一种区域综合能源系统的网源联合优化方法

1.本发明涉及区域综合能源系统规划技术领域，具体而言涉及一种区域综合能源系统的网源联合优化方法。


背景技术：

2.随着全球环境问题的日趋严峻，大规模新能源持续接入电网。然而，新能源输出功率的随机波动性一定程度上影响电网的安全稳定运行，给大规模新能源消纳带来困难。综合能源系统中多种能源协同运行，能够平抑新能源的随机波动，提升新能源消纳能力。
3.由于综合能源系统的优化运行同时受电源结构和网络拓扑结构的影响，前期的规划形态也会影响到综合能源系统的优化运行性能。因此，不仅要解决一个定型的综合能源网系统进行优化运行之外，还要考虑一个未定型的电网在规划和建设之初对日后综合能源系统的优化运行的效果。然而，现有研究主要针对电源容量和选址进行独立规划，或者对综合能源网络进行独立规划，并未充分考虑网源的联合规划。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种区域综合能源系统的网源联合优化方法，以解决现有技术中的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种区域综合能源系统的网源联合优化方法，针对目标区域内由含有负荷节点的电力系统和天然气网络所耦合形成的区域综合能源系统，进一步分别针对区域综合能源系统中的各个负荷节点，通过以下步骤a至步骤d对区域综合能源系统进行优化，获得网源联合优化模型，通过以下步骤e，当该区域综合能源系统中新增负荷节点时，应用网源联合优化模型，获得新增负荷节点在该区域综合能源系统的最优规划线路、对应电源设备的最优选址、以及对应电源设备的最优数量：
7.步骤a、基于目标区域内的区域综合能源系统和负荷节点，建立负荷节点对应的包括光伏发电系统模型、燃料电池模型、天然气网络模型、热水系统模型、以及采暖通风空调模型的网源设备模型，利用网源设备模型将负荷节点与区域能源系统进行耦合；
8.步骤b、针对区域综合能源系统中负荷节点，在目标区域内选择为其供电的各个预选线路，构成预选线路集合；
9.步骤c、基于网源设备模型和预选线路集合,以区域综合能源系统对应的最优电源设备选址、电源设备最优数量和最优规划线路为目标，建立优化约束条件和优化目标函数，对优化约束条件进行求解获得该区域综合能源系统的最优规划路线，对优化目标函数进行求解获得负荷节点在该区域综合能源系统中对应电源设备的最优选址、以及电源设备的最优数量；
10.步骤d、基于网源设备模型和预选线路集合，以负荷节点对应的网源设备模型为输入，以该负荷节点对应电源设备的最优选址、电源设备的最优数量和最优规划路线为目标
输出，建立网源联合优化模型，获得构建好的网源联合优化模型；
11.步骤e、按照步骤a至步骤d中的方法，针对区域能源系统中的新增负荷节点，获得新增负荷节点对应的网源设备模型和预选线路集合，应用网源联合优化模型，执行对该区域能源系统的优化，得到新增负荷节点在该区域综合能源系统的最优规划线路、对应电源设备的最优选址、以及对应电源设备的最优数量。
12.进一步地，前述的步骤a中，光伏发电系统模型为：
[0013][0014]
其中，r
ti
为母线i在固定时间周期t上的辐射，单位为kw/m2；为当母线i在固定时间周期t时，光伏发电系统的输出功率；η为太阳能转换效率；si为母线i上太阳能电池板的辐射面积；t0为环境温度；
[0015]
所述燃料电池模型为：
[0016][0017][0018]
其中，：分别表示母线i在固定时间周期t内燃料电池的成本和输出功率；a，b分别为燃料电池的成本系数；
[0019]
所述天然气网络模型以天然气管道为基础，包括天然气管道模型、气体流动方程、压缩机方程和储气罐模型；
[0020]
所述热水系统模型为：
[0021][0022][0023][0024][0025][0026]
其中，表示在母线i时间t热水系统的开关状态；η
hw
表示热水系统的充电效率；表示在母线i时间t热水系统工作运行的所需能量；ξ表示热水系统工作时损失的能量系数；表示热水系统在母线i时间t的水温；ψ表示水的比热容(4.186kj/kg℃)；v表示热水系统的体积；表示热水系统在t-1时刻母线i上的能量；
[0027]
所述采暖通风空调模型为：
[0028][0029][0030]
其中，分别为可调采暖通风空调在母线i时间t的成本和调节功率；ε1表示可中断负荷的成本系数；表示母线i时间t的功率需求；λ
min
和λ
max
分别与乘积表示
在母线i时间t可中断负荷的上下限，且0《λ
min
《λ
max
《1；ωd为负载集合。
[0031]
进一步地，前述的天然气管道模型为：
[0032][0033][0034][0035][0036]
其中，λ表示将正常条件下的气体体积转换为能量的常数；h0，γ0分别表示稳态下的气体密度和温度；δ表示一个常数；和分别表示t时刻管道内节点i到j之间的气体量、供应的气体量、气体需求量和压缩机消耗的气体量；pi、pj分别表示节点i、j处的压力；表示节点i时间t的充气压强；表示节点i时间t的放气压强；
[0037]
前述的气体流动方程为：
[0038][0039][0040]
其中，和sgn(pi，pj)为节点i时间t的气体流量和气体流量的方向，取决于气体节点的压力差，sgn(x)为符号函数，除原点外，γ
ij
是与直径、长度、温度、高度、粗糙度等相关的气体管道常数；
[0041]
前述的压缩机方程为：
[0042][0043][0044][0045]
其中，表示压缩机在节点i到j之间的气流，表示节点i到j之间压缩机的功率；γ1、γ2、γ3为压缩机的系数；分别为压缩机的功率系数；表示压缩机在节点i到j之间消耗的气体量(gj/h)；
[0046]
前述的储气罐模型为：
[0047][0048][0049]
[0050][0051][0052]
其中，分别表示储气罐在节点i时间t上的储气量与排放量；表示储气罐在节点i时间t上储存天然气的容量；分别是储气罐充气效率与排气效率；分别是储气罐充气效率与排气效率；分别表示储气罐在节点i时间t上初始储存容量与最终储存容量。
[0053]
进一步地，前述的步骤c中，根据以下优化目标函数：
[0054]
j＝min(g+o+c)
[0055]
筛选最优的电源设备的选址和预规划的线路，式中，g为电源设备的投资成本，o为预期运行成本，c为预投建线路的费用；
[0056]
电源设备的投资成本模型为：
[0057][0058]
其中，和是整数变量，表示母线i上应规划的电池储能系统、燃气微型涡轮机和光伏发电系统的数量；和分别是电池储能系统、燃气微型涡轮机和光伏发电系统每日的单位容量投资；和分别是电池储能系统、燃气微型涡轮机和太阳能光伏发电的额定容量；ωn表示所有母线的集合；
[0059]
预期运行成本模型为：
[0060][0061]
其中，分别表示燃气轮机、燃料电池在母线i在时间t输出的有功功率；表示t时刻购买天然气的功率；分别表示t时刻从电网购买的功率和向电网出售的功率；分别表示电池储能系统在母线i时间t上的充电功率和放电功率；c
vf
表示将天然气价格转换为发电成本系数；表示天然气在t时刻的价格；t表示规划的时间范围；和分别表示t时刻购买的电价和出售的电价；为t时刻天然气的价格；φ
bess
为电池储能系统的成本系数，取决于电池储能系统的生命周期和成本；ω
fc
表示燃料电池fc所有母线的集合；
[0062]
预投建线路的费用模型为：
[0063][0064]
其中，q
l
为二进制变量，q
l
＝1表示第l条线路投建，q
l
＝0表示第l条线路不投建；β表示投建线路的折旧费；c
l
表示每日投建线路l的投建费用；n
l
预投建线路的数量。
[0065]
进一步地，所述步骤c中，优化约束条件包括直流潮流约束、功率节点平衡约束、气
体节点平衡约束、燃气微型涡轮机与太阳能光伏发电约束、电池储能系统约束、系统备用约束以及互连约束；
[0066]
所述直流潮流约束为：
[0067][0068][0069]ql
＝0/q
l
＝1
[0070][0071][0072]
其中，θ
ij
表示线路的电压相角差；x
ij
表示节点i到j之间的电抗值；p
ij
表示节点i到j之间的有功功率；表示节点i到j之间支路lmn的有功功率；q
l
为二进制变量，q
l
＝1表示第l条线路投建，q
l
＝0表示第l条线路不投建；
[0073]
所述功率节点平衡约束为：
[0074][0075]
其中：表示母线i在时间t上的功率需求；表示母线i在时间t削减功率；
[0076]
所述气体节点平衡约束为：
[0077][0078][0079][0080][0081][0082]
其中：表示节点i在时间t气体供应的压强；表示节点i在时间t气体需求压强；表示节点i在时间t气体消耗压强；表示节点i在时间t燃气微型涡轮机所需的天然气体压强；表示节点i在时间t非电力设备所需的气体压强；和表示节点i在时间t充放气的二进制变量且不同时为1；df为一个随机正值；
[0083]
所述燃气微型涡轮机与太阳能光伏发电约束为：
[0084][0085][0086][0087]
[0088]
其中：r
ugi
、r
dgi
表示燃气微型涡轮机在母线i处的上升和下降值；是燃气微型涡轮机的气体热耗率(kw/gj)；
[0089]
所述电池储能系统约束为：
[0090][0091][0092][0093][0094][0095]
其中：和s
oc
表示存储在电池储能系统中的能量和蓄电池的荷电状态，s
oc
＝1表示电池充电完成，s
oc
＝0表示电池放电完成；ηd、ηc表示放电和充电效率；
[0096]
所述系统备用约束满足：
[0097][0098]
其中：表示单台燃气微型涡轮机的功率；式中ru、rd分别表示系统上升系数和下降系数；
[0099]
所述互连约束为：
[0100][0101][0102]
其中：表示气体交换功率的最大值；和表示二进制变量。
[0103]
进一步地，基于直流潮流约束和功率节点平衡约束条件，筛选出既满足直流潮流约束条件并且功损耗最小的线路作为规划线路，采用内点法与分支界限法相结合的混合整数优化算法以广度优先原则对优化约束条件进行求解，分别获得负荷节点在该区域综合能源系统中对应电源设备的最优选址、以及电源设备的最优数量。
[0104]
进一步地，对优化约束条件进行求解，还包括以最小耗费优先原则。
[0105]
本发明所述一种区域综合能源系统的网源联合优化方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0106]
本发明解决综合能源系统中多种能源协同运行，以期达到电网在规划和建设之初的投资与日后的运行成本最优的效果，解决综合能源系统网源联合规划过程中所产生的费用最优问题。
附图说明
[0107]
图1为本发明示例性实施例的一种综合能源系统的源网设备模型图；
[0108]
图2为本发明示例性实施例的供电方案的拓扑图；
[0109]
图3为本发明示例性实施例的综合能源系统网源联合规划模型的求解流程图；
[0110]
图4为本发明示例性实施例的供电方案的规划结果图。
具体实施方式
[0111]
为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
[0112]
在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定义在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
[0113]
结合图1-图4所示，本发明示例性提供一种区域综合能源系统的网源联合优化方法，针对目标区域内由含有负荷节点的电力系统和天然气网络所耦合形成的区域综合能源系统，进一步分别针对区域综合能源系统中的各个负荷节点，通过以下步骤a至步骤d对区域综合能源系统进行优化，获得网源联合优化模型，通过以下步骤e，当该区域综合能源系统中新增负荷节点时，应用网源联合优化模型，获得新增负荷节点在该区域综合能源系统的最优规划线路、对应电源设备的最优选址、以及对应电源设备的最优数量：
[0114]
步骤a、基于目标区域内的区域综合能源系统和负荷节点，建立负荷节点对应的包括光伏发电系统模型、燃料电池模型、天然气网络模型、热水系统模型、以及采暖通风空调模型的网源设备模型，利用网源设备模型将负荷节点与区域能源系统进行耦合。本实施例采用ieee14节点的电网和14个节点的天然气网系统，图1为本发明的综合能源系统的源网设备模型图，具体包括：
[0115]
光伏发电系统模型为：
[0116][0117]
其中，r
ti
为母线i在固定时间周期t上的辐射，单位为kw/m2；为当母线i在固定时间周期t时，光伏发电系统的输出功率；η为太阳能转换效率；si为母线i上太阳能电池板的辐射面积；t0为环境温度；
[0118]
所述燃料电池模型为：
[0119][0120][0121]
其中，：分别表示母线i在固定时间周期t内燃料电池的成本和输出功率；a，b分别为燃料电池的成本系数；
[0122]
所述天然气网络模型以天然气管道为基础，包括天然气管道模型、气体流动方程、压缩机方程和储气罐模型；
[0123]
天然气管道模型为：
[0124][0125]
[0126][0127][0128]
其中，λ表示将正常条件下的气体体积转换为能量的常数；h0，γ0分别表示稳态下的气体密度和温度；δ表示一个常数；和分别表示t时刻管道内节点i到j之间的气体量、供应的气体量、气体需求量和压缩机消耗的气体量；pi、pj分别表示节点i、j处的压力；表示节点i时间t的充气压强；表示节点i时间t的放气压强；
[0129]
所述气体流动方程为：
[0130][0131][0132]
其中，和sgn(pi，pj)为节点i时间t的气体流量和气体流量的方向，取决于气体节点的压力差，sgn(x)为符号函数，除原点外，γ
ij
是与直径、长度、温度、高度、粗糙度等相关的气体管道常数；
[0133]
所述压缩机方程为：
[0134][0135][0136][0137]
其中，表示压缩机在节点i到j之间的气流，表示节点i到j之间压缩机的功率；γ1、γ2、γ3为压缩机的系数；分别为压缩机的功率系数；表示压缩机在节点i到j之间消耗的气体量(gj/h)；
[0138]
所述储气罐模型为：
[0139][0140][0141][0142][0143][0144]
其中，分别表示储气罐在节点i时间t上的储气量与排放量；表示储气
罐在节点i时间t上储存天然气的容量；分别是储气罐充气效率与排气效率；分别是储气罐充气效率与排气效率；分别表示储气罐在节点i时间t上初始储存容量与最终储存容量。
[0145]
所述热水系统模型为：
[0146][0147][0148][0149][0150][0151]
其中，表示在母线i时间t热水系统的开关状态；η
hw
表示热水系统的充电效率；表示在母线i时间t热水系统工作运行的所需能量；ξ表示热水系统工作时损失的能量系数；表示热水系统在母线i时间t的水温；ψ表示水的比热容(4.186kj/kg℃)；v表示热水系统的体积；表示热水系统在t-1时刻母线i上的能量；
[0152]
所述采暖通风空调模型为：
[0153][0154][0155]
其中，分别为可调采暖通风空调在母线i时间t的成本和调节功率；ε1表示可中断负荷的成本系数；表示母线i时间t的功率需求；λ
min
和λ
max
分别与乘积表示在母线i时间t可中断负荷的上下限，且0《λ
min
《λ
max
《1；ωd为负载集合。
[0156]
步骤b、针对区域综合能源系统中负荷节点，在目标区域内选择为其供电的各个预选线路，构成预选线路集合；
[0157]
针对综合能源系统中新增负荷节点，确定为其供电的预选线路集合，具体包括：
[0158]
给电网预先配备电源设备；
[0159]
把增加的负荷节点与原系统的负荷节点进行线路的直流潮流计算；
[0160]
判断规划的线路是否满足线路的直流潮流方程。
[0161]
步骤c、基于网源设备模型和预选线路集合,以区域综合能源系统对应的最优电源设备选址、电源设备最优数量和最优规划线路为目标，建立优化约束条件和优化目标函数，对优化约束条件进行求解获得该区域综合能源系统的最优规划路线，对优化目标函数进行求解获得负荷节点在该区域综合能源系统中对应电源设备的最优选址、以及电源设备的最优数量。
[0162]
根据以下目标函数：
[0163]
j＝min(g+o+c)
[0164]
筛选最优的电源设备的选址和预规划的线路，式中，g为电源设备的投资成本，o为预期运行成本，c为预投建线路的费用；
[0165]
电源设备的投资成本模型为：
[0166][0167]
其中，和是整数变量，表示母线i上应规划的电池储能系统、燃气微型涡轮机和光伏发电系统的数量；和分别是电池储能系统、燃气微型涡轮机和光伏发电系统每日的单位容量投资；和分别是电池储能系统、燃气微型涡轮机和太阳能光伏发电的额定容量；ωn表示所有母线的集合；
[0168]
预期运行成本模型为：
[0169][0170]
其中，分别表示燃气轮机、燃料电池在母线i在时间t输出的有功功率；表示t时刻购买天然气的功率；分别表示t时刻从电网购买的功率和向电网出售的功率；分别表示电池储能系统在母线i时间t上的充电功率和放电功率；c
vf
表示将天然气价格转换为发电成本系数；表示天然气在t时刻的价格；t表示规划的时间范围；和分别表示t时刻购买的电价和出售的电价；为t时刻天然气的价格；φ
bess
为电池储能系统的成本系数，取决于电池储能系统的生命周期和成本；ω
fc
表示燃料电池fc所有母线的集合；
[0171]
预投建线路的费用模型为：
[0172][0173]
其中，q
l
为二进制变量，q
l
＝1表示第l条线路投建，q
l
＝0表示第l条线路不投建；β表示投建线路的折旧费；c
l
表示每日投建线路l的投建费用；n
l
预投建线路的数量。
[0174]
进一步地，网源联合优化模型的约束条件包括直流潮流约束、功率节点平衡约束、气体节点平衡约束、燃气微型涡轮机与太阳能光伏发电约束、电池储能系统约束、系统备用约束以及互连约束；
[0175]
所述直流潮流约束为：
[0176][0177][0178]ql
＝0/q
l
＝1
[0179][0180][0181]
其中，θ
ij
表示线路的电压相角差；x
ij
表示节点i到j之间的电抗值；p
ij
表示节点i到
j之间的有功功率；表示节点i到j之间支路lmn的有功功率；q
l
为二进制变量，q
l
＝1表示第l条线路投建，q
l
＝0表示第l条线路不投建；
[0182]
所述功率节点平衡约束为：
[0183][0184]
其中：表示母线i在时间t上的功率需求；表示母线i在时间t削减功率；
[0185]
所述气体节点平衡约束为：
[0186][0187][0188][0189][0190][0191]
其中：表示节点i在时间t气体供应的压强；表示节点i在时间t气体需求压强；表示节点i在时间t气体消耗压强；表示节点i在时间t燃气微型涡轮机所需的天然气体压强；表示节点i在时间t非电力设备所需的气体压强；和表示节点i在时间t充放气的二进制变量且不同时为1；df为一个随机正值；
[0192]
所述燃气微型涡轮机与太阳能光伏发电约束为：
[0193][0194][0195][0196][0197]
其中：r
ugi
、r
dgi
表示燃气微型涡轮机在母线i处的上升和下降值；是燃气微型涡轮机的气体热耗率(kw/gj)；
[0198]
所述电池储能系统约束为：
[0199][0200][0201][0202][0203][0204]
其中：和s
oc
表示存储在电池储能系统中的能量和蓄电池的荷电状态，s
oc
＝1表示电池充电完成，s
oc
＝0表示电池放电完成；ηd、ηc表示放电和充电效率；
[0205]
所述系统备用约束满足：
[0206][0207]
其中：表示单台燃气微型涡轮机的功率；式中ru、rd分别表示系统上升系数和下降系数；
[0208]
所述互连约束为：
[0209][0210][0211]
其中：表示气体交换功率的最大值；和表示二进制变量。
[0212]
对优化约束条件进行求解，采用内点法与分支界限法相结合的混合整数优化算法求解，得到最优的规划线路及电源设备的最优选址与数量。综合能源系统网源联合规划方法流程图如图3所示。
[0213]
步骤d、基于网源设备模型和预选线路集合，以负荷节点对应的网源设备模型为输入，以该负荷节点对应电源设备的最优选址、电源设备的最优数量和最优规划路线为目标输出，建立网源联合优化模型，获得构建好的网源联合优化模型。
[0214]
为了进一步说明本发明，下面再以具体的实例对上述方案进行仿真测试。综合能源系统的电网采用ieee14节点系统。系统中已有电源设备包括1台5kw光伏发电系统和1台7kwh电池储能系统位于母线5；2台5kw燃气微型涡轮机分别位于母线2和母线6；1台3kw燃料电池位于母线10，每条母线及天然气管道节点分别带有电负荷和燃气负荷。现增加负荷点15，提出三种网源联合规划的供电方案，如图2所示：方案1预投建线路2条；方案2预投建线路3条；方案3预投建线路4条。给定预投建线路的阻抗值，并根据规划线路的长短来设定预投建线路的投资成本；针对上述三种供电方案，每一种方案都进行网源联合规划，通过求解优化模型得到最优的规划线路及电源设备的最优选址与数量，电网及电源规划结果分别如图4和表1所示。由图4可见，方案1和方案3的规划线路均为11-15，方案2的规划线路为6-15，这说明在所有预选线路中线路11-15为最优的线路。参见以下表1：
[0215]
表1最优分配位置与数量
[0216]
母线1234567891011121314bess05443104040443mt20000220202000pv02222002020222
[0217]
上述表1为电池储能系统(bess)、燃气微型涡轮机(mt)、光伏发电系统(pv)最优分配位置与数量，同一母线上网源联合规划得到光伏发电单元和微型燃气轮机不会重复投建，原因为规划目标函数为源网总投资费用最小。投建光伏的母线同时投建电池储能系统，原因为光伏发电单元昼夜发电功率不均衡，需要配备储能系统才能满足系统负荷需求。
[0218]
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技
术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。