用于泛能站的能源调度模型优化方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于泛能站的能源调度模型优化方法、装置、可读介质及电子设备，该方法包括：建立泛能站所对应的能源调度模型；利用分支定界算法对所述能源调度模型进行求解，以确定所述能源调度模型的最优解。本发明专利技术提出的方案，其算法个性化处理能力较高，可以针对泛能站的能源调度模型进行准确的求解，并得到泛能站的能源调度模型的最优解。

Energy Dispatching Model Optimization Method, Equipment, Medium and Equipment for Pan-Energy Station

The invention discloses an energy dispatching model optimization method, device, readable medium and electronic equipment for pan-energy stations. The method includes: establishing the corresponding energy dispatching model for pan-energy stations; solving the energy dispatching model by branch and bound algorithm to determine the optimal solution of the energy dispatching model. The scheme proposed by the invention has high personalized processing ability, and can accurately solve the energy dispatching model of the pan-energy station, and obtain the optimal solution of the energy dispatching model of the pan-energy station.

【技术实现步骤摘要】
用于泛能站的能源调度模型优化方法、装置、介质及设备
本专利技术涉及能源领域，尤其涉及用于泛能站的能源调度模型优化方法、装置、介质及设备。
技术介绍
当今社会面临着能源危机与环境污染的双重压力，泛能站作为利用电、气、冷、热等不同形式能源在时空上的耦合机制以实现多能互补的高效分布式能源系统被提出，通常需要为其配置相应的能源调度模型并求得能源调度模型的最优解，根据能源调度模型的最优解得到泛能站的优化能源调度模型。目前，通常利用CPLEX或Gurobi等成熟的求解器进行能源调度模型建模并对求其最优解，但CPLEX或Gurobi等成熟的求解器均为商业化封装，其算法个性化处理能力偏低，可能无法针对泛能站的能源调度模型进行准确的求解，从而无法得到泛能站的能源调度模型的最优解。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于泛能站的能源调度模型优化方法、装置、可读介质及电子设备，该方法的算法个性化处理能力较高，可以针对泛能站的能源调度模型进行准确的求解，并得到泛能站的能源调度模型的最优解。第一方面，本专利技术提供了一种用于泛能站的能源调度模型优化方法，包括：建立泛能站所对应的能源调度模型；利用分支定界算法对所述能源调度模型进行求解，以确定所述能源调度模型的最优解。优选地，所述建立泛能站所对应的能源调度模型包括：确定目标函数以及至少一个约束条件；利用确定的所述目标函数以及所述至少一个约束条件建立泛能站的所述能源调度模型。优选地，所述目标函数包括：其中，表征时段t电价与泛能站购买电量的乘积；表征时段t天然气气价与泛能站购买天然气量的乘积；表征时段t用户所需电量与电价的乘积；表征时段t用户所需热量与热价的乘积；Ny表征余热锅炉的台数、Nm表征内燃机的台数、Nb表燃气蒸汽锅炉的台数；表征时段t第i台余热锅炉的运行维护成本、表征时段t第i台内燃机的运行维护成本、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的运行维护成本；表征时段t第i台余热锅炉的开机成本、表征时段t第i台内燃机的开机成本、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的开机成本；表征时段t第i台余热锅炉的停机成本、表征时段t第i台内燃机的停机成本、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的停机成本；表征时段t第i台余热锅炉的状态变量、表征时段t第i台内燃机的状态变量、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的状态变量；表征时段t第i台余热锅炉的启动变量、表征时段t第i台内燃机的启动变量、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的启动变量；表征时段t第i台余热锅炉的停机变量、表征时段t第i台内燃机的停机变量、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的停机变量；状态变量、启动变量、停机变量均为0或1的整数变量。优选地，所述至少一个约束条件包括：电量平衡约束条件、热能平衡约束条件、燃气平衡约束条件、内燃机余热回收约束条件、设备运行安全和状态耦合约束条件、开机停机和设备状态耦合约束、设备之间输入输出耦合约束条件中的至少一个；所述电量平衡约束条件包括：其中，表征时段t泛能站购买电量、表征时段t第i台内燃机产电量、表征时刻t用户所需电量、Nm表征内燃机的台数；所述热能平衡约束条件包括：其中，表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉产高温蒸汽量、表征时段t第i台余热锅炉产高温蒸汽量、表征时段t用户所需热量、Nb表征燃气蒸汽锅炉的台数、Ny表征余热锅炉的台数；所述燃气平衡约束条件包括：其中，表征时刻t第i台燃气蒸汽锅炉使用天然气量、表征时刻t第i台内燃机使用天然气量、表征时刻t泛能站购买天然气量；所述内燃机余热回收约束条件包括：其中，s表征高温烟气、表征时刻t第i台内燃机产高温烟气量、表征时段t第i台余热锅炉输入高温烟气量、表征时段t第i台内燃机的状态变量、表征时段t第i台余热锅炉的状态变量；所述设备运行安全和状态耦合约束条件包括：其中，表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的状态变量、表征时段t第i台内燃机的产高温蒸汽量；所述开机停机和设备状态耦合约束条件包括：其中，表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的启动变量、表征时段t第i台内燃机的启动变量、表征时段t第i台余热锅炉的启动变量、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的停机变量、表征时段t第i台内燃机的停机变量、表征时段t第i台余热锅炉的停机变量、表征时段t+1第i台燃气蒸汽锅炉的状态变量、表征时段t+1第i台内燃机的状态变量、表征时段t+1第i台余热锅炉的状态变量；所述设备之间输入输出耦合约束条件包括：内燃机输入输出耦合和/或燃气蒸汽锅炉输入输出耦合；其中，内燃机输入输出耦合：和/或，燃气蒸汽锅炉输入输出耦合：其中，表征时刻t第j台燃气蒸汽锅炉使用天然气量、表征时段t第j台燃气蒸汽锅炉产高温蒸汽量、di、ei、aj、bj均表征历史数据拟合值，状态变量、启动变量、停机变量均为0或1的整数变量。优选地，所述利用分支定界算法对所述能源调度模型进行求解，以确定所述能源调度模型的最优解，包括：S1，初始化所述能源调度模型中所述目标函数在所述至少一个约束条件下的一个可行解所对应的第一目标函数值，将所述第一目标函数值确定为所述目标函数的当前上界，并对所述能源调度模型进行松弛化处理以形成线性松弛调度模型；S2，求解所述线性松弛调度模型的第一最优解；S3，判断所述线性松弛调度模型的第一最优解中所携带的各个整数变量是否为整数，若是，则执行S11，否则，执行S4；S4，在所述第一最优解中选取一个最优取值非整数的第一整数变量，并对选择的所述第一整数变量进行整数分支以形成两个分支子模型；S5，选择一个未被选择过的所述分支子模型，求解选择的所述分支子模型的第二最优解，并计算所述分支子模型的所述第二最优解对应在所述目标函数上的当前函数值；S6，检测所述当前函数值是否大于所述当前上界，若是，舍弃选择的所述分支子模型并执行S9，否则，执行S7；S7，检查所述第二最优解中所携带的各个整数变量的最优取值是否均为整数，若是则确定所述第二最优解为新的当前上界并执行S9，否则，执行S8；S8，在所述第二最优解中选取一个最优取值非整数的第二整数变量，并对选择的所述第二整数变量进行整数分支以形成两个新的分支子模型，并执行S5；S9，检测是否存在未被选择过的分支子模型，若是，则执行S5，否则，执行S10；S10，将对应于所述当前上界的第二最优解确定为所述能源调度模型的最优解；S11，将所述线性松弛调度模型的所述第一最优解确定为所述能源调度模型的最优解。第二方面，本专利技术提供了一种用于泛能站的能源调度模型优化装置，该装置包括：建模模块和求解处理模块；所述建模模块，用于建立泛能站所对应的能源调度模型；所述求解处理模块，用于利用分支定界算法对所述能源调度模型进行求解，以确定所述能源调度模型的最优解。优选地，所述建模模块包括：目标函数构建单元、约束条件构建单元及建模单元；所述目标函数构建单元，用于构建目标函数；所述约束条件构建单元，用于构建至少一个约束条件；所述建模单元，用于根据所述目标函数和所述至少一个约束条件建立所述能源调度模型。优选地，所述目标函数包括：其中，表征时段t电价与泛能站购买电量的乘积；表征时段t天然气气价与泛能站购买天然气量的乘积；表征时段t用户所需电量与电价的乘积；表征时段t用户所需热量与热价的乘积；Ny表征余热锅炉的台数、Nm表征内燃机的台数、Nb表燃气蒸汽锅炉的台数；表征时段t第i台本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于泛能站的能源调度模型优化方法，其特征在于，包括：建立泛能站所对应的能源调度模型；利用分支定界算法对所述能源调度模型进行求解，以确定所述能源调度模型的最优解。

【技术特征摘要】
1.一种用于泛能站的能源调度模型优化方法，其特征在于，包括：建立泛能站所对应的能源调度模型；利用分支定界算法对所述能源调度模型进行求解，以确定所述能源调度模型的最优解。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立泛能站所对应的能源调度模型包括：确定目标函数以及至少一个约束条件；利用确定的所述目标函数以及所述至少一个约束条件建立泛能站的所述能源调度模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数包括：其中，表征时段t电价与泛能站购买电量的乘积；表征时段t天然气气价与泛能站购买天然气量的乘积；表征时段t用户所需电量与电价的乘积；表征时段t用户所需热量与热价的乘积；Ny表征余热锅炉的台数、Nm表征内燃机的台数、Nb表燃气蒸汽锅炉的台数；表征时段t第i台余热锅炉的运行维护成本、表征时段t第i台内燃机的运行维护成本、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的运行维护成本；表征时段t第i台余热锅炉的开机成本、表征时段t第i台内燃机的开机成本、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的开机成本；表征时段t第i台余热锅炉的停机成本、表征时段t第i台内燃机的停机成本、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的停机成本；表征时段t第i台余热锅炉的状态变量、表征时段t第i台内燃机的状态变量、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的状态变量；表征时段t第i台余热锅炉的启动变量、表征时段t第i台内燃机的启动变量、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的启动变量；表征时段t第i台余热锅炉的停机变量、表征时段t第i台内燃机的停机变量、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的停机变量；状态变量、启动变量、停机变量均为0或1的整数变量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个约束条件包括：电量平衡约束条件、热能平衡约束条件、燃气平衡约束条件、内燃机余热回收约束条件、设备运行安全和状态耦合约束条件、开机停机和设备状态耦合约束、设备之间输入输出耦合约束条件中的至少一个；所述电量平衡约束条件包括：其中，表征时段t泛能站购买电量、表征时段t第i台内燃机产电量、表征时刻t用户所需电量、Nm表征内燃机的台数；所述热能平衡约束条件包括：其中，表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉产高温蒸汽量、表征时段t第i台余热锅炉产高温蒸汽量、表征时段t用户所需热量、Nb表征燃气蒸汽锅炉的台数、Ny表征余热锅炉的台数；所述燃气平衡约束条件包括：其中，表征时刻t第i台燃气蒸汽锅炉使用天然气量、表征时刻t第i台内燃机使用天然气量、表征时刻t泛能站购买天然气量；所述内燃机余热回收约束条件包括：其中，s表征高温烟气、表征时刻t第i台内燃机产高温烟气量、表征时段t第i台余热锅炉输入高温烟气量、表征时段t第i台内燃机的状态变量、表征时段t第i台余热锅炉的状态变量；所述设备运行安全和状态耦合约束条件包括：其中，表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的状态变量、表征时段t第i台内燃机的产高温蒸汽量；所述开机停机和设备状态耦合约束条件包括：其中，表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的启动变量、表征时段t第i台内燃机的启动变量、表征时段t第i台余热锅炉的启动变量、表征时段t第i台燃气蒸汽锅炉的停机变量、表征时段t第i台内燃机的停机变量、表征时段t第i台余热锅炉的停机变量、表征时段t+1第i台燃气蒸汽锅炉的状态变量、表征时段t+1第i台内燃机的状态变量、表征时段t+1第i台余热锅炉的状态变量；所述设备之间输入输出耦合约束条件包括：内燃机输入输出耦合和/或燃气蒸汽锅炉输入输出耦合；其中，内燃机输入输出耦合：和/或，燃气蒸汽锅炉输入输出耦合：其中，表征时刻t第j台燃气蒸汽锅炉使用天然气量、表征时段t第j台燃气蒸汽锅炉产高温蒸汽量、di、ei、aj、bj均表征历史数据拟合值，状态变量、启动变量、停机变量均为0或1的整数变量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用分支定界算法对所述能源调度模型进行求解，以确定所述能源调度模型的最优解，包括：S1，初始化所述能源调度模型中所述目标函数在所述至少一个约束条件下的一个可行解所对应的第一目标函数值，将所述第一目标函数值确定为所述目标函数的当前上界，并对所述能源调度模型进行松弛化处理以形成线性松弛调度模型；S2，求解所述线性松弛调度模型的第一最优解；S3，判断所述线性松弛调度模型的第一最优解中所携带的各个整数变量是否为整数，若是，则执行S11，否则，执行S4；S4，在所述第一最优解中选取一个最优取值非整数的第一整数变量，并对选择的所述第一整数变量进行整数分支以形成两个分支子模型；S5，选择一个未被选择过的所述分支子模型，求解选择的所述分支子模型的第二最优解，并计算所述分支子模型的所述第二最优解对应在所述目标函数上的当前函数值；S6，检测所述当前函数值是否大于所述当前上界，若是，舍弃选择的所述分支子模型并执行S9，否则，执行S7；S7，检查所述第二最优解中所携带的各个整数变量的最优取值是否均为整数，若是则确定所述第二最优解为新的当前上界并执行S9，否则，执行S8；S8，在所述第二最优解中选取一个最优取值非整数的第二整数变量，并对选择的所述第二整数变量进行整数分支以形成两个新的分支子模型，并执行S5；S9，检测是否存在未被选择过的分支子模型，若是，则执行S5，否则，执行S10；S10，将对应于所述当前上界的第二最优解确定为所述能源调度模型的最优解；S11，将所述线性松弛调度模型的所述第一最优解确定为所述能源调度模型的最优解。6.一种用于泛能站的能源调度模型优化装置，其特征在于，包括：建模模块和求解处理模块；所述建模模块，用于建立泛能站所对应的能源调度模型；所述求解处理模块，用于利用分支定界算法对所述能源调度模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：代景龙，
申请(专利权)人：新奥数能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11