综合能源系统的能量调度方法技术方案

本发明专利技术公开了一种综合能源系统的能量调度方法，包括获取目标综合能源系统的运行参数；建立综合能源系统基本运行模型；构建用户参与评估模型；采用正态云模型对综合需求响应中的不确定性进行模拟；基于综合能源系统基本运行模型和综合需求响应模型，以综合能源系统的输入能量最小为目标函数，在设定的边界条件下求解得到最终的综合能源系统的优化调度结果。本发明专利技术方法能够有效描述用户参与综合需求响应意愿的随机性与模糊性，而且能够显著减小系统的等效输入能量与能量损耗，提升系统的新能源消纳率、总体能源效率与系统稳定性，可靠性高，稳定性好。稳定性好。稳定性好。

【技术实现步骤摘要】
综合能源系统的能量调度方法


[0001]本专利技术属于电气自动化领域，具体涉及一种综合能源系统的能量调度方法。

技术介绍

[0002]随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活当中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，保障电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。
[0003]综合能源系统是将一定区域内的传统能源系统进行整合，实现统一规划、统一调度的能源集成管理系统；其可以统筹区域内的多类型资源，通过能源的生产与灵活转换，满足用户的电、气、热、冷等多类型的能源需求，而且具有能源协调互补、节能环保等多种优势；因此，综合能源系统已经成长为电力系统的重要组成部分。
[0004]在电力系统中，需求响应技术得到广泛应用，可以在电力系统的调度过程中实现源侧与荷侧的互动，从而有效提升电力系统的运行灵活性与可靠性。在综合能源系统存在的背景下，电力需求响应可以拓展为综合需求响应，而且系统的响应能力更加丰富，形式更加多样。综合需求响应能够作为挖掘综合能源系统负荷侧调节潜力的重要手段，为综本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种综合能源系统的能量调度方法，包括如下步骤：S1.获取目标综合能源系统的运行参数；S2.根据步骤S1获取的运行参数，建立综合能源系统基本运行模型；S3.构建用户参与评估模型，从而对各时段的综合需求响应比例进行量化；S4.采用正态云模型对综合需求响应中的不确定性进行模拟，从而建立综合需求响应模型；S5.基于步骤S2建立的综合能源系统基本运行模型和步骤S4建立的综合需求响应模型，以综合能源系统的输入能量最小为目标函数，在设定的边界条件下进行求解，从而得到最终的综合能源系统的优化调度结果。2.根据权利要求1所述的综合能源系统的能量调度方法，其特征在于步骤S2所述的建立综合能源系统基本运行模型，具体包括如下步骤：A.采用如下算式表示综合能源系统的能量供应与需求之间的关系：式中L1～L
m
表示负荷侧的m个负荷的负荷量；S1～S
n
为能量源侧的n个能量源所提供的能量；μ
ij
为能量源j对负荷i的能量转换系数且μ
ij
＝α
ij
η
ij
，α
ij
为能量源j对负荷i的能量分配系数，η
ij
为能量源j对负荷i提供能量过程中的能量换换效率，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；B.采用如下算式表示能量源侧风电出力的不确定性：式中P
WT
为风机输出功率；U为垂直于叶片旋转平面的风速分量；U
in
为风机的切入风速；U
out
为风机的切出风速；ρ为空气密度；A为风机叶片扫过的面积；C
P
为风机的空气动力学效率；η为风机中发电机的效率；C.采用如下算式表示负荷侧的负荷不确定性：式中P
L
为实际电负荷值；P
L0
为电负荷预测值；ΔP
L
为电负荷变化值；λ
P
为电负荷的叠加
不确定量；H
L
为实际热负荷值；H
L0
为热负荷预测值；ΔH
L
为热负荷变化值；λ
H
为热负荷的叠加不确定量；C
L
为实际冷负荷值；C
L0
为冷负荷预测值；ΔC
L
为冷负荷变化值；λ
C
为冷负荷的叠加不确定量。3.根据权利要求2所述的综合能源系统的能量调度方法，其特征在于步骤S3所述的构建用户参与评估模型，从而对各时段的综合需求响应比例进行量化，具体包括如下步骤：a.采用如下算式作为人体热舒适评价模型：PMV＝(0.303e
‑
0.036M
+0.028)
·
TL式中PMV为热感觉平均标度预测指标，且PMV＜0时判定人体感觉冷，PMV＞0是判定人体感觉热，PMV＝0判定人体感觉舒适；M为人体新陈代谢率；TL为人体热负荷，且W为人体运动时的机械功，P
a
为环境中水蒸气的分压，t
a
为空气温度，f
cl
为服装覆盖人体表面的百分比，t
cl
为人体服装表面平均温度，t
s
为环境平均辐射温度，h
c
为对流换热系数；b.采用如下算式表示对于某一环境条件不满意的人数百分比模型：式中PPD为预测不满意百分数指标；c.对步骤b得到的对于某一环境条件不满意的人数百分比模型进行修正，得到修正后的对于某一环境条件不满意的人数百分比模型：式中PPD'为修正后的预测不满意百分数指标；d.采用如下算式表示负荷侧的可调整部分：式中ΔP
lim,t
为在负荷侧电负荷在t时刻可参与综合需求响应的功率上限；P
flex
为负荷侧电负荷的柔性负荷；P
semi
为负荷侧电负荷的半柔性负荷；PPD
t
'为t时刻的修正后的预测不满意百分数指标；ΔH
lim,t
为在负荷侧热负荷在t时刻可参与综合需求响应的功率上限；H
flex
为负荷侧热负荷的柔性负荷；H
semi
为负荷侧热负荷的半柔性负荷；ΔC
lim,t
为在负荷侧冷负荷在t时刻可参与综合需求响应的功率上限；C
flex
为负荷侧冷负荷的柔性负荷；C
semi
为负荷
侧冷负荷的半柔性负荷。4.根据权利要求3所述的综合能源系统的能量调度方法，其特征在于步骤S4所述的采用正态云模型对综合需求响应中的不确定性进行模拟，从而建立综合需求响应模型，具体包括如下步骤：(1)采用如下算式表示某能源价格变化对该能源用户用能行为影响的自弹性系数：ΔL
i,t
＝ε
ii
·
ΔC
i,t
式中ΔL
i,t
为能量源侧能源i在t时刻的需求变化；ε
ii
为自弹性系数，且为负值；ΔC
i,t
为能量源侧能源i在t时刻的价格变化；i取值为P、H或C；(2)采用如下算式表示某能源价格变化对该能源用户用能行为影响的互弹性系数：ΔL
i,t
＝ε
ij
·
ΔC
j,t
式中ΔL
i,t
为能量源侧能源i在t时刻的需求变化；ε
ij
为互弹性系数，且为正值；ΔC
j,t
为能量源侧能源j在t时刻的价格变化；j取值为P、H或C；(3)将综合需求响应的价格弹性机制整合为如下矩阵相乘形式：式中ε
PP
为电能价格需求自弹性系数；ε
HH
为热能价格需求自弹性系数；ε
CC
为冷能价格需求自弹性系数；ε
PH
为电
‑
热价格需求互弹性系数；ε
PC
为电
‑
冷价格需求互弹性系数；ε
HP
为热
‑
电价格需求互弹性系数；ε
HC
为热
‑
冷价格需求互弹性系数；ε
CP
为冷
‑
电价格需求互弹性系数；ε
CH
为冷
‑
热价格需求互弹性系数；ΔC
P,t
为电价变化量；ΔC
H,t
为热价变化量；ΔC
C,t
为冷价变化量；(4)将综合需求响应的不确定性分为需求响应边界的不确定性和价格弹性系数的不确定性；(5)采用混合不确定性的概率云模型对需求响应边界的不确定性进行处理：h(x)＝f(g(x))式中f()为隶属度函数，对应预测不满意百分数指标；g(x)为概率密度函数，对应热感觉平均标度预测指标；(6)采用如下算式表示引入不确定性后的热感觉平均标度预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘沆，文明，廖菁，张莉，肖雅元，戴丹丹，杨志豪，赵海彭，苗世洪，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司经济技术研究院国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：