电热协同系统双层能量优化运行方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种考虑跨区协作机制的电热协同系统双层能量优化方法，发挥了不同电热协同系统差异性带来的能源互补价值，通过建立电热协同系统协作优化调度模型并对其进行求解，计算出使电网峰、谷调节需求达标的电热协同系统集中每个电热协同系统的有功功率计划值，从而指导每个电热协同系统的电负荷调节，进一步协助电网削峰填谷，优化了电网峰谷调整结果，提高了整体电热协同系统运行的经济性。提高了整体电热协同系统运行的经济性。提高了整体电热协同系统运行的经济性。

【技术实现步骤摘要】
电热协同系统双层能量优化运行方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及新能源及节能
，尤其是指一种电热协同系统双层能量优化运行方法、设备、装置及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着电动汽车渗透率的提高，配网负荷峰谷差进一步扩大，电网运营商在负荷峰谷调节方面的压力骤升。电热协同系统具备削峰填谷能力，表现在：在配网负荷高峰期，系统内部的能量优化管理算法可使本地制热系统少用电、电蓄热系统多放热，从而达到降低配网负荷峰值的目的；在配网负荷谷期，该算法又可提高本地制热系统的运行功率并使电蓄热系统存储热能，从而增加网侧负荷。
[0003]传统的电热协同能量优化管理方法通常以本地电热协同系统运行成本最低为优化目标，通过建立基于峰谷电价的能量优化模型并对其进行求解，从而获得最优的系统运行计划，其缺乏对多个电热协同系统的协作管理。事实上，不同电热协同系统的光伏发电量、蓄热水箱容量以及电、热负荷普遍存在差异。由于本地优化不考虑外部电热协同系统的运行信息，所以传统的电热协同能量优化管理方法无法发挥上述差异性带来的能源互补价值，包括提高电网峰谷调整结果以及整体电热协同系统运行的经济性。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中电网峰谷调整结果以及整体电热协同系统运行经济性不好的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种电热协同系统双层能量优化运行方法，包括：
[0006]以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型；
[0007]根据预先建立的电热协同系统协作优化调度模型约束求解所述电热协同系统协作优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值；
[0008]根据所述电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型；
[0009]根据预先建立的本地电热协同系统优化调度模型约束求解所述本地电热协同系统优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下一调度间隔内的直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值。
[0010]优选地，所述以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型，其目标函数为：
[0011][0012]其中，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△
c
内的有功功率计划值，
△
c
为协作调度的时间间隔，为电负荷调节需求值，Φ
EHS
为参与电力辅助服务的电热协同系统集。
[0013]优选地，所述建立电热协同系统协作优化调度模型后包括：
[0014]建立基于ARIMA的时间序列预测模型，以便预测电热协同系统中的负荷与出力。
[0015]优选地，所述根据所述电热协同系统集在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型包括：
[0016]若当前时刻为调峰需求，所述本地电热协同系统优化调度模型的目标函数为：
[0017][0018]若当前时刻为调谷需求，所述本地电热协同系统优化调度模型的目标函数为：
[0019][0020]其中，和分别表示电价、电力辅助价格和电力辅助结果未达标的惩罚价格，λ为日内剩余步长，
△
为本地优化调度的周期，
△
c
是
△
的整数倍，为第i个电热协同系统的负荷滚动预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△
，为日前第i个电热协同系统的电负荷预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出，预测点的时间间隔等于
△
，为第i个电热协同系统在其PCC点处的负荷滚动预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出，预测点的时间间隔等于
△
。
[0021]优选地，所述本地电热协同系统优化调度模型约束包括：
[0022]直流热泵运行约束：
[0023][0024]其中，为第i个电热协同系统里直流热泵有功功率计划值，为第i个电热协同系统里直流热泵额定有功功率上界；
[0025]光伏发电系统出力约束：
[0026][0027]其中，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力计划值，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力滚动预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出。
[0028]蓄热水箱运行约束：
[0029][0030][0031][0032]其中，和分别为第i个电热协同系统里蓄热水箱热功率的下界和上界，为电热协同系统i在下个调度间隔t0+
△
c
内的蓄热水箱提供的热功率，放热为正，蓄热为负，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在时段t存储的热量，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最小存储热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最大存储热能，E
i,t,EH
为第i个电热协同系统里蓄热水箱在t时段存储的热能，E
i,t
‑
1,EH
第i个电热协同系统里蓄热水箱在t
‑
1时段存储的热能，η
i
为蓄热水箱的功率转化效率，为第i个电热协同系统在t时段内的直流热泵有功功率计划值，Δ为本地优化调度的周期，第i个电热协同系统在t时段内蓄热水箱热功率计划值；
[0033]功率平衡约束：
[0034][0035][0036]其中，为第i个电热协同系统的热负荷滚动预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△
。
[0037]优选地，所述建立电热协同系统协作优化调度模型后还包括：
[0038]建立直流热泵的动态有功功率边界的评估模型，以便计算电热协同系统中直流热泵的动态有功功率输出上界：
[0039][0040]其中，和分别为第i个电热协同系统里直流热泵的动态有功功率输出上界和额定有功功率上界，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在本轮调度起始时刻t0处的热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱需存储的最小热能，
△
c
为协作调度的时间间隔。
[0041]优选地，所述电热协同系统协作优化调度模型约束包括：
[0042]直流热泵运行约束：
[0043][0044]其中，为第i个电热协同系统里直流热泵有功功率计划值，为第i个电热协同系统里直流热泵电蓄热系统的动态有功功率输出上界，由所述直流热泵的动态有功功
率边界的评估模型计算得出；
[0045]光伏发电系统出力约束：
[0046][0047]其中，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力计划值，为第i个电热协本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电热协同系统双层能量优化运行方法，其特征在于，包括：以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型；根据预先建立的电热协同系统协作优化调度模型约束求解所述电热协同系统协作优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值；根据所述电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型；根据预先建立的本地电热协同系统优化调度模型约束求解所述本地电热协同系统优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下一调度间隔内的直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值。2.根据权利要求1所述的电热协同系统双层能量优化运行方法，其特征在于，所述以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型，其目标函数为：其中，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△
c
内的有功功率计划值，
△
c
为协作调度的时间间隔，为电负荷调节需求值，Φ
EHS
为参与电力辅助服务的电热协同系统集。3.根据权利要求2所述的电热协同系统双层能量优化运行方法，其特征在于，所述建立电热协同系统协作优化调度模型后包括：建立基于ARIMA的时间序列预测模型，以便预测电热协同系统中的负荷与出力。4.根据权利要求3所述的电热协同系统双层能量优化运行方法，其特征在于，所述根据所述电热协同系统集在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型包括：若当前时刻为调峰需求，所述本地电热协同系统优化调度模型的目标函数为：若当前时刻为调谷需求，所述本地电热协同系统优化调度模型的目标函数为：其中，和分别表示电价、电力辅助价格和电力辅助结果未达标的惩罚价
格，λ为日内剩余步长，
△
为本地优化调度的周期，
△
c
是
△
的整数倍，为第i个电热协同系统的负荷滚动预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△
，为日前第i个电热协同系统的电负荷预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出，预测点的时间间隔等于
△
，为第i个电热协同系统在其PCC点处的负荷滚动预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出，预测点的时间间隔等于
△
。5.根据权利要求3所述的电热协同系统双层能量优化运行方法，其特征在于，所述本地电热协同系统优化调度模型约束包括：直流热泵运行约束：其中，为第i个电热协同系统里直流热泵有功功率计划值，为第i个电热协同系统里直流热泵额定有功功率上界；光伏发电系统出力约束：其中，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力计划值，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力滚动预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出。蓄热水箱运行约束：蓄热水箱运行约束：蓄热水箱运行约束：其中，和分别为第i个电热协同系统里蓄热水箱热功率的下界和上界，为电热协同系统i在下个调度间隔t0+
△
c
内的蓄热水箱提供的热功率，放热为正，蓄热为负，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在时段t存储的热量，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最小存储热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最大存储热能，E
i,t,EH
为第i个电热协同系统里蓄热水箱在t时段存储的热能，E
i,t
‑
1,EH
第i个电热协同系统里蓄热水箱在t
‑
1时段存储的热能，η
i
为蓄热水箱的功率转化效率，为第i个电热协同系统在t时段内的直流热泵有功功率计划值，Δ为本地优化调度的周期，第i个电热协同系统在t时段内蓄热水箱热功率计划值；功率平衡约束：功率平衡约束：其中，为第i个电热协同系统的热负荷滚动预测值，由所述基于ARIMA的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△
。
...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱迪，徐海华，赵伟，蒋一博，刘澜，王喆，赵杨阳，韩四维，
申请(专利权)人：国网苏州城市能源研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：