜在能源点冷热电的总经济成本为

其中：r为项目所在地区银行年利率；ntot为设备预期使用寿命年限；根据上述公式算出各个能源点F1，如果只需要一个能源点，则从小到达排序；F1E1,F1E2,F1E3。

取最小值为最优条件，如果需要多个能源点则先根据排列组合，组合多个情况，例如需要两个能源点则有(E1、E2)，(E1、E3)，(E2、E3)三种情况，根据资源分析最大供能潜力和负荷需求，算出第一个能源点可以给多少负荷中心供能，在算出第二个能源点给多少负荷中心供能，如算出第一个可以给1，2，3,4,5,6供能，第二个可以给7,8,9,10号负荷中心供能，则分别算出对应距离，管线成本，运输成本，初投资等，在加在一起求和，在比较三组之和总经济成本，找到最优。

能效最优的计算：首先，根据各个负荷中心年工作小时数的总负荷数据，以规定的不保证率确定各个负荷中心的保障负荷Dk，k为用电类型，k＝1,2,3分别表示制冷用电、制热用电和电负荷用电。

负荷矩阵：

D[n][k]

其中：n表示负荷中心的总数量；k为用电类型，k＝1,2,3分别表示制冷用电、制热用电和电负荷用电。

F2＝负荷总需求/(承担能流*(1/单个能源点能效)+距离*输送功耗/转换效率/当地工业电价)

根据上述公式算出各个能源点F2，如果只需要一个能源点，则从小到达排序F2E1，F2E2，F2E3。

取最大值(效率越高越好)为最优条件，如果需要多个能源点则先根据排列组合，组合多个情况，例如需要两个能源点则有(E1、E2)，(E1、E3)，(E2、E3)三种情况，根据资源分析最大供能潜力和负荷需求，算出第一个能源点可以给多少负荷中心供能，在算出第二个能源点给多少负荷中心供能，如算出第一个可以给1，2，3,4,5,6供能，第二个可以给7,8,9,10号负荷中心供能(特殊情况，当有一个负荷中心各个能源点均不满足情况下，则计算哪个能源点给该负荷中心供能能效更高，不足部分由距离该能源点最近的能源点给其供能)，则分别算出各自的效率，取平均效率，在比较三组之平均效率，找到最优。

(二)通过下式制定碳排放最优的目标函数：

首先(单个能源点承担能流之和*单个能源点碳排放)之和也就是一个能源点产生一种能源(冷热电其中一种)求和；其次在对所有组合能源点碳排放求和；最后在对冷热电求和。如果只需要一个能源点m＝1，需要两个m＝2，以此类推；

据上述公式算出各个能源点F3，如果只需要一个能源点，则从小到达排序F3E1,F3E2,F3E3。

取最小值为最优条件，如果需要多个能源点则先根据排列组合，组合多个情况，例如需要两个能源点则有(E1、E2)，(E1、E3)，(E2、E3)三种情况，根据资源分析最大供能潜力和负荷需求，算出第一个能源点可以给多少能源点供能，在算出第二个能源点给多少能源点供能，如算出第一个可以给1，2，3，4，5，6号负荷中心供能，第二个可以给7，8，9，10号负荷中心供能，则分别算出各自能源点碳排放量等，在加在一起求和，在比较三组之和碳排放量，找到最优。

S3：基于所述全年冷热电预测负荷需求量，制定所述能源点的供电方案，完成能源站场景的构建：

负荷预测技术能够给出全年8760个小时的逐时冷、热、电负荷，请参照负荷样例表。根据供需平衡关系，全年每时刻的冷热电负荷均得到满足。以t时刻第k类能源供需平衡为例，所有地块上的第k类负荷(冷或热或电负荷)可由各个潜在能源点一起提供，得到下式供需平衡。

其中，k为用电类型，k＝1,2,3分别表示制冷用电、制热用电和电负荷用电；Ti,j,k为第i个能源点中第j种供能子系统对第k种用电类型输电的输送时间；ηj,k为第j种供能子系统向第k种用电类型输电的效率；Dt,j,k为第j种供能子系统生产第k种用电类型所用电量的逐时负荷，t代表工作小时数，H为年工作小时。确定能源点的位置和供能关系，在所述能源点上构建能源站，完成能源站场景的建设。

实施例2：

基于同种发明思想，本发明还提供了一种能源站场景建设系统，包括：

负荷需求分析模块：在预设的初始场景中设置多个负荷中心，并为每个负荷中心设定全年冷热电预测负荷需求量；

能源网络布局模块：根据所述全年冷热电预测负荷需求量，在所述初始场景中确定能源点的数量，并确定能源点在所述初始场景中的最优位置；

资源分析模块：基于所述全年冷热电预测负荷需求量，制定所述能源点的供电方案，完成能源站场景的构建。

所述能源网络布局模块，包括：

第一网络布局计算子模块：在所述初始场景中，选取预设数量的潜在能源点，并获取每个潜在能源点的功率上限；

第二网络布局计算子模块：根据所述功率上限得到每个潜在能源点的最大供能潜力；

方案保存子模块：基于所述最大供能潜力，选取可以满足所述全年冷热电预测负荷需求量且最大供能潜力之和最低的潜在能源点组合，确定能源点的数量；若所有潜在能源点的最大供能潜力之和不能满足所述全年冷热电预测负荷需求量，则终止能源站场景的建设。

所述第二网络布局计算子模块通过下式，计算每个潜在能源点的最大供能潜力：

其中，Qini,j为所述潜在能源点的功率上限；p为所述潜在能源点中供能子系统总数量；i为潜在能源点编号；k为用电类型，k＝1,2,3分别表示制冷用电、制热用电和电负荷用电；ηj,k则表示对应第j类供能子系统向第k种用电类型供电的转换效率。

所述能源网络布局模块，包括：

优化目标制定子模块：制定所述能源点的经济最优方案和碳排放最优方案；

优先级选择子模块：优先以所述经济最优方案对所述能源点进行选址，当所述经济最优方案相同时，通过碳排放最优方案进行选址。

所述优化目标制定子模块中通过下式制定经济最优方案：

其中，i为能源点的编号，k为用电类型，k＝1,2,3分别表示制冷用电、制热用电和电负荷用电；Cinii,k为建设第i个能源点第k种能源生产的经济最优函数；Co_mi,k为第i个能源点生产第k种用电类型所用电量的运维成本；Cpumpi,k为第i个能源点生产第k种用电类型所用电量的运输成本；Cprodi,k为第i个能源点生产第k种用电类型所用电量的生产成本。

所述优化目标制定子模块中通过下式制定碳排放最优方案：

其中，Pi,j,k为第i个能源点中第j种功能子系统生产第k种用电类型所用电量的能量承担之和；P_Costi,k,2为第i个能源点生产第k种用电类型的所用电量的碳排放量。

所述优先级选择子模块，包括：

方案制定单元：根据所述经济最优方案，制定初投资最优方案；

选址单元：根据所述初投资最优方案，确定所述能源点选址。

所述选址单元，包括：

初始选址子单元：根据所述初投资最优方案，得到所述能源点到所述负荷中心的距离矩阵；

具体选址子单元：求解所述距离矩阵，得到所述能源点的具体位置。

所述初始选址子单元通过下式确定所述能源点到所述负荷中心的距离矩阵：

其中，Pi,j,k为第i个能源点中第j种功能子系统生产第k种用电类型所用电量的能量承担之和；m为能源点总数量；n为负荷中心总数量；Device_Cost_Avg_Pi,k,1为第i个能源点生产第k种用电类型所用电量的设备修正系数；Device_Cost_Avg_Pi,k,2为第i个能源点生产第k种用电类型所用电量的单个设备承担的能量流动量；Locationi-Location负荷为能源点到负荷中心的距离矩阵；Pipe_Infok,3为满足第k种用电类型用电的管道单价。

所述资源分析模块，包括：

负荷需求分析子模块：根据所有所述全年冷热电预测负荷需求量，确定所述能源点中功能子系统的设备容量和工作小时数。

所述负荷需求分析子模块中通过下式确定所述能源点中供能子系统中的设备的工作小时数：

其中，k为用电类型，k＝1,2,3分别表示制冷用电、制热用电和电负荷用电；Ti,j,k为第i个能源点中第j种供能子系统对第k种用电类型输电的输送时间；ηj,k为第j种供能子系统向第k种用电类型输电的效率；Dt,j,k为第j种供能子系统生产第k种用电类型所用电量的逐时负荷，t代表工作小时数，H为年工作小时。

显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。