一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，包括以下步骤：建立压缩空气储能模型，得到储能功率和能量两个层面的数学关系；根据压缩空气储能模型及其他分布式电源的数学模型，建立微网容量优化上层模型，求解微网最优容量配置问题；建立微网运行优化下层模型，设定相关约束条件，求解确定容量下微网最优运行方式；利用遗传算法求解上层整数规划问题，利用混合整数线性规划求解器求解下层混合整数线性规划问题，将上下层模型进行迭代计算，得到满足收敛条件的微网最优容量配置结果。与基于既定策略的配置方法对比表明，本发明专利技术的综合优化模型能够充分计及运行方式对容量优化的影响，得到更为经济环保的配置方案。

【技术实现步骤摘要】
一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法
本专利技术涉及一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法。
技术介绍
微网能够有效地将分布式电源、负荷和储能系统融合成一体，是智能电网的重要组成部分。独立型微网脱离大电网，利用自身的分布式电源满足负荷需求。当微网内存在可再生能源时，通常需要配置储能系统以解耦波动的能量供给和刚性的能量需求，提高系统的灵活性，保证系统可靠运行。压缩空气储能(compressedairenergystorage,CAES)通过将空气压缩进入储气空间存储多余的电能，在需要时，将高压空气释放通过膨胀机做功发电。由于具有较长的寿命周期、快速的爬坡速度和较短的启动时间，可以实现大容量和长时间的电能存储，压缩空气储能成为微网储能系统中一种新的选择。目前，关于压缩空气储能系统的研究包括：基于能量和功率等物理量建立压缩空气储能简化模型，研究压缩空气储能与可再生能源耦合系统的规划与运行问题；基于压缩空气储能工作的热力学过程建立详细的热力学模型以对单元级的储能系统进行优化。对于系统层级的微网规划，如何建立兼顾压缩空气储能热力学特性与微网运行分析适用性的压缩空气储能模型是一个值得研究的问题。微网容量规划设计阶段，需要考虑建成以后的运行问题。目前的研究多基于一种或几种既定的控制策略决定独立微网的运行方式。此类控制策略人为指定了一系列运行准则，未考虑调度的前瞻性，即未考虑以后时刻的调度对当前调度的影响，由此确定的运行方式会陷入次优，因而容量配置结果具有一定局限性。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述问题，提出了一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，本方法基于双层决策理论，将微网规划与运行两个不同时间尺度的问题分层求解，充分计及了微网运行对规划的影响。与基于既定控制策略的容量计算方法相比，本专利技术能够得到更为经济环保的微网容量配置方案。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，包括以下步骤：(1)基于压缩机、膨胀机功率表征其储能、释能功率和储气空间内储存气体质量表征能量大小，建立压缩空气储能模型，得到储能功率和能量两个层面的数学关系；(2)根据压缩空气储能模型及其他分布式电源的数学模型，建立微网容量优化上层模型，求解微网最优容量配置问题；(3)建立微网运行优化下层模型，以功率平衡、分布式电源出力、柴油机启动标志、柴油机爬坡速率、微网旋转备用和压缩空气储能系统为约束条件，求解确定容量下微网最优运行方式；(4)利用遗传算法求解上层整数规划问题，利用混合整数线性规划求解器求解下层混合整数线性规划问题，将上下层模型进行迭代计算，得到满足收敛条件的微网最优容量配置结果。所述步骤(1)中，具体方法包括：(1-1)压缩空气储能系统储能过程中，表达压缩气体流量与消耗的电功率的关系；(1-2)表达压缩空气储能系统释能过程中膨胀机的进气流量与发电功率的关系；(1-3)将气体流入和流出储气空间的过程视为等温过程，忽略储气空间与环境的热交换，得到储气空间中剩余气体的质量比例的取值范围。所述步骤(2)中，容量优化上层模型的目标函数为日均设备投资成本与微网在典型日的可变成本的平均值之和。所述步骤(2)中，具有约束条件，具体为光伏、风机、柴油机和储气罐数量均大于等于0，小于等于对应的最大值。所述步骤(3)中，优化上层模型具体为典型日微网运行成本和环境治理成本之和。所述步骤(3)中，功率平衡约束条件为：对于任意时刻，负荷的大小均等于柴油机、风电机组、光伏组件和膨胀机功率之和再减去压缩机功率得到的差值。所述步骤(3)中，分布式电源出力约束条件为：对于任意时刻，风电机组的实际输出功率均大于等于0，小于等于风电机组的预测出力与对应电源启停状态的乘积，同时，光伏组件的实际输出均大于等于0，小于等于，小于等于功率光伏组件预测出力与对应电源启停状态的乘积。所述步骤(3)中，柴油机启动标志的约束条件为，当柴油机初始条件小于0，初始时刻，柴油机启动标志为柴油机电源启停状态，之后，柴油机启动标志大于等于当时柴油机电源启停状态与前一时刻柴油机电源启停状态的差值；柴油机爬坡速率约束条件为：对于任意时刻，某时刻的柴油机爬坡速率与前一时刻的柴油机爬坡速率之差小于等于柴油机上升速率与时间差的乘积，同时，大于等于柴油机的出力下降与时间差的乘积；柴油机旋转备用大小约束条件为：对于任意时刻，柴油机旋转备用小于等于柴油机电源启停状态、通过增加发电单元出力提供旋转备用的允许时间和柴油机上升速率的乘积。所述步骤(3)中，微网旋转备用约束：所有柴油机旋转备用容量与压缩空气储能提供的旋转备用之和大于等于负荷大小与负荷不确定性的乘积、平均绝对百分误差与风机预测出力的乘积、均方根误差与光伏组件预测出力的乘积和最大机组容量之和。所述步骤(3)中，压缩空气储能系统约束包括压缩空气储能出力上下限约束、压缩空气储能旋转备用量约束和压缩空气储能连续运行约束。所述步骤(4)中，具体包括：(4-1)算法初始化，输入典型日负荷及气象数据；(4-2)对上层优化的决策变量进行编码，随机生成N个初始个体，每个个体代表一种微网容量配置；(4-3)对种群内的个体进行下层优化：每个典型日分为24个时段，对Nd个典型日分别寻优，若下层优化无可行解，则剔除该个体，并重新产生个体作为补充，直到新个体存在可行解为止；(4-4)返回上层算法，利用下层优化结果计算适应度函数值；(4-5)判断是否满足终止条件，若是，则输出计算结果；反之，进行步骤(4-6)；(4-6)对种群进行选择、交叉、变异运算形成下一代种群，进行交叉和变异运算产生新个体时，返回步骤(4-3)进行下层寻优。本专利技术的有益效果为：(1)本专利技术基于压缩空气储能的工作过程，从功率和能量两个角度出发，建立了适用于微网规划的压缩空气储能模型，为压缩空气储能接入微网的规划与运行分析提供了一种参考；(2)本专利技术基于双层决策理论，将微网规划与运行两个不同时间尺度的问题分层求解，充分计及了微网运行对规划的影响。与基于既定控制策略的容量计算方法相比，本专利技术能够得到更为经济环保的微网容量配置方案；(3)本专利技术考虑压缩空气储能较快的响应速度，将其储存的能量视为备用容量，减少柴油机长时间运行于低载状态的情况，大幅降低微网运行成本。附图说明图1为本专利技术容量配置计算流程图；图2(a)为微网典型日每小时负荷曲线；图2(b)为微网典型日每小时风速数据；图2(c)微网典型日每小时光照数据；图3为基于负荷跟踪策略的传统优化方法下微网冬季工作日运行情况；图4为基于硬充电策略的传统优化下微网冬季工作日运行情况；图5为本专利技术双层优化下微网冬季工作日运行情况。具体实施方式：下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。如图1所示，一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，包括：步骤(1)：基于压缩空气储能工作过程，建立压缩空气储能模型，得到储能功率和能量两个层面的数学描述。步骤(2)：基于压缩空气储能模型及其他分布式电源的数学模型，建立微网容量优化上层模型，求解微网最优容量配置问题；步骤(3)：建立微网运行优化下层模型，并结合上层优化配置求解确定容量下微网最优运行方式；步骤(4)：采用离散变量处理能力强、全局寻优能力好的遗传算法求解上本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，其特征是：包括以下步骤：(1)基于压缩机、膨胀机功率表征其储能、释能功率和储气空间内储存气体质量表征能量大小，建立压缩空气储能模型，得到储能功率和能量两个层面的数学关系；(2)根据压缩空气储能模型及其他分布式电源的数学模型，建立微网容量优化上层模型，求解微网最优容量配置问题；(3)建立微网运行优化下层模型，以功率平衡、分布式电源出力、柴油机启动标志、柴油机爬坡速率、微网旋转备用和压缩空气储能系统为约束条件，求解确定容量下微网最优运行方式；(4)利用遗传算法求解上层整数规划问题，利用混合整数线性规划求解器求解下层混合整数线性规划问题，将上下层模型进行迭代计算，得到满足收敛条件的微网最优容量配置结果。

【技术特征摘要】
1.一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，其特征是：包括以下步骤：(1)基于压缩机、膨胀机功率表征其储能、释能功率和储气空间内储存气体质量表征能量大小，建立压缩空气储能模型，得到储能功率和能量两个层面的数学关系；(2)根据压缩空气储能模型及其他分布式电源的数学模型，建立微网容量优化上层模型，求解微网最优容量配置问题；(3)建立微网运行优化下层模型，以功率平衡、分布式电源出力、柴油机启动标志、柴油机爬坡速率、柴油机旋转备用大小、微网旋转备用和压缩空气储能系统为约束条件，求解确定容量下微网最优运行方式；(4)利用遗传算法求解上层整数规划问题，利用混合整数线性规划求解器求解下层混合整数线性规划问题，将上下层模型进行迭代计算，得到满足收敛条件的微网最优容量配置结果。2.如权利要求1所述的一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，其特征是：所述步骤(1)中，具体方法包括：(1-1)压缩空气储能系统储能过程中，表达压缩气体流量与消耗的电功率的关系；(1-2)表达压缩空气储能系统释能过程中膨胀机的进气流量与发电功率的关系；(1-3)将气体流入和流出储气空间的过程视为等温过程，忽略储气空间与环境的热交换，得到储气空间中剩余气体的质量比例的取值范围。3.如权利要求1所述的一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，其特征是：所述步骤(2)中，容量优化上层模型的目标函数为日均设备投资成本与微网在典型日的可变成本的平均值之和。4.如权利要求1所述的一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，其特征是：所述步骤(2)中，容量优化上层模型具有约束条件，具体为光伏、风机、柴油机和储气罐数量均大于等于0，小于等于对应的最大值。5.如权利要求1所述的一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，其特征是：所述步骤(3)中，优化下层模型具体为典型日微网运行成本和环境治理成本之和。6.如权利要求1所述的一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，其特征是：所述步骤(3)中，功率平衡约束条件为：对于任意时刻，负荷的大小均等于柴油机、风电机组、光伏组件和膨胀机功率之和再减去压缩机功率得到的差值。7.如权利要求1所述的一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法，其特征是：所述步骤(3)中，分布式...

【专利技术属性】
技术研发人员：李可军，张俊，王明强，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37