计及不确定性的风光沼联合发电系统模型和日前-实时两阶段优化调度模型技术方案

本发明专利技术公开了一种计及不确定性的风光沼联合发电系统模型，能够通过沼气发电设备的调节能力，构建源网一体的风

【技术实现步骤摘要】
计及不确定性的风光沼联合发电系统模型和日前
‑
实时两阶段优化调度模型


[0001]本专利技术属于能源系统优化调度
，具体的为一种计及不确定性的风光沼联合发电系统模型和日前
‑
实时两阶段优化调度模型。

技术介绍

[0002]近年来，全球围绕着新能源出现了超常规的发展态势，新能源的产能也大幅度扩大。开发新能源和可再生能源是能源可持续发展的应有之义。
[0003]与单一能源供电的方式相比，多种能源互补发电系统能够提高能源的利用效率，是经济性更好的发电方式。将风能、太阳能和沼气能相结合的多能互补的供电形式中，各种发电工作模式自动切换以及功率控制等环节是互补供电过程中不可或缺的一部分。因此，针对风光沼互补协同发电系统设计一套能源供给运行控制系统具有现实意义。对风能、太阳能、沼气能等可再生能源的研究和开发，不仅在环境保护和资源利用等方面有着积极意义，而且对于带动社会经济的快速发展起到很重要的作用。随着科学技术的快速发展，对于风能、太阳能和沼气能等可再生能源的发电技术已经变得越来越成熟。但是，由于受到气候和环境的等客观因素的干扰，可再生能源的开发和利用遭受到一定程度的制约，会出现供电连续性不强、可靠性较低等情况。对于常规电网不能到达的无电地区，不稳定、不连续和可靠性低下的供电质量会导致投资成本的急剧上升，这样的情况需要大量的储能设备去维持持续的电力供应。因此，为了建立并形成持续稳定的电力供应系统，需要将多种能源整合在一起进行联合发电，根据当地的资源条件，采选一些有发电能力的可再生能源根据它们的资源储量和发展前景等条件制定相应的控制策略，除去多种能源间的随机性、不兼容等弊端，最终形成多种能源的互补发电，形成一个可靠性高，延续性好的发电系统。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种计及不确定性的风光沼联合发电系统模型和日前
‑
实时两阶段优化调度模型，旨在以最小化成本控制能量枢纽设备运行状态及能源生产、转换、存储、消耗过程，实现多能之间的最佳协调利用。
[0005]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]本专利技术首先提出了一种计及不确定性的风光沼联合发电系统模型，调度模型原理如下：
[0007][0008]s.t. Ax≤b
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(2)
[0009]Cy+Dξ≤e
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0010]Gx+Hy≤g
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0011]Jx+Ky＝h
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0012]其中，式(1)表示模型目标函数，优化目标为综合调度成本最小化；a
T
x表示仅与0
‑
1变量有关的成本；x是表示设备运行状态的0
‑
1变量，且x＝[x
CHP
，x
B
，x
F
，x
ch
，x
dis
]，x
CHP
表示CHP设备的运行状态，x
B
表示电锅炉的运行状态；x
F
表示沼气设备出力状态；x
ch
和x
dis
分别表示储能设备充电/放电状态；a表示设备启停的成本列向量；b
T
y+c
T
ξ表示与连续变量有关的成本；y表示各设备出力的连续变量，且y＝[y
CHP
，y
B
，y
F
，y
ch
，y
dis
]，y
CHP
表示CHP设备发电出力；y
B
表示电锅炉出力；y
F
表示沼气发电设备的出力；y
ch
和y
dis
分别表示储能装置充电电量和放电电量；ξ表示风机与光伏发电系统出力的连续变量，且ξ＝[ξ
PW
，ξ
PV
]，ξ
PW
表示风电机组出力，ξ
PV
表示光伏系统总出力；b为各个设备出力的单位成本列向量；c为光伏和风机出力的单位成本列向量；
[0013]式(2)表示0
‑
1变量不等式约束，包括储电、储热装置的充放能状态约束；A表示设备运行状态不等式Ax≤b的约束矩阵；
[0014]式(3)表示连续变量不等式约束，包括风机、光伏系统、电锅炉、沼气炉出力约束与沼气池状态约束；C和D分别各设备与风机、光伏出力不等式Cy≤Dξ的约束矩阵；e为该不等式约束的系数矩阵；
[0015]式(4)与式(5)分别表示两阶段变量间的耦合关系：式(4)包括CHP设备约束与储气装置约束，式(5)为能量平衡约束；G和H分别为各设备运行状态与风机、光伏出力不等式Gx+Hy≤g的约束矩阵，g为不等式约束Gx+Hy≤g的系数矩阵；J和K分别为各设备运行状态与风机、光伏出力等式Jx+Ky＝h的约束矩阵，h为等式约束Jx+Ky＝h的系数矩阵；
[0016]调度模型的约束条件包括：
[0017]风电机组出力约束：
[0018][0019]其中，表示风电机组出力上限；
[0020]光伏系统总出力约束：
[0021][0022]其中，为光伏系统总出力上限；
[0023]CHP设备约束：
[0024][0025]其中，和分别表示CHP设备发电出力的下限和上限；；
[0026]电锅炉出力约束：
[0027][0028]其中，表示电锅炉的出力上限；
[0029]沼气炉出力约束：
[0030][0031]其中，表示沼气炉的出力上限；
[0032]储能装置约束：
[0033]x
ch
+x
dis
≤1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0034][0035][0036][0037]其中，和分别表示储能装置充电电量的上限和下限；和分别表示储能装置放电的上限和下限；和分别表示储能装置充电效率和放电效率；E
t
为t时刻储能装置储存的能量；E
t+1
为t+1时刻储能装置储存的能量。
[0038]进一步，调度模型以成本C最小化为目标，
[0039]min(C
CHP
+C
T
+C
L
+C
P
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0040]其中，C
CHP
表示CHP机组的启动/停机成本；C
T
表示能量转换损失成本；C
L
表示能量充放损失成本；C
P
表示弃风、弃光惩罚成本；且：
[0041][0042][0043][0044][0045]其中，T表示一个运行周期；Δt表示每个时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计及不确定性的风光沼联合发电系统模型，其特征在于：调度模型原理如下：s.t.Ax≤b
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)Cy+Dξ≤e
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)Gx+Hy≤g
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)Jx+Ky＝h
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)其中，式(1)表示模型目标函数，优化目标为综合调度成本最小化；a
T
x表示仅与0
‑
1变量有关的成本；x是表示设备运行状态的0
‑
1变量，且x＝[x
CHP
,x
B
,x
F
,x
ch
,x
dis
]，x
CHP
表示CHP设备的运行状态，x
B
表示电锅炉的运行状态；x
F
表示沼气设备出力状态；x
ch
和x
dis
分别表示储能设备充电状态和放电状态；a表示设备启停的成本列向量；b
T
y+c
T
ξ表示与连续变量有关的成本；y表示各设备出力的连续变量，且y＝[y
CHP
,y
B
,y
F
,y
ch
,y
dis
]，y
CHP
表示CHP设备发电出力；y
B
表示电锅炉出力；y
F
表示沼气发电设备的出力；y
ch
和y
dis
分别表示储能装置充电电量和放电电量；ξ表示风机与光伏发电系统出力的连续变量，且ξ＝[ξ
PW
,ξ
PV
]，ξ
PW
表示风电机组出力，ξ
PV
表示光伏系统总出力；b为各个设备出力的单位成本列向量；c为光伏和风机出力的单位成本列向量；式(2)表示0
‑
1变量不等式约束，包括储电、储热装置的充放能状态约束；A表示设备运行状态不等式Ax≤b的约束矩阵；式(3)表示连续变量不等式约束，包括风机、光伏系统、电锅炉、沼气炉出力约束与沼气池状态约束；C和D分别各设备与风机、光伏出力不等式Cy≤Dξ的约束矩阵；e为该不等式约束的系数矩阵；式(4)与式(5)分别表示两阶段变量间的耦合关系：式(4)包括CHP设备约束与储气装置约束，式(5)为能量平衡约束；G和H分别为各设备运行状态与风机、光伏出力不等式Gx+Hy≤g的约束矩阵，g为不等式约束Gx+Hy≤g的系数矩阵；J和K分别为各设备运行状态与风机、光伏出力等式Jx+Ky＝h的约束矩阵，h为等式约束Jx+Ky＝h的系数矩阵；调度模型的约束条件包括：风电机组出力约束：其中，表示风电机组出力上限；光伏系统总出力约束：其中，为光伏系统总出力上限；CHP设备约束：其中，和分别表示CHP设备发电出力的下限和上限；；电锅炉出力约束：
其中，表示电锅炉的出力上限；沼气炉出力约束：其中，表示沼气炉的出力上限；储能装置约束：x
ch
+x
dis
≤1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)(11)(11)其中，和分别表示储能装置充电电量的上限和下限；和分别表示储能装置放电的上限和下限；和分别表示储能装置充电效率和放电效率；E
t
为t时刻储能装置储存的能量；E
t+1
为t+1时刻储能装置储存的能量。2.根据权利要求1所述的计及不确定性的风光沼联合发电系统模型，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴新宇，袁丁，周强，王宁，李昊昊，鲍可凡，丁戈，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司睢宁县供电分公司，
类型：发明
国别省市：