可再生能源制氢模式下加氢网络运输调度方法及计算设备技术

本申请公开了可再生能源制氢模式下加氢网络的运输调度方法及计算设备

【技术实现步骤摘要】
可再生能源制氢模式下加氢网络运输调度方法及计算设备


[0001]本申请涉及电力系统
，尤其涉及可再生能源制氢模式下加氢网络的运输调度方法及计算设备
。

技术介绍

[0002]随着我国的能源需求不断增长以及出于对资源和生态环境的保护，加快能源结构转型升级是当前能源体系改革的重中之重
。
氢能源凭借其较高的能量密度以及对环境友好的特性，被认为是未来能源体系中的重要组成部分
。
可再生能源制氢模式下，氢能以燃料电池形式为主，具有全生命周期绿色无污染的特点，同时能够较好地消纳可再生能源发电产生的弃风弃光
。
[0003]因此，为高效消纳氢能源，推进氢能源的普及，针对加氢网络运输的研究迫在眉睫
。

技术实现思路

[0004]本申请提供了可再生能源制氢模式下加氢网络运输调度方法及计算设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题
。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了可再生能源制氢模式下加氢网络的运输调度方法，包括：至少基于氢能在加氢网络中的运输和储存，确定加氢网络的运输总成本，并生成第一目标函数；基于模糊时间窗，确定加氢网络中加氢站的客户满意度，并生成第二目标函数，其中模糊时间窗包括令客户对加氢站服务满意的第一时间范围
、
和客户能接受加氢站服务的第二时间范围；基于第一目标函数和第二目标函数，生成加氢网络运输调度模型，并至少对加氢网络中的加氢站
、
制氢站和氢能运输车进行约束，以生成加氢网络运输调度模型的约束条件；在约束条件下求解加氢网络运输调度模型，以得到加氢网络的运输调度结果
。
[0006]可选地，根据本申请的方法还包括：基于氢能运输车的固定派车成本和制氢点数目，确定车辆固定成本；基于氢能运输车的运输成本和运输距离，确定车辆变动成本；基于制氢站的氢能实际产量和加氢站的氢能实际需求，确定氢能储存成本；以及将车辆固定成本
、
车辆变动成本与氢能储存成本之和，作为运输总成本
。
[0007]可选地，在根据本申请的方法中，将运输总成本最小作为加氢网络的第一目标，并生成第一目标函数，其中第一目标函数表示为：
[0008][0009]式中，
Z1为运输总成本，
f
为氢能运输车的固定派车成本，
M
为加氢网络中的制氢站数目，
g
为氢能运输车单位距离的运输成本，
N
为加氢网络中的加氢站数目，
i,j
为运输网络节点，且
i,j∈{M,N}
，
k
表示氢能运输车，
r
ij
为节点
i
到节点
j
的距离，
x
ij
为0‑1变量，
h
为制氢站和加氢站的氢能单位储存成本，为制氢站
m
在
t
时刻的氢能实际产量，为加氢站
n
在
t
时刻的氢能实际需求
。
[0010]可选地，在根据本申请的方法中，加氢站的客户满意度表示为：
[0011][0012]式中，
[e
i
,l
i
]表示加氢站
i
的第一时间范围，
[E
i
,L
i
]表示加氢站
i
的第二时间范围，
t
i
为氢能运输车到加氢站
i
的时间，
F
i
(t
i
)
表示加氢站
i
在
t
时刻的客户满意度
。
[0013]可选地，根据本申请的方法还包括：将各加氢站的客户满意度之和最大作为加氢网络的第二目标，并生成加氢网络的第二目标函数
。
[0014]可选地，在根据本申请的方法中，约束条件至少包括：对该加氢网络中的加氢站
、
制氢站
、
氢能运输车的约束，对运输路径的约束，对模糊时间窗的约束，对决策变量的约束
。
[0015]可选地，根据本申请的方法还包括：采用
NSGA
‑Ⅱ
遗传算法，求解加氢网络运输调度模型
。
[0016]可选地，根据本申请的方法还包括：确定加氢网络运输调度模型的相关参数，包括：制氢站相关参数
、
加氢站相关参数
、
氢能运输车相关参数和其它参数，其中，制氢站相关参数包括制氢站位置，加氢站相关参数包括加氢站位置
、
氢能需求量
、
第一时间范围和第二时间范围，氢能运输车相关参数包括固定派车成本
、
单位运输成本
、
最大运输距离
、
额定载重和运输车速，其它参数包括与
NSGA
‑Ⅱ
算法相关的参数；基于相关参数，利用
MATLAB
求解加氢网络运输调度模型，得到至少一个调度结果，调度结果包含各制氢站的多条运输路径
。
[0017]根据本申请的再一方面，提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器存储器；一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行如上任一方法的指令
。
[0018]根据本申请的再一方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，一个或多个程序包括指令，指令在被计算设备执行时，使得计算设备执行如上所述的任一方法
。
[0019]综上所述，根据本申请的方案，考虑到加氢网络整体运行成本和运行稳定性两个方面，分别设置了目标函数，构建了一个多目标的加氢网络运输调度模型
。
同时针对制氢站
‑
氢能运输车
‑
运输路径
‑
加氢站分别建立了相关约束
。
最后结合求解速度和可靠性，选择了经典的
NSGA
‑Ⅱ
作为求解算法，求解该加氢网络运输调度模型，得到运输调度结果
。
[0020]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的
、
特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式
。
附图说明
[0021]为了实现上述以及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面，这些方面指示了可以实践本文所申请的原理的各种方式，并且所有方面及其等效方面
旨在落入所要求保护的主题的范围内
。
通过结合附图阅读下面的详细描述，本申请的上述以及其它目的
、
特征和优势将变得更本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
可再生能源制氢模式下加氢网络的运输调度方法，包括：至少基于氢能在加氢网络中的运输和储存，确定所述加氢网络的运输总成本，并生成第一目标函数；基于模糊时间窗，确定所述加氢网络中加氢站的客户满意度，并生成第二目标函数，其中所述模糊时间窗包括令客户对加氢站服务满意的第一时间范围
、
和客户能接受加氢站服务的第二时间范围；基于所述第一目标函数和所述第二目标函数，生成加氢网络运输调度模型，并至少对所述加氢网络中的加氢站
、
制氢站和氢能运输车进行约束，以生成加氢网络运输调度模型的约束条件；在所述约束条件下求解所述加氢网络运输调度模型，以得到所述加氢网络的运输调度结果
。2.
如权利要求1所述的方法，其中，所述至少基于氢能的运输和储存，确定加氢网络的运输总成本，包括：基于氢能运输车的固定派车成本和制氢点数目，确定车辆固定成本；基于氢能运输车的运输成本和运输距离，确定车辆变动成本；基于制氢站的氢能实际产量和加氢站的氢能实际需求，确定氢能储存成本；以及将所述车辆固定成本
、
所述车辆变动成本与所述氢能储存成本之和，作为运输总成本
。3.
如权利要求1或2所述的方法，其中，所述生成第一目标函数，包括：将所述运输总成本最小作为加氢网络的第一目标，并生成第一目标函数，其中所述第一目标函数表示为：式中，
Z1为运输总成本，
f
为氢能运输车的固定派车成本，
M
为加氢网络中的制氢站数目，
g
为氢能运输车单位距离的运输成本，
N
为加氢网络中的加氢站数目，
i,j
为运输网络节点，且
i,j∈{M,N}
，
k
表示氢能运输车，
r
ij
为节点
i
到节点
j
的距离，
x
ij
为0‑1变量，
h
为制氢站和加氢站的氢能单位储存成本，为制氢站
m
在
t
时刻的氢能实际产量，为加氢站
n
在
t
时刻的氢能实际需求
。4.
如权利要求1‑3中任一项所述的方法，其中，加氢站的客户满意度表示为：式中，
[e
i
,l
i
]
表示加氢站
i
的第一时间范围，
[E
i
,L
i
]
表...

【专利技术属性】
技术研发人员：张硕，李英姿，刘强，肖阳明，张家源，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：