含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法技术方案

含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法，包括步骤：结合新能源出力功率、分时电价和负荷消耗功率情况，建立用户理性充放能行为模型；建立第一阶段用户需求优化模型，将优化结果传输到云储能提供商，并由云储能提供商进行汇总；建立第二阶段云储能提供商储能配置模型，对储能进行优化配置；以第一阶段用户的购买云储能的容量和功率，以及云储能系统的功率和容量为优化变量，用大M法分别对第一阶段用户需求优化模型和第二阶段云储能提供商储能配置模型中的非线性部分进行线性化；对第一、二阶段优化模型进行求解，最终输出最优解。该方法使得区域综合能源系统中储能的配置成本大幅降低，节约了储能资源，提高了能源的利用率。能源的利用率。能源的利用率。

【技术实现步骤摘要】
含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法


[0001]本专利技术属于区域综合能源系统领域和储能优化
配，更具体的是一种含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法。

技术介绍

[0002]随着新能源的逐渐渗透和发展，对人们应对环境恶化的问题提供了有效的解决方案，然而其波动性和不确定性对电力系统的安全以及新能源的消纳也带来了挑战，在这个背景下，综合能源系统应运而生，而在区域综合能源系统中，CCHP系统对能源进行梯级利用，大大提升了能源利用率。
[0003]储能系统提高了含CCHP的区域综合能源系统的灵活性，使区域综合能源系统中新能源进一步消纳，而云储能、共享储能这类以“共享”理念为核心的储能商业模式，使得储能资源的利用率得到提升，不仅节约了储能成本，而且使得用户积极的参与储能市场。云储能和共享储能有广阔的发展前景，结合云储能模式对储能进行优化配置有着重要的意义。
[0004]现有技术中“含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷储能”配置，较少考虑用户侧的参与，仅仅探讨储能对CCHP系统运行的优势如期本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：结合含CCHP的区域综合能源系统中的新能源出力功率、分时电价和负荷消耗功率情况，建立用户理性充放能行为模型；步骤2：以用户用能成本以及环境成本最小为目标，建立第一阶段用户需求优化模型，将优化结果传输到云储能提供商，并由云储能提供商进行汇总；步骤3：云储能提供商汇总第一阶段用户需求优化模型优化后的用户需求，以满足用户放能需求为原则，建立第二阶段云储能提供商储能配置模型，对储能进行优化配置；步骤4：以第一阶段用户的购买云储能的容量和功率，以及云储能系统的功率和容量为优化变量，用大M法分别对第一阶段用户需求优化模型和第二阶段云储能提供商储能配置模型中的非线性部分进行线性化；步骤5：对第一阶段用户需求优化模型进行求解，将第一阶段用户需求优化模型的优化结果传输到第二阶段云储能提供商储能配置模型中，作为第二阶段云储能提供商储能配置模型的约束条件，然后对第二阶段云储能提供商储能配置模型进行求解，最终输出最优解。2.根据权利要求1所述含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法，其特征在于：所述步骤1中，含CCHP的区域综合能源系统的模型，包括：
①
外部能源输入部分：由上级电网、天然气网供给，其注入功率分别为
②
新能源出力部分：由光伏发电和风力发电组成，出力分别为：P
PV
、P
WP
，其中，光伏发电由用户自建，自产自销，并且只与电网交互；风力发电由RIES管理者建成，并服务于用户的电、热、冷负荷，用于供热和供冷分流系数分别为v、w，满足用户的用能需求，0≤v,w≤1；
③
能源转换部分：能量转换设备主要由CCHP(Combined Cooling Heating and Power，冷热电联供)机组，CCHP机组采用“以热定电”的工作模式、电制冷(Electric Cooling,EC)以及热泵(Heat Pump,HP)组成；
④
储能部分：由云储能提供，云储能提供商拟投资锂电池(battery,Bat)、储热罐(heat storage tank,HST)、蓄冷罐(cold storage tank,CST)3种储能设备来为用户提供储能服务，其充放能功率分别表示为:P
BAT
、P
HST
、P
CST
；
⑤
负荷部分：主要由冷、热、电三种负荷组成，分别由P
lc
、P
lh
、P
le
表示；
⑥
RIES的输入输出转化关系，即：式(1)中，表示CCHP系统中热电联产部分转化为电的功率；式(2)中，η
HP
表示热泵的产热效率；表示CCHP系统中热电联产部分转化为热的功率；wP
WP
η
EC
+P
AC
+P
CST
＝P
lc
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)；式(3)中，η
EC
表示电制冷产冷效率；P
AC
为吸收式制冷产冷效率。3.根据权利要求2所述含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法，其特征在于：含CCHP的区域综合能源系统中CCHP系统、电制冷机、热泵的建模，具体如下：
1)CCHP系统建模：区域综合能源系统中的CCHP系统建模为由燃气轮机、余热锅炉组成的热电联产(combined heat and power,CHP)机组和吸收式制冷机(Absorption Cooling，AC)组合而成的系统，其电热冷转换关系为：成的系统，其电热冷转换关系为：成的系统，其电热冷转换关系为：式中：分别为CCHP系统中CHP机组的产电、产热的功率；分别为电、热的转化效率；P
AC
为AC制冷的功率；η
AC
为AC的转化效率；u为分流系数，为CCHP系统转化为热和冷的比例，0≤u≤1；2)电制冷机建模：P
EC
＝vη
EC
P
WP
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)；式中：P
EC
为风电转化为冷能的功率；η
EC
为电制冷机的转化效率；3)热泵建模：P
HP
＝wη
HP
P
WP (8)；式中：P
HP
为风电转化为热能的功率；η
HP
为热泵的转化效率。4.根据权利要求3所述含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法，其特征在于：所述步骤1中，用户理性充放能行为模型，具体为：定义如下运算：式(9)中，(x)
+
代表等式右边的运算，x代表任意变量；式(10)中，表示新能源出力无法满足负荷需求的部分；e、h、c，e表示电，h表示热，c表示冷；表示用户的电/热/冷负荷；表示用户电/热/冷新能源出力；运用了(9)式的运算，其中：运用了(9)式的运算，其中：式(11)中：表示新能源出力满足负荷需求且有剩余的部分；同样运用了(9)式中的运算(1)用户充理性充放电模型：
式中：为用户i每时段需求的充、放电功率；分别为用户i购买云储电容量的最大、最小限值；为t
‑
1时段末用户i购买的云储电容量中还剩余的容量；分别为充、放电功率；
△
t为时间间隔，
△
t＝1h；λ
f
、λ
g
、λ
p
分别为高峰电价、低谷电价和平时电价；表示用户最大充放电功率限值；表示t时段的电价；(2)用户充理性放热模型：式中：分别为用户i在t时段需求的充、放热功率；分别为用户i购买云储热容量的最大、最小限值；为t
‑
1时段末用户i购买的云储热容量中剩余的容量；分别为充、放热功率；表示用户最大充放热功率限值；(3)用户充理性充放热模型：式中：分别为用户i在t时段需求的充、放冷功率；分别为用户i购买的云蓄冷容量的最大、最小限值；为t
‑
1时段末用户i购买的云蓄冷容量中剩余的容量；为充、放冷功率；
表示用户最大充放冷功率限值。5.根据权利要求1所述含CCHP的区域综合能源系统电/热/冷云储能优化配置方法，其特征在于：所述步骤2中，第一阶段用户需求优化模型，具体为：1)以用户用能成本以及分摊的环境成本最小，来构建目标函数：用户用能成本由用户年投资成本k
pa
i
c
、年运行成本o
c
构成，碳排放成本为c
co2
；则用户总成本为：minc＝k
pa
i
c
+o
c
+c
co2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)；式中：k
pa
为等年值系数，i
c
为用户投资成本，y为投资中后期，r为年利率；a、用户投资成本i
c
：用户投资成本定义为:用户购买CES服务所付出的投资成本，用户按需购买云储电、云储热、云蓄冷服务，并支付相应...

【专利技术属性】
技术研发人员：粟世玮，胡钰焓，王相，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：