基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法技术

本发明专利技术公开了基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法，将燃气掺氢后送入燃气机组，进而建立了含燃气掺氢的氢储能模型，在阶梯型碳交易机制补充了基于外购电功率碳排放的计算方法；通过多微网与配电网的净交互成本计算条件风险价值以衡量多微网的不确定性，利用纳什谈判的方法，对多微网实施两阶段优化，第一阶段最小化多微网总成本，第二阶段分配收益并最大化各微网利益；通过改进交替方向乘子法对两阶段优化模型进行分布式求解。本发明专利技术方法在保证多微网总成本最低的前提下可实现各微网的利益最大化，提升新能源消纳水平，减少碳排放量，为不确定环境下综合能源多微网的低碳经济调度提供参考。微网的低碳经济调度提供参考。微网的低碳经济调度提供参考。

【技术实现步骤摘要】
基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法


[0001]本专利技术属于新能源调度
，具体涉及基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法。

技术介绍

[0002]综合能源系统提高了终端能源消费的效率及清洁化水平，是实现清洁能源替代、能源低碳持续发展的重要手段。随着同一配电区域中综合能源微网数量的增加，相邻微网互联耦合，形成综合能源多微网。当微网间进行电能交互时，微网可以将电量出售给其它微网或从其它微网购入电量，以提高自身运行的经济性。然而，各微网均属于不同的利益主体，多个微网间的利益交互以及多能流的复杂耦合使得传统单微网的调度方法难以适用。
[0003]现有针对多微网的调度方法鲜有考虑源荷不确定性，碳交易机制侧重于微网自身设备出力所产生的碳排放，并未考虑外购电功率所产生的等效碳排放。在用氢环节中，通常利用氢燃料电池技术进行发电。氢燃料电池发电设备相对简单，功率范围宽，可以很好地应对可再生能源的波动性，但其价格高昂，而且发电效率不高，仅为30％～60％。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、对综合能源多微网进行低碳经济化改进，将燃气掺氢后送入燃气机组，建立含掺氢燃气的综合能源微网模型；步骤2、通过多微网与配电网的净交互成本计算条件风险价值，运用纳什谈判理论对多微网实施两阶段优化，第一阶段最小化多微网总成本，第二阶段分配收益并最大化各微网利益，构建基于纳什谈判的综合能源多微网两阶段优化调度模型；步骤3、通过改进交替方向乘子算法对基于纳什谈判的综合能源多微网两阶段优化调度模型进行分布式优化求解，得到的参数即为调度结果。2.根据权利要求1所述基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法，其特征在于，步骤1中所述含燃气掺氢的氢储能模型包括综合能源微网设备出力模型、综合能源微网能效提升机制模型、单微网成本模型、约束条件，所述综合能源微网设备出力模型包括碳捕集电厂模型、含掺氢燃气的氢储能系统模型。3.根据权利要求2所述基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法，其特征在于，所述碳捕集电厂模型构建过程如下：碳捕集电厂中火电机组在t时段的出力P
TU,e,i
(t)一部分供给碳捕集设备，另一部分流入电网，供给电负荷；碳捕集设备在t时段输入的电功率P
CCS,e,i
(t)又分为两部分：自身固定电功率的消耗P
CCS,e1,i
(t)和处理CO2的电功率消耗P
CCS,e2,i
(t)：碳捕集设备捕集到的CO2一部分被封存，另一部分供应给电转气设备，碳捕集电厂模型如下：式中，P
TU,e,i
(t)为时段t内微网i(i＝1,2,3,
…
)中火电机组输出的电功率，kW；e
TU
为单位时间内的碳排放强度，m3/(kW
·
h)；V
TU,CO2,i
(t)为时段t内火电机组排放CO2的体积流量，m3/h；λ
CCS
为碳捕集设备处理单位体积流量CO2的能耗，(kW
·
h)/m3；μ
CCS
为碳捕集效率；V
CCS1,CO2,i
(t)为碳捕集设备封存CO2的体积流量；V
CCS2,CO2,i
(t)为碳捕集供给电转气设备CO2的体积流量，V
CCS,CO2,i
(t)为碳捕集捕集CO2的体积流量。4.根据权利要求2所述基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法，其特征在于，所述含掺氢燃气的氢储能系统模型构建过程为：1)量纲统一的电解槽模型：电解槽将电能转换为氢能，采用质子交换电解制氢，构建的变效率数学模型如下：
式中，n
EL,H2,i
(t)为时段t内微网i中电解槽产氢物质的量；n
ELN
为电解槽的额定容量；P
EL,e,i
(t)为时段t内电解槽输入的电功率；P
EL,eN
为电解槽输入电功率的额定值；f(P
EL,e,i
(t))为电解槽效率函数；a
EL
、b
EL
、c
EL
为效率函数系数；量纲统一的电解槽模型如下：式中，n
EL,H2,i
(t)为时段t内微网i中电解槽产氢物质的量，kmol；P
EL,e,i
(t)为时段t内电解槽输入的电功率，kW；m
EL,H2,i
(t)为时段t内电解槽产氢的质量，kg；M
H2
为氢气的摩尔质量；ρ
H2
为氢气的密度；Δt为调度单位时间，P
EL,H2,i
(t)为时段t内电解槽的产氢功率；2)量纲统一的甲烷反应器模型4H2+CO2→
CH4+2H2O
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)由于化学反应方程式通常用分子物质的量进行计算，因此将碳捕集供给电转气设备的CO2体积流量(式(2))转化成物质的量，如下所示：式中，m
CCS2,CO2,i
(t)为时段t内微网i中碳捕集供给电转气设备CO2的质量，kg；n
CCS2,CO2,i,i
(t)为碳捕集供给电转气设备CO2的物质的量，kmol；M
CO2
为CO2的摩尔质量；V
CCS2,CO2,i
(t)为碳捕集供给电转气设备CO2的体积流量；ρ
CO2
为CO2的密度；甲烷反应器生成CH4的量取决于CO2与H2的物质的量大小关系，反应量与生成量可由下式决定：式中，n
MR1,H2,i
(t)为时段t内电解槽供给甲烷反应器H2物质的量；n
CCS2,CO2,i
(t)为碳捕集供给甲烷反应器CO2物质的量；n
MR,H2,i
(t)为时段t内参与甲烷反应H2物质的量；n
MR,CH4,i
(t)为时段t内甲烷反应器生成CH4物质的量；将输入甲烷反应器H2物质的量与甲烷反应器生成CH4物质的量速率进一步转化得到输入H2与生成CH4的功率，如下式：的功率，如下式：
式中，P
MR,H2,i
(t)为时段t内输入甲烷反应器的H2功率，kW；P
MR,g,i
(t)为时段t内甲烷反应器输出的CH4功率；η
MR,g
为时段t内甲烷反应器的输出效率；M
CH4
为CH4的摩尔质量；ρ
CH4
为CH4的密度；3)储氢罐模型储氢罐在充放过程产生的氢能损耗用充放效率近似表征，因此模型为：式中，分别为时段t内微网i中储氢罐的充放氢功率、效率与容量；4)掺氢燃气机组模型天然气在一定掺氢比例范围内与式(4)产生的氢气耦合，供给燃气机组，由于燃气机组在10％～20％掺氢比例下对其运行影响较小，因此将燃气机组的电热转化效率设置为常数，掺氢燃气轮机的数学模型如下：数，掺氢燃气轮机的数学模型如下：式中，R
GT,i
(t)为燃气轮机的掺氢比；V
GT,H2,i
(t)、V
GT,g,i
(t)分别为时段t内输入燃气轮机的氢气和天然气气体积流量，即单位时间输送管道中流过的气体体积，m3/h；HHV
CH4
为甲烷的热值；P
GT,g,i
(t)、P
GT,H2,i
(t)分别为时段t内输入燃气轮机的天然气和氢功率；P
GT,e,i
(t)为时段t内燃气轮机输出的电功率；η
GT,e
为燃气轮机的电转换效率；P
GT,h,i
(t)为时段t内微网i燃气轮机输出的热功率，kW；η
GT,h
为燃气轮机的热转换效率；掺氢燃气锅炉的数学模型如下：掺氢燃气锅炉的数学模型如下：式中，R
GB,i
(t)为燃气锅炉的掺氢比；V
GB,H2,i
(t)、V
GB,g,i
(t)分别为时段t内输入燃气轮机的氢气和天然气体积流量；P
GB,g,i
(t)和P
GB,H2,i
(t)分别为时段t内输入燃气锅炉的天然气和氢气功率，kW；P
GB,h,i
(t)为时段t内燃气锅炉输出的热功率，kW；η
GB,h
为燃气锅炉的热转换效率。5.根据权利要求2所述基于纳什谈判的含掺氢燃气综合能源多微网优化调度方法，其
特征在于，所述综合能源微网能效提升机制模型构建过程为：取调度周期内配电网电量中火电占比为碳交易成本具体计算模型如下：m
L,i
＝m
GT0,i
+m
GB0,i
+m
TU0,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)式中，m
GT0,i
、m
GB0,i
、m
TU0,i
、m
L,i
分别为微网i调度周期内燃气轮机、燃气锅炉、火电机组以及总的碳排放配额；σ
e
为燃气机组单位发电功率的碳排放配额；σ
h
为燃气机组单位供热功率碳排放配额；σ
p
为火电机组的单位发电功率碳排放配额；为火电机组的单位发电功率碳排放配额；式中，m
P,i
(t)为微网i调度周期内总的实际碳排放量；m
GT,i
(t)、m
GB,i
(t)、m
TU,i
(t)分别为时段t内微网i燃气轮机、燃气锅炉以及火电机组的实际碳排放量；a
i
、b
i
、c
i
(i＝1,2,3)分别为燃气机组供电、燃气机组供热以及火电机组供电的碳排放系数；式中，C
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王开艳，梁岩，贾嵘，王雪妍，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：