一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法

1.本发明属于综合能源技术领域，具体涉及一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法。


背景技术：

2.随着可再生能源在电力系统中的大量渗透，能源输出功率的不确定性极大地降低了电网运行的可靠性。为了保障持续可靠的电力供应，同时考虑多种能源间的灵活转换，利用电、气、热耦合的综合能源系统保障电力的可靠供应成为了当前发展的趋势。综合能源系统中的热力系统和天然气系统具有慢动态特性，其热能和天然气无需像电能一样即发即用即传输，而是可以被短暂存储或调用。因此，利用综合能源系统气热惯性支撑系统功率缺额具有极大的意义。同时由于气惯性的局部利用会影响天然气网络的整体参数，因此对天然气网络的动态特性进行建模并分析网络动态参数，以此进一步完善多能惯性支撑方法的出力方案并优化惯性支撑的总成本。


技术实现要素：

3.针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
5.一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，包括如下步骤：
6.根据动态特性建立天然气网络节点压强、气体流量和气管存模型，并根据惯性特性建立天然气系统气惯性模型；
7.先建立热力网络热惯性模型，然后在热力网络热惯性模型和天然气系统气惯性模型的基础上，建立计及多能惯性的功率支撑模型；
8.根据天然气网络全局动态参数，综合气惯性出力、热惯性出力和需求侧出力，计及多能惯性的功率支撑模型基础上，建立初始的多能惯性功率支撑模型，最后在保证系统可靠性水平的前提下，以惯性支撑总成本最小为优化目标，建立最终优化后的多能惯性功率支撑模型。
9.优选地，所述步骤1中气管存模型如下：
[0010][0011]
当天然气管道内首末端流量发生改变时，管道内气管存也产生相应改变，t时刻的气管存由t时刻的首末端管道流量与t-1时刻的气管存决定：
[0012][0013]
节点流量由气体压强决定，节点压强与气体流量模型如下：
[0014][0015]
优选地，所述步骤1中天然气系统气惯性模型如下：
[0016][0017]
优选地，所述步骤2中热力网络热惯性模型由热波动在传输管道中的延时模型、热波动在传输管道中的热损失模型以及热力建筑的热损失模型组成，如下：
[0018][0019]
优选地，所述步骤2中计及多能惯性的功率支撑模型如下：
[0020][0021]
优选地，所述步骤3中初始的多能惯性功率支撑模型如下：
[0022][0023]
优选地，所述步骤3中优化后的多能惯性功率支撑模型如下：
[0024]
mincost＝c
rg
+c
rh
+c
com
。
[0025]
优选地，所述步骤3中气惯性出力成本模型如下：
[0026]
[0027]
热惯性出力成本模型如下：
[0028][0029]
需求侧出力成本模型如下：
[0030][0031]
本发明的有益效果：
[0032]
1、本发明充分挖掘了热力系统中的热惯性以及天然气系统中的气惯性对功率缺额的支撑作用，同时在天然气网络中，考虑局部气惯性的使用对天然气网络中管道压强、流量以及气管存的影响，创新性地提出了计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，在全方位考虑多能惯性支撑方法总成本的前提下，保障系统安全经济运行，保证系统出力方案制定的准确性。
附图说明
[0033]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]
图1是本发明方法的流程图；
[0035]
图2是本发明中天然气网络动态参数示意图；
[0036]
图3是本发明中天然气系统气惯性原理图；
[0037]
图4是本发明中负荷群位置示意图；
[0038]
图5是本发明中故障前后天然气网络动态变化示意图。
具体实施方式
[0039]
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，所描述的实施例仅仅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作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。
[0040]
请参阅图1所示，本发明提出一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，包括如下步骤：
[0041]
步骤1、对天然气网络的动态特性与惯性特性进行建模；
[0042]
步骤1具体包括以下步骤：
[0043]
步骤1.1、建立考虑动态特性的天然气网络节点压强、气体流量与气管存模型：
[0044]
天然气网络动态参数如图2所示。由于天然气的动态特性，气体管道首末端流量通常不一致，管道首端流量高于末端流量，管道中滞留了一定量的天然气，这部分管道中的天然气为气管存，气管存模型建立如下：
[0045][0046]
式中，ρ0为标准情况下天然气密度，为天然气管道mn的长度和直径，为t时刻管道内气管存，tg为天然气温度，rm为气体常数与摩尔质量之比，z为天然气压缩系数，为天然气管道内的平均压强，为天然气网络节点m/n处节点压强，则表示为
[0047]
当天然气管道内首末端流量发生改变时，管道内气管存也产生相应改变。t时刻的气管存由t时刻的首末端管道流量与t-1时刻的气管存决定：
[0048][0049]
式中，为t-1时刻管道内气管存，为t时刻管道mn首端/末端流量。
[0050]
考虑天然气网络中没有压缩机，在稳态条件下，管道首末端气体流量保持一致，节点流量由气体压强决定，故节点压强与气体流量模型如下：
[0051][0052]
式中，为标准情况下的天然气压强.为标准情况下的天然气温度.为标准情况下的天然气压缩系数，为管道mn内的天然气流量，λ为管道摩擦系数。
[0053]
考虑天然气网络动态特性后，管道首末端流量不再保持一致，上述节点压强与气体流量模型完善如下：
[0054][0055]
式中，为管道内平均流量，表示为
[0056]
步骤1.2、建立考虑惯性特性的天然气系统气惯性模型：
[0057]
天然气系统气惯性原理图如图3所示。气惯性为天然气系统抵御外界功率波动对自身网络影响的能力。天然气管道末端负荷需求发生波动，将引起管道内气体流量以及末端压强的一系列响应；负荷需求上升/下降，使得气体流量增加/下降，引起管道末端压强的下降/上升。负荷侧需求产生波动，引起管道末端流量发生突变，管道释放气管存供给负荷紧急需求，以此缓解气源处的供气压力，减小负荷波动对天然气系统的冲击。气惯性对负荷波动影响的抵御能力主要体现在管道末端压强相对于气体流量的滞后变化与平缓作用，故而考虑惯性特性的天然气系统气惯性模型表达如下：
[0058][0059]
式中，p
out
(t)为t时刻管道末端压强，a为管道截面积，l为管道长度，p
in
为管道首端压强，q1为负荷变化前流量，q2为负荷变化后流量。q1/q2为公式的两个正根，d为管道内径。
[0060]
步骤2、考虑热力网络的惯性特性，基于步骤1.2建立的考虑惯性特性的天然气系统气惯性模型，建立计及多能惯性的功率缺额响应模型：
[0061]
步骤2具体包括以下步骤：
[0062]
步骤2.1、建立热力网络热惯性模型：
[0063]
热惯性为热力网络抵御外界功率波动对自身网络影响的能力。热源处发生功率波动时，热波动在传输管道中的延时、损失以及热力建筑的热损失组成了热网抵御热源波动对负荷侧温度影响的能力。其中，热波动在传输管道中的延时减少了热源波动影响负荷侧的时间，表示为：
[0064]
τ
p
＝l
p
/v
p
[0065]
式中，τ
p
为热波动在传输管道中的延时，l
p
为传输管道的长度，v
p
为热水流速。
[0066]
热波动在传输管道中的热损失减小了热源波动影响负荷侧的大小，表示为：
[0067]hloss,p
＝μ
p
l
p
[0068]
式中，μ
p
为传输管道的热损耗率，h
loss,p
为传输管道的热损失。
[0069]
热力建筑的热损失也相应减小了热源波动影响负荷侧的大小，表示为：
[0070]hloss,b
＝ε
loss
(t
b,t-t
out,t
)
[0071]
式中，h
loss,b
为热力建筑的热损失，ε
loss
为热力建筑的散热系数，t
b,t
为热力建筑的室内温度，t
out,t
为热力建筑的室外温度。
[0072]
故综上所述，热力网络热惯性模型由热波动在传输管道中的延时模型、热波动在传输管道中的热损失模型以及热力建筑的热损失模型组成，具体表达如下：
[0073][0074]
步骤2.2、基于步骤2.1建立的热力网络热惯性模型与步骤1.2建立的考虑惯性特性的天然气系统气惯性模型，建立计及多能惯性的功率支撑模型：
[0075]
在天然气系统中，气惯性以指数形式的响应形式应对突变的流量变化，对负荷突变的冲击产生了延时和平抑效果；在热力系统中，热惯性以传输延时和热损失的响应形式应对突变的热源功率波动，减少了负荷侧受功率波动的影响时间和影响效果。为了在应对功率缺额的惯性支撑方法中统一调用气惯性与热惯性进行支撑，将气热惯性对能量波动的
平抑效果以指数次方的形式进行统一建模，故计及多能惯性的功率支撑模型建立如下：
[0076][0077]
式中，m1、n1、u1、v1为热惯性功率支撑模型常数系数，ih(th)为热惯性在支撑时长为th时能够提供的支撑功率，m2、n2、u2、v2为气惯性功率支撑模型常数系数，ig(tg)为气惯性在支撑时长为tg时能够提供的支撑功率。
[0078]
步骤3、考虑天然气网络全局动态参数，综合气惯性出力、热惯性出力、需求侧出力，基于步骤2.2建立的计及多能惯性的功率支撑模型，建立以惯性支撑总成本最小为优化目标的多能惯性功率支撑模型：
[0079]
步骤3具体包括以下步骤：
[0080]
步骤3.1、考虑天然气网络动态参数，基于步骤2.2建立的计及多能惯性的功率支撑模型，建立计及天然气网络动态参数的多能惯性功率支撑模型：
[0081]
在一个包含变压器，电锅炉，chp机组的综合能源系统中，主要负荷包括热负荷和电负荷。三个负荷群分别连接在网络的不同位置中，负荷群位置如图4所示。当电网故障产生功率缺额时，从响应形式来看，多能惯性响应主要由气惯性和热惯性进行；从响应方式来看，多能惯性主要有两种方式。第一种方式中，为了提高负荷侧电功率，将原本至电锅炉侧的供热电功率转调至变压器一侧进行供电。第二种方式中，为了短时间内增发大量额外电功率，将chp机组气阀增大，释放出大量气管存，同时利用chp机组的快速响应能力进行发电。因此，管道末端流量的剧烈波动利用天然气系统气惯性缓解。方式一使得热负荷侧热量减少，而方式二中chp机组增大出力的同时使得热负荷侧热量增加。该热量波动利用热力网络的热惯性进行缓解。故计及天然气网络动态参数的多能惯性功率支撑模型如下：
[0082][0083]
式中，ln为第n个负荷群(1≤n≤3)，为t时刻负荷群ln处的气惯性出力，e
ele
(t)为t时刻的电功率缺额，为t时刻负荷群lk处的气惯性出力，为t时刻除了故障负荷群之外的负荷群lk处的热功率偏移量，为故障负荷群处的热功率偏移量，η
eb
为电锅炉的电热转换效率系数，η
t
为变压器的效率系数，为chp机组的气电转换效率，为chp机组的气热转换效率。电功率缺额是由故障负荷处的chp机组的气惯性出力和三个负荷群的热惯性出力支撑的。故障处负荷的热偏移量是由本地chp机组的气惯性出力和热惯性出力产生的，而其余非故障处负荷群的热量偏移仅由本地热惯性出力产生。
[0084]
步骤3.2、在保证系统可靠性水平的前提下，以惯性支撑总成本最小为优化目标，基于步骤3.1建立的计及天然气网络动态参数的多能惯性功率支撑模，建立以惯性支撑总成本最小为优化目标的多能惯性功率支撑模型：
[0085]
在一个包含变压器，电锅炉，chp机组的综合能源系统中，综合气惯性出力，热惯性出力，需求侧出力，在保证系统运行可靠性的前提下，以最小化功率支撑成本为目标，建立多能惯性功率支撑模型如下：
[0086]
min cost＝c
rg
+c
rh
+c
com
[0087]
式中，cost/c
rg
/c
rh
/c
com
分别为惯性功率支撑总成本/气惯性出力成本/热惯性出力成本/需求侧出力成本。其中，气惯性出力成本模型如下：
[0088][0089]
热惯性出力成本模型如下：
[0090][0091]
需求侧出力成本模型如下：
[0092][0093]
式中，t是故障的持续时间，t0是故障发生的初始时刻，为故障发生在负荷群ln时的在管道a(a+1)/管道(b+1)(b+2)中气管存的单位成本(a＝1,2,3；b＝4,5)，为故障发生在负荷群ln时的在管道36中气管存的单位成本，为故障发生在负荷群lc时的热惯性出力的单位成本(c,n＝1,2,3)，为故障发生在负荷群ln时的负荷群lc需求侧出力在m水平下的单位成本(c,n＝1,2,3)，是t时刻负荷群lc的热惯性出力功率(c＝1,2,3)，是t时刻负荷群lc处的在m水平下的热偏移量(c＝1,2,3)，m为需求侧阶梯价格的总阶梯数，c为微网中负荷群总数(c＝3)。
[0094]
计及天然气网络动态参数后，以最小化惯性支撑总成本为目标，故障发生在负荷群l1处，则天然气网络内故障前后的气管存，管道流量，节点压强变化结果如图5所示。功率缺额大小为500kwh/s时，多能惯性支撑模型各项出力打下与成本情况如表1所示。
[0095]
表1各项出力和成本情况
[0096][0097]
不同于将天然气网络作为一个整体来考虑且只关注整体网络的输入和输出，当考虑天然气网络的内部动态参数时，每条管道的状态将以更复杂的方式变化。因此，在多能惯性支撑优化模型中详细考虑天然气网络动态参数，可以更全面地制定多能惯性的出力方案并得到更加准确的出力成本。
[0098]
由图5(a)可以看出，一个负荷群负荷需求的增加，将影响整个天然气网络的气管存消耗，尤其是最靠近故障点的管道的气管存消耗最多。从图5(b)可以看出，在稳定状态下，管道首端和末端的气体流量保持不变，但在故障产生后发生了偏移。为了支撑某一负荷群产生的功率缺额，气惯性出力增加，导致气体流量产生突然的上升，尤其是末端连接该故障负荷群的管道末端流量波动最为剧烈。图5(c)中，节点压强的变化由气体流量的变化引起。由于从管道中流出的天然气速度过快，短时间内无法补充，因此气体流量的上升会导致节点压强的延时下降。在表1中，热惯性和需求侧的功率形式都有三个输出，分别代表三个负荷组的输出。从以上结果可以得知，计及天然气网络动态参数后的多能惯支撑方法可以更准确地反映网络内部的实际变化，从而能够完善现有的仅将天然气网络作为一个整体考虑的功率支撑方法，给出更加符合实际的多能惯性出力方案与最优化惯性支撑总成本，在保障系统安全、稳定运行的前提下，提高了系统运行的经济性。
[0099]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0100]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术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，本技术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。
[0101]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、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。
[0102]
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。
[0103]
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。
[0104]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。