一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控方法及装置与流程

1.本发明涉及电力系统控制技术领域，尤其涉及一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控方法及装置。


背景技术：

2.区域综合能源成为了现在能源互联网的重要组成部分，有着随机波动、双向潮流和能量耦合的等特点，其中能源形式与能量耦合是区域综合能源的关键特点之一，对于区域综合能源的研究和控制，单一的能源形式的建模方法和控制策略难以适应区域综合能源的管控，研究区域综合能源的建模方法和设计管控策略对于区域综合能源的应用和发展具有重要的意义。
3.随着社会经济的高速发展，人类对能源的需求日益增大，能源短缺与环境问题也由此而生。在此背景下，通过将多种性质各异的能源有机结合在一起，对其生产和转换环节进行协调优化，从而实现能源梯级高效利用和可再生能源大幅消纳的综合能源系统(integrated energy system，ies)应运而生。综合能源系统的应用可实现小区域的多种能源的梯级利用，例如在医院、学校和工业园区等区域，具有能够提高能源的利用效率、提高运行经济性和减少环境污染等方面的优势，是能源互联网的重要组成部分，同时也为泛在电力物联网的建设奠定了基础。
4.综合能源系统主要接入配电网。考虑到我国天然气供应能力以及未来价格上涨趋势，未来综合能源系统发展将主要以分布式可再生能源为主。在传统的分布式能源大规模并网的配电网中，当风光比例较高时，日负荷曲线会变为典型的鸭背曲线(中间低两头高)。综合能源系统是升级了的微电网与智能电网，自发自用的综合能源系统主要影响负荷曲线，当规模增大时，也会使日负荷曲线出现鸭背形状。自发自用余电上网的综合能源系统对配电网影响较大，将改变配电网的潮流分布及电压分布。综合能源系统对配电网影响表现在：(1)由于综合能源系统的接入，对规划区负荷增长产生影响，更难准确预测电力负荷的增长及负荷特性。(2)大量综合能源系统的接入将会对配电系统结构产生深刻影响，使得配电网对大型发电厂和输电网络的依赖逐步减少，原有的单向潮流特性也发生变化。配电网规划方案更加复杂，综合能源系统与配电网的统一规划也更难协调。


技术实现要素：

5.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控方法及装置，s1.确定区域能源系统的约束条件；s2.构建以社会环境效益最大为目的的综合能源控制目标函数；s3.求解目标函数；s4.利用求解结果对综合能源系统进行控制；s5.制定区域能源系统发生突变情况下的管控方式。通过上述步骤，满足省级电网区域综合能源的社会环境效益最大化的运行需求，实现区域综合能源的优化控制和社会环境效益的最大化，方案简单，便于执行，更好的协调了综合能源系统与配电网的统一规划。
6.本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：
7.一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控方法，包括
8.s1.确定区域能源系统的约束条件；
9.s2.构建以社会环境效益最大为目的的综合能源控制目标函数；
10.s3.求解目标函数；
11.s4.利用求解结果对综合能源系统进行控制；
12.s5.制定区域能源系统发生突变情况下的管控方式。
13.作为优选，所述步骤s1的区域能源系统包括能源单元、区域能源结构和管控技术。
14.作为优选，所述能源单元包括电网、供暖和供气；所述区域能源结构包括光伏发电、风力发电以及冷热电联供系统；所述管控技术包括信息通信技术、功率预测技术、优化计算技术和调度控制技术。
15.作为优选，根据工程实际应用经验和效率的使用工程计算值，使用的所述冷热电连供系统的计算式为：
[0016][0017]
式中，p
gt,i
是区域综合能源中燃气轮机的发电功率，η
p
、η
rec
、η
rec-c
和η
rec-h
分别是燃气轮机的发电效率、冷热电联供系统余热回收效率、制冷系统余热回收效率和供热系统余热回收效率，f和hu分别是燃料量和燃料的低位热值，q
rec
、q
rec-c
、q
rec-h
和qc分别是冷热电联供系统回收余热总量、制冷机组回收余热量、供暖系统回收的余热量和制冷机组产生的冷量。
[0018]
作为优选，所述步骤s1的区域能源系统的约束条件包括满足区域中的能量需求和供应平衡的约束条件，以及冷热电联供系统的约束条件。
[0019]
作为优选，所述区域中能量需求和供应平衡的计算式为：
[0020][0021]
式中，p
wind
、p
pv
和p
gt
分别表示的是综合能源系统中风力、光伏发电功率和燃区轮机的最大发电功率，p
cchp
和p
buy
分别是冷热电联供系统的发电功率和区域从外电网购买的实时功率，p
load
是区域中的实时电力负荷需求功率，q
h-cchp
和q
c-cchp
是区域综合能源系统的自身供暖量和供冷量，q
h-co
和q
c-ac
分别是供暖公司实时供暖量和制冷设备的供冷量，q
h-load
和q
c-load
是区域综合能源系统中实时暖负荷和冷负荷需求量；
[0022]
光伏和风力发电系统电功率的约束的上下限是：
[0023][0024]
式中，p
pv-max
、δp
pv
和δp
pv-max
分别代表的是区域综合能源中光伏发电的功率最大值、功率调节速率和功率调节速率的最大值；
[0025][0026]
式中，p
wind-max
、δp
wind
和δp
wind-max
分别是区域综合能源中风力发电的功率最大值、风力发电功率调节速率和风力发电功率调节速率的最大值。
[0027]
作为优选，所述冷热电联供系统的运行时需要对燃气轮机的燃料、余热回收等进行控制，发电的功率、供暖量和供冷也都有系统运行最大值，约束条件为：
[0028][0029]
式中，p
cchp
是冷热电联供系统的发电功率，pe是燃气轮机的额定发电功率，η
p
、ηh和η
rec
分别是燃气轮机的发电效率、供热系统效率和系统余热回收效率，f是燃料量，hu是燃料的低位热值，η
rec-c
是制冷系统余热回收效率，q
rec
、q
rec-c
、q
rec-h
和qh分别是区域综合能源联供系统的回收余热总量、制冷机组回收余热量，供暖系统回收的余热量和提供的热量，qc是制冷机组产生的冷量，cop是能源转换效率之比，η
rec-c
和η
rec-h
分别是制冷系统余热回收效率和供热系统余热回收效率。
[0030]
作为优选，所述步骤s2考虑社会经济收益建立综合能源控制目标函数：
[0031]
max f1＝∑(pc×dc-day
+p
yd
×dyd-day
)+∑[(0.25p
w-load-d
c-day-d
yd-day
)
×
p
park
]-y+∑(q
h-i-q
c-ac-i
)
×
ph+q
c-cchp-i
×
p
lc-900
×f×
pf[0032]
式中，pc、p
yd
、p
park
、ph和p
lc
分别是年度电量协议价格、月度电量协议价格、区域与电网公司协议的现货市场电价、综合能源供暖价格和供冷价格，f是燃气轮机燃料的投入速率，y是区域支付的购电费用，d
c-day
是年度总电量、d
yd-day
是月度总电量，p
w-load
是实时负荷需求功率，q
h-i
是i时段内部供暖系统实时供热量，q
c-ac-i
是i时段内部制冷系统实时供冷量，q
c-cchp-i
是i时段冷热电联供系统实时供冷量，pf是消耗燃料价格；
[0033]
目标函数maxf1中的各个参数在约束条件下的不同取值得到不同的目标函数maxf1值。
[0034]
作为优选，所述步骤s2以社会环境为目标建立的综合能源控制目标函数为：
[0035]
max f2＝p
wind
+p
pv
+p
w-cchp
+q
c-cchp-i
+q
h-cchp-i
[0036]
式中，p
w-cchp
是燃气轮机的发电功率，q
h-cchp-i
是i时段冷热电联供系统实时供热量，
p
wind
和p
pv
分别是综合能源系统中风力和光伏发电功率，q
c-cchp-i
是i时段冷热电联供系统实时供冷量，目标函数maxf2中的各个参数在约束条件下的不同取值得到不同的目标函数maxf2值。
[0037]
作为优选，所述步骤s3对目标函数的求解是通过量子粒子群算法，粒子的进化方程是：
[0038][0039][0040][0041]
式中，m和n分别是种群中粒子数目和粒子的维数，粒子为目标函数中的参数，pi(t)是目标函数中的参数在约束条件下取得的历史最好位置，p
ij
(t)是第i个目标函数下的第j个参数，x
ij
(t+1)是第ij个参数的位置，u和为[0,1]之间服从均匀分布式的随机数，α是扩张系数，利用线性减小的方式对扩张系数进行确定，表示式为：
[0042][0043]
式中，n
t
是算法的迭代的最大次数。
[0044]
作为优选，所述步骤s5区域能源系统发生突变包括新能源突变和负荷突变。
[0045]
作为优选，一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控的装置，包括存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序用于被处理器加载时执行权利要求1所述的方法。
[0046]
作为优选，一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控方法的计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序适用于被处理器加载时执行权利要求1所述的方法。
[0047]
本发明采用上述技术方案的优点是：
[0048]
本发明提供了一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控方法，s1.确定区域能源系统的约束条件；s2.构建以社会环境效益最大为目的的综合能源控制目标函数；s3.求解目标函数；s4.利用求解结果对综合能源系统进行控制；s5.制定区域能源系统发生突变情况下的管控方式；通过上述步骤，满足省级电网区域综合能源的社会环境效益最大化的运行需求，实现区域综合能源的优化控制和社会环境效益的最大化，方案简单，便于执行，提高了当区域能源系统发生突变时的管控效果，利用量子离子群算法对目标函数求解，能够更好的得到所有目标函数最优时的值，避免陷入局部最优导致的结果不准确的情况，更好的协调了综合能源系统与配电网的统一规划。
附图说明
[0049]
图1为本发明整体流程图。
[0050]
图2为新能源发生突变的管控方式流程图。
[0051]
图3为负荷突增时综合能源管控方式流程图。
[0052]
图4负荷突降时综合能源管控方式流程图。
具体实施方式
[0053]
如图1所示，一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控方法:s1.确定区域能源系统的约束条件；s2.构建以社会环境效益最大为目的的综合能源控制目标函数；s3.求解目标函数；s4.利用求解结果对综合能源系统进行控制；s5.制定区域能源系统发生突变情况下的管控方式。
[0054]
所述区域能源系统包括能源单元、区域能源结构和管控技术。所述能源单元包括电、冷和热三个主要的方面，供能的单元主要有电网、供暖和供气；所述区域能源结构主要包括光伏发电、风力发电以及冷热电联供系统；根据省级电网区域在电力市场交易的长期交易合同，根据区域综合能源系统的需求关系进行电力现货市场的购电，这部分电力能源来源于电网公司。光伏发电、风力发电以及冷热电系统是区域综合能源内的供电系统，使用成本中主要是维护成本。另外的热能需要依靠供暖公司和冷热电连供，其中供暖公司需要结合供暖量收费。冷能源主要是区域综合能源的内部提供，根据设置的优化策略进行控制。所述管控技术主要包括信息通信技术、功率预测技术、优化计算技术和调度控制技术。
[0055]
所述冷热电联供系统(combined cooling heating and power，cchp)是区域能源系统中重要组成部分，主要是利用内燃机、燃气轮机进行化学能和电之间的转换，现在区域综合能源冷热电连供中使用较多的是燃气轮机，和综合能源中的新能源发电相互协调配合，实现能源的高效利用，根据工程实际应用经验和效率的使用工程计算值，使用的冷热电连供系统的计算式为：
[0056][0057]
式中，p
gt,i
是区域综合能源中燃气轮机的发电功率，η
p
、η
rec
、η
rec-c
和η
rec-h
分别是燃气轮机的发电效率、冷热电联供系统余热回收效率、制冷系统余热回收效率和供热系统余热回收效率，f和hu分别是燃料量和燃料的低位热值，q
rec
、q
rec-c
、q
rec-h
和qc分别是冷热电联供系统回收余热总量、制冷机组回收余热量、供暖系统回收的余热量和制冷机组产生的冷量。
[0058]
所述约束条件包括满足区域中的能量需求和供应平衡的约束条件，以及冷热电联供系统的约束条件。
[0059]
为了满足区域中能量的需求，保证区域综合能源系统安全稳定运行，各个能量单元需要在保证稳定运行的情况下，响应区域综合能源的管控调度。
[0060]
所述区域中能量需求和供应平衡的计算式为：
[0061][0062]
式中，p
wind
、p
pv
和p
gt
分别是综合能源系统中风力、光伏发电功率和燃区轮机的最大发电功率，p
cchp
和p
buy
分别是冷热电联供系统的发电功率和区域从外电网购买的实时功率，p
load
是区域中的实时电力负荷需求功率，q
h-cchp
和q
c-cchp
是区域综合能源系统的自身供暖量和供冷量，q
h-co
和q
c-ac
分别是供暖公司实时供暖量和制冷设备的供冷量，q
h-load
和q
c-load
是区域综合能源系统中实时暖负荷和冷负荷需求量。光伏和风力发电系统电功率的约束的上下限，即是：
[0063][0064]
式中，p
pv-max
、δp
pv
和δp
pv-max
分别是区域综合能源中光伏发电的功率最大值、功率调节速率和功率调节速率的最大值；
[0065][0066]
式中，p
wind-max
、δp
wind
和δp
wind-max
分别是区域综合能源中风力发电的功率最大值、风力发电功率调节速率和风力发电功率调节速率的最大值。
[0067]
所述冷热电联供系统的运行时需要对燃气轮机的燃料、余热回收等进行控制，发电的功率、供暖量和供冷也都有系统运行最大值。约束条件为：
[0068][0069]
式中，p
cchp
是冷热电联供系统的发电功率，pe是燃气轮机的额定发电功率，η
p
、ηh和η
rec
分别是燃气轮机的发电效率、供热系统效率和系统余热回收效率，f表示燃料量，hu的是燃料的低位热值，η
rec-c
是制冷系统余热回收效率，q
rec
、q
rec-c
、q
rec-h
和qh分别是区域综合能源联供系统的回收余热总量、制冷机组回收余热量，供暖系统回收的余热量和提供的热量，qc是制冷机组产生的冷量，cop是能源转换效率之比，η
rec-c
和η
rec-h
分别是制冷系统余热回收效率和供热系统余热回收效率。
[0070]
考虑社会经济收益，建立管控目标函数：
[0071]
max f1＝∑(pc×dc-day
+p
yd
×dyd-day
)+∑[(0.25p
w-load-d
c-day-d
yd-day
)
×
p
park
]-y+∑(q
h-i-q
c-ac-i
)
×
ph+q
c-cchp-i
×
p
lc-900
×f×
pf[0072]
式中，pc、p
yd
、p
park
、ph和p
lc
分别是年度电量协议价格、月度电量协议价格、区域与电网公司协议的现货市场电价、综合能源供暖价格和供冷价格，f是燃气轮机燃料的投入速率，y表示的是区域支付的购电费用，d
c-day
是年度总电量、d
yd-day
是月度总电量，p
w-load
是实时负荷需求功率，q
h-i
是i时段内部供暖系统实时供热量，q
c-ac-i
是i时段内部制冷系统实时供冷量，q
c-cchp-i
是i时段冷热电联供系统实时供冷量，pf是消耗燃料价格。
[0073]
目标函数maxf1中的各个参数在约束条件下的不同取值得到不同的目标函数maxf1值。
[0074]
以社会环境为目标建立的管控目标函数为：
[0075]
max f2＝p
wind
+p
pv
+p
w-cchp
+q
c-cchp-i
+q
h-cchp-i
[0076]
式中，p
w-cchp
是燃气轮机的发电功率，q
h-cchp-i
是i时段冷热电联供系统实时供热量，p
wind
和p
pv
分别表示的是综合能源系统中风力和光伏发电功率，q
c-cchp-i
是i时段冷热电联供系统实时供冷量。
[0077]
目标函数maxf2中的各个参数在约束条件下的不同取值得到不同的目标函数maxf2值。
[0078]
对目标函数的求解是通过量子粒子群算法(qpso)，在传统的粒子算法pso搜索空间局有一定的局限性，难以覆盖整个搜索空间，不能保证全局收敛，在处理离散的问题需要提高算法性能，而且容易陷入局部最优。为了解决pso的问题，利用量子物理和粒子群算法结合，更新粒子位置时对粒子全局最优位置和当前的局部最优位置进行研究，提出了量子粒子群算法。通过蒙特卡洛模拟法对粒子的位置进行模拟测量，粒子位置的方程为：
[0079][0080]
在式中，u～u[0,1]，l
ij
(t)是δ势阱的长度，可以利用计算式得到：
[0081]
l
ij
(t)＝2α
·
|cj(t)-x
ij
(t)|
[0082]
粒子的进化方程是：
[0083][0084][0085][0086]
式中，m是种群中粒子数目，粒子为目标函数中的参数，pi(t)是目标函数中的参数在约束条件下取得的历史最好位置，p
ij
(t)是第i个目标函数下的第j个参数，x
ij
(t+1)是第ij个参数的位置，u和为[0,1]之间服从均匀分布式的随机数，α是扩张系数，利用线性减小的方式对扩张系数进行确定；式中，m和n分别是种群中粒子数目和粒子的维数，u和为[0,1]之间服从均匀分布式的随机数，p
ij
(t)是粒子i的吸引子，α是扩张系数，利用线性减小的方式对扩张系数进行确定，使用的表示式为：
[0087]
[0088]
式中，n
t
是算法的迭代的最大次数。量子粒子群算法求的是在约束条下，目标函数的最优值，粒子的位置是目标函数中的不同参数值。
[0089]
m和n是迭代过程中粒子的权值，α随着迭代从m递减到n。
[0090]
得到近时段内区域综合能源系统的主要单元运行数值，利用qpso算法对建立的多目标函数进行求解，得到下一时段对综合能源系统中的不同单元的控制动作权限进行控制，并输出优化结果。
[0091]
在日前和时前的优化阶段，利用qpso算法求解计算运行边界下的多目标函数，区域综合能源系统根据优化曲线运行；在实时调控阶段，根据区域综合能源系统运行的目标场景循环判断，利用求解的结果对综合能源系统进行控制，进行临时的控制优化。
[0092]
具体的，在区域综合能源实时运行中，需要考虑到运行时的各个能量单元的运行情况，由于综合能源中有新能源发电的参与，而且在考虑到环境效益，尽量使新能源在最大功率下工作。但是新能源发电受到天气因素的影响较大，具有较大的波动性和随机性，根据预测曲线进行的控制，在新能源发电出现异常情况就需要综合能源中的冷热电联供系统和外部电网维持区域综合能源系统的功率需求平衡。
[0093]
步骤s5区域能源系统发生突变包括新能源突变和负荷突变。
[0094]
如图2所示，所述新能源发生突变是在光伏发电或是风力发电出现突变的情况下，同时考虑到市场电价进行管控方式，对不同的能量单元进行控制，管控方式如下：
[0095]
a1.循环检测可再生能源状态信息；
[0096]
a2.区域综合能源中新能源发电输出功率突降，并对下降持续时间是否超出粗设置阈值进行判断。是则返回a1步，否则继续进行；
[0097]
a3.判断实时电价与冷热电发电成本的大小；
[0098]
a4.若实时电价小则增加实时市场电量购买，若实时电价大则判断冷热电联供系统是否有上调空间，若没有上调空间则增加实时市场电量购买，若有上调空间则冷热电连供系统出力上调；
[0099]
a5.更新实时调控曲线。
[0100]
如图3所示，在区域中电力用户的负荷发生突变，会对综合能源的负荷功率需求波动造成影响，需要结合电力市场对综合能源在负荷突变的情况，对各个功率输出单元的输出功率进行调控，并且保证利用新能源进行负荷平衡的调控。
[0101]
当区域发生负荷突增时综合能源管控方式如下：
[0102]
b1.循环检测符合突变信息；
[0103]
b2.比较突变量与负荷阈值的大小；若突变量大则继续运行；
[0104]
b3.电价排序：实时电价、冷热电联供系统折算电价、风光发电系统折算电价；
[0105]
b4.若风光发电系统折算电价《冷热电联供系统折算电价《实时电价；则判断风光发电系统是否有上调空间。
[0106]
b5.有上调空间则上调风光发电系统出力，并更新实时调控曲线，基于实时控制曲线更新负荷阈值；
[0107]
b6.没有上调空间则判断冷热电联供系统是否有上调空间，有则上调冷热电联供系统出力，并更新实时调控曲线，基于实时控制曲线更新负荷阈值；
[0108]
b7.冷热电联供没有上调空间则增加实时市场电量购买，并更新实时调控曲线，基
于实时控制曲线更新负荷阈值。
[0109]
如图4所示，区域发生负荷突降时综合能源管控方式如下：
[0110]
c1.循环检测符合突变信息；
[0111]
c2.比较突变量与负荷阈值的大小；若突变量大则继续运行；
[0112]
c3.判断实时市场是否有电量购买缺额；
[0113]
c4.若有则降低缺额量，并判断是否满足符合突降要求；
[0114]
c5.若不满足负荷突降要求则判断冷热电联供系统是否有下调空间，满足则更新实时调控曲线，并基于实时控制曲线更新负荷阈值；
[0115]
c6.若没有电量购买缺额则判断冷热电联供系统是否有下调空间；
[0116]
c7.若有下调空间则冷热电联供系统出力下调，若没有则风光发电系统出力下调；
[0117]
c8.更新实时调控曲线，并基于实时控制曲线更新负荷阈值。
[0118]
根据考虑社会环境效益建立的多目标函数，在不同的优化阶段，利用量子粒子群算法求解在区域综合能源约束条件下的目标函数，进行实时调控。
[0119]
对于区域综合能源中的光伏发电系统出现输出功率突降，每15min钟对区域综合能源进行取值。
[0120]
区域负荷出现突降，综合新能源发电系统、冷热电联供控制，得到的管控仿真曲线。
[0121]
一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控的装置，包括存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序用于被处理器加载时执行权利要求1所述的方法。
[0122]
一种考虑社会环境效益的区域综合能源管控方法的计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序适用于被处理器加载时执行权利要求1所述的方法。
[0123]
本发明是通过实施例进行描述的，本领域技术人员知悉，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本技术的权利要求范围内的实施例都属于本发明的保护范围。