基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法技术方案

本发明专利技术请求保护一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，该方法首先对综合能源系统的构成及系统内能量流动、系统中各个设备的结构及运行机理进行详细分析，为能源设备建立应用于上层优化调度的稳态物理模型，同时为能量上游设备建立应用于下层优化控制的动态物理模型。然后提出基于模型预测控制方法的上层滚动经济优化调度策略、下层动态性能优化控制策略，分别为系统中可再生能源出力和用户负荷建立基于预测控制方法的短期滚动预测模型及被控对象的预测模型。滚动优化调度模型以系统在预测时域内运行成本最低为目标，使得系统运行于最优经济性状态并实现系统内设备性能的优势互补。性能的优势互补。性能的优势互补。

【技术实现步骤摘要】
基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法


[0001]本专利技术属于能源规划领域，主要涉及基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法。

技术介绍

[0002]当前能源的可持续发展面临两大问题：一是化石能源的日益枯竭，使寻找新的替代能源已成为21世纪最为紧迫的任务；二是大量消耗以煤炭为主的化石能源所带来的日益严重的污染和对生态环境的破坏。化石资源的不可再生性与大量消耗使得能源问题日益严重。因此对综合能源系统进行优化调度是迫切需要的。
[0003]综合能源系统是一种以联供装置为中心，含有能量的供应、储存、转换等多种单元，以冷、热、电三种能流为供应基础的复合能量供应系统。综合能源系统从实现能量的多级利用出发，通过发电机将一次能源转化为电能，之后使用诸如吸收式制冷机、换热板换等装置进一步利用余热发电，同时向用户提供电能、热能、冷能等多种能量形式，促进能量的充分利用，以达到降低能源费用、减小环境污染的目的。然而，综合系统能否充分发挥其在能源、经济以及环保方面的优势与系统配置的合理与否、运行方案的制定有着及其密切的关系。不合理的系统容量配置将显著影响系统综合效益。因此，探索一种有效且适合于综合能源系统优化调度方法，充分发挥其在能量多级利用、环保、可靠等方面的优势，具有十分重要的现实意义。
[0004]根据可再生能源出力和负荷需求的预测精度随时间尺度减小而不断提高的特点，并结合模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)方法中可通过预测模型、滚动优化和反馈校正这二个基本环节来应对误差与不确定性的特性。MPC方法除了能够用于应对可再生能源和负荷的预测误差问题，还是一种基于模型的闭环优化控制算法，能够很好应对大纯滞后、大时间常数、大扰动、时变等的对象控制问题。由于综合能源系统更接近用户侧，这就要求系统中的供能设备具有快速响应能力以应对用户的电、冷、热负荷随天气、季节和用能时段等因素而产生较大的波动变化。系统中处于能量上游的关键设备，如微型燃气轮机、燃气锅炉等往往属于系统内需要优先优化动态性能的对象，若不能有效应对其自身在启停机、变工况、负荷变化或遇到扰动时由于大惯性、大延时等动态特性造成的响应不及时，将会引起系统能源利用效率降低，系统节能优势减弱，供能速率迟缓等问题。因此，在能源系统的能量上游设备变工况运行时提升其动态响应能力，不仅能够使系统内后续为用户供能的各个设备更快响应用户对负荷的需求，更能够使系统整体的供能速率上升，提升用户舒适度。
[0005]因此综上，为兼顾实现综合能源系统对可再生能源的充分消纳、系统运行经济性与系统动态性能的提升，提出了一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法。利用该方法能够促进可再生能源的规模化开发、大量消纳可再生能源，高效实现综合能源系统供需匹配。
[0006]CN112990523A，一种基于多目标模型预测控制的区域综合能源系统分层优化运行
方法，包括设置区域综合能源系统调度周期内可再生能源消纳能力及综合能效最大为上层目标函数，设置运行成本、用能成本最小为下层目标函数；在各调度周期内，分别对区域综合能源系统中的分布式风、光输出功率及负荷进行预测，并基于系统实时状态进行预测误差校正以获得预测值；基于调度约束条件、上层目标函数、下层目标函数和预测值，采用模型预测控制方法进行在线滚动分层优化调度求解，获得滚动优化求解结果，输出区域综合能源系统一个调度时段内调度计划。本专利技术能够满足系统在线调整需求，制定出分层优化调度方案，实现区域综合能源系统分层优化运行。
[0007]一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，包括根据能源系统结构建立系统内各个设备的稳态物理模型和系统内能量上游设备表征其动态特性的动态模型，运用基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，以系统运行经济性最优为优化目标，结合系统内各个设备的运行约束、状态约束构建稳态优化调度模型；采用模型预测控制方法进行在线滚动分层优化调度求解，获得滚动优化求解结果。本专利技术既提升了设备运行性能和系统整体供能速率，还保证了系统运行的经济性、用户用能的舒适性，能够实现综合能源系统优化调度。

技术实现思路

[0008]本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法。本专利技术的技术方案如下：
[0009]一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，其包括以下步骤：
[0010]首先根据能源系统结构，建立系统内各个设备的稳态物理模型，同时建立系统内能量上游设备表征其动态特性的动态模型；
[0011]运用基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，以系统运行经济性最优为优化目标，结合系统内各个设备的运行约束、状态约束构建稳态优化调度模型；
[0012]根据下层策略对系统能量上游设备构建动态优化模型，并对模型进行求解。进一步的，所述建立系统内各个设备的稳态物理模型具体包括：
[0013]微型燃气轮机模型、燃气锅炉模型、余热回收锅炉模型、电制冷机模型、吸收式制冷机模型、热泵模型、板式热换器模型、蓄电池、储热罐和储冷罐储能模型。
[0014]进一步的，所述建立系统内能量上游设备表征其动态特性的动态模型，具体包括：
[0015]微燃机或燃气锅炉输入输出关系的传递函数，其传递函数公式为:
[0016][0017]式中，Y
i
(s)为设备i的输出量(响应量)拉氏变换；U
i
(s)为设备i的输入量(激励量)拉氏变换；T
i
为设备i的一阶惯性环节时间常数；τ
i
为设备i的延时时间。
[0018]进一步的，所述建立综合能源系统的上层优化调度模型，考虑经济性优化目标，以系统在上层预测时域M内运行成本最小化为目标进行优化，其目标函数公式为：
[0019][0020]式中，为系统在t时段的运维费用；为系统在t时段从大电网购电产生的购
电成本；为系统在t时段产生的天然气成本；k为当前时刻、M为预测时段数。
[0021]系统运维费用公式为：
[0022][0023]式中，为综合能源系统中风机设备在时段t计划出力功率值，K
wt,rm
为风机的单位运行维护费用；为光伏在时段t计划出力功率值，K
pv,rm
为光伏的单位运行维护费用；为微型燃气轮机在时段t计划出力功率值，K
mt,rm
为微型燃气轮机的单位运行维护费用；为燃气锅炉在时段t计划出力功率值，K
gb,rm
为燃气锅炉的单位运行维护费用；为吸收式制冷机机在时段t计划出力功率值，K
ac,rm
为吸收式制冷机的单位运行维护费用；为电制冷机在时段t计划出力功率值，K
ec,rm
为电制冷机的单位运行维护费用；为热泵在时段t计划出力功率值，K
hp,rm
为热泵的单位运行维护费用；为板式热换器在时段t计划出力功率值，K
he,rm
为板式热本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：首先根据能源系统结构，建立系统内各个设备的稳态物理模型，同时建立系统内能量上游设备的动态物理模型；运用基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，以系统运行经济性最优为优化目标，结合系统内各个设备的运行约束、状态约束构建稳态优化调度模型；根据下层策略对系统能量上游设备构建动态优化模型，并对模型进行求解。2.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，所述建立系统内各个设备的稳态物理模型具体包括：微型燃气轮机模型、燃气锅炉模型、余热回收锅炉模型、电制冷机模型、吸收式制冷机模型、热泵模型、板式热换器模型、蓄电池、储热罐和储冷罐储能模型。3.根据权利要求2所述的一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，所述建立系统内能量上游设备表征其动态特性的动态模型，具体包括：微燃机或燃气锅炉输入输出关系的传递函数，其传递函数公式为:式中，Y
i
(s)为设备i的输出量(响应量)拉氏变换；U
i
(s)为设备i的输入量(激励量)拉氏变换；T
i
为设备i的一阶惯性环节时间常数；τ
i
为设备i的延时时间。4.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，所述建立综合能源系统的上层优化调度模型，考虑经济性优化目标，以系统在上层预测时域M内运行成本最小化为目标进行优化，其目标函数公式为：式中，为系统在t时段的运维费用；为系统在t时段从大电网购电产生的购电成本；为系统在t时段产生的天然气成本；k为当前时刻、M为预测时段数；系统运维费用公式为：式中，为综合能源系统中风机设备在时段t计划出力功率值，K
wt,rm
为风机的单位运行维护费用；为光伏在时段t计划出力功率值，K
pv,rm
为光伏的单位运行维护费用；为微型燃气轮机在时段t计划出力功率值，K
mt,rm
为微型燃气轮机的单位运行维护费用；为燃气锅炉在时段t计划出力功率值，K
gb,rm
为燃气锅炉的单位运行维护费用；为吸收式制冷机机在时段t计划出力功率值，K
ac,rm
为吸收式制冷机的单位运行维护费用；为电制冷机在时段t计划出力功率值，K
ec,rm
为电制冷机的单位运行维护费用；为热泵在时段t计划出力功率值，K
hp,rm
为热泵的单位运行维护费用；为板式热换器在时段t计划出力功率值，
K
he,rm
为板式热换器的单位运行维护费用；分别为储冷罐在时段t充/放能功率，K
cst,rm
为储冷罐的单位运行维护费用；分别为储热罐在时段t充/放能功率，K
tst,rm
储热罐的单位运行维护费用；分别为蓄电池在时段t充/放能功率，K
bt,rm
为蓄电池的单位运行维护费用；Δt为时间间隔；从大电网购电成本公式为：式中，为综合能源系统在t时段从大电网购电功率；为t时段的购电电价，购天然气成本公式为：式中，为t时段微型燃气轮机输入天然气量；为t时段燃气锅炉输入天然气量；H
gas
为天然气热值；为t时段的天然气燃料价格。5.根据权利要求4所述的一种基于模型预测控制的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，所述优化调度模型的热能功率平衡等式约束公式为：式中，为吸收式制冷机机在时段t计划出力功率值；为板式热换器在时段t计划出力功率值；为燃气锅炉在时段t计划出力功率值；分别为储热罐在时段t充/放能功率；为t时段板式热换器供给用户热功率；为t时段热泵供给用户热功率；为t时段用户所需热负荷预测值；系统冷能功率平...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁宝苍，丁瑞豪，罗亮，熊广，陈瑞芳，原鹏程，毛诗玉，蒋文芹，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：