考虑绿氢制储及用户满意度的综合能源优化方法及装置与流程

本发明涉及能源调度，特别涉及一种考虑绿氢制储、用户满意度、综合需求响应的综合能源系统优化方法及装置。

背景技术：

1、随着对能源消耗量不断攀升，传统能源消费危机与全球温室效应问题日趋严重，已然成为制约当今社会发展的重要瓶颈。可再生的绿色能源作为经济健康和持续发展的支撑点，在保障能源供应、弥补化石能源不足的危机上扮演着不可或缺的角色，提高可再生能源的开发利用已成为全世界能源领域的重要一环。综合能源系统融合了能源生产、输送、储存、转换等多类技术，能够利用电、热、气等多种类能源之间的契合性以及耦合关系，采用配备可再生能源系统相关模块，在有效提高能源利用率的同时使运行成本降低。

2、伴随着各种能源系统之间的交叉渗透，用户侧资源参与系统优化调度的方式越来越多。在此背景下，传统的需求响应方式已不适应综合能源系统的发展。随着综合能源网络架构下多能源耦合的逐步加强，能源替代和互补的特点为需求方参与系统优化和调控提供了有效的手段，综合需求响应已成为综合能源研究的重要组成部分。综合需求响应能够平滑各类负荷曲线、提升系统运行的安全性，同时也能够提升系统的总体经济性与低碳性。但综合能源系统中用户用能负荷特性差异较大，即使同一类型负荷在不同价格激励信号下也会做出各不相同的响应行为。另外，各类能源之间相互耦合、相互作用，这给系统优化调度研究提供了新的视角。如何灵活调动需求侧资源、建立多能源协同的综合需求响应模型对提升系统运行经济性、安全性以及环保性具有重要意义。

3、目前，基于综合需求响应的综合能源系统优化调度策略研究取得了一定的成果。然而，大部分研究仅考虑了系统经济性以及能效性，并未兼顾用户用能满意度，造成所得方案与实际情况有所差别。公开号cn115564251a的专利：一种考虑时空耦合需求响应的综合能源系统运行优化方法，在设计需求响应方案时未考虑用户的用能满意度。公开号cn115483718a的专利：计及储能与需求响应的电-气虚拟电厂双层优化调度方法，未将储能和chp、电制氢等能源转换设备综合考虑，以充分发挥供需侧的调节潜力。公开号cn114069642a的专利：一种考虑用户满意度的温控负荷综合调峰方法，仅考虑了电负荷需求响应，并未考虑综合需求响应，未充分发挥负荷侧的调节潜力。用户满意度作为用户侧的一个重要指标，直接关系到用户的用能水平，从而间接影响了系统的运行状况。另一方面，大部分研究并未有效分析综合需求响应与储电、储热以及储气等各类储能共同参与优化调度的方案，进而未充分发挥储能设备在促进系统多能耦合、提升能源效率等方面的显著优势。因此，亟需从用户用能满意度以及多元储能两个角度进一步研究综合能源系统优化调度策略，以提升所得调度策略的有效性和合理性。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明在考虑用户满意度和综合需求响应的基础上，提供了考虑绿氢制储及用户满意度的综合能源优化方法及装置，目的在于考虑绿氢制储、用户满意度、综合需求响应的综合能源系统优化。

2、考虑绿氢制储及用户满意度的综合能源优化方法，所述方法包括：

3、对含制氢-储氢设备的综合能源系统中的各类设备构建设备数据模型；

4、基于用户的用能特性，构建基于分时电价以及分时气价的综合需求响应模型，同时兼顾热负荷感知模糊性以及时间延迟性特征，构建热负荷需求响应模型；

5、以系统总运行成本与用户用能满意度为优化目标构建综合能源系统优化调度模型及相应的约束条件；

6、基于多目标粒子群算法，求解得到综合能源系统优化调度策略。

7、进一步的，所述对含制氢-储氢设备的综合能源系统中的各类设备构建设备数据模型，具体包括：

8、对制氢-储氢设备、chp、eb、储气装置以及储热装置进行设备数据模型构建。

9、进一步的，对制氢-储氢设备、chp、eb、储气装置以及储热装置构建设备数据模型，具体包括：

10、制氢-储氢设备由制氢设备、储氢设备、燃料电池三部分构成，通过将富余的风电和光伏新能源出力转化成气体加以存储利用，并在用电高峰期，借助燃料电池发电上网；

11、采用碱性电解槽作为制氢设备，对电解槽通以直流电可将水电解产生氢气，其产氢量与耗电量的关系如下式所示：

12、(1)

13、式中：为 t时刻碱性电解槽制氢体积； ηet、 pet,t分别为电解槽的效率和 t时刻产氢所消耗的电量；为氢气的密度；为氢气的低热值；

14、采用储氢罐作为储氢设备，储氢罐的储氢状态计算过程如式(3)所示：

15、(2)

16、(3)

17、式中：为 t时刻储氢罐的内部压强；为室温下的氢气密度； kht为状态系数，其值在-1,0,1中取得，分别代表储氢罐不同的状态，当 kht=-1时，表示储氢罐释放氢气；当 kht=1时，表示储气罐储存氢气；当 kht=0时，表示储氢罐处于稳态；为 t时刻储氢罐内的氢气改变量；为摩尔气体常数；为储氢罐内的温度；为氢气的摩尔质量； vht为储氢罐的总容积； soh,t为 t时刻储氢罐的储氢状态；表示储氢罐所能允许的最大压强；

18、燃料电池的能量转换关系如下式所示：

19、(4)

20、其中与具有以下关系：

21、(5)

22、式中： pfc,t为 t时刻燃料电池的输出电功率； l为燃料电池的能量转换系数；为 t时刻燃料电池消耗的氢气体积；制氢设备产生的氢气等于储氢设备的氢气变化量和燃料电池所消耗的氢气量之和。

23、进一步的，对制氢-储氢设备、chp、eb、储气装置以及储热装置构建设备数据模型，具体还包括：

24、将chp机组设置在固定热电比模式下运行，chp设备的出力模型如下式所示：

25、(6)

26、(7)

27、式中： pchp_g,t为 t时刻chp设备所消耗的气功率； pchp_h,t为 t时刻chp设备输出的热功率； ηchp_h为chp设备的热转换效率； pchp_e,t为 t时刻chp设备输出的电功率； kchp为chp设备的热电比系数。

28、进一步的，对制氢-储氢设备、chp、eb、储气装置以及储热装置构建设备数据模型，具体还包括：

29、eb是综合能源系统中电、热转换的设备，eb的电-热能源转换关系为：

30、(8)

31、(9)

32、式中： peb_h,t为 t时刻eb的热能输出功率； peb_e,t为 t时刻eb的输入电功率； ηeb为eb的电热转换效率； heb,t为 t时刻eb的热能输出量；δt为单位时间间隔。

33、进一步的，对制氢-储氢设备、chp、eb、储气装置以及储热装置构建设备数据模型，具体还包括：

34、采用储热罐作为储热装置，通过储热罐储存富余的热能，储热罐的设备数据模型表示如下：

35、(10)

36、式中： hhst,t为 t时刻储热罐的储热量； hhst,t-1为 t-1时刻储热罐的储热量； ηh_ch为储热罐的储热效率； phst_ch,t为 t时刻储热罐的储热功率； ηh_dch为储热罐的放热效率； phst_dch,t为 t时刻储热罐的放热功率。

37、进一步的，对制氢-储氢设备、chp、eb、储气装置以及储热装置构建设备数据模型，具体还包括：

38、储气装置是综合能源系统中的一种储能装置，采用储气罐作为储气装置，在气价较低的时刻储存气体、在电价较高的时刻释放气体，储气罐中的气体容量表示为：

39、(11)

40、式中： sgas,t为储气罐中的储气容量； αloss,gas为储气罐运行过程中的气体损失率； λgas_c为储气罐中的储气效率； vgas_c,t为气网向储气罐输入时的储气功率速率； λgas_d为放气过程中的放气效率； vgas_d,t为储气罐向能源转换设备输出的放气功率速率；

41、储气罐的储放功率可表示为：

42、(12)

43、(13)

44、式中： pgas_ch,t为储气过程中的储气功率； pgas_dch,t为放气过程中的放气功率； qgas,cvng为天然气的等效转换热值。

45、进一步的，所述构建基于分时电价以及分时气价的综合需求响应模型，具体包括：

46、电负荷需求响应模型通过价格型需求响应弹性矩阵法进行构建，通过引入分时电价来激励用户，使其在保证自身用能舒适度的同时合理调节用能策略，以此实现削峰填谷、平滑负荷曲线的目的，该模型的构建过程如下所示：

47、(14)

48、式中： m为电量电价弹性指标； cp为系统的峰谷电价格；δ cp为峰谷电价格与固定电价之间的差额； l为电负荷需求响应前的用电量；δ l为参与需求响应的电负荷量；

49、同时依据峰谷分时电价与固定电价之间的比值，建立电量电价弹性矩阵：

50、(15)

51、(16)

52、(17)

53、式中： me为电量电价弹性矩阵； mii为自弹性系数； li为 i时段用户的用电量；δ li为 i时段用户的用电变化量； cpi为 i时段的电价；δ cpi为 i时段的电价变化量； mij为互弹性系数； cpj为 j时段的电价；δ cpj为 j时段的电价变化量；

54、由 me可得用户负荷响应量，计算公式如下所示：

55、(18)

56、式中：δ le,t为价格激励后用户的用电转移量； le,f,0、 le,p,0、 le,g,0分别表示价格型激励前峰、平、谷时段的用电量；δ ce,pf、δ ce,pp、δ ce,pg分别表示固定电价和分时电价的差值； ce,f,p0、 ce,p,p0、 ce,g,p0分别表示峰、平、谷时段的固定电价。

57、进一步的，所述构建基于分时电价以及分时气价的综合需求响应模型，具体还包括：

58、用户气负荷采取电负荷调整的方式来进行调节，采用价格型弹性矩阵的方法来构建气负荷需求响应模型，其表达如下：

59、(19)

60、式中：δ lg,t为价格激励后用户的气负荷转移量； lg,f,0、 lg,p,0、 lg,g,0分别为价格激励前峰、平、谷时段用户的用气量； mg表示气价气量弹性矩阵；δ cg,pf、δ cg,pp、δ cg,pg分别为固定气价和分时气价之间的差值； cg,f,p0、 cg,p,p0、 cg,g,p0分别表示峰、平、谷时段的固定气价。

61、进一步的，所述构建热负荷需求响应模型，具体包括：

62、构建热负荷需求响应模型如下：

63、(20)

64、(21)

65、式中： tin,t为 t时刻的室内温度； r为建筑物等效热阻； qt为 t时刻输送给建筑物的热功率； tout ,t为 t时刻的室外温度； cin为室内的空气热容；δt为单位时间间隔，ψ为传热阻容系数；

66、基于式(20)与式(21)，热功率与室内温度、室外温度之间的关系计算如下：

67、(22)

68、其中，室内温度变化约束如式(23)所示：

69、(23)

70、式中： tmax、 tmin分别为在保证用户舒适度的前提下室内温度的可调上下限。

71、进一步的，所述以系统总运行成本与用户用能满意度为优化目标构建综合能源系统优化调度模型，具体包括：

72、综合考虑系统总运行成本与用户用能满意度，建立综合能源系统优化调度模型，在保障系统运行经济性的同时，最大化提升用户用能舒适度，故建立以下目标函数：

73、(24)

74、式中： fc为系统总运行成本；fs为1-用户满意度。

75、进一步的，所述系统总运行成本 fc，具体包括：

76、系统总运行成本包括购电成本、购气成本以及各类设备的运维成本等，具体目标函数如下所示：

77、(25)

78、式中： ce,pur为购电成本； cg,pur为购气成本； co&m为各类设备的运维成本；

79、(26)

80、(27)

81、(28)

82、式中： ρe,t与 pe,t分别为系统在 t时段从上级电网购电时的电价与购电量； ρg,t与 pg,t分别为系统在 t时段从上级气网购买天然气时的气价与购气量； cj,t为设备 j的单位功率运维成本； pj,t为 t时刻设备 j的出力。

83、进一步的，所述用户满意度，具体包括：

84、将电、热、气负荷响应与用户用能满意度相结合， fs的计算过程如下所示：

85、(29)

86、式中：δ le,t、δ lg,t、δ lh,t分别为 t时段参与需求响应后用户电、气、热负荷改变量； le,t、 lg,t、 lh,t分别为参与需求响应前的用户的电、气、热负荷值；

87、由式(29)可知，用户的各类负荷改变量越大， fs的值就越大，用户用能满意度水平也就越低。

88、进一步的，所述构建综合能源系统优化调度模型及相应的约束条件，具体包括：

89、构建能量守恒约束、机组出力约束、储能设备约束、风电出力约束、光伏发电约束、储氢装置约束以及燃料电池约束。

90、进一步的，所述构建能量守恒约束，具体包括：

91、能量守恒约束包括电、气以及热功率平衡约束，详见式(30)-(32)。

92、(30)

93、(31)

94、(32)

95、式中： pw,t为 t时刻风电机组的实际出力； ppv,t为 t时刻光伏机组的实际出力。

96、进一步的，所述机组出力约束，具体包括：

97、机组出力约束由电解槽出力约束、chp机组出力约束以及eb出力约束构成，具体情况如下所示：

98、(33)

99、(34)

100、(35)

101、式中： pet,max、 pet,min分别为 t时刻电解槽所消耗电量的上下限； pchp_g,max、 pchp_g,min分别为 t时刻chp机组所消耗气功率的上下限； peb_e,max、 peb_e,min分别为 t时刻eb消所耗电功率的上下限。

102、进一步的，所述储能设备约束，具体包括：

103、储能设备约束包括储热罐容量约束和储气罐容量约束，详见下式。

104、(36)

105、(37)

106、式中： hhst,max、 hhst,min分别为 t时刻储热罐的储热量的上下限； sgas,max、 sgas,min为 t时刻储气罐中的储气容量的上下限。

107、进一步的，所述风电出力约束，具体包括：

108、风电出力约束如下式表示：

109、(38)

110、式中： pw,max、 pw,min分别为 t时刻风电机组出力的上下限。

111、进一步的，所述光伏发电约束，具体包括：

112、光伏发电约束如下式表示：

113、(39)

114、式中： ppv,max、 ppv,min分别为 t时刻光伏机组出力的上下限。

115、进一步的，所述储氢装置约束，具体包括：

116、储氢装置约束如下式表示：

117、(40)

118、式中： soh,max、 soh,min分别为 t时刻储氢罐的最大、最小储氢状态。

119、进一步的，所述燃料电池约束，具体包括：

120、燃料电池约束如下式表示：

121、(41)

122、式中： pfc,max、 pfc,min为 t时刻燃料电池输出功率的上下限。

123、进一步的，所述基于多目标粒子群算法，求解得到综合能源系统优化调度策略，具体包括：

124、输入负荷数据、风电与光伏的预测出力、上级电网分时电价、上级气网分时气价以及核心设备的运行参数；

125、对于粒子群中的所有粒子，随机初始化其速度和位置；

126、根据目标函数计算每个粒子的适应度值，将其中的非支配解存入到外部存储器中；

127、根据所求得所有粒子的适应度值，确定粒子的个体最优解pbest和全局最优解gbest；

128、更新所有粒子的速度和位置，并采取一定措施保证粒子在搜索空间内飞行；

129、再次计算每个粒子的适应度值，同时更新外部存储器；

130、再次更新粒子的个体最优解pbest和全局最优解gbest；

131、判断是否满足算法终止条件，若满足则算法流程结束；否则，更新所有粒子的速度和位置继续迭代。

132、考虑绿氢制储及用户满意度的综合能源优化装置，包括：设备模型构建单元、需求端模型构建单元、目标和约束条件构建单元，以及计算单元；

133、设备模型构建单元，用于对含制氢-储氢设备的综合能源系统中的各类设备构建设备数据模型；

134、需求端模型构建单元，用于基于用户的用能特性，构建基于分时电价以及分时气价的综合需求响应模型，同时兼顾热负荷感知模糊性以及时间延迟性特征，构建热负荷需求响应模型；

135、目标和约束条件构建单元，用于以系统总运行成本与用户用能满意度为优化目标构建综合能源系统优化调度模型及相应的约束条件；

136、计算单元，用于基于多目标粒子群算法，求解得到综合能源系统优化调度策略。

137、一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；

138、存储器，用于存放计算机程序；

139、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述的考虑绿氢制储及用户满意度的综合能源优化方法。

140、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的考虑绿氢制储及用户满意度的综合能源优化方法。

141、本发明至少具备以下有益效果：

142、本发明在考虑用户用能满意的基础上，提出了一种基于综合需求响应的综合能源系统优化调度策略。为了充分挖掘需求侧灵活性资源的潜力，本发明构建了基于分时电、气价的综合需求响应模型以及热负荷需求响应模型，有助于充分发挥供给侧能源耦合能力。另外，考虑到用户用能满意度对系统中能源供给侧的影响，本发明构建了计及用户满意度与系统经济性的综合能源系统优化调度模型。针对所建立的综合能源系统优化调度模型，提出一种多目标粒子群优化算法对其进行求解，以验证所提模型及方法的有效性。

143、本发明在考虑用户满意度和综合需求响应的基础上，提出了一种综合能源系统优化调度策略，既能够使得用户用能舒适度达到最大同时也能保证系统的经济性最优，实现了综合能源系统的最优运行；在综合能源系统中添加了制氢设备、储氢设备以及燃料电池设备，一定程度上可以提升风电以及光伏的消纳率，降低系统的购能成本，从而提高系统的稳定性和经济性。

144、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所指出的结构来实现和获得。