商业园区混合能源系统的源储荷协调优化方法技术方案

一种商业园区混合能源系统的源储荷协调优化方法，首先，对所有场景所涉及的电气热冷子系统中各元件进行建模，随后对所需优化的场景进行详细分析，建立优化模型并采用成熟的优化求解工具：gurobi和yalmip进行求解。本发明专利技术在一般的电系统源储荷优化模型上进一步考虑了冷、热系统元件，解决了一般的商业园区中，冷、热、电等多种能源元件的建模问题，以及在混合能源系统中的协调优化运行问题。本发明专利技术具有很快的求解速度和全局最优解的特点，具有很好的实际应用前景。

Source-Storage-Load Coordination and Optimization Method of Mixed Energy System in Business Park

A source-storage coordination optimization method for mixed energy systems in commercial parks is presented. Firstly, all components of the electrical heat-cooling subsystem involved in the scenarios are modeled. Then, the scenarios that need to be optimized are analyzed in detail. The optimization model is established and solved by gurobi and yalmip, which are mature optimization tools. The invention further considers the cold and heat system components in the general optimization model of power system source and storage, solves the modeling problems of the cold, heat, electricity and other energy components in the general commercial park, and coordinates and optimizes the operation problems in the mixed energy system. The invention has the characteristics of fast solving speed and global optimal solution, and has good practical application prospect.

【技术实现步骤摘要】
商业园区混合能源系统的源储荷协调优化方法
本专利技术涉及典型商业园区混合能源系统，特别是一种商业园区混合能源系统的源储荷协调优化方法。
技术介绍
近年来，随着各种可再生能源不断得到开发和普及，各种传统能源的资源开始枯竭，提高各种能源的整体利用效率，实现各种能源的综合利用和规划，成为解决人类社会发展中能源需求快速增长和能源稀缺，环境保护之间矛盾的必然方向。对电、气、热、冷等为代表的能源子系统进行协调规划，协调调度能够显著提高能源的利用效率是未来能源的发展方向。但是这方面的研究尚处于起步阶段，因此需要对混合能源系统的能源规划理论，协调优化运行理论和方法进行研究，以提前适应混合能源系统时代的到来。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有技术只对电系统进行优化调度的不足，提出商业园区混合能源系统的源储荷协调优化方法。该方法重点关注不同能源系统(如电、气、冷、热)之间的相互交互，着眼于混合能源系统各子元件的协调优化运行，其中以能源转换效率为核心对各能源耦合元件进行建模，从而构建各能源系统运行的约束条件，使得各系统间能够协调配合优化运行，达到混合能源系统运行的整体最优性。本专利技术的技术解决方案如下：一种商业园区混合能源系统中的源储荷协调优化方法，其特点在于，该方法包括以下步骤：步骤1、对商业园区所有场景所涉及的电气冷热子系统中各元件进行建模：考虑的冷热电元件包括：电系统的可调负荷、大电网、储能和光伏，热系统的电制热、热负荷和热储能，冷系统的电制冷、冷负荷和冷储能，本专利技术将各个子系统元件的模型放入整体的协调优化模型中。储能装置的一般模型为：式中，Sstor(t)为蓄能装置在t时刻储存的能量；Δt为t时刻到t+1时刻的时间间隔；Pabs(t)为t时刻蓄能功率，Prelea(t)为t时刻放能功率；μ为蓄能装置自身向环境散能损失或自损耗的能量系数；ηabs为蓄能装置的蓄能效率。；ηrelea为蓄能装置放能效率；步骤2、建立完备场景下电系统、热系统、冷系统的联合优化模型：优化目标是运行费用和环境成本之和最小：式中，ce(k)和cg(k)表示第k个时间步长买电的单位功率，天然气的价格；cf为考虑环境成本时火电机组生产单位电能的环境损失成本；Ns为一个运行周期内负荷和可再生能源的预测步长数；ΔT表示时间步长；冷热电系统功率平衡约束：Lc(k)+Lccon(k)＝vcηDZL(Pe(k)+Ppv(k))-Mc(k)式中，vh(0≤vh≤1)表示电制热机组用电比例；vc(0≤vc≤1)表示电制冷机组用电比例；1-vh-vc(0≤1-vh-vc≤1)表示普通电用户用电比例；和表示热电联供系统(CHP)的发电效率和发热效率；ηT，ηDZR，ηDZC分别表示变压器、电制热和电制冷的效率；Ppv(k)，Pe(k)和Pg(k)分别为第k个时间步长时的光伏发电功率、外部电网注入园区的功率，天然气管网注入园区的热功率；Me(k)、Mh(k)和Mc(k)分别表示电储能、热储能和冰蓄冷系统储蓄功率，储能为正，放能为负；Le(k),Lh(k),Lc(k)分别表示不可调控的常规电负荷、热负荷和冷负荷第k时间步长的功率；Lecon(k)，Lhcon(k),Lccon(k)分别表示可调控电负荷、热负荷和冷负荷第k时间步长的功率；储能状态的转换约束：式中，μe,μh,μc分别为储电，储热，储冷系统的充放自损耗系数；ηein,ηhin,ηcin分别为储电，储热，储冷系统的蓄能效率；ηeout,ηhout,ηcout分别为储电，储热，储冷系统的放能效率；电制热，电制冷机组的功率约束：式中，分别为电制热的最小功率，最大功率约束，分别为电制冷的最小功率，最大功率约束；可调冷热电负荷约束：式中，分别为可调电负荷的最小功率，最大功率，分别为可调热负荷的最小功率，最大功率，分别为可调冷负荷的最小功率，最大功率；电储能装备、热储能装备和冷储能装备的容量约束：式中，ESe(k)，ESh(k)，ESc(k)分别表示电储能装备、热储能装备和冷储能装备的第k个时间步长的充电(热)状态；和分别表示电储能装备容量最小值和最大值；和分别表示热储能装备容量最小值和最大值；和分别表示冷储能装备容量最小值和最大值；电储能装备、热储能装备和冷储能装备的功率约束：式中，和分别表示电储能装备输出功率上下限；和分别表示热储能装备输出功率上下限；和分别表示冷储能装备输出功率的上下限；周期性约束：每个优化周期的电储能装备、热储能装备和冷储能装备的初始状态保持一致：ESe(0)＝ESe(Ns)ESh(0)＝ESh(Ns)ESc(0)＝ESc(Ns)；步骤3、对所需优化的场景进行详细分析，分析纯粹的电场景、热电联合运行场景和冷电联合运行场景下的优化模型并采用gurobi+yalmip的优化求解工具进行求解，本专利技术采用gurobi+yalmip的优化求解工具求解所建立模型。其中gurobi是由美国GurobiOptimization公司开发的新一代优化性能全球领先的大规模优化器。而yalmip是由Lofberg所开发，集成许多外部的最优化求解器(包括gurobi)，可形成一种统一的建模求解语言。yalmip提供了Matlab/python等多种语言的调用API。通过matlab数学计算工具可直接调用yalmip,进而调用gurobi，从而求得本专利技术所建优化模型的最优解，即源、储、荷各可控元件的出力。所述的场景分为三类：纯粹的电场景：这类场景会在春，秋季节比较多，对热负荷和冷负荷要求很低，这个时候只需要考虑电元件，如储能，电网，光伏，风电，电动汽车，照明，电机等电负荷，因此在整体模型中剔除冷和热元件的约束条件后求解；热电联合运行场景：这类场景在冬季供暖季节比较多，对冷负荷要求低，这个适合需要在电元件的基础上考虑热负荷的特性，考虑电制热，热储能的协调运行，因此在整体模型中剔除冷元件的约束条件后求解；冷电联合运行场景：这类场景在夏季供冷季节或者工业设备等制冷运行下比较多，对热负荷要求低。这个适合需要在电元件的基础上考虑冷负荷的特性，考虑电制冷，冷储能的协调运行。因此在整体模型中剔除热元件的约束条件后求解。本专利技术的有益效果是：本专利技术商业园区混合能源系统的源储荷协调优化方法能够解决如附图1所示的典型商业园区中源、储、荷的优化调度问题，能够在工程上为含分布式电源、储能系统、可控负荷的运行模式，运行曲线提供定量的指导。本专利技术在Intel(R)Core(TM)i5-6200UCPU@2.30Ghz和4G内存的硬件环境中完整模型能够在5秒之内获得求解。由于是线性模型，求解速度较快，因此完全能够达到工程应用的时间要求。目前的含源储荷的电力系统优化模型，一般仅对电子系统元件进行建模和协调优化，本专利技术在考虑了电力系统元件模型的基础上，进一步考虑冷和热子系统中的各元件模型；如在优化模型中考虑电制热，电储热，电制冷，冰蓄冷等设备的数学模型；同时通过能源转换效率考虑各系统的耦合元件从而将整个系统进行整体建模。本专利技术方法为线性优化模型，具有很快的求解速度和唯一解的特点，具有很好的实际应用前景；通过对优化结果的分析，证明该模型是合理的。该模型通过对冷、热、电储能系统和可控冷、热、电负荷的协调优化调度，能够在满足安全约束、容量约束、功率平本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商业园区混合能源系统的源储荷协调优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、对商业园区所有场景所涉及的电气冷热子系统中各元件进行建模：考虑的冷热电元件包括：电系统的可调负荷、大电网、储能和光伏，热系统的电制热、热负荷和热储能，冷系统的电制冷、冷负荷和冷储能，本专利技术将各个子系统元件的模型放入整体的协调优化模型中：储能装置的一般模型为：

【技术特征摘要】
1.一种商业园区混合能源系统的源储荷协调优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、对商业园区所有场景所涉及的电气冷热子系统中各元件进行建模：考虑的冷热电元件包括：电系统的可调负荷、大电网、储能和光伏，热系统的电制热、热负荷和热储能，冷系统的电制冷、冷负荷和冷储能，本发明将各个子系统元件的模型放入整体的协调优化模型中：储能装置的一般模型为：式中，Sstor(t)为蓄能装置在t时刻储存的能量；Δt为t时刻到t+1时刻的时间间隔；Pabs(t)为t时刻蓄能功率，Prelea(t)为t时刻放能功率；μ为蓄能装置自身向环境散能损失或自损耗的能量系数；ηabs为蓄能装置的蓄能效率。；ηrelea为蓄能装置放能效率；步骤2、建立完备场景下电系统、热系统、冷系统的联合优化模型：优化目标是运行费用和环境成本之和最小：式中，ce(k)和cg(k)表示第k个时间步长买电的单位功率，天然气的价格；cf为考虑环境成本时火电机组生产单位电能的环境损失成本；Ns为一个运行周期内负荷和可再生能源的预测步长数；ΔT表示时间步长；冷热电系统功率平衡约束：Lc(k)+Lccon(k)＝vcηDZL(Pe(k)+Ppv(k))-Mc(k)式中，vh(0≤vh≤1)表示电制热机组用电比例；vc(0≤vc≤1)表示电制冷机组用电比例；1-vh-vc(0≤1-vh-vc≤1)表示普通电用户用电比例；和表示热电联供系统(CHP)的发电效率和发热效率；ηT，ηDZR，ηDZC分别表示变压器、电制热和电制冷的效率；Ppv(k)，Pe(k)和Pg(k)分别为第k个时间步长时的光伏发电功率、外部电网注入园区的功率，天然气管网注入园区的热功率；Me(k)、Mh(k)和Mc(k)分别表示电储能、热储能和冰蓄冷系统储蓄功率，储能为正，放能为负；Le(k),Lh(k),Lc(k)分别表示不可调控的常规电负荷、热负荷和冷负荷第k时间步长的功率；Lecon(k)，Lhcon(k),Lccon(k)分别表示可调控电负荷、热负荷和冷负荷第k时间步长的功率；储能状态的转换约束：式中，μe,μh,μc分别为储电，储热，储冷系统的充放自损耗系数；ηein,ηhin,...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑秋宏，唐跃中，李国杰，张宇，韩蓓，方陈，汪可友，时珊珊，冯琳，王皓靖，刘舒，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31