冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，包括如下步骤：步骤一：构建微能源网协调调度模型，步骤11：构建微能源网：微能源网包括供电系统、供气系统、供热系统和供冷系统；步骤12：构建微能源网协调调度模型：考虑供热系统热惯性和供冷系统的冷惰性，引入评价室内环境热舒适度的指标控制室内采暖，以运行成本最小为目标，建立包括含P2G装置的冷热电气多能互补微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型；步骤二：求解微能源网协调调度模型：将风电/光伏的不确定性用期望值与波动区间描述，采用鲁棒线性优化理论实现随机优化模型的确定性转化，克服对随机变量概率分布的依赖性，得到微能源网协调调度问题的鲁棒对等模型。

【技术实现步骤摘要】
冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法
本专利技术属于电力系统
，具体的为一种冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法。
技术介绍
随着传统化石能源的日益枯竭与全球气候变化等环境问题的日渐加剧，能源行业正不断发生变革，清洁高效、可持续的能源开发与利用模式是未来能源领域的重要发展方向。美国学者杰里米·里夫金在《第三次工业革命中》中提出了能源互联网的概念，认为大规模利用化石能源的工业模式正逐步走向终结，并预言结合新能源技术和互联网技术的能源互联网将推动第三次工业革命的兴起。近年来，能源互联网得到了国内外的广泛关注。微能源网作为能源互联网的一种重要组成形式，是未来能源系统的发展趋势之一。微能源网的目标是通过对电、热、冷、气等多种能源间的转化交易，实现微能源网中所有能源的协调规划与统一调度，以尽可能的减少不必要的资源浪费；同时，微能源网如同微电网，能实现能源的就地生产、消纳，降低能源网络建设成本和能源传输运营成本。吴俊宏等提出的《微能源网商业运营服务产品探索》(电力系统自动化,2016,40(11):148-151)给出了一种包含冷热电联供系统和风、光、燃气机组等分布式电源及储能单元的典型微能源网结构，并根据现有政策背景，探索了微能源网运营的商业模式及商业服务产品。马腾飞等提出的《含冷热电三联供的微能源网能量流计算及综合仿真》(电力系统自动化,2016,40(23):22-27,124)以能源集线器作为电力系统与天然气系统的耦合环节，建立了冷热电三联供系统的能量流模型，提出一种电-气耦合的微能源网能量流计算方法和冷热电三联供供能率指标。然而，上述电-气网络间仅能通过燃气机组实现能量的单向流动。近年来日渐成熟的电转气(powertogas,P2G)技术则打破了这种局面，使电-气网络闭环互联，拓展了电-气互联系统在能源协调调度方面的应用前景。作为多能源互联的关键技术，刘伟佳等提出的《电转气技术的成本特征与运营经济性分析》(电力系统自动化,2016,40(24):1-11.)在能源互联网背景下，探讨了P2G的技术特性、经济特性以及应用前景等。李杨等提出的《含电转气的电-气-热系统协同调度与消纳风电效益分析》(电网技术,2016,40(12):3680-3688)考虑了源-网-荷架构下多能源系统的耦合特点，建立了一种含P2G设备的电-气-热多能源系统协同调度模型，并分析了P2G消纳风电的经济效益。然而，现有技术中尚无同时考虑P2G技术、室内温度动态响应以及室内热舒适度的微能源网协调调度的相关研究。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，以运行成本最小为目标，建立冷热电气多能互补的微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型，并采用鲁棒线性优化理论实现随机优化模型的确定性转化，克服对随机变量概率分布的依赖性。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，包括如下步骤：步骤一：构建微能源网协调调度模型步骤11：构建微能源网：所述微能源网包括供电系统、供气系统、供热系统和供冷系统；所述供电系统包括微电源、可中断负荷和大电网，所述微电源包括风电机组、光伏电池和微型燃气轮机；所述供气系统包括天然气网络和P2G装置；所述供热系统包括用于回收所述微型燃气轮机余热的余热锅炉和燃气锅炉；所述供冷系统包含吸收式制冷机和电制冷机；步骤12：基于所述微能源网构建微能源网协调调度模型：考虑供热系统热惯性和供冷系统的冷惰性，引入评价室内环境热舒适度的指标控制室内采暖，以运行成本最小为目标，建立包括含P2G装置的冷热电气多能互补微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型；步骤二：求解微能源网协调调度模型：将风电/光伏的不确定性用期望值与波动区间描述，采用鲁棒线性优化理论实现随机优化模型的确定性转化，克服对随机变量概率分布的依赖性，得到微能源网协调调度问题的鲁棒对等模型。进一步，所述步骤12中，在不考虑风电和光伏发电成本的条件下，所述微能源网在孤岛模式下的运行成本函数为：式中：cgas为天然气的单位能量成本；Ggrid.t为天然气网络的供气量；△PILt、ρIL分别为调用的可中断负荷功率和价格；功率平衡约束为：0≤△PILt≤PLt式中：PLt为用户的用电负荷，PECt、PEGt分别为t时段电制冷机和P2G装置的耗电功率，PGit为机组i在时段t的出力，其中，以i＝1,2,3分别表示风电、光电、微型燃气轮机3个微电源。进一步，所述步骤12中，在不考虑风电和光伏发电成本的条件下，所述微能源网在并网模式下的运行成本函数为：式中：ρbuy、ρsell分别为微能源网向大电网的购/售电价格；Pgrid为微能源网与大电网的交互功率；分段函数为处理分段函数f(x)，引入2个非负松弛变量u、v，其实质分别为微能源网向大电网的购/售电量，则有Pgrid＝u-v，即可将微能源网在并网模式下的运行成本函数改写为：功率平衡约束为：进一步，所述供电系统约束包括：1)风/光可发电功率波动范围约束：式中：PWt、PPVt分别为风\光可发电功率；分别为风电机组在时段t的可发电功率期望值与功率偏差；则分别为功率偏差的上/下限；分别为光伏电池在时段t的可发电功率期望值和功率偏差；则分别为功率偏差的上/下限；2)风/光出力约束：PGi.min≤PGit≤PGi.max，i＝1,2PG1t≤PWtPG2t≤PPVt式中：PGi.min、PGi.max分别为机组i的最小/最大技术出力；3)微型燃气轮机出力约束PG3t＝GG3tηG3EPG3.min≤PG3t≤PG3.max式中：GG3t、ηG3E分别为微型燃气轮机的耗气功率和发电效率；PG3.min、PG3.max为微型燃气轮机的最小/最大技术出力；4)弃风/弃光约束式中：πW、πPV分别为最大允许弃风/弃光比例。进一步，所述供气系统约束包括：1)天然气供需平衡约束Ggrid.t+GEGt＝GLt+GG3t+GGHt式中：GEGt为P2G装置的产气功率；GLt为微能源网中用户的天然气需求；GGHt为燃气锅炉的耗气功率；2)P2G装置出力约束GEGt＝PEGtηEGGEG.min≤GEGt≤GEG.max式中：ηEG为P2G装置的综合能量转换效率；GEG.min、GEG.max为P2G装置的出力上/下限。进一步，所述供热系统约束包括：1)供热热网约束HEHt+HGHt＝HLt+HACtHLt＝γ(Tg.t-Th.t)Th.t≤Tg.t≤Tgmax-σ≤λPMV.t≤+σ式中：HEHt、HGBt分别为t时段余热锅炉和燃气锅炉出力；HLt、HACt则分别为提供给用户的供热量与驱动吸收式制冷机的供热量；Tg.t为供热系统的供水温度、Th.t为供热系统的回水温度，γ为锅炉供热量与热网供/回水温度差间的关系系数，其大小与供热系统的水流量有关；Tgmax为热网最高供水温度；σ为室内环境热舒适度评价指标的范围限制；所述室内环境热舒适度评价指标采用以下方程式描述：λPMV＝(0.303e-0.036M+0.028){M-W-3.05×10-3×[5733-6.99(M-W)-Pa]-0.42[(M-W)-58.15]-1.7×10-5M(5867-P本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：构建微能源网协调调度模型步骤11：构建微能源网：所述微能源网包括供电系统、供气系统、供热系统和供冷系统；所述供电系统包括微电源、可中断负荷和大电网，所述微电源包括风电机组、光伏电池和微型燃气轮机；所述供气系统包括天然气网络和P2G装置；所述供热系统包括用于回收所述微型燃气轮机余热的余热锅炉和燃气锅炉；所述供冷系统包含吸收式制冷机和电制冷机；步骤12：基于所述微能源网构建微能源网协调调度模型：考虑供热系统热惯性和供冷系统的冷惰性，引入评价室内环境热舒适度的指标控制室内采暖，以运行成本最小为目标，建立包括含P2G装置的冷热电气多能互补微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型；步骤二：求解微能源网协调调度模型：将风电/光伏的不确定性用期望值与波动区间描述，采用鲁棒线性优化理论实现随机优化模型的确定性转化，克服对随机变量概率分布的依赖性，得到微能源网协调调度问题的鲁棒对等模型。

【技术特征摘要】
1.一种冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：构建微能源网协调调度模型步骤11：构建微能源网：所述微能源网包括供电系统、供气系统、供热系统和供冷系统；所述供电系统包括微电源、可中断负荷和大电网，所述微电源包括风电机组、光伏电池和微型燃气轮机；所述供气系统包括天然气网络和P2G装置；所述供热系统包括用于回收所述微型燃气轮机余热的余热锅炉和燃气锅炉；所述供冷系统包含吸收式制冷机和电制冷机；步骤12：基于所述微能源网构建微能源网协调调度模型：考虑供热系统热惯性和供冷系统的冷惰性，引入评价室内环境热舒适度的指标控制室内采暖，以运行成本最小为目标，建立包括含P2G装置的冷热电气多能互补微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型；步骤二：求解微能源网协调调度模型：将风电/光伏的不确定性用期望值与波动区间描述，采用鲁棒线性优化理论实现随机优化模型的确定性转化，克服对随机变量概率分布的依赖性，得到微能源网协调调度问题的鲁棒对等模型。2.根据权利要求1所述冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述步骤12中，在不考虑风电和光伏发电成本的条件下，所述微能源网在孤岛模式下的运行成本函数为：式中：cgas为天然气的单位能量成本；Ggrid.t为天然气网络的供气量；△PILt、ρIL分别为调用的可中断负荷功率和价格；功率平衡约束为：0≤△PILt≤PLt式中：PLt为用户的用电负荷，PECt、PEGt分别为t时段电制冷机和P2G装置的耗电功率，PGit为机组i在时段t的出力，其中，以i＝1,2,3分别表示风电、光伏、微型燃气轮机3个微电源。3.根据权利要求1所述冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述步骤12中，在不考虑风电和光伏发电成本的条件下，所述微能源网在并网模式下的运行成本函数为：式中：ρbuy、ρsell分别为微能源网向大电网的购/售电价格；Pgrid为微能源网与大电网的交互功率；分段函数为处理分段函数f(x)，引入2个非负松弛变量u、v，其实质分别为微能源网向大电网的购/售电量，则有Pgrid＝u-v，即可将微能源网在并网模式下的运行成本函数改写为：功率平衡约束为：4.根据权利要求2或3所述冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述供电系统约束包括：1)风/光可发电功率波动范围约束：式中：PWt、PPVt分别为风\光可发电功率；分别为风电机组在时段t的可发电功率期望值与功率偏差；则分别为功率偏差的上/下限；分别为光伏电池在时段t的可发电功率期望值和功率偏差；则分别为功率偏差的上/下限；2)风/光出力约束：PGi.min≤PGit≤PGi.max，i＝1,2PG1t≤PWtPG2t≤PPVt式中：PGi.min、PGi.max分别为机组i的最小/最大技术出力；3)微型燃气轮机出力约束PG3t＝GG3tηG3EPG3.min≤PG3t≤PG3.max式中：GG3t、ηG3E分别为微型燃气轮机的耗气功率和发电效率；PG3.min、PG3.max为微型燃气轮机的最小/最大技术出力；4)弃风/弃光约束式中：πW、πPV分别为最大允许弃风/弃光比例。5.根据权利要求4所述冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述供气系统约束包括：1)天然气供需平衡约束Ggrid.t+GEGt＝GLt+GG3t+GGHt式中：GEGt为P2G装置的产气功率；GLt为微能源网中用户的天然气需求；GGHt为燃气锅炉的耗气功率；2)P2G装置出力约束GEGt＝PEGtηEGGEG.min≤GEGt≤GEG.max式中：ηEG为P2G装置的综合能量转换效率；GEG.min、GEG.max为P2G装置的出力上/下限。6.根据权利要求5所述冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述供热系统约束包括：1)供热热网约束HEHt+HGHt＝HLt+HACtHLt＝γ(Tg.t-Th.t)Th.t≤Tg.t≤Tgmax-σ≤λPMV.t≤+σ式中：HEHt、HGBt分别为t时段余热锅炉和燃气锅炉出力；HLt、HACt则分别为提供给用户的供热量与驱动吸收式制冷机的供热量；Tg.t为供热系统的供水温度、Th...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹云阳，叶浩，刘晋，袁小欢，王晓峰，方晓秋，刘志林，宗哲东，冯彬，李承灿，刘浏，胡延慧，杨舜，宋兆欧，罗锴，吕睿，吕翔，谢光华，江远志，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，国网重庆市电力公司江北供电分公司，
类型：发明
国别省市：北京,11