基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法技术

本发明专利技术涉及可再生能源运行决策方法领域，尤其是基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法。该方法的步骤为：步骤一、建立可再生能源制氢场站运营决策确定性模型；步骤二、建立基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优决策模型；步骤三、根据可再生能源制氢场站决策模型，获得可再生能源制氢场站合同分解电量、现货市场购电量、氢气产量。本发明专利技术建立了可再生能源制氢场站确定性最优决策模型。本申请能帮助可再生能源制氢场站在面对多重不确定性时，做出的决策能够将总成本控制在可接受最大成本之下，从而保证其自身基本的经济收益，可为可再生能源制氢场站的运营决策提供有利参考。运营决策提供有利参考。运营决策提供有利参考。

【技术实现步骤摘要】
基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法


[0001]本专利技术涉及可再生能源运行决策方法领域，尤其是基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法。

技术介绍

[0002]氢能不仅是重要的且最富有发展潜力的清洁能源之一，利用可再生能源制氢还可以显著降低制氢成本，同时保证可再生能源的充分消纳，减少弃风、弃光现象。因此，可再生能源制氢已经逐渐成为规模化制氢的重要模式。随着我国电力市场化改革的逐步推进，可再生能源制氢场站也将逐步参与到电力市场中来。但是现在电力市场环境下，可再生能源出力和电力市场价格面对多重不确定性因素，传统的可再生能源制氢场站优化运行方法，未考虑可再生能源出力和电力市场价格的不确定性，从而导致制氢场站的收益难以得到保障，无法有效提升可再生能源制氢场站的收益，因此需要一种可再生能源制氢场站最优运营决策方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是：为了解决
技术介绍
中描述的技术问题，本专利技术提供了一种基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法。本申请综合考虑了可再生能源出力的典型场景和电力现货市场价格预测偏差，建立了可再生能源制氢场站确定性最优决策模型。本申请建立了基于信息间隙决策理论的计及现货价格不确定性的可再生能源制氢场站最优运营决策模型，该模型给出的决策能够保证可再生能源制氢场站的总成本不高于其最大所能接受的值。本申请能帮助可再生能源制氢场站在面对多重不确定性时，做出的决策能够将总成本控制在可接受最大成本之下，从而保证其自身基本的经济收益，可为可再生能源制氢场站的运营决策提供有利参考。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0005]一种基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法，该方法的步骤为：
[0006]步骤一、建立可再生能源制氢场站运营决策确定性模型，确定制氢场站内部运行物理约束、制氢场站外部参与电力市场约束、制氢场站运营成本最小化目标函数；
[0007]步骤二、建立基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优决策模型，生成基于随机场景的可再生能源出力典型场景，结合电力现货市场价格不确定性、可再生能源制氢场站运营决策确定性模型、信息间隙决策理论来确定考虑多重不确定性的可再生能源制氢场站最优决策模型；
[0008]步骤三、根据可再生能源制氢场站决策模型，获得可再生能源制氢场站合同分解电量、现货市场购电量、氢气产量。
[0009]具体地，所述最优决策模型包括目标函数和约束条件。
[0010]具体地，步骤一中，所述制氢场站内部运行物理约束包括电解槽模型、氢气压缩机模型、储氢罐模型、电储能模型；
[0011]所述制氢场站外部参与电力市场约束包括月度合同电量分解约束、电力平衡约束、风电出力调度约束、氢气生产计划约束；
[0012]所述制氢场站运营成本最小化目标函数综合考虑电力现货市场购电成本、制氢设备的运行维护成本。
[0013]具体地，步骤二中，所述目标函数为最大化可接受电价预测误差；
[0014]所述约束条件包括可接受成本约束、预测误差约束、确定性模型约束。
[0015]具体地，所述电解槽模型为：
[0016][0017]其中，为电解槽在t时段的产氢量；为t时段输入电解槽的电功率；为电解槽的产氢效率；
[0018]输入电解槽的电功率范围：
[0019][0020]其中，表示输入电解槽的最大电功率；
[0021]输入电解槽的电功率爬坡范围：
[0022][0023]其中，为电解槽的最大爬坡功率；
[0024]所述氢气压缩机模型为：
[0025][0026]其中，为t时刻输入氢气压缩机的电功率；为氢气比热容常数；为t时刻压缩机压缩氢气的质量流量；T
in
为压缩机输入氢气的温度；η
com
为压缩机工作效率；κ为氢气等熵指数；R
comp
为氢气的压缩比；
[0027]输入压缩机的电功率范围：
[0028][0029]其中，为输入氢气压缩机的最大电功率；
[0030]所述储氢罐模型为：
[0031][0032]其中，表示t时段储氢罐的内部气压；T
s
为储氢罐内部的氢气温度；V
s
为储氢罐的体积；为t时段氢气的使用量；
[0033]储氢罐内部气压范围：
[0034][0035]其中，表示储氢罐内部的最小气压；表示储氢罐内部的最大气压；
[0036]所述电储能模型的储能充放电功率范围：
[0037][0038]其中，为0
‑
1指示变量；当时，电储能装置在t时段处于充电状态；当时，电储能装置在t时段处于放电状态；为t时段的充电功率；为t时段的放电功率；表示电储能装置的最大充电功率；表示电储能装置的最小充电功率。
[0039]具体地，所述月度合同电量分解约束为：
[0040][0041]其中，T表示月度时段数；表示中长期合同电量分解到t时段的电量；Q
C
表示可再生能源制氢场站所签订的月度中长期合同电量总量；
[0042]所述电力平衡约束为：
[0043][0044]其中，表示可再生能源场站在t时段从现货市场购买的电量；w
t
表示t时段风电机组的调度出力；
[0045]所述风电出力调度约束为：
[0046][0047]其中，表示t时段风电机组的预测出力；
[0048]所述氢气生产计划约束为：
[0049][0050]其中，表示t时段所生产的氢气；表示氢气订单中约定的氢气交付总量。
[0051]具体地，所述电力现货市场购电成本为C
P
，
[0052][0053]其中，为t时段电力现货价格；
[0054]所述制氢设备的运行维护成本为C
M
[0055][0056]其中，C
EL
表示电解槽的运行维护成本；C
ES
表示电储能的运行维护成本；β
EL
表示电解槽的运行维护成本系数；β
ES
表示电储能的运行维护成本系数；
[0057]制氢场站运营成本最小化目标函数为C
∑
，
[0058]C
Σ
＝min(C
P
+C
M
)。
[0059]具体地，所述最大化可接受电价预测误差为：
[0060][0061]其中，S表示可再生能源机组出力场景的集合；S＝{s1,s2,...,.s
i
,...s
N
}；场景数为N，s1,s2,si,sN,表示不同的出力场景；ρ
s,t
表示场景s下现货市场出清电价与预测电价的误差，Prob
s
为场景s的概率。
[0062]具体地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法，其特征是，该方法的步骤为：步骤一、建立可再生能源制氢场站运营决策确定性模型，确定制氢场站内部运行物理约束、制氢场站外部参与电力市场约束、制氢场站运营成本最小化目标函数；步骤二、建立基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优决策模型，生成基于随机场景的可再生能源出力典型场景，结合电力现货市场价格不确定性、可再生能源制氢场站运营决策确定性模型、信息间隙决策理论来确定考虑多重不确定性的可再生能源制氢场站最优决策模型；步骤三、根据可再生能源制氢场站决策模型，获得可再生能源制氢场站合同分解电量、现货市场购电量、氢气产量。2.根据权利要求1所述的基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法，其特征在于：所述最优决策模型包括目标函数和约束条件。3.根据权利要求1所述的基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法，其特征在于：步骤一中，所述制氢场站内部运行物理约束包括电解槽模型、氢气压缩机模型、储氢罐模型、电储能模型；所述制氢场站外部参与电力市场约束包括月度合同电量分解约束、电力平衡约束、风电出力调度约束、氢气生产计划约束；所述制氢场站运营成本最小化目标函数综合考虑电力现货市场购电成本、制氢设备的运行维护成本。4.根据权利要求2所述的基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法，其特征在于：步骤二中，所述目标函数为最大化可接受电价预测误差；所述约束条件包括可接受成本约束、预测误差约束、确定性模型约束。5.根据权利要求3所述的基于信息间隙决策理论的可再生能源制氢场站最优运行决策方法，其特征在于：所述电解槽模型为：其中，为电解槽在t时段的产氢量；为t时段输入电解槽的电功率；为电解槽的产氢效率；输入电解槽的电功率范围：其中，表示输入电解槽的最大电功率；输入电解槽的电功率爬坡范围：其中，为电解槽的最大爬坡功率；所述氢气压缩机模型为：其中，为t时刻输入氢气压缩机的电功率；为氢气比热容常数；为t时刻压缩
机压缩氢气的质量流量；T
in
为压缩机输入氢气的温度；η
com
为压缩机工作效率；κ为氢气等熵指数；R
comp
为氢气的压缩比；输入压缩机的电功率范围：其中，为输入氢气压缩机的最大电功率；所述储氢罐模型为：其中，表示t时段储氢罐的内部气压；T
s
为储氢罐内部的氢气温度；V
s
为储氢罐的体积；为t时段氢气的使用量；储氢罐内部气压范围：其中，表示储氢罐内部的最小气压；表示储氢罐内部的最大气压；所述电储能模型的储能充放电功率范围：其中，为0
‑
1指示变量；当时，电储能装置在t时段处于充电状态；当时，电储能装置在t时段处于放电状态；为t时段的充电功率；为t时段的放电功率；表示电储能装置的最大充电功率；表示电储能装置的最小充...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾佳，张栋顺，杨晶，杜逸云，全恒立，刘静，董妍，应天绮，郭超，雷国夫，王东，武朝阳，刘佳炎，
申请(专利权)人：国核电力规划设计研究院有限公司浙大城市学院上海守众安全科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：