一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法

摘要

本发明公开了一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法及系统，涉及综合能源系统优化运行领域。一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法，包括以下步骤：依据园区用户的用能特征将园区内用户划分为多种类型用户；针对不同类型用户建立相应的综合需求响应模型；以园区可再生能源消纳率、碳排放量和总收益为优化目标，建立多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成模型；运行园区运行策略生成模型，获得最优园区运行策略。本发明分别针对不同类型用户建立了其相应的多种类综合需求响应模型，能够充分挖掘需求侧的响应潜力，提高各类用户的用能灵活性。

说明书

技术领域

本发明涉及综合能源系统优化运行领域，具体涉及一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法及系统。

背景技术

随着化石能源日渐枯竭以及环境污染日益严重，发展可再生能源已成为全球共识，Jeremy Rifkin在《第三次工业革命》中提出通过整合多种形式的能源，以电网为中心的能源互联网将改变传统能源消耗模式，促进可持续能源的发展。在2015年，我国政府提出“互联网+”智慧能源行动计划，协同电、热和天然气等多种能源，构建能源互联网。随着多能源系统和能源互联网的快速发展，多种形式的能源在生产、传输和消费环节的耦合日益紧密，传统的电力需求侧响应(Demand Response，DR)逐渐向综合需求响应(IntegratedDemand Response，IDR)发展，IDR是依托于用户侧的多能源智能管理系统，通过电力市场、天然气市场等多个能源市场价格信号引导改变用户综合用能行为的机制和手段。

园区综合能源系统(Park Integrated Energy System，PIES)耦合冷、热、电、气等多种能源，同时能源枢纽以及能源耦合设备的加入使系统的输入输出形式多样化，再以智能电网技术为依托，在实现提高园区能源利用率以及新能源消纳方面具有良好效果，是能源互联网试点落地的主要形式。

由于园区综合能源系统中配置多种能量转换设备及各类储能设备将多种能源输入集成到一个系统中，进行转换、存储、分配，最终实现多种能量的输出，是一个多能相互转换、相互耦合的复杂过程。所以充分利用综合需求响应等技术，对园区中能量转换、能量存储设备和各类负荷进行综合管理，能够满足用户多样化的能量需求，促进供需互动，实现园区综合能源系统的经济运行，提高可再生能源的消纳水平并减少系统碳排放。

目前，已有较多学者针对计及IDR的园区优化运行进行研究，但大多主要针对单一用户类型园区或将用户响应过程建立为统一模型进行研究，从而忽略了不同园区内不同用户的用能设备类型、用能特性以及综合需求响应方式的差别，从而未能充分挖掘需求侧多能负荷响应调节潜力以及限制了园区系统的可再生能源消纳水平以及系统运行经济环保性与调控灵活性，因此，如何针对园区内不同用户类型建立相应的综合需求响应模型，并且如何计及各用户综合需求响应制定园区最优运行策略以实现园区内供需双侧资源协调优化等问题亟需解决。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法及系统，解决了园区内供需双侧资源协调优化的问题。

本发明通过下述技术方案实现：

第一方面，本发明实施例提供一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法，包括以下步骤：依据园区用户的用能特征将园区内用户划分为多种类型用户；针对不同类型用户建立相应的综合需求响应模型；以园区可再生能源消纳率、碳排放量和总收益为优化目标，建立多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成模型；运行上述园区运行策略生成模型，获得最优园区运行策略。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，上述用户的用能特征包括用能设备类型和用能特性。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，上述针对不同类型用户建立相应的综合需求响应模型包括；针对工业用户建立工业用户综合需求响应模型；针对商业用户建立商业用户综合需求响应模型；针对居民用户建立居民用户综合需求响应模型。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，上述工业用户综合需求响应模型包括：可调度生产任务模型、多能替代负荷模型和可调节冷/热负荷模型。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，上述商业用户综合需求响应模型包括：蓄冷/热空调模型、电动汽车模型和智能照明设备模型。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，上述居民用户综合需求响应模型包括可平移负荷模型、可调节负荷模型和可替代负荷模型。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，上述园区优化运行策略生成模型的构建包括：获取园区优化运行策略生成方法的目标函数；获取运行上述园区优化运行策略生成模型的约束条件。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，上述目标函数表达式为：maxΓ＝ζ

基于第一方面，在本发明一些实施例中，上述约束条件包括用户综合需求响应资源约束、能量平衡约束、设备出力约束和联络线约束。

第二方面，本发明实施例提供一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成系统，其特征在于，包括：用户类型划分模块：用于依据园区用户的用能特征将园区内用户划分为多种类型用户；用户需求响应模型构建模块：用于针对不同类型用户建立相应的综合需求响应模型；策略生成模型构建模块：用于基于上述综合需求响应模型建立各类型用户综合需求响应的园区优化运行策略生成模型；策略生成模型运行模块：用于运行上述园区运行策略生成模型，获得最优园区运行策略。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

(1)依据园区内不同类型用户的用能设备、用能特性以及综合需求响应方式的差异，分别针对不同类型用户建立了其相应的多种类综合需求响应模型，能够充分挖掘需求侧的响应潜力，提高各类用户的用能灵活性，更有效地引导激励各类用户参与IDR。

(2)基于各类型用户多种类综合需求响应模型，构建了以可再生能源消纳率、碳排放量和总收益最大为优化目标的园区优化运行策略生成模型，并制定出最优运行策略，能够有效消纳可再生能源、提高系统运行环保经济性以及调控灵活性，实现园区内供需双侧资源的协调优化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。在附图中：

图1为一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法的流程框图；

图2为电负荷曲线；

图3为热负荷曲线；

图4为气负荷曲线；

图5为光伏和风机出力曲线；

图6为原计划可调度生产任务运行情况；

图7为可平移负荷设备数量；

图8为原计划电功率调度结果；

图9为原计划气功率调度结果；

图10为原计划热功率调度结果；

图11为响应后电功率调度结果；

图12为响应后气功率调度结果；

图13为响应后热功率调度结果；

图14为响应后可调度生产任务运行情况；

图15为IDR前后可转移负荷功率对比；

图16为EV无序和有序充电对比；

图17为工业用户与居民用户电替代负荷；

图18为工业用户与居民用户气替代负荷；

图19为工业用户热替代负荷与商业用户空调储放热；

图20为一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成系统的系统结构框图。

图标：1-用户类型划分模块；2-用户需求响应模型构建模块；3-策略生成模型构建模块；4-策略生成模型运行模块。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1

请参阅图1，本发明实施例提供一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法，包括以下步骤：

S101、依据园区用户的用能特征将园区内用户划分为多种类型用户；

示例性的，本实施例中主要针对工业用户、商业用户及居民用户三种类型的用户进行讨论。用能特征包括用能设备类型和用能特性(能源使用结构、能源使用量、能源使用高低峰时段等)，例如：工业用户通常拥有电热气能源双能或多能耦合设备、工业用户常采用集中供暖/冷方式来满足内部建筑集群中生产装置以及室内保温的冷/热负荷需求、商业用户通常会采用蓄冷/热空调设备来节省电力成本、商业园区的车库内通常实施汽车联网技术连接智能双向充电机对EV的充放电进行灵活管理、洗衣机、洗碗机、电饭煲等家电通常出现在居民用户家等。

S102、针对不同类型用户建立相应的综合需求响应模型；

1、示例性的，针对工业用户建立工业用户综合需求响应模型，其中工业用户综合需求响应模型包括可调度生产任务模型、多能替代负荷模型和可调节冷/热负荷模型。

(1)可调度生产任务模型：工业用户可按照生产计划、生产过程以及不同工业生产任务间的特定顺序来调整转移各生产任务参与需求侧管理，在满足各类生产约束的前提下，尽可能将电价高峰时段的生产任务转移到电价低谷时段，以降低自身用能成本。考虑各工业生产任务之间的耦合性以及生产任务的启动运行状态等特性，可建立如下模型来描述可调度生产任务：

式中，n表示可调度生产任务索引，共有Npt个生产任务；T表示调度周期，T＝24h；

工业用户不同生产任务之间可能存在生产时序问题，从而存在一种时间耦合关系，因此建立可调度生产任务的生产时序约束如下：

式中：式(5)表示可调度生产任务n

(2)多能替代负荷模型：工业用户大多拥有电热气能源双能或多能耦合设备，例如基于电/气混合制冷的空调设备、P2G、CCHP等，工业用户可以在不影响用能舒适度的前提下利用电、气、热能源转换参与IDR。工业用户电气热多能替代IDR模型如下：

式中：

(3)可调节冷/热负荷模型：工业用户常采用集中供暖/冷方式来满足内部建筑集群中生产装置以及室内保温的冷/热负荷需求。建筑区域的RC热网络模型由具有传热能力的热阻和具有储热能力的热容组成。RC热网络模型专门描述了一个加热/冷却区域，而建筑模型则是多个类似构造区域的组合，每个建筑物中的供热/冷区域彼此大致相似。

RC热网络模型在供暖/冷区的具体数学模型描述如下：

式中：C

房间的冷/热损耗主要包括冷/热渗透Q

Q

Q

Q

式中：N

室温应设置为一个合适的区间，且在一个单位时间间隔不能变化过大。

式中：

2、示例性的，针对商业用户建立商业用户综合需求响应模型，示例性的，商业用户综合需求响应模型可以包括蓄冷/热空调模型、电动汽车模型和智能照明设备模型。

(1)蓄冷/热空调模型：由于峰谷分时电价的实施，越来越多的商业用户已经采用了蓄冷/热空调设备来节省电力成本，水蓄冷/热空调系统由制冷/热机组、蓄冷/热水泵、蓄冷/热槽、放冷/热水泵及辅助管道等设备组成，制冷/热机组和蓄冷/热槽放冷/热都可提供冷/热量。

水蓄冷/热空调系统提供的冷量

式中：

由上式可得水蓄冷/热空调系统相应的用电功率

式中：η

水蓄冷/热空调系统在供冷/热时受管道回路、制冷/热机组单位时间制冷/热量、蓄冷/热装置单位时间蓄冷/热量和放冷/热量及蓄冷/热槽容量等限制，在运行时需满足如下约束条件：

1)制冷/热量、蓄冷/热量和放冷/热量约束：

式中：Q

2)蓄冷/热槽运行状态约束：

0≤I

式中：

(2)电动汽车模型：随着电动汽车(Electric Vehicle，EV)的普及，大量EV无序充电容易引起商业用户在电价峰值时段的电负荷升高，导致用电成本增加，也会使电力系统负荷峰值升高。商业建筑物车库内通过实施汽车联网(vehicle to grid，V2G)技术连接智能双向充电机对EV的充放电进行灵活管理，假设EV进入充电桩后向商业用户智能用电管理系统申报期望离开时间和期望荷电状态(state of charge，SOC)信息，商业用户的智能用电管理系统可以读取该EV的电池容量和当前SOC，EV充放电功率表达式和SOC变化方程分别为：

式中：

EV运行约束如下：

式中：

设EV到达充电站的时刻

设EV到达充电站时刻的SOC值服从数学期望为μ

(3)智能照明设备模型：智能照明系统能够根据照明区域的功能以及室外光亮度来调节照明设备的照明亮度，避免过度照明或者照明不足的情况。在维持室内亮度水平的情况下，照明系统可适当地在白天高电价时段减少功率，可表示为：

式中：IL

相应的智能照明系统电功率可表示为：

式中：P

3、示例性的，针对居民用户建立居民用户综合需求响应模型，示例性的，居民用户综合需求响应模型可以包括可平移负荷模型、可调节负荷模型和可替代负荷模型

(1)可平移负荷模型：可平移负荷(如洗衣机、洗碗机、电饭煲等)的工作时间可在用户预约的时间窗口内进行转移，但一旦开始工作一般不允许中断，在用户自定义的使用时段内，该类设备的工作时间可以向前或向后平移，用户可根据电价信号选择合适的工作时间，实现需求响应。由于不同类型的可平移负荷供电持续时间不同，且供电持续时间内同一类型负荷每个时段负荷功率也不同，因此，平移负荷时，不仅要考虑调度时段t的转入负荷

式中，N

可平移负荷应满足平移量约束及平移时段约束。其中，

1)平移量约束表达式为：

式中，X

2)平移时段约束表达式为：

式中，s

(2)可调节负荷模型：示例性的包括空调和热水负荷(主要通过燃气灶和热水器等满足居民用户的烹饪、沐浴等日常行为)

1)空调

空调用户对温度舒适程度的感知具有一定的模糊性，在一定范围内降低或者提高温度，用户不易察觉，利用这一点可以增加负荷的柔性调节能力。居民用户空调设备时段t的电功率与单位时间制冷/热量之间的关系表示如式(45)所示，其电功率上下限约束如式(46)所示。

P

式中：P

通过对室内温度的控制可实现对空调设备电功率的控制，从而使得空调设备能够参与综合需求响应。由能量守恒定律可推导出房间离散形式热动态平衡方程如下：

式中：T

室温应设置为一个合适的区间，且在一个单位时间间隔不能变化过大。

式中：

2)热水负荷

居民热水负荷主要包括烹饪、沐浴等日常行为的热水需求，在一定温度范围内改变热水温度对居民舒适度影响不大，因此，热水负荷具有一定的需求响应能力。计及热水温度后热负荷表达式为：

T

式中：C

(3)可替代负荷模型：居民用户可根据电气价差，自主协调自身用能设备(如电锅炉和燃气锅炉等)，使其用能成本降低。基于消费者心理学原理，定义负荷替代率来表征居民用户的响应程度，电气负荷替代率表达式如下：

式中，a

综上，t时段电负荷和气负荷的替代量可表示为：

式中：

S103、以园区可再生能源消纳率、碳排放量和总收益为优化目标，建立多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成模型；

示例性的，本实施例中主要以可再生能源消纳率、碳排放量和总收益为优化目标从节能环保及收益等方面出发制定最优的园区运行策略，园区运行策略生成模型的构建包括：

(1)获取园区优化运行策略生成方法的目标函数；

计及多类型用户多种类IDR的园区优化运行策略旨在通过协调园区内各设备出力以及各类型用户响应方案满足园区内各用户的用能需求的同时，最大化提高园区可再生能源消纳能力和园区运营商总收益以及降低园区碳排放量，因此，本方法选取可再生能源消纳率、碳排放量和园区运营商总收益作为优化目标。其中，可再生能源消纳率ψ

式中：P

碳排放量Φ

总收益C

C

C

式中：c

综合考虑上述三个优化目标对其进行优先级分类处理，从而得到园区优化运行策略生成方法的目标函数如下：

maxΓ＝ζ

式中：Γ表示目标值；ζ

获取运行上述园区优化运行策略生成模型的约束条件。

除各类用户综合需求响应资源约束条件外，还需满足如下约束条件：

1、能量平衡约束

包括电功率平衡、热功率平衡和气功率平衡。

P

(66)

P

式中：P

2、设备出力约束

1)储能装置约束条件：

SOC

0≤I

SOC

式中：m＝ES、HS分别表示电储能和热储能；SOC

2)其他设备出力约束：

P

式中：P

3、联络线约束

园区运营商向电网和气网购能限制：

P

P

式中：P

S104、运行上述园区运行策略生成模型，获得最优园区运行策略。

结合上述步骤，本实施例中所建模型为一个混合整数线性规划模型，可通过调用商用软件MATLAB中的YALMIP工具箱和CPLEX求解器进行求解，求解模型的标准形式如式(78)所示：

式中，①为目标函数，在本专利所建模型中f(x)＝Γ；②为约束条件，包括能量平衡约束、设备出力约束等约束条件；x为优化变量，包括连续型变量x

实施例2

参照图20，本发明提供一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成系统，其特征在于，包括：用户类型划分模块1：用于依据园区用户的用能特征将园区内用户划分为多种类型用户；用户需求响应模型构建模块2：用于针对不同类型用户建立相应的综合需求响应模型；策略生成模型构建模块3：用于基于上述综合需求响应模型建立各类型用户综合需求响应的园区优化运行策略生成模型；策略生成模型运行模块4：用于运行上述园区运行策略生成模型，获得最优园区运行策略。

具体实施方式见实施例1，在此不作赘述。

试验例

以某园区为例，该园区内某一典型日下电气热负荷需求曲线以及室温和风光出力曲线分别如图2-图5所示，园区内各设备参数及各类型用户分时电价分别如表1和表2所示，表3为工业用户的可调度生产任务参数，各生产任务之间的启动运行耦合关系为：n2在n1启动后启动或同时启动；n3和n4同时启动；n6在n5至少完成1h后启动；n7和n8不同时运行；n9和n10同时运行。居民用户可平移负荷用电特性如表4所示，各时段可调度生产任务以及可平移负荷设备数量如图6和图7所示。商业用户共有200辆相同型号的电动汽车，每辆电动汽车的额定电量为24kWh，充放电功率为3.6kW，充放电效率为0.9，电动汽车到达园区的时间服从正态分布N(8.5,0.5

表1园区内各设备参数

表2分时电价

表3可调度生产任务参数

表4可平移负荷用电特性

优化运行结果：不考虑工商民多类型综合需求响应时园区原计划最优运行策略如图8-图10所示，在低谷时段1:00-5:00和24:00，电负荷需求较小，热负荷需求较大，热负荷主要由燃气轮机、燃气锅炉、电锅炉和热储能放热满足，由于燃气轮机具有热电耦合特点，其出力满足热负荷的同时也输出相应量的电功率，因此，此时段由风机和燃气轮机共同满足电负荷需求以及电锅炉供热和P2G产热所需电需求，同时，多余的电能由电储能储电进行消纳，但仍存在一部分弃风光量。在平时段6:00-7:00以及21:00-23:00，主要由风机和燃气轮机满足电负荷需求，在高峰时段8:00-20:00，由于此时段电负荷需求较大，而相应时段的热负荷较小，因此，此时段主要由光伏、风机、燃气轮机、电储能放电以及向上级电网购电满足电负荷需求，同时燃气轮机在满足热负荷需求后热储能充热，以增大燃气轮机输出电功率，从而减小向上级电网购买的电量，从而使得碳排放量以及总收益最大。气负荷、燃气轮机以及燃机锅炉供热所需天然气主要由购气进行满足，P2G在电力低谷时段满足部分气负荷需求。

计及工业用户、商业用户以及居民用户多类型IDR后园区的最优运行策略如图11-图13所示，由图可见，工商民多类型IDR的参与使得谷时段风电完全消纳，提高了园区可再生能源消纳率，同时，明显降低了园区系统电负荷峰谷差，从而减少峰时段园区向上级电网的购电量，能够有效地降低园区系统的碳排放量并且进一步提高园区系统的运行经济性。工商民用户多类型IDR响应情况如图14-图19所示，对比图6和图14的工业用户可调度生产任务运行情况可以看出，生产任务n3和n4由原来的6:00启动转移至1:00启动，主要是因为在1:00-4:00存在风电消纳不足的情况，因此，转移至此阶段可以提高园区系统的可再生能源消纳率；生产任务n6由原来的17:00启动转移至21:00启动，生产任务n9和n10由原来的17:00和18:00启动转移至21:00启动，主要是由于在24:00存在较大的弃风光量，因此将生产任务n6和n9启动时段转移至21:00可增大24:00的电负荷需求，从而提高系统可再生能源消纳水平；同时，如图17所示，在谷时段1:：00-4:00和24:00工业用户多能替代负荷通过以电替代热以及少量气替代热，增大电负荷需求并减小热负荷需求，以降低燃气轮机输出电功率，从而消纳可再生能源；在8:00-11:00多能替代负荷以电替代气，是因为此时段光伏出力较多，通过适当增加电负荷需求从而提高系统的运行经济性。居民用户根据各时段的电气价差进行电气替代，在峰时段以电替代气，从而减少峰时段购电量；IDR前后居民用户各时段可平移负荷功率对比如图15所示，可以看出，可平移负荷主要由居民用户平时段6:00-7:00和14:00-17:00转移至谷时段，可在保证总收益的情况下提高谷时段的可再生能源消纳率，同时也可减少园区峰时段的购电量，从而降低碳排放量。商业用户蓄冷/热空调的充放热情况如图19所示，其主要在谷时段充热，峰时段放热，减少峰时段制冷机的出力，从而降低峰时段的购电量。商业用户EV无序充电和有序充电负荷对比如图16所示，易见，在无序充电下，EV到达园区后即开始充电，直到充至期望电量后退出，这使得EV充电功率集中在8:00-12:00，同时，在12:00之后都属于闲置状态，参与IDR后，EV在进入园区到离开园区整个时间段内均可调度，其充电负荷在调度周期内均衡分布，同时也可在高峰时段进行放电，以减少园区向上级电网购电量，从而降低碳排放水平。

对比例

为验证本发明所提模型的有效性以及经济优越性，设置3种模式进行仿真对比分析：

模式1：不考虑园区内综合需求响应；

模式2：不考虑用户类型，仅考虑园区内统一综合需求响应；

模式3：综合考虑园区内各类用户的综合需求响应，即本专利所提完整模型。

3种模式下园区运行情况如表5所示，相较于模式1，模式2考虑IDR后园区的弃风光量降低了52.7％，可再生能源消纳率达到97.13％，同时碳排放量降低了3988.2kW，且园区运营商的日运行总收益增加3194.87元。模式3将园区内用户分为工业用户、商业用户和居民用户，并分别针对各类用户建立相应的多类型IDR模型，各类IDR资源响应后，园区内的可再生能源得到100％的消纳，同时，园区的碳排放量相较于模式2降低了1436kW，并且园区日运行总收益提高了4216.54元。由此可见，IDR参与园区运行能够实现削峰填谷，有效提高系统可再生能源消纳水平以及运行环保经济性，分别针对工业用户、商业用户和居民用户建立多类型IDR，能够进一步充分挖掘用户响应潜力，提高系统运行环保经济性与调控灵活性，实现综合能源系统中供需双侧资源协调优化。

表5不同模式下园区运行情况

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。