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法律状态
2023-05-05
实质审查的生效 IPC(主分类):H02J 3/46 专利申请号:2022115691702 申请日:20221208
实质审查的生效
技术领域
本发明属于电力系统技术领域,具体涉及一种考虑两阶段需求响应的热电联供微网低碳经济调度方法。
背景技术
目前,在分布式能源和环境问题广受关注的背景下。热电联供型微电网(CombinedHeat and Power Microgrid,CHP-MG)能够比较高效的利用可再生能源,因此,CHP-MG的经济调度运行广受大家的关注。需求侧管理(Demand side management,DSM)由美国电力科学院提出,随即朝着电力化需求响应(Demand Response,DR)发展,并且电力市场下的DR主要包括基于价格的DR和基于激励的DR。在CHP-MG系统的运行调度中的需求侧引入两阶段需求响应模型可以很有效的降低系统的运行成本。同时,随着国家“碳达峰、碳中和”的政策推出,我们在系统运行的过程中又必须考虑碳排放和环境污染问题。现有系统的调度中大多没有碳交易模型和环境成本模型来兼顾系统的经济性与低碳环保性。在CHP-MG的运行中,现有技术比较少考虑系统的不确定性量。
发明内容
针对上述问题,本发明提出了一种考虑两阶段需求响应的热电联供微网低碳经济调度方法,在系统的调度中加入碳交易模型和环境成本模型来兼顾系统的经济性与低碳环保性。最后在CHP-MG的运行中,加入机会约束规划模型来考虑系统的不确定性量。这种方法能提升系统的能源利用效率,有效降低运行成本和碳排放,在满足供电可靠率和用户需求的前提下,求取系统的最佳调度方案结果。
本发明提出了一种考虑两阶段需求响应的热电联供微网低碳经济调度方法,具体设计方案如下:
(1)对CHP-MG低碳经济系统的设备建模;
(2)构建两阶段需求响应,得到最优分时电价;
(3)建立系统的碳阶梯交易模型和成本函数;
(4)运用机会约束规划方法应对系统内的不确定性量;
(5)运用求解软件Gurobi求解最优系统调度方案。
进一步的,所述步骤(1)中CHP-MG系统设备包括光伏设备、风电设备、微型燃气轮机、蓄电池、蓄热槽、电热设备,具体为:
微型燃气轮机:
Q
蓄电池:
0.2E
蓄热槽:
0.2H
电热设备:
Q
式中:Q
进一步的,所述步骤(2)中中引入的两阶段需求响应是为了能够多次优化预测负荷降低系统运行成本,具体为:
第一阶段的需求响应构建的是一个价格型的需求响应模型,以预测负荷的峰谷差最小以及用户满意度最优为多目标函数,利用多目标遗传算法求解得到最优的分时电价以及在此基础上得到削峰填谷后的第一次优化负荷。目标函数如下:
式中:P
第二阶段的需求响应是激励性的需求响应模型,优化后的负荷可以在激励的影响下让用户在不影响自身的用能舒适度的情况下进行再次调节,可以进行电负荷的削减和电热负荷的转移。模型搭建如下:
P
P
Q
P
激励补偿费用:
式中:P
通过激励手段对负荷进行第二次的优化。
进一步的,所述步骤(3)中搭建的碳阶梯交易模型和成本函数模型如下:
F=F
式中:E
进一步的,所述步骤(1)中设备的运行约束以及所述步骤(3)中成本目标函数的约束,具体如下:
电功率平衡约束:
P
热功率平衡约束:
Q
功率上下限约束与设备的爬坡约束:
另外BT和TST的状态表示量也存在约束,如下式:
式中:P
进一步的,运用机会约束规划方法应对系统内的不确定性量。将不确定量表达如下:
/>
通过机会约束规划方法可以把电功率平衡约束转化为:
P
式中:δ
进一步的,所述步骤(5)求解方法,具体如下:
1)将原始的预测负荷输入到第一阶段的需求响应模型中,根据多目标遗传算法求解负荷峰谷差最小和用户满意度最优的分时电价,以及该分时电价下对原负荷进行削峰填谷得到的一条优化的预测负荷。
2)将第一阶段优化的预测负荷输入第二阶段需求响应模型中,根据用户在激励下的响应对负荷进行削减和转换得到一条新的预测负荷。
3)在系统中加入碳阶梯交易模型和环境成本模型考虑碳交易成本和环境成本,对环境成本配置一定的权重。构建以系统运行成本、激励成本、碳交易成本和环境成本之和最小的目标函数。
4)在系统中加入机会约束规划模型应对分布式能源以及电-热转移负荷的不确定性。
5)在各种约束条件下,通过商业求解软件Gurobi求解得到最优运行结果。
与现有技术相比,本发明的优点和积极效果在于:
本发明针对含有分布式能源的CHP-MG,通过在需求侧考虑双阶段需求响应,在系统运行中引入碳交易模型和机会约束规划模型,建立一个考虑两阶段需求响应的热电联供微电网低碳经济调度模型。
1)通过电价信号和激励补偿的引导,使得用户自发的改变用电和用热习惯,为CHP-MG的运行提供了优化空间,让系统的调度更加的灵活和经济。
2)同时在CHP-MG的运行过程中,考虑碳交易和环境成本,有效的限制了系统的二氧化碳和污染物的排放。
3)在应对源荷的不确定性上,本发明所采用的机会约束方法,对风光的消纳有一定的提高,减少了不确定性变量对系统的影响。
附图说明
图1为本发明CHP-MG调度系统能量流动结构图;
图2为本发明实例中两阶段需求响应所得到的优化负荷图;
图3为本发明实例中场景二和场景三碳排放结果图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图,进一步阐明本发明,本发明提出了一种基于两阶段需求响应热电联供微网低碳经济调度系统结构图如图1所示,为提高系统的能量使用效率,建立两阶段需求响应模型,具体实施步骤如下:
(1)对CHP-MG设备建模
CHP-MG系统结构图如图1所示,系统组件包括光伏设备、风电设备、微型燃气轮机、蓄电池、蓄热槽、电热设备,具体为:
微型燃气轮机:
Q
蓄电池:
0.2E
蓄热槽:
0.2H
电热设备:
Q
式中:Q
(2)构建两阶段需求响应,得到最优分时电价
引入的两阶段需求响应是为了能够多次优化预测负荷降低系统运行成本,具体为:
第一阶段的需求响应构建的是一个价格型的需求响应模型,以预测负荷的峰谷差最小以及用户满意度最优为多目标函数,利用多目标遗传算法求解得到最优的分时电价以及在此基础上得到削峰填谷后的第一次优化负荷。目标函数如下:
式中:P
第二阶段的需求响应是激励性的需求响应模型,优化后的负荷可以在激励的影响下让用户在不影响自身的用能舒适度的情况下进行再次调节,可以进行电负荷的削减和电热负荷的转移。模型搭建如下:
P
P
Q
P
激励补偿费用:
式中:P
通过激励手段对负荷进行第二次的优化。
(3)建立系统的碳阶梯交易模型和成本函数模型
F=F
式中:E
电功率平衡约束:
P
热功率平衡约束:
Q
功率上下限约束与设备的爬坡约束:
另外BT和TST的状态表示量也存在约束,如下式:
式中:P
(4)运用机会约束规划方法应对系统内的不确定性量
机会约束规划方法,将这三个不确定量表达如下:
通过机会约束规划方法可以把电功率平衡约束转化为:
P
式中:δ
(5)运用Gurobi求解整个CHP-MG调度系统得到最优调度方案,具体的调度流程如下:
1)将原始的预测负荷输入到第一阶段的需求响应模型中,根据多目标遗传算法求解负荷峰谷差最小和用户满意度最优的分时电价,以及该分时电价下对原负荷进行削峰填谷得到的一条优化的预测负荷。
2)将第一阶段优化的预测负荷输入第二阶段需求响应模型中,根据用户在激励下的响应对负荷进行削减和转换得到一条新的预测负荷。
3)在系统中加入碳阶梯交易模型和环境成本模型考虑碳交易成本和环境成本,对环境成本配置一定的权重。构建以系统运行成本、激励成本、碳交易成本和环境成本之和最小的目标函数。
4)在系统中,加入机会约束规划模型应对分布式能源以及电-热转移负荷的不确定性。
5)在各种约束条件下,通过商业求解软件Gurobi求解得到最优运行结果。
设置四个场景对比求解验证提出的方法最优:
场景1:不加入阶梯碳交易成本和两阶段需求响应且采用确定性的典型规划模型。
场景2:考虑两阶段需求响应但不加入阶梯碳交易成本且采用确定性的规划模型。
场景3:同时考虑两阶段需求响应和加入阶梯碳交易成本且采用确定性的规划模型。
场景4:同时考虑两阶段需求响应和加入阶梯碳交易成本且采用机会约束规划的规划模型。
表1为四个场景下的运行成本。由表1可知,相较传统的调度场景1,引入了两阶段需求响应模型之后的场景2总的运行成本降低了2.3%。场景3相较于场景2碳排放降低了8.5%,环境成本也有所降低。场景4在机会约束规划方法参与了调度的前提下,风光的消纳是有所提升的,总的运行成本也再次降低。
表1四个场景的运行成本
运用两阶段需求响应优化负荷的情况如图2所示,由图可知,预测负荷在第一阶段的优化下总的负荷量没有变化,但是有了较大的削峰填谷。在第二阶段对优化后的负荷进行第二次的优化,这个时候的负荷总量发生变化,这种变化转移到用户补偿激励之中。碳排放结果图如图3所示,引入碳阶梯交易模型较大的限制了二氧化碳的排放。
上述实施例用来解释本发明,而不是对本发明进行限制,在本发明的精神和权利要求的保护范围内,对本发明做出的任何修改和改变,都落入本发明的保护范围。
机译: 考虑需求响应和操作方法的处理调度设备
机译: 负载自适应型微热电联供系统
机译: 微热电联供系统中带缓冲水箱的传热流体结构