考虑氢-电储能的电力需求响应双级优化方法及电子设备技术

本申请适用于电力系统负荷调度控制和电网调度控制技术领域，提供了一种考虑氢

【技术实现步骤摘要】
考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法及电子设备


[0001]本申请涉及电力系统负荷调度控制和电网调度控制
，具体涉及一种考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法及电子设备
。

技术介绍

[0002]随着智能电网中负荷资源的日益多元化，“源随荷动”正逐步转变为“源荷互动”。
为更好地实现“源
‑
荷”供需平衡，电力负荷的需求响应愈发重要
。
需求响应
(Demand Response
，
DR)
是指电力系统中可调节负荷根据电力市场价格和电网要求改变其用电负荷需求的过程，具有调节电网“峰谷特性”的功能
。
一方面，
DR
用户可以获得一定的价格性收益或激励性收益；另一方面，
DR
可以维持整个电力系统的供需平衡和平稳运行
。
[0003]除研究较多的电化学储能外，氢储能具有大规模
、
跨时空
、
长时间
、
响应快等特点，是未来新型电力系统的重要调节性资源
。
当前，储能研究的关注重点正从单一储能逐步转向混合储能
。
氢
‑
电储能
(Energy Storage of
‘
Hydrogen&Electricity
’
，
ESHE)
是一种充分利用氢能的典型储能，在未来新型电力系统中具有广阔应用前景，是平稳调节电网“峰谷特性”的重要途径
。
[0004]然而，相关技术中对
ESHE
的研究主要针对其自身的规划配置
、
调度策略，以及其与新能源发电相协调的运行优化等方向，并未涉及电力系统需求响应领域
。
而需求响应和氢
‑
电储能均是未来新型电力系统中调节电网运行的重要手段
。
因此，急需一种考虑氢
‑
电储能的电力需求响应
(DR considering ESHE
，
DR
‑
ESHE)
调控方法，以实现负荷和氢
‑
电储能的有效调控，从而实现电力系统整体运行最优，有效调节电网运行
。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例提供了一种考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法及电子设备，以解决相关技术中无法实现负荷和氢
‑
电储能的有效调控，进而无法有效调节电网运行的技术问题
。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法，包括：
[0007]构建包括第一目标函数和第一约束条件的考虑氢
‑
电储能的一级负荷优化模型；其中，以最小化电力系统运行成本为第一目标函数，当电力供应为亏损时，以氢
‑
电储能的充放电功率和用户设备的最优负荷分配为第一决策变量，当电力供应为未亏损时，以氢
‑
电储能的充放电功率和传统电源的发电功率为第一决策变量；对所述一级负荷优化模型进行求解，确定第一决策变量；
[0008]构建包括第二目标函数和第二约束条件的二级价格激励模型；其中，以最小化用户设备中一类用户的设备用电总成本为第二目标函数，以一类用户的设备电价为第二决策变量；将确定的用户设备的最优负荷分配作为二级价格激励模型的边界，对二级价格激励模型进行求解，确定一类用户的设备电价
。
[0009]第二方面，本申请实施例提供了一种考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化装置，包括：
[0010]第一构建模块，用于构建包括第一目标函数和第一约束条件的考虑氢
‑
电储能的一级负荷优化模型；其中，以最小化电力系统运行成本为第一目标函数，当电力供应为亏损时，以氢
‑
电储能的充放电功率和用户设备的最优负荷分配为第一决策变量，当电力供应为未亏损时，以氢
‑
电储能的充放电功率和传统电源的发电功率为第一决策变量
。
[0011]模型求解模块，用于对所述一级负荷优化模型进行求解，确定第一决策变量
。
[0012]第二构建模块，用于构建包括第二目标函数和第二约束条件的二级价格激励模型；其中，以最小化用户设备中一类用户的设备用电总成本为第二目标函数，以一类用户的设备电价为第二决策变量；将确定的用户设备的最优负荷分配作为二级价格激励模型的边界，对二级价格激励模型进行求解，确定一类用户的设备电价
。
[0013]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面任一项所述的考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法
。
[0014]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法
。
[0015]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法
。
[0016]可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述
。
[0017]本申请实施例提供的考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法及电子设备，以最小化电力系统运行成本为第一目标函数，在电力供应为亏损时，以氢
‑
电储能的充放电功率和用户设备的最优负荷分配为第一决策变量，在电力供应为未亏损时，以氢
‑
电储能的充放电功率和传统电源的发电功率为第一决策变量，构建考虑氢
‑
电储能的一级负荷优化模型并求解，并以最小化用户设备中一类用户的设备用电总成本为第二目标函数，以一类用户的设备电价为第二决策变量，构建二级价格激励模型并求解，能够在同时考虑需求响应和氢
‑
电储能的情况下，确定氢
‑
电储能的充放电功率
、
用户设备的最优负荷分配和一类用户的设备电价，从而，根据上述氢
‑
电储能的充放电功率
、
用户设备的最优负荷分配和一类用户的设备电价，实现负荷和氢
‑
电储能的有效调控，进而实现电力系统整体运行最优，有效调节电网运行
。
[0018]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法，其特征在于，包括：构建包括第一目标函数和第一约束条件的考虑氢
‑
电储能的一级负荷优化模型；其中，以最小化电力系统运行成本为第一目标函数，当电力供应为亏损时，以氢
‑
电储能的充放电功率和用户设备的最优负荷分配为第一决策变量，当电力供应为未亏损时，以氢
‑
电储能的充放电功率和传统电源的发电功率为第一决策变量；对所述一级负荷优化模型进行求解，确定第一决策变量；构建包括第二目标函数和第二约束条件的二级价格激励模型；其中，以最小化用户设备中一类用户的设备用电总成本为第二目标函数，以一类用户的设备电价为第二决策变量；将确定的用户设备的最优负荷分配作为二级价格激励模型的边界，对二级价格激励模型进行求解，确定一类用户的设备电价
。2.
根据权利要求1所述的考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法，其特征在于，所述用户设备包括一类用户的设备
、
二类用户的设备和三类用户的设备；其中，所述一类用户为负荷可调节且价格敏感用户；所述二类用户为负荷可调节且价格不敏感用户，所述三类用户为负荷不可调用户；所述电力系统包括新能源
、
传统电源
、
氢
‑
电储能和电网线路；所述第一目标函数的表达式为：式中，
C
new
、C
old
、C
ES
和
C0分别为新能源发电
、
传统电源发电
、
氢
‑
电储能和有功网损的单位成本；
P
t(ES)
和分别表示
t
时刻第
j
个新能源的发电功率
、
第
g
个传统电源的发电功率
、
氢
‑
电储能的充放电功率和第
b
条电网线路的有功网损；
J、G
和
B
分别表示新能源数量
、
传统电源数量和电网线路数量；其中，将每天分为
24
个小时，
t
时刻和
t+1
时刻之间的间隔为1小时，
t
＝
1,2,
…
,T
，
T
＝
24。3.
根据权利要求2所述的考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法，其特征在于，所述第一约束条件包括供需平衡约束和用户设备运行约束；所述供需平衡约束的表达式为：式中，和分别表示
t
时刻一类用户中第
i
个设备的用电功率和三类用户中第
i
个设备的用电功率；和分别表示二类用户中第
h
个用户在
t
时刻的基线负荷和第
i
个可调节设备的用电功率；
A
I
和
A
III
分别表示一类用户和三类用户的设备数量，
H
II
和
A
II
‑
h
分别表示二类用户数量和二类用户中第
h
个用户的可调节设备数量；
a
i,t
和
b
h
‑
i,t
分别表示一类用户中第
i
个设备在
t
时刻的启停状态和二类用户中第
h
个用户中第
i
个可调节设备在
t
时刻的启停状态，取值为0表示停用状态，取值为1表示启用状态；所述用户设备运行约束的表达式为：
式中，
TD
和
TC
分别表示氢
‑
电储能放电时间集合
(
进行需求响应时
)
和充电时间集合
(
不进行需求响应时
)
，
TD+TC
＝
{1,2...24}
；
t∈TD
时进行需求响应，
a
i,t
和
b
h
‑
i,t
的取值为0或1，
t∈TC
时不进行需求响应，
a
i,t
和
b
h
‑
i,t
的取值仅为1；表示一类用户中第
i
个设备全天维持基本生产运行所需的总电量；当电力供应为亏损时，
t∈TD
，否则，
t∈TC。4.
根据权利要求3所述的考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法，其特征在于，所述第一约束条件还包括氢
‑
电储能运行约束；所述氢
‑
电储能运行约束的表达式为：电储能运行约束的表达式为：电储能运行约束的表达式为：
式中，公式
(4)
和
(5)
分别表示氢
‑
电储能在放电时刻和充电时刻的功率交换约束；
P
t(H)
为
t
时刻氢
‑
电储能中氢储能的充放电功率，
P
t(E)
为
t
时刻氢
‑
电储能中电储能的充放电功率，
P
t(
Δ
)
为
t
时刻电力供电盈亏；和分别为氢储能的最大放电功率和电储能的最大放电功率，和分别为氢储能的最大充电功率和电储能的最大充电功率，表示第
g
个传统电源的最大有功出力；其中，
P
t(H)
、P
t(E)
和
P
t(
Δ
)
在公式
(4)
中均为负数，在公式
(5)
中均为正数；公式
(6)
和
(7)
表示氢
‑
电储能的存储容量约束，
η
(HC)
和
η
(HD)
分别表示氢储能的充电效率和放电效率，
η
(EC)
和
η
(ED)
分别表示电储能的充电效率和放电效率，
Q
0(H)
和
Q
0(E)
分别表示前一日
t
＝
24
时刻的氢储能等效电量和电储能电量，
Q
t(H)
和
Q
t(E)
分别表示
t
时刻的氢储能等效电量和电储能电量，
Q
max(H)
和
Q
max(E)
分别表示氢储能和电储能的最大容量，表示
u
时刻氢
‑
电储能中氢储能的充放电功率，表示
u
时刻氢
‑
电储能中电储能的充放电功率，
α
u
表示
u
时刻氢储能的充放电系数，
β
u
表示
u
时刻电储能的充放电系数，
u
＝
1,2,
…
,t
；公式
(8)
表示氢
‑
电储能内部的氢
‑
电的充放电约束，
δ
表示启用氢储能的能量系数
。5.
根据权利要求4所述的考虑氢
‑
电储能的电力需求响应双级优化方法，其特征在于，所述第一约束条件还包括电网潮流约束
、
网损约束
、
线路潮流约束
、
节点电压约束和传统电源运行约束；所述电网潮流约束的表达式为：式中，
n
表示电力系统中的节点序号，
n
＝
1,2...N
，
N
为电力系统中的总节点数量；和分别为节点
n
处在
t
时刻新能源发电
、
传统电源发电和负荷用电的
有功功率；其中，当节点
n
为储能配置节点时，为
t
时刻氢
‑
电储能的充放电功率；和分别为节点
n
处在
t
时刻传统电源发电和负荷用电的无功功率；
U
n,t
表示节点
n
在
t
时刻的电压幅值，
U
v,t
表示节点
v
在
t
时刻的电压幅值；
G
nv
和
B
nv
分别表示电力系统第一节点导纳矩阵
Y
＝
[y
nv
]
N
×
N
中第
n
行第
v
列元素的实部和虚部，
y
nv
＝
G
nv
+jB
nv
；
θ
n,t
和
θ
v,t
分别表示
t
时刻节点
n
和
v
的电压相位角；所述网损约束的表达式为：式中，
b
表示电力系统中的电网线路序号；
bX
和
bY
分别表示电网线路
b
两端的节点；
G
bX,bY
为第二节点导纳矩阵中
(bX,bY)
元素值的实部，
U
bX,t
和
θ
bX,t
分别为
t
时刻节点
bX
的电压的幅值和相位角，
U
bY,t
和
θ
bY,t
分别为
t
时刻节点

【专利技术属性】
技术研发人员：袁博，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：