一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法技术方案

本发明专利技术涉及一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法，包括：构建微网系统供能模型；在调度周期T内，进行自适应滚动时域预测，获取预测时域内的预测负荷；预测时域的长度在不同控制时刻下可变；将预测负荷输入微网系统供能模型，以最小化系统综合运行成本C为目标，通过粒子群优化算法得到微网系统中各设备的出力结果。本发明专利技术的有益效果是：本发明专利技术的预测时域长度能够根据负荷波动情况进行调整，减少了微网系统无法及时优化调度来满足负荷的大幅波动的情况，从而降低了系统运行成本，提高调度效率。提高调度效率。提高调度效率。

【技术实现步骤摘要】
一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法


[0001]本专利技术涉及微网系统
，更确切地说，它涉及一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法。

技术介绍

[0002]冷热电三联供微网系统具有一次能源利用率较高和对环境污染影响较小的优点，是近年来人们关注的热点之一。冷热电三联供微网系统可同时产生冷能、热能、热能和热能，一次能源利用率可达75％
‑
80％，消耗的能源仅有传统热电分供形式的3/4。典型的冷热电三联供微网系统包括(1)发电机组，如燃气轮机，内燃机，燃料电池等；(2)制热设备，如余热锅炉，燃气锅炉等；(3)制冷设备，如溴化锂吸收式制冷机，电制冷机等。
[0003]受到气候变化等室外因素及室内人员、设备等室内因素的影响，负荷具有很大的不确定性和波动性，日前预测的负荷数据和实际负荷数据可能存在较大差异，冷热电供能设备仅根据日前阶段优化获得的微网系统未来24小时逐时调度计划进行出力，无法有效匹配日内波动变化的需求，会导致用户满意度下降；若直接利用电网平衡负荷的预测偏差，会导致系统的运行经济性降低。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是克服现有技术中的不足，提供了一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法。
[0005]第一方面，提供了一种改进时间卷积网络的水库中长期月径流量预测方法，包括：
[0006]S1、构建微网系统供能模型；
[0007]S2、在调度周期T内，进行自适应滚动时域预测，获取预测时域内的预测负荷；所述预测时域的长度在不同控制时刻下可变；
[0008]S3、将所述预测负荷输入所述微网系统供能模型，以最小化系统综合运行成本C为目标，通过粒子群优化算法得到微网系统中各设备的出力结果。
[0009]作为优选，S2中，所述进行自适应滚动时域预测，获取预测时域的预测负荷，包括：
[0010]S201、设定第一控制时刻τ0与第一预测时域的长度L0，所述第一预测时域的起始端时刻为第一控制时刻τ0，所述第一预测时域的终端时刻为L0+τ0，并计算与所述第一预测时域对应的第一负荷方差s
02
；
[0011]S202、设定控制时域i，第二控制时刻τ1＝τ0+i，第二预测时域的起始端时刻为第二控制时刻τ1，第一预测时域的终端时刻为L1+τ1，并计算L1＝L0时的第二负荷方差s
12
；
[0012]S203、计算所述第二负荷方差s
12
和所述第一负荷方差s
02
的差值，若所述差值的绝对值小于设定的方差变化阈值Δs
min2
，则维持L1＝L0；若所述差值的绝对值大于所述方差变化阈值Δs
min2
，且在所述第二负荷方差s
12
小于所述第一负荷方差s
02
时，取L1＝L0‑
1；若所述差值的绝对值大于所述方差变化阈值Δs
min2
，且在所述第二负荷方差s
12
大于所述第一负荷方差s
02
时，取L1＝L0+1；。
[0013]S204、根据负荷方差，依次调节不同控制时刻τ
n
＝τ0+ni下的预测时域的长度，直至τ
n
≥T。
[0014]作为优选，S2中，负荷方差的计算公式为：
[0015][0016]其中，L为当前预测时域长度，单位为小时h；和分别为当前预测时域下电负荷、冷负荷和热负荷的均值，单位为千瓦kW；P
τ
、F
τ
和H
τ
分别为当前预测时域下第τ时刻对应的电负荷、冷负荷和热负荷，单位为千瓦kW；为控制时刻为τ
n
时预测时域内的负荷方差；τ
n
为当前预测时域的起始端时刻。
[0017]作为优选，S3中，所述系统综合运行成本C的计算公式为：
[0018][0019][0020]C
grid
(τ)＝P
grid
(τ)
·
R
grid
(τ)
·
△
τ
[0021][0022]其中，C
gas
(τ)、C
grid
(τ)和C
om
(τ)分别为天然气成本、购电成本和运行维修成本；
[0023]天然气成本C
gas
(τ)的计算公式中，P
gt
(τ)为τ时刻原动机中天然气燃烧所释放的电功率，单位为千瓦kW；η
gt_ele
(τ)为原动机的发电效率，HV为天然气的热值；R
gas
为天然气的价格；
△
τ为系统运行时间间隔，单位小时h；
[0024]购电成本C
grid
(τ)的计算公式中，P
grid
(τ)为τ时刻从电网购电的电功率，R
grid
(τ)为τ时刻的购电价格；
[0025]运行维修成本C
om
(τ)的计算公式中，F
ac
(τ)、F
ec
(τ)、H
wb
(τ)、H
gb
(τ)、P
bt_dis
(τ)、P
bt_chr
(τ)、 Q
wt_dis
(τ)和Q
wt_chr
(τ)分别为吸收式制冷机冷功率、电制冷机冷功率、余热锅炉功率、燃气锅炉功率、蓄电池放电功率、蓄电池充电功率、蓄水池释能功率和蓄水池蓄能功率，单位为千瓦kW；R
om_gt
、R
om_ac
、R
om_ec
、R
om_bt
、R
om_wt
、R
om_wb
和R
om_gb
分别为燃气内燃机、吸收式制冷机、电制冷机、蓄电池、蓄水池、余热锅炉和燃气锅炉的运行维修价格。
[0026]作为优选，S3中，所述粒子群优化算法的优化因子包括电网功率、原动机功率、吸收式制冷机功率、电制冷机功率、燃气锅炉功率、余热锅炉功率和储能设备充放能功率。
[0027]第二方面，提供了一种如第一方面所述的冷热电联供微网系统，包括：
[0028]电网、原动机、余热锅炉、吸收式制冷机、燃气锅炉和电动制冷机和储能系统；其中，所述原动机产生的电能通过电线输送至为用户供电的供电电网，所述原动机供电不足时由所述电网进行补充；所述原动机产生的热能通过第一管路分别输送至余热锅炉和吸收式制冷机；所述余热锅炉产生的热量输送至为用户供热的供热管路；所述吸收式制冷机产生的冷量输送至为用户供冷的供冷管路；所述燃气锅炉产生的热能部分通过第二管路输送至所述吸收式制冷机，其余部分直接输送至供热管路；所述供电管网上接有电动制冷机电
动制冷机产生的冷量通过第三本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建微网系统供能模型；S2、在调度周期T内，进行自适应滚动时域预测，获取预测时域内的预测负荷；所述预测时域的长度在不同控制时刻下可变；S3、将所述预测负荷输入所述微网系统供能模型，以最小化系统综合运行成本C为目标，通过粒子群优化算法得到微网系统中各设备的出力结果。2.根据权利要求1所述的一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法，其特征在于，S2中，所述进行自适应滚动时域预测，获取预测时域内的预测负荷，包括：S201、设定第一控制时刻τ0与第一预测时域的长度L0，所述第一预测时域的起始端时刻为第一控制时刻τ0，所述第一预测时域的终端时刻为L0+τ0，并计算与所述第一预测时域对应的第一负荷方差s
02
；S202、设定控制时域i，第二控制时刻τ1＝τ0+i，第二预测时域的起始端时刻为第二控制时刻τ1，第一预测时域的终端时刻为L1+τ1，并计算L1＝L0时的第二负荷方差s
12
；S203、计算所述第二负荷方差s
12
和所述第一负荷方差s
02
的差值，若所述差值的绝对值小于设定的方差变化阈值Δs
min2
，则维持L1＝L0；若所述差值的绝对值大于所述方差变化阈值Δs
min2
，且在所述第二负荷方差s
12
小于所述第一负荷方差s
02
时，取L1＝L0‑
1；若所述差值的绝对值大于所述方差变化阈值Δs
min2
，且在所述第二负荷方差s
12
大于所述第一负荷方差s
02
时，取L1＝L0+1；S204、根据负荷方差，依次调节不同控制时刻τ
n
＝τ0+ni下的预测时域的长度，直至τ
n
≥T。3.根据权利要求2所述的一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法，其特征在于，S2中，负荷方差的计算公式为：其中，L为当前预测时域长度，单位为小时h；和分别为当前预测时域下电负荷、冷负荷和热负荷的均值，单位为千瓦kW；P
τ
、F
τ
和H
τ
分别为当前预测时域下第τ时刻对应的电负荷、冷负荷和热负荷，单位为千瓦kW；为控制时刻为τ
n
时预测时域内的负荷方差；τ
n
为当前预测时域的起始端时刻。4.根据权利要求3所述的一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法，其特征在于，S3中，所述系统综合运行成本C的计算公式为：征在于，S3中，所述系统综合运行成本C的计算公式为：C
grid
(τ)＝P
grid
(τ)
·
R
grid
(τ)
·
Δτ
其中，C
gas
(τ)、C
grid
(τ)和C
om
(τ)分别为天然气成本、购电成本和运行维修...

【专利技术属性】
技术研发人员：林俊光，周雅敏，吴凡，谭韬，赵申轶，郑梦莲，蒋月红，俞自涛，叶飞宁，
申请(专利权)人：浙江浙能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：