The invention provides a method and device for rolling collaborative optimization operation of regional multi-energy supply system in a day, including the following steps: S1: analyzing the structure of regional multi-energy supply system, extracting the operation characteristics and energy flow characteristics of equipment in the multi-energy supply system, and establishing the mathematical model of system equipment and system on this basis; S2: Based on system mathematical modeling and current energy price information. Interest: Construct the objective function of the day-ahead cooperative optimization operation, and get the day-ahead cooperative optimization operation scheme of regional multi-energy supply system combined with the constraints of day-ahead optimization; S3: Based on the start-stop scheme of the day-ahead cooperative optimization operation scheme, the latest load forecasting data and the predicted output of renewable energy power generation, get the day-ahead rolling optimization operation scheme; S4: Based on the day-in-roll scheme; The real-time operation scheme of regional multi-energy supply system is obtained. The scheme proposed by the invention can eliminate the prediction error and the influence of fluctuation of bio-energy, and ensure the safe and stable operation of the system.
【技术实现步骤摘要】
区域多能源供给系统日内滚动协同优化运行方法和装置
本专利技术涉及多能源供给系统优化运行
，具体涉及一种多能源系统日内滚动协同优化运行方法。
技术介绍
随着先进科学的发展，人们对能源的需求日益增加，与此同时，传统化石能源日益枯竭，能源安全、环境保护等问题备受关注，而现有冷、热、电等形式能量转化效率低、分布不集中、使用成本高等情况普遍存在，使得能源和环境已经成为制约国民经济可持续发展的主要瓶颈。同时，伴随着煤、石油、天然气等不可再生传统化石能源与日俱增的消耗量，除了带来温室效应、环境问题外，地球上化石能源的存有量也不断减少，按照当前的使用速度在不久的将来化石能源就会被开采使用完。所以，世界各国开始注重开发风能、太阳能等可再生能源。但是对于风能和太阳能等清洁能源，它们有一个共同的缺点，就是不可控。当今，即使随着科学技术的发展，人类可以利用先进的数学方法配合高配置的计算机，对风能和太阳能进行准确的预测。但是这种预测还是存在一定的误差，特别是随着预测时间的增加，预测的准确度也会大大降低。但是电能的生产和使用必须时刻保持平衡，这里的“时刻”是指一毫秒都不能差，相比之下热...
【技术保护点】
1.一种区域多能源供给系统日内滚动协同优化运行方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：分析区域多能源供给系统结构，提取多能源供给系统内的设备运行特性和能流特性，并在此基础上建立系统设备和系统数学模型；S2：基于系统数学建模和当前能源价格信息，构建日前协同优化运行的目标函数，结合日前优化的约束条件，得到区域多能源供给系统日前协同优化运行方案；S3：基于日前协同优化运行方案中的机组启停方案、最近的负荷预测数据和可再生能源发电预测出力，以运行经济性为目标，多次构建并求解优化运行的目标函数，得到日内滚动优化运行方案；S4：基于日内滚动运行方案，求得区域多能源供给系统实时运行方案。
【技术特征摘要】
1.一种区域多能源供给系统日内滚动协同优化运行方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：分析区域多能源供给系统结构，提取多能源供给系统内的设备运行特性和能流特性，并在此基础上建立系统设备和系统数学模型；S2：基于系统数学建模和当前能源价格信息，构建日前协同优化运行的目标函数，结合日前优化的约束条件，得到区域多能源供给系统日前协同优化运行方案；S3：基于日前协同优化运行方案中的机组启停方案、最近的负荷预测数据和可再生能源发电预测出力，以运行经济性为目标，多次构建并求解优化运行的目标函数，得到日内滚动优化运行方案；S4：基于日内滚动运行方案，求得区域多能源供给系统实时运行方案。2.根据权利要求1所述的区域多能源供给系统日内滚动协同优化运行方法，其特征在于：在步骤S1中，所述的系统设备为电储能燃气轮机，所述系统数学模型为：Pgt＝Fgt·LHV·ηgt式中：Pgt表示微型燃气轮机的实际输出电功率，kW；Pgt0表示微型燃气轮机的额定电功率，kW；LHV表示为天然气的低位热值，9.78kWh/m3；Fgt表示为天然气耗量，m3/h；Hgt表示为高温烟气余热量，kW；ηgt表示为燃气轮机效率；ηloss表示为热损失效率，取0.13；a、b、c、d表示为燃气发电机效率系数，取值0.1068、0.4174、-0.3095、0.0753；储电设备容量和充放电功率之间关系表示为：式中：表示储电设备在t时段储电容量，kWh；表示储电设备在t-1时段的储电容量，kWh；分别表示储电设备在t时段蓄、放电功率，kW；δES表示为自放电率，取值为0.001；ηES.c、ηES.d分别表示为蓄、放电效率，取值为0.9；Δt表示蓄放热时段的时长，h。3.根据权利要求1所述的区域多能源供给系统日内滚动协同优化运行方法，其特征在于：在步骤S2中，所述日前协同优化运行的目标函数为：minC＝Cf+Cex+Cst+Cw其中Cf为天然气消耗费用：其中Cex为区域多能源供给系统与电网的功率交互费用：其中Cst为区域多能源供给系统中部分机组的启停费用：其中Cw为区域多能源供给系统中所有设备的维护费用：式中，cf为天然气价格；Qj(t)为设备j在t时段天然气消耗量；T表示总优化运行时段数，取15分钟为一个优化运行时段时长，一天24小时共96个优化运行时段；ce.b(t)和ce.s(t)分别表示t时段购电和售电价格；Pe.b(t)和Pe.s(t)分别表示t时段购电或售电功率；cst.n表示机组n启停一次的费用，N表示计及启停费用的机组数；Un(t)表示机组n在t时段的启停状态，停机取0，开机取1；cw.i表示设备iI的单位功率维护费用；Pi(t)表示设备i在t时段的功率；I为系统设备数；Δt表示每个时段时长，取为0.25小时。4.根据权利要求1所述的区域多能源供给系统日内滚动协同优化运行方法，其特征在于：在步骤S2中，所述日前协同优化运行的日前优化的约束条件包括：冷热电功率平衡约束、设备出力上下限约束、机组上下坡速率约束、机组启停时间约束、多元储能容量和多元储能出力约束、系统约束；且/或，在步骤S2中，所述日前协同优化运行方案包括：一天内96个优化运行时段内系统内所有可控设备的启停状态和出力大小。5.据权利要求1所述的区域多能源供给系统日内滚动协同优化运行方法，其特征在于：在步骤S3中，滚动优化运行的目标函数为：minC＝Cf+Cex+Cw其中Cf为天然气消耗费用：其中Cex为区域多能源供给系统与电网的功率交互费用：其中Cw为区域多能源供给系统中所有设备的维护费用：式中，T表示总优化运行时段数，取15分钟为一个优化运行时段时长，一天24小时共96个优化运行时段，每两小...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁晓，王鑫，杨斌，阮文骏，周强，李景中，常建平，徐杰彦，陈征，张涵，苏子云，梅飞，李玉杰，袁晓玲，刘皓明，
申请(专利权)人：国网北京节能设计研究院有限公司，河海大学，国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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