计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法技术方案

计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法，属于综合能源系统技术领域，首先，构建考虑热惯性的需求响应模型，并结合有机朗肯循环余热发电技术，将热电联产中的“以热定电”模式进行解耦

【技术实现步骤摘要】
计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法


[0001]本专利技术属于综合能源系统
，特别是涉及到一种计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法
。

技术介绍

[0002]综合能源系统旨在高效整合多种能源资源，通过协同运行和优化管理，实现能源的互联互通与可持续利用
。
然而，目前综合能源系统的核心能源供应仍主要依赖于大型燃煤或燃气发电机组，这在发电过程中释放大量二氧化碳，系统的低碳水平有待提升
。
已有的方法通过引入碳捕获技术，将传统火电厂转型为低碳特性的碳捕获电厂，进一步提升了系统的低碳性，从而带来更好的经济和环境效益
。
[0003]然而，在用电高峰期，碳捕获电厂常常无法提供足够的能量供应给碳捕获设备，导致系统的碳排放改善效果不明显
。
为进一步增强系统的低碳性，目前的解决方案是引入需求响应机制，以在用电高峰期调整能源分配，确保碳捕获设备的稳定能源供应
。
然而，由于负荷调整存在一定的上下限约束，无法完全解决碳捕获设备在能源消耗高峰期的能源短缺问题
。
[0004]因此，现有技术亟需一种新的技术方案来解决上述问题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是：提供计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法，在考虑荷侧热惯性的需求响应机制的基础上，结合源侧的余热发电装置并在系统的供能侧加入氢能，进一步提高系统的经济性与低碳性
。
>[0006]计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法，包括以下步骤，且以下步骤顺次进行，
[0007]步骤一
、
构建计及源荷双响应的含氢能综合能源系统模型，模型的电负荷由火电机组
、
风力发电机
、
燃气轮机
、
有机朗肯循环
、
氢燃料电池以及电储能提供；模型的热负荷由燃气轮机
、
燃气锅炉以及氢燃料电池提供；模型的气负荷由上级气网和甲烷反应器提供；
[0008]步骤二
、
以综合能源系统的总成本最低为目标函数，构建低碳经济调度模型，并构建模型约束条件，包括风力发电约束
、
耦合约束
、
功率平衡约束以及储能约束；
[0009]步骤三
、
采用分布式鲁棒优化方法将所述步骤二获得的调度模型分为两个阶段，采用
C&CG
算法求解两个阶段模型，将模型转化为三层优化问题，主问题在已知的有限恶劣概率分布下得到满足条件的最优解，子问题的目标是找到最坏的概率分布，并进一步迭代计算主问题；通过求解第一阶段获取火电机组和各类储能启停状态；求解第二阶段获取各源
‑
荷情景下的出力制定机组出力计划；
[0010]步骤四
、
将风电及负荷的预测数据，储能设备
、
微型燃气轮机等设备的燃料系数
、
耦合系数及运维成本，作为仿真输入量，输入调度模型，得出系统内各设备
、
机组最优出力曲线和运行策略
。
[0011]所述步骤一构建的含氢综合能源系统模型中碳捕集电厂模型如下所示
[0012][0013]式中：分别为
t
时刻火电机组的总出力
、
火电机组的净出力和碳捕集装置的能耗；
P
base
(t)
和
P
run
(t)
分别是
t
时刻碳捕集装置的固定能耗和运行能耗；和为
t
时刻火电机组的碳排放量和碳捕集装置捕获的
CO2；
η
CCS
、
和分别是碳捕集装置捕获
CO2时所需的能耗系数
、
火电机组出力时产生
CO2效率和碳捕集装置的
CO2捕集效率
。
[0014]电负荷采用给予激励的需求响应机制，只考虑可转移负荷，通过在时间维度上转移电力负荷来减小电网的峰谷差
[0015][0016]式中：为
t
时刻电负荷预测值；和分别为
t
时刻电负荷的固定量和可转移量；和分别为
t
时刻可转移负荷的转入量和转出量；和分别为
t
时刻可转移负荷转入和转出标志；是可转移负荷的可转移量系数；
T
为时段总数
。
[0017]模型热负荷是采取考虑热惯性的需求响应机制，热惯性是指热负荷在系统短期内不容易调整温度或供热能力的特性，通过基于热惯性的热负荷需求响应，实现更加灵活和智能的热负荷管理
。
[0018]通过自回归滑动平均模型
(auto
‑
regressive and moving average,AMRA)
来描述热负荷的动态特性，如式
(3)
所示
。
[0019][0020]式中：
T
h,t
、T
n,t
、T
w,t
和
T
g,t
是
t
时段的回水温度
、
室内温度
、
室外温度和供水温度；
J
为
ARMA
时间序列模型阶次，其主要表征热量在传输过程中的延迟程度；
α
j
、
β
j
、
γ
j
、
θ
j
、
和
ω
j
为供热系统热惯性物理参数
。
[0021]基于式
(3)
，热负荷可以进一步表示为式
(4)
所示
。
[0022][0023]式中：
T
in
(t)
和
T
out
(t)
分别是
t
时段室内和室外温度；
R
和
C
air
分别是等效热阻和热容；是
t
时段热负荷功率；
T
max
和
T
min
分别是室内的最高和最低温度
。
[0024]由于人体对于温度的感知存在模糊性，引入预测平均投票数
(predicted mean vote,PMV)
指标对于室内温度变化进一步约束
。
[0025][0026]式中：
M
和
W
是人体新陈代谢率和机械功率；
f
cl
是衣着系数；
h
c
是传热系数；
P
a
水蒸气压力；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法，其特征是：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行，步骤一
、
构建计及源荷双响应的含氢能综合能源系统模型，模型的电负荷由火电机组
、
风力发电机
、
燃气轮机
、
有机朗肯循环
、
氢燃料电池以及电储能提供；模型的热负荷由燃气轮机
、
燃气锅炉以及氢燃料电池提供；模型的气负荷由上级气网和甲烷反应器提供；步骤二
、
以综合能源系统的总成本最低为目标函数，构建低碳经济调度模型，并构建模型约束条件，包括风力发电约束
、
耦合约束
、
功率平衡约束以及储能约束；步骤三
、
采用分布式鲁棒优化方法将所述步骤二获得的调度模型分为两个阶段，采用
C&CG
算法求解两个阶段模型，将模型转化为三层优化问题，主问题在已知的有限恶劣概率分布下得到满足条件的最优解，子问题的目标是找到最坏的概率分布，并进一步迭代计算主问题；通过求解第一阶段获取火电机组和各类储能启停状态；求解第二阶段获取各源
‑
荷情景下的出力制定机组出力计划；步骤四
、
将风电及负荷的预测数据，储能设备
、
微型燃气轮机等设备的燃料系数
、
耦合系数及运维成本，作为仿真输入量，输入调度模型，得出系统内各设备
、
机组最优出力曲线和运行策略
。2.
根据权利要求1所述的计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法，其特征是：所述步骤一构建的含氢综合能源系统模型中涉及氢功率的设备模型为式中：和分别是
t
时刻电解槽消耗的电功率和电解槽产生的
H2；
μ
EL
是电解槽的转换率；式中：和分别是
t
时刻甲烷反应器消耗的氢功率和甲烷反应器产生的
CH4；
μ
MR
是甲烷反应器的转换率；式中：和分别是
t
时刻氢燃料电池消耗的氢功率
、
氢燃料电池产生的电功率和氢燃料电池产生的热功率；和分别是氢燃料电池的电
、
热转换率；
式中：是
t
时刻储氢罐的容量；和是储氢罐在
t
时刻的储氢和放氢功率；和是储氢罐容量的上下限；和是储氢和放氢功率的最大值；和是储氢罐的储氢和放氢的效率；和是储氢和放氢的启停标志变量
。3.
根据权利要求1所述的计及热惯性的含氢能综合能源系统分布鲁棒低碳调度方法，其特征是：所述步骤二低碳经济调度模型以综合能源系统的总成本最低为目标函数；总成本包括燃煤机组成本
F1、
能源购买成本
F2、
碳交易成本
F3、
需求响应成本
F4和弃风成本
F5；
minF
＝
min(F1+F2+F3+F4+F5)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
风力发电约束：式中，和是
t
时刻
WT
的预测功率和
WT
实际功率；耦合约束：式中：和分别是燃气轮机的电功率转换效率
、
热功率转换效率和燃气锅炉的热功率转换效率；功率平衡约束：式中：和分别是
t
时刻燃气轮机发出的电功率
、
电储能的充电和放电功率；和是燃气轮机发出的热功率和燃气锅炉发出的热功率；和分别是
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨茂，朱一丹，王金鑫，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：