一种分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法技术方案

本发明专利技术涉及分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法，包括如下步骤：S1、建立内外热电解耦仿真评估模型，并建立仿真评估模型的迭代优化操作流程；S101、建立电、热平衡方程式；S102、根据外层母线平衡方程式和调度策略，计算各设备输出功率和各母线间传输功率，S103、将外层确定的各母线交换电/热功率输入步骤S101中的内层的电、热系统模型S104、判断计算前后各母线内部网络损耗值变化是否小于允许误差范围；S105、将系统状态量作为仿真结果输出；S2、建立智能优化模型；S3、对仿真评估模型及智能优化模型进行滚动优化求解。本发明专利技术实现对分布式能源系统的优化配置，提高分布式能源系统选址定容的精度和可扩展性。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法
本专利技术属于分布式能源规划
，尤其涉及一种分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法。
技术介绍
大量分布式电源、分布式储能、电动汽车、冷热电三联供等接入有源配电网，对配电网提出了新的挑战，能源互联网为迎接这一挑战提供了重要的技术选择。能源互联网作为一个以电力为中心、多能源耦合、多种网络互通的能源综合体，具有冷、热、电、气等多种形式能源的横向耦合和能源生产、转换、传输、消费等多个环节的纵向联通的特性，打破了既有的电、热、气独立供能模式，成为一种提升综合能源效率的现代能源开发利用模式。能源互联网依靠分布式电源、储能等关键技术，破解了能源生产和消费的不同步性，使能源在时间和空间上解耦实现能源的自由共享，但能源互联网的复杂性也对规划设计提出了更高要求。一方面，能源种类、设备类型的多样性使得系统配置方案更为灵活多变，而方案的合理性直接影响系统的能效和经济性。另一方面，负荷侧的特征对系统规划的影响更为显著，系统设计可复制性较低，这也对规划方法的通用性和有效性提出了更高要求。设备和系统建模是能源互联网规划研究的基础，但现有方法通常不区分热、电系统特性差异，采取统一建模的方法；或者不考虑网络关系和建设时序，按能量流动关系进行简化处理，往往无法有效反映电、热的传输特性差异及网络损耗，对于包含复杂网络的分布式能源系统难以满足模型的精度要求。典型分布式能源系统的组成结构关系如图1所示，系统中包含风机、光伏、储能、热电联供机组和燃气锅炉等设备。其中，风机、光伏、蓄电池通过各自的单向/双向变流器与交流母线相连，发电机接到交流母线上，由交流母线通过变压器接入配电网。发电机在发电的同时，还输出热量供给热负荷，当发电机产生的热量不足时，剩余热量由燃气锅炉补充。单层母线式结构主要描述主要设备的连接方式和耦合关系，同时清晰的描述了能量在不同介质之间的传递关系。该结构可对不同电源、热源、储能、冷/热/电转换装置独立建模，在不考虑网管传输特性的情况下，可以简化列写系统平衡方程式和设备约束条件。但仅将电网简化为单一电母线、热网简化为单一热母线，无法有效反映电、热的传输特性差异及网络损耗，对于包含复杂网络的分布式能源系统难以满足模型的精度要求。因此，基于这些问题，提供一种实现对分布式能源系统的优化配置，提高分布式能源系统选址定容的精度和可扩展性的分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法，具有重要的现实意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种实现对分布式能源系统的优化配置，提高分布式能源系统选址定容的精度和可扩展性的分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法。本专利技术解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：一种分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法，包括如下步骤：S1、建立内外热电解耦仿真评估模型，并建立仿真评估模型的迭代优化操作流程；S101、建立电、热平衡方程式；建立外层母线求解模型：电母线的平衡方程式为式(1)：Pgrid+PPV+PWT+Ppgu+LE+PES+PEC+Ploss＝0(1)其中，Pgrid表示电网交换功率，PPV表示光伏发电功率，PWT表示风机发电功率，Ppgu表示联供发电单元输出功率，LE表示电负荷，PES表示储能交换功率，PEC表示制冷机功率，Ploss表示电母线的内部网络损耗值，Ploss的初始值为0；在电母线的平衡方程式中，功率流向电母线为正，流出电母线为负；热母线的平衡方程式为式(2)：QPGUηWH+Qboiler+Lheat+QES，heat+Qloss，heat＝0(2)其中，QPGU为热电联供机组余热量，ηWH为余热回收器效率，Qboiler为燃气锅炉供热量，Lheat为热负荷，QES，heat为蓄热装置功率，Qloss，heat为热母线内部网络损耗值；建立内层母线求解模型：内层母线的计算模型选择电力系统潮流计算模型，建立电力网络的节点功率平衡方程(3)及X，μ，P三个变量不等式约束(4)：f(X，μ，P)＝0(3)hmin≤H(X，μ，P)hmax(4)其中：X表示系统的状态变量，例如节点的电压幅值和相角，μ为控制变量或者优化问题中的部分优化变量，P是由各设备初始功率注入(例如式1中Pgrid、PPV、PWT、Ppgu、LE、PES、PEC)确定的节点功率注入矢量，hmin、hmax分别为变量X，μ，P的系统最大值、最小值；根据式(3-4)计算内层母线潮流分布及网络损耗；S102、根据外层母线平衡方程式和调度策略，计算各设备输出功率和各母线间传输功率，其中调度策略可根据需要选择固定策略或优化策略；需要说明的一点是，调度策略一般来说可选择固定策略或优化策略，其中优化策略又可分为静态优化和动态优化；固定策略以事先拟定的设备优先级制定运行规则，该优先级不随系统的运行环境发生改变；静态优化根据当前时刻或时段系统的运行环境下各设备的运行成本，确定其优先级和运行方式；动态优化考虑一个调度周期(包含多个时段)内的运行成本，以调度周期内的总收益最高或总成本最低为目标，优化系统运行。由于本专利技术重点关注规划模型，内部运行策略可根据分布式能源建设时序的需要选择，固定策略或优化策略均可用于计算确定各设备功率，不影响本专利技术方法的应用。S103、将外层确定的各母线交换电/热功率输入步骤S101中的内层的电、热系统模型式(3-4)，根据选取的电、热系统时间尺度(按小时、按周、按月、按季度)分别进行仿真模拟，计算能量流动关系和网络损耗；S104、判断计算前后各母线内部网络损耗值变化是否小于允许误差范围，如果是，转至步骤S105；如果不是，输出内部网络损耗值作为各母线的传输损耗，转至步骤S102；S105、停止迭代，并将系统状态量作为仿真结果输出；S2、建立智能优化模型，依据用户侧负荷增长P和分布式能源系统的容量增加W不相等，分为前期、中期和后期三个阶段构建不同的多目标函数，前期主要以净现值M最小为目标，中期以成本收益F最高为目标，后期以净现值M最小和成本收益F最高两者为主要目标，如下式所示：其中，净现值M的计算公式如式(6)所示：其中，CNPV为净现值，Cann，t为总年均现金流，KCRF(r，Tpro)为项目周期的资本回收系数，用于计算年均现金流的现有价值，r为利率，Tpro为项目周期，KCRF的计算公式如式(7)所示：成本收益F的计算公式如式(8)所示：Cann，t＝Cann，cap+Cann，rep+Cann，om+Cann，ele+Cann，bas-Bsel-Bsub(8)其中，Cann，cap为年资本成本，Cann，rep为年更换成本，Cann，om为年运维成本，Cann，ele为年度电费成本，Cann，bas为年基本电费成本，Bsel为年售电收益，Bsub为补贴收益；其中，年度电电费成本Cann，ele、年售电收益Bsel本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1、建立内外热电解耦仿真评估模型，并建立仿真评估模型的迭代优化操作流程；/nS101、建立电、热平衡方程式；/n建立外层母线求解模型：/n电母线的平衡方程式为式(1)：/nP

【技术特征摘要】
1.一种分布式能源系统多阶段滚动优化规划方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、建立内外热电解耦仿真评估模型，并建立仿真评估模型的迭代优化操作流程；
S101、建立电、热平衡方程式；
建立外层母线求解模型：
电母线的平衡方程式为式(1)：
Pgrid+PPV+PWT+Ppgu+LE+PES+PEC+Ploss＝0(1)
其中，Pgrid表示电网交换功率，PPV表示光伏发电功率，PWT表示风机发电功率，Ppgu表示联供发电单元输出功率，LE表示电负荷，PES表示储能交换功率，PEC表示制冷机功率，Ploss表示电母线的内部网络损耗值，Ploss的初始值为0；在电母线的平衡方程式中，功率流向电母线为正，流出电母线为负；
热母线的平衡方程式为式(2)：
QPGUηWH+Qboiler+Lheat+QES，heat+Qloss，heat＝0(2)
其中，QPGU为热电联供机组余热量，ηWH为余热回收器效率，Qboiler为燃气锅炉供热量，Lheat为热负荷，QES，heat为蓄热装置功率，Qloss，heat为热母线内部网络损耗值；
建立内层母线求解模型：
内层母线的计算模型选择电力系统潮流计算模型，建立电力网络的节点功率平衡方程(3)及X，μ，P三个变量不等式约束(4)：
f(X，μ，P)＝0(3)
hmin≤H(X，μ，P)≤hmax(4)
其中：X表示系统的状态变量，μ为控制变量或者优化问题中的部分优化变量，P是由各设备初始功率注入确定的节点功率注入矢量；hmin、hmax分别为变量X，μ，P的系统最大值、最小值；
S102、根据外层母线平衡方程式和调度策略，计算各设备输出功率和各母线间传输功率，其中调度策略可根据需要选择固定策略或优化策略；
S103、将外层确定的各母线交换电/热功率输入步骤S101中的内层的电、热系统模型式(3-4)，根据选取的电、热系统时间尺度分别进行仿真模拟，计算能量流动关系和网络损耗；
S104、判断计算前后各母线内部网络损耗值变化是否小于允许误差范围，如果是，转至步骤S105；如果不是，输出内部网络损耗值作为各母线的传输损耗，转至步骤S102；
S105、停止迭代，并将系统状态量作为仿真结果输出；
S2、建立智能优化模型，依据用户侧负荷增长P和分布式能源系统的容量增加W不相等，分为前期、中期和后期三个阶段构建不同的多目标函数，前期主要以净现值M最小为目标，中期以成本收益F最高为目标，后期以净现值M最小和成本收益F最高两者为主要目标，如下式所示：



其中，净现值M的计算公式如式(6)所示：



其中，CNPV为净现值，Cann，t为总年均现金流，KCRF(r，Tpro)为项目周期的资本回收系数，用于计算年均现金流的现有价值，r为利率，Tpro为项目周期，KCRF的计算公式如式(7)所示：



成本收益F的计算公式如式(8)所示：
Cann，t＝Cann，cap+Cann，rep+Cann，om+Cann，ele+Cann，bas-Bse...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾利虎，高毅，葛磊蛟，羡一鸣，赵高帅，张来，田庄，方菲，武娇雯，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司，国家电网有限公司，天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12