一种计及电-碳价格相关性和氢储能协同的IES调度方法技术

本发明专利技术涉及一种计及电

【技术实现步骤摘要】
一种计及电
‑
碳价格相关性和氢储能协同的IES调度方法


[0001]本专利技术涉及基于一种计及电
‑
碳价格相关性和氢储能协同的IES 调度方法，属于能源调度


技术介绍

[0002]综合能源系统(Integrated Energy System,IES)作为多能耦合的重要形式，通过配置储能和碳交易机制，可以实现引导能源行业提高清洁能源占比和降低碳排放的作用。但常规储能配置和单一碳交易机制对于能源耦合和降碳减排的作用较为有限，强制性技术实现综合能源系统低碳转型和深度降碳越发困难。因此，如何优化储能结构、发掘电碳耦合关系成为促进低碳发展的重要技术支撑。现有技术方案中，以电价或者碳交易价格单独引导用户侧行为，并与电、热、气、冷等常用基础能源储能协同配合实现IES的低碳优化调度居多，相较于传统的能源解耦运行和不考虑价格主导用能的优化思路而言，可以有效改善系统的经济和环境效益。无论是经济成本还是低碳减排都存在很大的进步空间。

技术实现思路

[0003]为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种计及电
ꢀ‑
碳价格相关性和氢储能协同的IES调度方法，在IES中引入氢储能，提供了新的能源转换思路，并挖掘出碳电价格的相关性，有效解决了考虑价格相关性时风电消纳空间不足的问题，加强了系统多能耦合能力，相较于传统调度模型和价格相关性、氢储能单独作用，进一步减少系统碳排放，提高低碳优化效果。
[0004]本专利技术的技术方案如下：
[0005]一方面，本专利技术提供一种计及电
‑
碳价格相关性和氢储能协同的 IES调度方法，包括以下步骤：
[0006]在基于电
‑
气
‑
热连供的综合能源系统中引入氢储能耦合设备，并建立氢储能耦合设备的数学模型，同时基于综合能源系统中的耦合设备建立碳交易的数学模型；
[0007]采集电价、碳价的历史数据，以电价、碳价为随机变量进行相关性分析，确认电价
‑
碳价的累计分布函数，根据电价
‑
碳价的累计分布函数模拟基于时刻的电价
‑
碳价样本数据；
[0008]基于氢储能耦合设备的数学模型、碳交易的数学模型建立以运行成本最小为优化调度目标的目标函数，并设定约束条件，获取优化调度模型；
[0009]将基于时刻的电价
‑
碳价样本数据输入至优化调度模型中，获取综合能源系统的优化调度方案，基于优化调度方案进行综合能源系统的调度。
[0010]作为优选实施方式，引入的氢储能耦合设备包括电解槽、氢燃料电池和储氢罐；在所述建立氢储能耦合设备的数学模型步骤中：
[0011]所述电解槽的数学模型具体为：
[0012][0013]0≤P
er
(t)≤P
er,max
；
[0014]其中，E
er
(t)、P
er
(t)、η
er
、分别为电解槽的输出氢气量、输出功率、发电效率和氢热值；P
er,max
表示电解槽功率上限；Δt表示t到t
‑
1 的时间间隔；
[0015]所述氢燃料电池的数学模型具体为：
[0016][0017]其中，P
HFC,e
(t)、P
HFC,h
(t)为t时刻氢燃料电池的输出电功率和热功率；η
HFC,e
、η
HFC,h
为氢燃料电池的电变更效率和热变更效率；为 t时刻氢燃料电池的输入功率；P
HFC,e,max
(t)、P
HFC,h,max
(t)分别表示t时刻氢燃料电池的电功率上限和热功率上限；
[0018]所述储氢罐的数学模型为：
[0019][0020][0021][0022][0023]其中，分别表示t和t
‑
1时刻的储氢罐容量； E
dis
(t)为t时刻储氢罐输出氢气量；表示储氢罐的氢储能下限和氢储能上限；表示储氢罐的氢储能爬坡下限和爬坡上限。
[0024]作为优选实施方式，所述基于综合能源系统中的耦合设备建立碳交易的数学模型的方法具体为：
[0025]以外购电能、综合能源系统中的燃气轮机、燃气锅炉为碳排放源进行综合能源系统的碳排放额度分配：
[0026]E
IES
(t)＝E
buy.e
(t)+E
GB
(t)+E
GT
(t)；
[0027][0028][0029][0030]其中，E
IES
、E
buy,e
、E
GB
、E
GT
分别为综合能源系统、外购电能、燃气锅炉机组和燃气轮机机组的初始碳排放配额；δ
buy,e
、δ
h
、为外购电能单位发电量的碳配额、单位供热量的碳配额和单位电量折算成单位热量的折算系数；P
buy,e
(t)、P
GB,h
(t)、P
e
(t)、P
h
(t)分别为外部购电总量、单台燃气锅炉供热总量、单台燃气轮机的供电总量和单台燃气轮机的供热总量；
[0031]进行碳排放量计算：
[0032]外购电能的碳排放量为：
[0033][0034]其中，E1为外购电能的碳排放量，μ
buy,e
为单位电量的碳排放强度；
[0035]燃气机组的碳排放量为：
[0036][0037]其中，E2为燃气机组的碳排放量，γ为单位供热量的碳排放强度；
[0038]综合能源系统的实际碳排放量为：
[0039]E0＝E1+E2；
[0040]确定碳交易成本为：
[0041][0042]式中，f1、f2分别为综合能源系统的碳交易成本、外购电能的碳交易成本和燃气机组的碳交易成本；c为碳交易价格。
[0043]作为优选实施方式，所述采集电价、碳价的历史数据，以电价、碳价为随机变量进行相关性分析，确认电价
‑
碳价的累计分布函数，根据电价
‑
碳价的累计分布函数模拟基于时刻的电价
‑
碳价样本数据的方法具体为：
[0044]分别以电价、碳价为两个随机变量，建立电价
‑
碳价相关系数矩阵为：
[0045][0046]其中，ρ
ec
、ρ
ce
分别表示电对碳的相关系数和碳对电的相关系数；
[0047]进行随机变量初始化，根据电价、碳价的历史数据随机产生两组独立的标准正态分布变量令为N维随机变量；
[0048]转换边缘分布和均匀分布，由核密度估计法确定电价与碳价历史数据的累计分布函数，核密度估计公式为：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计及电
‑
碳价格相关性和氢储能协同的IES调度方法，其特征在于，包括以下步骤：在基于电
‑
气
‑
热连供的综合能源系统中引入氢储能耦合设备，并建立氢储能耦合设备的数学模型，同时基于综合能源系统中的耦合设备建立碳交易的数学模型；采集电价、碳价的历史数据，以电价、碳价为随机变量进行相关性分析，确认电价
‑
碳价的累计分布函数，根据电价
‑
碳价的累计分布函数模拟基于时刻的电价
‑
碳价样本数据；基于氢储能耦合设备的数学模型、碳交易的数学模型建立以运行成本最小为优化调度目标的目标函数，并设定约束条件，获取优化调度模型；将基于时刻的电价
‑
碳价样本数据输入至优化调度模型中，获取综合能源系统的优化调度方案，基于优化调度方案进行综合能源系统的调度。2.根据权利要求1所述的一种计及电
‑
碳价格相关性和氢储能协同的IES调度方法，其特征在于，引入的氢储能耦合设备包括电解槽、氢燃料电池和储氢罐；在所述建立氢储能耦合设备的数学模型步骤中：所述电解槽的数学模型具体为：0≤P
er
(t)≤P
er,max
；其中，E
er
(t)、P
er
(t)、η
er
、分别为电解槽的输出氢气量、输出功率、发电效率和氢热值；P
er,max
表示电解槽功率上限；Δt表示t到t
‑
1的时间间隔；所述氢燃料电池的数学模型具体为：其中，P
HFC,e
(t)、P
HFC,h
(t)为t时刻氢燃料电池的输出电功率和热功率；η
HFC,e
、η
HFC,h
为氢燃料电池的电变更效率和热变更效率；为t时刻氢燃料电池的输入功率；P
HFC,e,max
(t)、P
HFC,h,max
(t)分别表示t时刻氢燃料电池的电功率上限和热功率上限；所述储氢罐的数学模型为：所述储氢罐的数学模型为：所述储氢罐的数学模型为：所述储氢罐的数学模型为：其中，分别表示t和t
‑
1时刻的储氢罐容量；E
dis
(t)为t时刻储氢罐输出氢气量；表示储氢罐的氢储能下限和氢储能上限；表示储氢罐的氢储能爬坡下限和爬坡上限。
3.根据权利要求2所述的一种计及电
‑
碳价格相关性和氢储能协同的IES调度方法，其特征在于，所述基于综合能源系统中的耦合设备建立碳交易的数学模型的方法具体为：以外购电能、综合能源系统中的燃气轮机、燃气锅炉为碳排放源进行综合能源系统的碳排放额度分配：E
IES
(t)＝E
buy.e
(t)+E
GB
(t)+E
GT
(t)；(t)；(t)；其中，E
IES
、E
buy,e
、E
GB
、E
GT
分别为综合能源系统、外购电能、燃气锅炉机组和燃气轮机机组的初始碳排放配额；δ
buy,e
、δ
h
、为外购电能单位发电量的碳配额、单位供热量的碳配额和单位电量折算成单位热量的折算系数；P
buy,e
(t)、P
GB,h
(t)、P
e
(t)、P
h
(t)分别为外部购电总量、单台燃气锅炉供热总量、单台燃气轮机的供电总量和单台燃气轮机的供热总量；进行碳排放量计算：外购电能的碳排放量为：其中，E1为外购电能的碳排放量，μ
buy,e
为单位电量的碳排放强度；燃气机组的碳排放量为：其中，E2为燃气机组的碳排放量，γ为单位供热量的碳排放强度；综合能源系统的实际碳排放量为：E0＝E1+E2；确定碳交易成本为：式中，f1、f2分别为综合能源系统的碳交易成本、外购电能的碳交易成本和燃气机组的碳交易成本；c为碳交易价格。4.根据权利要求1所述的一种计及电
‑
碳价格相关性和氢储能协同的IES调度方法，其特征在于，所述采集电价、碳价的历史数据，以电价、碳价为随机变量进行相关性分析，确认电价
‑
碳价的累计分布函数，根据电价
‑
碳价的累计分布函数模拟基于时刻的电价
‑
碳价样本数据的方法具体为：
分别以电价、碳价为两个随机变量，建立电价
‑
碳价相关系数矩阵为：其中，ρ
ec
、ρ
ce
分别表示电对碳的相关系数和碳对电的相关系数；进行随机变量初始化，根据电价、碳价的历史数据随机产生两组独立的标准正态分布变量令为N维随机变量；转换边缘分布和均匀分布，由核密度估计法确定电价与碳价历史数据的累计分布函数，核密度估计公式为：核密度估计公式为：其中，h为平滑系数；k为核密度；基于Copula理论，以电价与碳价历史数据的累计分布函数为经验Copula函数，分别计算各Copula函数与经验Copula函数之间的欧氏距离，选择欧氏距离最小的Copula函数为最优Copula函数，并由最优Copula函数确认电价与碳价历史数据之间的斯皮尔曼秩相关系数ρs，以及电价与碳价历史数据的联合概率密度；根据电价与碳价历史数据之间的斯皮尔曼秩相关系数ρs和联合概率密度求取电价
‑
碳价相关系数矩阵：并采用平方根法对上式进行因式分解下三角矩阵；根据下三角矩阵对两组独立的标准正态分布变量进行线性变换，得到计及电碳价格相关性的标准正态分布样本矩阵：其中，Z
ρ,t
为第t日计及相关性的电价
‑
碳价样本数据，符合2
×
N标准正态分布矩阵；基于计及电碳价格相关性的标准正态分布样本矩阵获得具有相关性的基于时刻的电价
‑
碳价样本数据。5.根据权利要求4所述的一种计及电
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晨，伍仰金，郭茜婷，郑传良，林晨杰，叶家玮，王超君，郑涛，吴智晖，魏兰兰，付馨慧，涂承谦，张慧捷，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：