一种多能互补系统多时间尺度优化调度方法与流程

本发明涉及一种计及转化效率非线性的多能互补系统多时间尺度优化调度的方法，属于能源优化与调度领域。

背景技术：

能源是人类生存的物质保障和社会发展的动力源泉。随着生产力水平的不断提升，以煤炭、石油为代表的化石燃料被大规模开采、利用，使得传统能源枯竭、能源资源短缺等问题日益凸显，并加剧了环境污染。针对能源与环境领域的紧迫形势，开发利用可再生能源、推动社会可持续发展逐渐成为共识。

多能互补系统是实现可再生能源高效利用的重要形式，对于推进能源系统环保性和经济性建设具有重要的现实意义。因此，本发明提出了计及转化效率非线性的多能互补系统多时间尺度优化调度的方法，将系统中供能设备的效率曲线做线性化处理，从而更加全面、细致地分析系统的运行成本。同时，考虑到单一时间尺度下优化结果较差的缺点，本发明建立了多能互补系统日前计划-日内滚动-实时调整的多时间尺度优化调度过程，通过对时间尺度的不断细分，实现系统能量管理的精细化，在保证安全性的同时促进系统的最优经济运行。

技术实现要素：

本发明提供一种计及转化效率非线性的多能互补系统多时间尺度优化调度方法，该方法能够考虑效率变化对系统运行成本的影响，实现多能互补系统能量精细化管理。

一种计及转化效率非线性的多能互补系统多时间尺度优化调度方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：先获取可再生能源(风电、光伏等)及负荷(供电、供热)的日前预测功率；

步骤2：计及供能设备转化效率的非线性，基于逐步分段逼近法，将效率曲线线性化；

步骤3：构造多能互补系统的日运行成本函数；

步骤4：以最小化系统的日运行成本为目标，优化系统中的可调资源，制定多能互补系统日前最优调度计划；

步骤5：引入日内滚动与实时调整环节，对日前计划结果进行修正。

本发明的有益效果在于：

(1)本发明计及燃气轮机、燃气锅炉等供能设备能量转化效率非线性的特点，利用逐步分段逼近法将效率曲线线性化，从而充分考虑了其对于系统运行成本的影响，更加符合实际情况；

(2)考虑到单一时间尺度下能量优化效果较差的缺点，本发明建立了日前计划-日内滚动-实时调整的多时间尺度优化调度过程，通过不同时间尺度之间的协调配合，实现了多能互补系统能量管理的精细化；

(3)在多时间尺度优化调度策略之中，滚动环节利用有限时窗内的功率优化实现对日前计划修正、刷新，实时环节利用可控供能单元及储能设备的快速跟踪能力实现随机波动下系统运行的最优调整，兼顾了系统的安全性与经济性。

附图说明

图1是本发明多能互补系统多时间尺度优化调度方法流程图；

图2是本发明中逐步分段逼近示意图；

图3是本发明日内滚动与实时调整环节的方法流程图；

图4是本发明实施例中的多能互补系统结构图；

图5是本发明实施例中负荷功率的日前预测值；

图6、7是利用本发明优化调度方法优化得到的日前调度计划；

图8、9分别为优化得到的日内滚动、实时调整结果。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做详细说明。

图1为本发明的总体方法流程图。

一种计及转化效率非线性的多能互补系统，该多能互补系统包含多种能源资源输入(如电能、天然气等)和多种形式的能源输出(如电能、热能等)，通过统筹安排各种能量之间的配合与转化，实现能源的优化利用。在多能互补系统中，供能设备包括燃气轮机、燃气锅炉、热交换器，用能负荷涉及电负荷与热负荷。该多能互补系统多时间尺度优化调度方法包括以下步骤：

步骤1：先获取可再生能源(风电、光伏等)及负荷(供电、供热)的日前预测功率；

步骤2：计及供能设备转化效率的非线性，基于逐步分段逼近法，将效率曲线线性化；

在多能互补系统中，供能设备包括燃气轮机、燃气锅炉、热交换器等，这些设备的能量转化效率具有非线性的特点，随着设备的运行时间、出力大小而变化，并不是一个常数，这将显著影响系统的运行成本。为此，本发明充分考虑这方面因素，利用逐步分段逼近法将设备的效率曲线线性化。图2给出了逐步分段逼近过程的示意图，为了使分段结果尽可能地逼近原始曲线，应使两者包围形成的三角形面积之和最小，即：

式中，ns为总的分段数；xi-1、xi分别为第i个分段的左、右端点，y(xi)、y(xi-1)为对应的纵坐标值。

在任一时段t，供能设备的功率输出只处于某个分段内，即：

λj,txj-1≤xj,t≤λj,txj(3)

式中，λj,t为0-1变量，xj,t为供能设备在时段t时位于分段j上的出力。

步骤3：构造多能互补系统的日运行成本函数；

考虑到燃气轮机等供能设备的启停过程较长，会给系统运行造成额外的费用，因此，需要计及这部分启停成本，以优化安排设备的启停计划。启停成本如下所示：

式中，分别为开、停机标识符，其中，“1”表征启停状态发生变化，“0”表征启停状态未发生变化；为设备i每次开、停机的费用，为设备i在时段t产生的启停成本。

除了启停成本以外，燃气轮机、燃气锅炉通过燃烧天然气供能，产生燃耗成本，可用二次函数表示：

式中，为设备i在时段t的天然气燃烧成本；为天然气在时段t的价格；ai、bi、ci分别为设备的燃耗系数，pi,t为设备在时段t输出的功率。

储能的运行成本与其充、放能大小有关：

式中，为储能i在时段t的运行成本，分别为最大充能功率最大放能功率对应的充、放能成本；为储能i在时段t的充、放能功率。

至此，多能互补系统的日运行成本可表示为：

式中，t为优化调度的总时段数，δt为每个时段的时长；为系统在时段t向上级电网购买的电能，为时段t的电价；n1、n2分别为燃气设备、储能的总台数。

步骤4：以最小化系统的日运行成本为目标，优化系统中的可调资源，制定多能互补系统日前最优调度计划；

以最小化系统的日运行成本为目标，优化得到各可调资源在日前各时段内的出力计划，包括供能设备的输出功率，储能的充、放能功率等。

在进行运行成本优化时，为了保证优化结果的可行性，需要考虑优化过程中的约束条件，包括设备的出力约束、储能的能量耦合约束等，具体分别如下所示：

pi,min≤pi,t≤pi,max(10)

δpi,down≤pi,t-pi,t-1≤δpi,up(11)

上面诸式均为优化的约束条件，其中，式(10)为设备的出力约束，pi,max、pi,min分别为出力上、下限；式(11)为设备的出力爬坡约束，δpi,up、δpi,down分别为爬坡速率上、下限；式(12)至式(15)为储能约束，具体而言，式(12)为储能的充、放能功率约束；式(13)为储能的能量耦合约束，为时段t及t-1内储能i的能量水平，δ为0-1变量，表征储能的充、放能状态，η^ch、η^dis分别为充、放能效率；式(14)为储能的能量回归约束，为储能首、末时刻的能量水平；式(15)为能量水平约束，分别为最大、最小荷能水平。

步骤5：引入日内滚动与实时调整环节，对日前计划结果进行修正。

图3所示为日内滚动与实时调整环节的方法流程图，引入日前计划由于预测时间范围较大，预测精度较低，往往无法满足功率平衡的要求。为此，引入日内滚动优化环节。滚动优化每隔1h启动一次，对未来4h可再生能源出力及负荷情况进行预测(短期)，根据最新的预测结果进行4h时间窗口内的功率优化，实现对日前计划的修正，但仅执行第一个1h的调度计划。到下一次启动时，预测时窗往后移动一个时间间隔，重复上述过程。

日前计划和日内滚动都是基于预测得到的优化结果，对于某些随机性强、变化频率快的波动，两者均无法进行准确捕捉。为此，设置实时调整环节。实时调整的执行周期为15min，通过利用可控供能设备、储能装置的快速跟踪能力平抑突发性事件造成的随机波动。

在本发明实施例中，采用了图4所示的多能互补系统。该系统中，供电单元包括风机、光伏、电储能装置以及上级电网等，供热单元主要为燃气轮机、燃气锅炉、热储能等。4台风机的总容量为40kw，光伏电站的最大容量为150kw；电储能与热储能的额定容量分别为120kwh、100kwh，初始荷能水平均为0.5；燃气轮机、燃气锅炉、热交换器的最大容量分别为250kw、100kw及150kw。图5为多能互补系统中用电负荷及用热负荷在一天中的变化情况。下面，对本发明实施例的仿真结果进行说明。

由图6可知，当用电负荷较小时，多能互补系统从上级电网购入的电量约为200kw；负荷变大时，燃气轮机开始增加出力，使得这部分电量有所减少，从而有效降低了峰时段内系统向上级电网购电的费用。同时，燃气轮机产生热能，经由热交换器向用户供热，进一步降低了多能互补系统的运行成本，且提高了设备的使用效率。此外，储能装置在能源价格的引导下“峰放谷充”(图6、7仅展示了放能功率)，在保证功率平衡的同时实现了峰谷套利，兼顾了系统运行的安全性与经济性。图8给出了多能互补系统日内滚动优化结果。实时调整针对某些随机性强、变化频率快的波动，利用可控供能单元、储能设备的快速跟踪能力予以平抑，调整结果如图9所示。由此可见，本发明所提的一种计及转化效率非线性的多能互补系统多时间尺度优化调度方法能够促进系统的安全经济运行，具有实际的应用价值。

以上描述了本发明的具体实施方式。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的方法说明，在不脱离本发明的精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书界定。