计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法技术方案

本发明专利技术公开了一种计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法：确定各个不确定量的每个场景s对应的成本；建立计及CVaR的综合能源系统经济调度模型，得到最优的调度策略；计及CVaR的综合能源系统经济调度模型包括目标函数和计及CVaR经济调度的约束条件；计及CVaR经济调度的成本函数最小为目标函数；计及CVaR经济调度的约束条件包括能量平衡约束、电池储能约束、蓄热约束、技术条件约束、需求响应约束、风电出力约束。本发明专利技术以包含热电联产机组、锂电池储电、蓄热和燃气锅炉的EH为基础，采用条件风险价值理论处理不确定量可能带来的风险，建立计及CVaR的IES经济调度模型，研究综合能源系统的调度策略和风险评估问题。

【技术实现步骤摘要】
计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法
本专利技术涉及电气设备及电气工程领域，更具体的说，是涉及一种计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法。
技术介绍
综合能源系统(integratedenergysystems，IES)是指在规划、建设和运行等过程中，通过对能源的产生、传输与分配、转换、存储、消费等环节进行有机协调与优化后，形成的能源产供销一体化系统。也就是说，在实现能源供给的条件下，能够利用多能互补的优势，通过运行人员的调度使某一目标达到优化。能源集结线(energyhub，EH)最早由苏黎世联邦理工学院的GeidlM和Andersson提出，它作为可以满足多种能源需求的能源转换单元，可同时为不同能源的输入输出提供接口，实现不同能源的转换、存储和传输。条件风险价值(conditionalvalueatrisk，CVaR)是一种有效的风险评估工具，它是从风险价值VaR理论的基础上发展而来的。VaR是由JorionPhilippe于1994年提出的，是指在一定的置信水平和正常的市场波动情况下，某一金融资产或投资组合在未来某一时间段内所面临的损失阈值。由于VaR存在不满足一致性公理、某些情况下不满足次可加性、对尾部风险预测不准确等缺陷，Rockafeller和Uryasev于2000年提出了CVaR，它是指损失大于VaR的条件期望值，即当损失大于VaR的情况发生时，面临的平均损失。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服现有技术中的不足，提供了一种计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法，以包含热电联产机组、锂电池储电、蓄热和燃气锅炉的EH为基础，采用条件风险价值理论处理不确定量可能带来的风险，建立计及CVaR的IES经济调度模型，研究综合能源系统的调度策略和风险评估问题。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的。本专利技术的计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法，包括以下步骤：步骤一，确定各个不确定量的每个场景s对应的成本，按以下公式计算：Cs＝CE+CG+CES+CHS+CDR其中，CDR＝λDR(udown,t,sLdown,t,s+uup,t,sLup,t,s)式中，CE为购电成本；CG为天然气购买成本；CES为电池储能的成本；CHS为蓄热装置HS的成本；CDR为需求响应DR对应的成本；为场景s时段t对应的市场电价；λW为风电电价；和分别为场景s时段t对应的电网购电值和风电调度出力值；λG为天然气价格；Qgas为天然气的低热值，即9.97kWh/m3；为场景s时段t对应的天然气总购气功率；为电池储能的运行成本，理解为单位充放电量对应的电池损耗成本；和分别为场景s时段t对应的ES充电功率和放电功率；和为0-1变量，当ES充电时为1，反之，为1；为HS的运行成本；和分别为场景s时段t对应的蓄放热功率；和为0-1变量，当HS蓄热时为1，反之，为1；λH为单位供热功率的价格；λDR为单位负荷转移量对应的成本；Ldown,t,s和Lup,t,s分别为场景s时段t对应的下调负荷转移量和上调负荷转移量；udown,t,s和uup,t,s为0-1变量，当电力需求侧提供下调转移响应服务时，udown,t,s为1，反之，uup,t,s为1；步骤二，在场景s对应的成本的基础上，建立计及CVaR的综合能源系统经济调度模型，进而得到最优的调度策略；计及CVaR的综合能源系统经济调度模型包括目标函数和计及CVaR经济调度的约束条件。其中，计及CVaR经济调度的成本函数最小为目标函数如下所示：minC＝βCEX+(1-β)CCVaR式中，C为成本函数，CEX为EH经济调度的期望成本；CCVaR为EH经济调度的CVaR；β∈[0,1]为权重系数；s为场景编号；S场景总数，即不确定量的场景数目的乘积；ρs和Cs分别为场景s对应的概率和成本；ζ为计算CVaR引入的辅助决策变量，其最优值ζ*就是VaR[28]；α为置信水平，其大小反映了决策者对风险的厌恶水平；表达式[x]+＝max{x,0}；其中，计及CVaR经济调度的约束条件，包括能量平衡约束、电池储能约束、蓄热约束、技术条件约束、需求响应约束、风电出力约束；①能量平衡约束电能平衡约束如下：udown,t,sLdown,t,s-uup,t,sLup,t,s式中，为场景s时段t对应的电负荷；ηT和ηW分别为变压器和AC/AC变换器的效率；为CHP的电效率；为总购气功率输入到CHP的天然气功率；热平衡约束如下：式中，为场景s时段t对应的热负荷；为CHP的热效率；和分别为燃气锅炉的效率和输入到燃气锅炉的天然气功率；其中，输入到CHP的天然气功率和输入到燃气锅炉的天然气功率满足以下约束：②电池储能约束式中，为场景s时段t对应的ES状态；为ES的总容量；和分别为ES的最小和最大容量比例；和分别为ES的最小和最大允许充放电比例；和分别为ES的充放电效率；T为总的调度时段；③蓄热约束式中，为场景s时段t对应的HS蓄热状态；为HS的总容量；和分别为HS的最小和最大容量比例；和分别为HS的最小和最大允许充放电比例；和分别为HS的蓄放热效率；④技术条件约束式中，和分别为电网允许的最大输入功率和变压器允许的最大输入功率；为天然气网络允许的最大购气功率；为CHP允许的最大输入量；为燃气锅炉允许的最大输入量；⑤需求响应约束uup,t,s+udown,t,s＝1式中，和分别为最大上调和最大下调负荷比例；⑥风电出力约束式中，为风电机组在场景s时段t的出力；与风速满足以下关系：式中，vt为时段t的风速；vin、vout和vr分别为风机的切入速度、切出速度和额定速度；为风机的额定功率。步骤一中所述不确定量包括风电出力、市场电价、电能需求和热能需求。与现有技术相比，本专利技术的技术方案所带来的有益效果是：(1)就我们所知，IES中存在大量不确定性因素，诸如间歇性新能源的处理、市场电价以及能量需求等，不确定因素对于电力网络的影响及分析方法已经有较多研究，而不确定因素对IES的影响分析的研究少之又少。本专利中主要研究的不确定量包括风电出力、市场电价、电能需求和热能需求四部分。不确定因素的场景由蒙特卡罗采样法获得。本专利技术通过考虑IES中存在的不确定因素，在综合能源调度过程中能减少运行人员面临的风险。(2)本专利技术实现电价高峰时电池储能进行放电，在电价低谷时电池储能进行充电。(3)本专利技术分析不同因素对调度结果的影响，从而得到最优调度策略。附图说明图1是EH基本结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步的描述。本专利技术研究的EH结构包括三部分：1)供给侧，即EH的能量输入端，包括电力网络、风电机组和天然气网络三部分；2)需求侧，即EH的输出端，包括电力负荷和热负荷两部分；3)EH，由电力变压器、AC/AC变换器、热电联产机组、燃气锅炉、电池储能、蓄热装置和需求侧响应七部分组成。本专利技术的计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法，包括以下步骤：一、确定各个不确定量的每个场景s对应的成本，其中，不确定量包括风电出力、市场电价、电能需求和热能需求四部分，不确定量的场景由蒙特卡罗采样法获得，总场景数目S为不确定量的场景数目的乘积场景s对应的成本表示如下：Cs＝CE+CG+CES+CHS+CDR(1)其中，CDR＝λDR(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，确定各个不确定量的每个场景s对应的成本，按以下公式计算：Cs＝CE+CG+CES+CHS+CDR其中，

【技术特征摘要】
1.计及条件风险价值的综合能源系统经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，确定各个不确定量的每个场景s对应的成本，按以下公式计算：Cs＝CE+CG+CES+CHS+CDR其中，CDR＝λDR(udown，t，sLdown，t，s+uup，t，sLup，t，s)式中，CE为购电成本；CG为天然气购买成本；CES为电池储能的成本；CHS为蓄热装置HS的成本；CDR为需求响应DR对应的成本；为场景s时段t对应的市场电价；λW为风电电价；和分别为场景s时段t对应的电网购电值和风电调度出力值；λG为天然气价格；Qgas为天然气的低热值，即9.97kWh/m3；为场景s时段t对应的天然气总购气功率；为电池储能的运行成本，理解为单位充放电量对应的电池损耗成本；和分别为场景s时段t对应的ES充电功率和放电功率；和为0-1变量，当ES充电时为1，反之，为1；为HS的运行成本；和分别为场景s时段t对应的蓄放热功率；和为0-1变量，当HS蓄热时为1，反之，为1；λH为单位供热功率的价格；λDR为单位负荷转移量对应的成本；Ldown，t，s和Lup，t，s分别为场景s时段t对应的下调负荷转移量和上调负荷转移量；udown，t，s和uup，t，s为0-1变量，当电力需求侧提供下调转移响应服务时，udown，t，s为1，反之，uup，t，s为1；步骤二，在场景s对应的成本的基础上，建立计及CVaR的综合能源系统经济调度模型，进而得到最优的调度策略；计及CVaR的综合能源系统经济调度模型包括目标函数和计及CVaR经济调度的约束条件。其中，计及CVaR经济调度的成本函数最小为目标函数如下所示：minC＝βCEX+(1-β)CCVaR式中，C为成本函数，CEX为EH经济调度的期望成本；CCVaR为EH经济调度的CVaR；β∈[0，1]为权重系数；s为场景编号；S场景总数，即不确定量的场景数目的乘积；ρs...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘怀东，晏淑珍，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12