一种园区综合能源系统双层优化调度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种园区综合能源系统双层优化调度方法及装置，该方法包括：建立园区综合能源系统的数学模型，包含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机、吸收式制冷机以及电转气设备模型；建立园区综合能源系统上层优化调度模型，并基于机会约束规划将上层优化调度模型转换为确定性模型进行求解；基于遗传优化BP神经网络对园区综合能源系统的新能源出力以及电、热、冷负荷需求进行预测；建立下层优化调度模型，基于新能源出力以及电、热、冷负荷预测值，在每个调度周期内，对上层优化调度求解得到的调度策略进行修正。本发明专利技术有效保证了园区综合能源系统功率调节的准确性和经济性。能源系统功率调节的准确性和经济性。能源系统功率调节的准确性和经济性。

【技术实现步骤摘要】
一种园区综合能源系统双层优化调度方法及装置


[0001]本专利技术属于综合能源系统优化调度
，具体涉及一种园区综合能源系统双层优化调度方法及装置。

技术介绍

[0002]随着一次能源的日渐衰竭、环境恶化等问题加重，可再生能源的合理开发与高效利用愈加重要。综合能源系统是一种以冷、热、气等多种能源相耦合的新型系统，在满足多种用户侧的需求同时，促进了多种能源间的相互转换与利用，降低了系统运行维护成本，进而提高了能源的利用效率与经济性。当前综合能源系统中新能源发电的不确定性导致对其功率的优化调度提出了新的挑战，传统的基于鲁棒优化的调度方法具有一定的保守性，造成功率备用过剩，系统的经济性有待提升，且当前的优化方法对系统日前长期调度结果与日内短期实际调度结果存在偏差。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种园区综合能源系统双层优化调度方法及装置，以解决现有的园区综合能源系统功率调节过程中存在的调节精度差，经济性差等问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：
>[0005]本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种园区综合能源系统双层优化调度方法，其特征在于，包括：建立园区综合能源系统中各设备数学模型；基于园区综合能源系统中各设备数学模型建立园区综合能源系统上层优化调度模型；将所建立的上层优化调度模型转换为确定性模型进行求解，得到园区综合能源系统中各设备的日前调度结果；以小时为调度周期，对园区综合能源系统的新能源出力以及电、热、冷负荷进行预测；建立下层优化调度模型，基于园区综合能源系统的新能源出力以及电、热、冷负荷的预测结果对所述上层优化调度模型的求解结果进行修正，得到园区综合能源系统的最终调度结果。2.根据权利要求1所述的一种园区综合能源系统双层优化调度方法，其特征在于，所述建立园区综合能源系统中各设备数学模型，包括：建立燃气轮机模型如下：其中，P
tGT
为t时刻燃气轮机输出的电功率，P
tGT,gas
表示t时刻输入燃气轮机的气功率，η
GT,e
、η
GT,h
分别为燃气轮机的产电、热效率，为t时刻燃气轮机输出的热功率；建立燃气锅炉模型如下：其中，为t时刻燃气锅炉输出的热功率，P
tGB,gas
表示t时刻输入燃气锅炉的气功率，η
GB,h
为燃气锅炉的产热效率；建立电制冷机模型如下：其中，为t时刻电制冷机输出的冷功率，P
tEC
为t时刻输入电制冷机的电功率，η
EC
为电制冷机的制冷效率；建立吸收式制冷机模型如下：其中，为t时刻吸收式制冷机输出的冷功率，表示t时刻输入吸收式制冷机的热功率，η
AC
为吸收式制冷机的制冷效率；建立电转气设备模型如下：P
tP2G,g
＝P
tP2G,e
·
η
P2G
；其中，P
tP2G,g
为t时刻电转气设备产生的气功率，P
tP2G,e
为t时刻输入电转气设备的电功率，η
P2G
为电转气设备的产气效率。3.根据权利要求2所述的一种园区综合能源系统双层优化调度方法，其特征在于，所述基于园区综合能源系统中各设备数学模型建立园区综合能源系统上层优化调度模型，包括：建立园区综合能源系统上层优化调度模型的目标函数如下：
其中，C
total
为园区综合能源系统运行成本，T1为上层优化调度模型的调度时段总数，N为园区综合能源系统内部设备总数，分别为t时刻设备i的运行成本、与外界能源交互成本和系统备用成本，为设备i单位功率运维成本，W
ti
为t时刻设备i的功率，和分别为t时刻的购/售电和天然气成本，为t时刻的购/售电价格，P
tgrid
为t时刻的购/售电功率，大于0时表示购电，小于0时表示售电，为t时刻的购/售气价格，P
tgas
为t时刻的购气功率，m为天然气价与电功率换算值，K
sc
为单位备用容量惩罚成本系数，为t时刻的总备用容量；园区综合能源系统上层优化调度模型需满足的约束条件为：A、电功率平衡约束其中，P
tl
为t时刻的电负荷，N
EC
和N
P2G
分别表示电制冷机和电转气设备的数目，为t时刻输入电制冷机j的电功率，为t时刻输入电转气设备k的电功率，P
tESS.ch
为t时刻电储能充电功率，ΔP
tSC
为备用电容量，为t时刻光伏l的预测值，为t时刻风电机组u的预测值，为t时刻燃气轮机n输出的电功率，N
PV
、N
WT
、N
GT
分别表示光伏、风电机组和燃气轮机的数目，P
tESS.dis
为t时刻电储能放电功率；B、热功率平衡约束其中，为t时刻的热负荷，为t时刻热储能充热功率，N
AC
、N
GB
分别表示吸收式制冷机和燃气锅炉的数目，表示t时刻输入吸收式制冷机s的热功率，为备用热容量，表示t时刻燃气轮机n输出的热功率，为t时刻燃气锅炉v输出的热功率，为t时刻热储能放热功率；C、冷功率平衡约束
其中，为t时刻的冷负荷，为t时刻冷储能设备充冷功率，为备用冷容量，为t时刻电制冷机j输出的冷功率，为t时刻吸收式制冷机s输出的冷功率，为t时刻冷储能设备放冷功率；D、气功率平衡约束其中，表示t时刻输入燃气锅炉v的气功率，为t时刻输入燃气轮机n的气功率，为t时刻电转气设备k产生的气功率；E、能量转换设备出力约束其中，为t时刻燃气轮机n输出的电功率，为燃气轮机输出电功率最大值，为t时刻燃气锅炉v输出的热功率，为燃气锅炉输出热功率最大值，为t时刻电转气设备k产生的气功率，为电转气设备输出气功率最大值，为t时刻电制冷机j输出的冷功率，为电制冷机输出冷功率最大值，为t时刻吸收式制冷机s输出的冷功率，为吸收式制冷机输出冷功率最大值；F、联络线传输功率出力约束其中，为负数，为电联络线售电功率最大值，为电联络线购电功率最大值，与分别为气联络线购气功率最小值和最大值；G、能量存储约束其中，分别为设备i的存储量的最小值与最大值，为t时刻设备i的存储量，分别为1、T时刻的设备i的存储量；H、系统备用容量约束
其中，为t时刻光伏l的备用容量，为t时刻风电机组u的备用容量，ΔP
tl
为负荷波动的预测误差，ΔP
tSC
为供需端备用容量差值上界；I、系统电功率备用容量满足电功率波动的机会约束其中，Pr{
·
}为{
·
}中事件成立的概率，α为事先设定的满足约束条件的置信水平。4.根据权利要求3所述的一种园区综合能源系统双层优化调度方法，其特征在于，所述将所建立的上层优化调度模型转换为确定性模型，包括：令系统电功率备用容量满足电功率波动的机会约束中其中，随机变量Δp(t)服从均值为标准差为的正态分布；则机会约束不等式转换为如下形式的确定性约束，得到上层优化调度的确定性模型，ΔP
tSC
≥Φ
‑1(α)；其中，Φ
‑1(
·
)为随机变量Δp(t)的概率分布函数。5.根据权利要求4所述的一种园区综合能源系统双层优化调度方法，其特征在于，采用粒子群算法对所述上层优化调度的确定性模型进行求解，得到燃气轮机、电制冷机、电转气设备、光伏、风电机组、电储能、热储能、吸收式制冷机和燃气锅炉的日前调度结果。6.根据权利要求1所述的一种园区综合能源系统双层优化调度方法，其特征在于，所述对园区综合能源系统的新能源出力以及电、热、冷负荷进行预测，包括：构建BP神经网络；获取至少七天的新能源出力以及电、热、冷负荷历史数据作为BP神经网络的输入样本集，采用遗传算法进行训练，得到预测模型；以当前时刻新能源出力以及电、热、冷负荷为输入，输入至所述训练好的预测模型中，得到下一调度周期的新能源出力以及电、热、冷负荷。7.根据权利要求6所述的一种园区综合能源系统双层优化调度方法，其特征在于，所述建立下层优化调度模型如下：其中，f为下层优化目标函数，Z(t)、Z0(t)分别为在t时刻的下层优化调度结果和上层优化调度结果，T2为下层模型调度时段总数；采用粒子群算法对上述下层优化目标函数进行求解，得到下层优化调度结果。8.一种园区综合能源系统双层优化调度装置，其特征在于，包括：
初始化模块，用于建...

【专利技术属性】
技术研发人员：解兵，袁宇波，张宸宇，徐珂，袁晓冬，朱鑫要，葛雪峰，赵静波，吕振华，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：