本发明涉及一种大楼宇内部各分布式能源的聚合和协调优化方法,尤其是涉及一种基于功率互联的多区域楼宇虚拟电厂建模及优化协调方法。
背景技术:
随着产业结构的升级与居民生活水平的提高,电力峰谷差不断加大,削峰填谷提高电力系统安全稳定性成为一个重要的问题。城市作为区域用能中心,在城市地区构建城市能源互联网是城市未来发展的重要建设内容之一。楼宇作为城市能源互联网中的一个重要组成部分,受到的关注日益加强。楼宇所带来的经济效益得到了前所未有的提升,经济的发展带动了楼宇数量的提升,楼宇建筑面积也增长迅速。因此,系统的控制楼宇出力,对平抑配网负荷波动,降低峰谷差都有重要意义。
虚拟电厂技术通过先进的控制、计量、通信等技术实现分布式电源、储能系统、可控负荷、电动汽车等不同类型的分布式能源的聚合和协调优化。将楼宇中的分布式能源、储能系统以及柔性负荷等多元化资源,以虚拟电厂的形式整合起来参与电力系统的源网荷储的综合协调与优化,可以实现削峰填谷、提高负荷率和减少系统备用机组容量的目的。
虚拟电厂优化调度的结果与选用的元件内容以及所采用的架构方式具有密切联系。不同的的建模方式以及架构方式可能造成结果的差异性。因此急需构造一种适用于楼宇对象的虚拟电厂架构方式以及建模方式,保证优化调度结果的有效性。
技术实现要素:
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于功率互联的多区域楼宇虚拟电厂建模及优化协调方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种基于功率互联的多区域楼宇虚拟电厂建模及优化协调方法,该方法用于实现楼宇内部各分布式能源的聚合和协调优化,包括以下步骤:
步骤1:构建多区域楼宇虚拟电厂的基本构架;
步骤2:对各区域楼宇虚拟电厂内部的组成元件进行数学建模;
步骤3:确定多区域楼宇虚拟电厂的目标函数;
步骤4:结合所述多区域楼宇虚拟电厂的目标函数以及各内部元件对应数学模型求解得到优化结果并进行优化调度。
进一步地,所述的步骤1中的多区域楼宇虚拟电厂的基本构架包括电动汽车、储能设备、风电、光伏以及柔性负荷。
进一步地,所述步骤2包括以下分步骤:
步骤21:构建电动汽车约束条件的数学建模;
步骤22:构建电动汽车储能设备约束条件的数学建模;
步骤23:构建柔性负荷约束条件的数学建模;
步骤24:构建功率平衡约束条件的数学建模;
步骤25:构建功率互联约束条件的数学建模。
进一步地,所述步骤21中的电动汽车约束条件,其描述公式为:
socmin≤soci,t,n≤socmax
式中,
进一步地,所述步骤22中的电动汽车储能设备约束条件,其描述公式为:
式中,
进一步地,所述步骤23中的柔性负荷约束条件,其描述公式为:
式中,
进一步地,所述步骤24中的功率平衡约束条件,其描述公式为:
式中,
进一步地,所述步骤25中的功率互联约束条件,其描述公式为:
式中,
进一步地,所述步骤3中的多区域楼宇虚拟电厂的目标函数,其描述公式为:
式中,
进一步地,所述步骤4中还包括结合优化结果对不同多区域楼宇虚拟电厂的成本进行分析,确定楼宇虚拟电厂的经济性。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
(1)本发明方法针对目前虚拟电厂的研究少以楼宇为对象的问题,本发明提出一种以楼宇为对象的虚拟电厂建模及架构方法;
(2)本发明为了更好地对能源系统中的能量转化、存储和分配进行分析,在楼宇虚拟电厂结构中通常采用能源集线器的概念,将每栋楼宇中的风电、光伏、电动汽车、柔性负荷和储能设备作为一个能源集线器。可以更好的收集各个聚合单元的信息,更有效的协调优化;
(3)本发明方法利用区域间的功率互联,使得轻负荷区域向重负荷区域供电,有效减少各区域向电力市场购买的电量,在减少成本的同时可以有效的提高电能在虚拟电厂内部的利用效率。
附图说明
图1为本发明基于功率互联的多区域楼宇虚拟电厂建模及优化协调方法的流程图;
图2为本发明提供的能源集线器结构图;
图3为本发明提供的多区域楼宇虚拟电厂结构图;
图4为实施例中居民区出力变化示意图;
图5为实施例中商业区出力变化示意图;
图6为实施例中功率互联变化示意图;
图7为实施例中使用本发明方法后的负荷波动变化示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。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的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本发明保护的范围。
实施例
如图1,一种基于功率互联的多区域楼宇虚拟电厂建模及优化协调方法,该方法用于优化调度楼宇内需求侧资源的出力,这里的需求侧资源是指:可再生能源、电动汽车、柔性负荷以及储能设备。
本发明基于功率互联的多区域楼宇虚拟电厂建模及优化协调方法包括如下步骤:
(1)设计多区域楼宇虚拟电厂的基本构架,具体地:
相比于单栋楼宇构建虚拟电厂,多栋楼宇构建的虚拟电厂可以实现各区域的能源互补,协调各区域发电单元出力,有效降低虚拟电厂净成本,由于不同类型的楼宇用电峰谷期具有差异,因此这种能源互补的作用比较明显。为了更好地对能源系统中的能量转化、存储和分配进行分析,在虚拟电厂结构中通常采用能源集线器的概念,如图2所示,将每栋楼宇中的风电、光伏、电动汽车和储能设备作为一个能源集线器。虚拟电厂内的各个聚合单元通过能源管理系统来协调控制,当虚拟电厂运行时,能源管理系统收集电力市场和能源集线器内各单元信息,并据此预测电力市场电价、风机/光伏出力、电负荷。随后,根据预测和能源集线器内各单元信息,能源管理系统制定控制策略,并发送调度指令控制各单元运行。当某区域出现电能缺额时,其他区域通过区域间互联线路向该区域供电。本实例取一栋居民楼以及一栋商业楼构建多区域楼宇虚拟电厂,其结构图如图3所示。
(2)对各区域楼宇虚拟电厂内部的组成元件进行数学建模:
步骤(2)具体为:
(21)建立电动汽车约束:
socmin≤soci,t,n≤socmax
式中,
(22)建立电动汽车储能设备约束:
式中,
(23)建立柔性负荷约束:
式中,
(24)建立功率平衡约束:
式中,
(25)建立功率互联约束:
所述步骤25中的功率互联约束条件,其描述公式为:
式中,
(3)设计多区域楼宇虚拟电厂的目标函数,步骤(3)以多区域楼宇虚拟电厂经济成本最小为目标,具体为:
式中,
(4)对所述多区域楼宇虚拟电厂的内部元件进行优化调度得到其优化结果。步骤(4)采用三种方案对比,证明所述方案在经济上的优越性。具体地:
通过不同方案体现两点,一是验证将楼宇内的分布式能源采用虚拟电厂技术协调优化所带来的经济效益;二是验证将多栋楼宇联合在一起所带来的经济效益。
表1方案对比
如表1所示,采用三种方案进行优化调度,其成本如表2所示:
表2成本对比
调度优化后各栋楼宇的电动汽车充电功率、与电力市场的交易量和各栋楼宇间的功率传输如图4到图6所示。调度后系统的负荷曲线如图7所示。
综合图4到图6可知,由于光伏在夜间发电量不足,因此在1-3时段以及第24个时刻,居民楼宇以及商业楼宇内部的发电单元均无法满足虚拟电厂内部负荷单元的需求,因此需要向电力市场购买电能,虚拟电厂间几乎没有功率传输。在4-9时段以及第23个时刻,由于各虚拟电厂内部的发电单元的发电量有剩余,因此各虚拟电厂都通过与电力市场交易的方式将剩余的电量出售给电力市场,同时储能设备开始充电;在这个时刻内,由于各虚拟电厂的负荷均满足需求,因此各虚拟电厂间依然没有功率互联。在10-22时段,由于商业楼宇用电量太大,仅仅靠虚拟电厂内部的发电单元已经无法满足其用电需求,而居民楼宇内部的光伏以及风电可以满足其负荷需求,还剩余有一定的发电量。此时,居民楼宇向商业楼宇供电,以减少商业楼宇的购电量。同时,由于此时段电价较高,储能设备以放电为主,在电价低的时刻选择充电,同时削减了用户的负荷,虽然给予用户一定的补偿,但补偿价格小于向电力市场购电的价格,减少了虚拟电厂的运行成本。
居民楼宇的电动汽车选择在22-9时段充电,这是由于这个时段电价较低,选择在此时段充电能够有效减少虚拟电厂的运行成本;同时由于此时段总负荷量较小,还能起到一定削峰填谷的作用。而商业楼宇有上下班时间,所以可调度时间不是全天24小时,而是8-21这个时段,因此商业楼宇内的电动汽车选择在电价较低的分散时刻进行充电,减少成本的同时也一定的减少高峰期的负担。
楼宇虚拟电厂实现了系统在10-13时以及16-20时的峰荷削减,并提高了1-6时低谷时段的负荷水平。系统原负荷峰值出现在中午13时以及晚上20时,分别达到3356.2kw以及3544.4kw。调整后的负荷峰值出现在中午13时以及晚上20时,为3141.6kw以及3249.4kw。则楼宇虚拟电厂的实施将系统峰荷水平分别降低了6.39%以及8.32%。而系统原谷值出现在早上6时,楼宇虚拟电厂参与后谷值依旧出现在早上6时,其负荷水平从936.8kw提升到1074.1kw,提升了14.7%。
系统原始负荷的平均水平为2340kw,而楼宇虚拟电厂实施后系统的负荷平均水平为2340kw,未发生显著变化。这是因为负荷聚集商在调整电力用户和电动汽车的用电计划时,充分考虑了用户的用电需求,通过电力价格变动引导其移峰用电。因此,楼宇虚拟电厂在保证用户电能需求得到满足的同时,通过削峰填谷起到了调整系统负荷曲线的作用。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。