一种协同促进风电消纳的优化调度方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种协同促进风电消纳的优化调度方法及系统，方法包括：基于电动汽车与地源热泵构建源‑荷协同RIES架构；基于架构构建协同RIES优化模型的目标函数和约束条件；对协同RIES优化模型进行求解，获得优化调度参数；本发明专利技术在源侧引入地源热泵，通过协调电、热源出力实现联供机组热电解耦，提高风电上网空间；其次，在荷侧考虑电动汽车可调度价值，采用激励型需求响应引导充电负荷有序转移，协助风电并网消纳；最后，以调度周期内运行成本最小为目标建立源荷协同区域综合能源系统优化调度模型并进行求解。结果表明：地源热泵能够有效减少弃风，需求响应削峰填谷效果显著，源荷协同作用下系统风电消纳能力与运行效益更具优势、供电可靠性更高。

【技术实现步骤摘要】
一种协同促进风电消纳的优化调度方法及系统
本专利技术涉及风电消纳优化调度
，特别是涉及一种协同促进风电消纳的优化调度方法及系统。
技术介绍
区域综合能源系统(regionalintegratedenergysystem，RIES)是位于用户端的综合能源系统，通过对电、气、热、冷等异质能源子系统进行统筹规划、协同调度，满足用户多元化用能需求的同时就地消纳接入可再生能源。在以冷热电联供(combinedcoolingheatingandpower，CCHP)为核心的RIES中，由于微燃机发电容量占比较大，其“以热定电”运行模式导致供暖季系统弃风严重。电动汽车(electricvehicle，EV)作为一种新型储能装置，通过充放电设施与可再生能源相集成，能够促进风电并网消纳并改善系统运行经济性。目前针对含电动汽车参与的风电消纳调度已有相关研究。文献《通过电动汽车与电网互动减少弃风的商业模式与日前优化调度策略》和《考虑电动汽车集群储能能力和风电接入的平抑控制策略》利用电动汽车具备储能功能来平抑微电网中可再生能源波动，通过与微网双向互动提高系统风电消纳能力与运行经济性。以上文献均考虑了在荷侧利用电动汽车消纳弃风，但大量电动汽车无序接入不仅增加了系统调度难度，同时受用户充电行为影响，风电往往不能得到理想消纳。地源热泵(groundsourceheatpump，GSHP)技术是利用地下浅层地热资源进行供热/制冷的新能源技术。文献《计及群控电热泵的微网联络线功率平滑策略》和《Reductionofheatpumpinducedpeakelectricityuseandrequiredgenerationcapacitythroughthermalenergystorageanddemandresponse》利用热泵群的功率调节能力来减少蓄电池充放电次数以降低微网运行成本。文献《热泵储电技术研究进展》针对热泵储电系统具有能效高、低成本等优势，对其未来在微网中的发展趋势进行了分析。上述文献对热泵参与的微网电热协同调度进行了研究，但并未考虑电动汽车普及带来的影响，对需求与供应侧协同作用下系统可再生能源消纳情况有待进一步研究。针对以上问题，本领域亟需提出电动汽车与地源热泵协同作用促进风电消纳的优化调度方法。
技术实现思路
基于此，本专利技术的目的是提供一种协同促进风电消纳的优化调度方法及系统，将电动汽车与地源热泵协同作用，以降低运行成本，使削峰填谷达到最优。为实现上述目的，本专利技术提供了一种协同促进风电消纳的优化调度方法，所述方法包括：步骤S1：基于电动汽车与地源热泵构建源-荷协同RIES架构；步骤S2：以调度周期内所述RIES运行成本最小为目标，基于所述源-荷协同RIES架构构建协同RIES优化模型的目标函数；步骤S3：构建所述协同RIES优化模型的约束条件；步骤S4：对所述协同RIES优化模型进行求解，获得优化调度参数，所述优化调度参数包括：各可控机组及储能装置的出力、联络线传输功率和电动汽车转移充电负荷。可选地，所述以调度周期内所述RIES运行成本最小为目标，基于所述源-荷协同RIES架构构建协同RIES优化模型的目标函数，具体公式为：其中，FG为调度周期内系统运行成本，WFC(t)、WMC(t)、WWC(t)、WIDR(t)分别为t时段系统燃料成本、机组运行维护成本、弃风惩罚成本以及IDR购买成本，WEX(t)为t时段系统与主网电能交互成本，WHP为地源热泵折算至每日的投资成本，T为调度周期。可选地，所述构建所述协同RIES优化模型的约束条件，具体包括：步骤S31：构建能量平衡约束条件；步骤S32：构建联络线传输功率约束条件；步骤S33：构建可控机组运行约束条件；步骤S34：构建储能约束条件；步骤S35：构建IDR实施后电动汽车充电负荷总量不变约束条件；步骤S36：构建电动汽车荷电状态应满足用户设置的离网要求荷电状态约束条件；步骤S37：构建任一时段负荷聚合商LA调节需求资源容量应存在上限约束条件；步骤S38：构建IDR实施后负荷聚合商LA与电动汽车用户应有所获益约束条件。可选地，所述构建能量平衡约束条件，具体公式为：其中，Pe(t)、Qh(t)分别为t时段系统电负荷、热负荷，Prev(t)为考虑IDR后t时段EV充电负荷，分别为t时段蓄电池电功率、蓄热槽热功率，Pi(t)、Pj(t)分别为t时段可控机组i、可再生能源发电机组j电功率，N、L分别为可控机组、可再生能源发电机组种类，Pex(t)为t时段系统与主网交互功率，QHP(t)为t时段地源热泵输出热功率，QLB,h(t)为t时段溴冷机制热功率。可选地，所述构建可控机组运行约束条件，具体公式为：其中，Pimax、Pimin分别为第i个可控机组的出力上下限，分别为第i个可控机组的爬坡功率上下限，Δt为时间差，Pi(t)为t时段第i个可控机组的出力。可选地，所述构建储能约束条件，具体公式为：其中，CES为储能装置容量，EES(t)为t时段储能装置剩余容量，λmax、λmin分别为储能装置最大、最小储能状态，分别为储能装置最大输入、输出功率，T为调度周期。本专利技术还提供一种协同促进风电消纳的优化调度系统，所述系统包括：源-荷协同RIES架构构建模块，用于基于电动汽车与地源热泵构建源-荷协同RIES架构；目标函数构建模块，用于以调度周期内所述RIES运行成本最小为目标，基于所述源-荷协同RIES架构构建协同RIES优化模型的目标函数；约束条件构建模块，用于构建所述协同RIES优化模型的约束条件；求解模块，用于对所述协同RIES优化模型进行求解，获得优化调度参数，所述优化调度参数包括：各可控机组及储能装置的出力、联络线传输功率和电动汽车转移充电负荷。可选地，所述以调度周期内所述RIES运行成本最小为目标，基于所述源-荷协同RIES架构构建协同RIES优化模型的目标函数，具体公式为：其中，FG为调度周期内系统运行成本，WFC(t)、WMC(t)、WWC(t)、WIDR(t)分别为t时段系统燃料成本、机组运行维护成本、弃风惩罚成本以及IDR购买成本，WEX(t)为t时段系统与主网电能交互成本，WHP为地源热泵折算至每日的投资成本，T为调度周期。可选地，所述约束条件构建模块，具体包括：第一约束条件构建单元，用于构建能量平衡约束条件；第二约束条件构建单元，用于构建联络线传输功率约束条件；第三约束条件构建单元，用于构建可控机组运行约束条件；第四约束条件构建单元，用于构建储能约束条件；第五约束条件构建单元，用于构建IDR实施后电动汽车充电负荷总量不变约束条件；第六约束条件构建单元，用于构建电动汽车荷电状态应满足用户设置的离网要求荷电状态约束条件；第七约束条件构建单元，用于构本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种协同促进风电消纳的优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤S1：基于电动汽车与地源热泵构建源-荷协同RIES架构；/n步骤S2：以调度周期内所述RIES运行成本最小为目标，基于所述源-荷协同RIES架构构建协同RIES优化模型的目标函数；/n步骤S3：构建所述协同RIES优化模型的约束条件；/n步骤S4：对所述协同RIES优化模型进行求解，获得优化调度参数，所述优化调度参数包括：各可控机组及储能装置的出力、联络线传输功率和电动汽车转移充电负荷。/n

【技术特征摘要】
1.一种协同促进风电消纳的优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1：基于电动汽车与地源热泵构建源-荷协同RIES架构；
步骤S2：以调度周期内所述RIES运行成本最小为目标，基于所述源-荷协同RIES架构构建协同RIES优化模型的目标函数；
步骤S3：构建所述协同RIES优化模型的约束条件；
步骤S4：对所述协同RIES优化模型进行求解，获得优化调度参数，所述优化调度参数包括：各可控机组及储能装置的出力、联络线传输功率和电动汽车转移充电负荷。


2.根据权利要求1所述的协同促进风电消纳的优化调度方法，其特征在于，所述以调度周期内所述RIES运行成本最小为目标，基于所述源-荷协同RIES架构构建协同RIES优化模型的目标函数，具体公式为：



其中，FG为调度周期内系统运行成本，WFC(t)、WMC(t)、WWC(t)、WIDR(t)分别为t时段系统燃料成本、机组运行维护成本、弃风惩罚成本以及IDR购买成本，WEX(t)为t时段系统与主网电能交互成本，WHP为地源热泵折算至每日的投资成本，T为调度周期。


3.根据权利要求1所述的协同促进风电消纳的优化调度方法，其特征在于，所述构建所述协同RIES优化模型的约束条件，具体包括：
步骤S31：构建能量平衡约束条件；
步骤S32：构建联络线传输功率约束条件；
步骤S33：构建可控机组运行约束条件；
步骤S34：构建储能约束条件；
步骤S35：构建IDR实施后电动汽车充电负荷总量不变约束条件；
步骤S36：构建电动汽车荷电状态应满足用户设置的离网要求荷电状态约束条件；
步骤S37：构建任一时段负荷聚合商LA调节需求资源容量应存在上限约束条件；
步骤S38：构建IDR实施后负荷聚合商LA与电动汽车用户应有所获益约束条件。


4.根据权利要求3所述的协同促进风电消纳的优化调度方法，其特征在于，所述构建能量平衡约束条件，具体公式为：



其中，Pe(t)、Qh(t)分别为t时段系统电负荷、热负荷，Prev(t)为考虑IDR后t时段EV充电负荷，分别为t时段蓄电池电功率、蓄热槽热功率，Pi(t)、Pj(t)分别为t时段可控机组i、可再生能源发电机组j电功率，N、L分别为可控机组、可再生能源发电机组种类，Pex(t)为t时段系统与主网交互功率，QHP(t)为t时段地源热泵输出热功率，QLB,h(t)为t时段溴冷机制热功率。


5.根据权利要求3所述的协同促进风电消纳的优化调度方法，其特征在于，所述构建可控机组运行约束条件，具体公式为：



其中，Pimax、Pimin分别为第i个可控机组的出力上下限，分别为第i个可控机组的爬坡功率上下限，Δt为时间差，Pi(t)为t时段第i个可控机组的出力。


6.根据权利要求3所述的协同促进风电消纳的优化调度方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵钰婷，姜涛，崔杨，付小标，叶小晖，仲悟之，唐耀华，郑惠萍，刘新元，程雪婷，薄利明，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22