System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于态势感知的综合能源系统随机调度方法及系统技术方案_技高网

一种基于态势感知的综合能源系统随机调度方法及系统技术方案

技术编号:41249801 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-09 23:58
本发明专利技术涉及电力系统技术领域,公开一种基于态势感知的综合能源系统随机调度方法及系统,该方法包括:根据历史数据,得到各柔性负荷的响应特性参数;根据响应特性参数,建立综合需求响应不确定性模型;将实时能源价格数据代入综合需求响应不确定模型,得到响应量的波动区间和概率分布情况;根据响应量的波动区间和概率分布情况,确定响应量的典型响应场景;根据预先确定的目标函数和约束条件,将典型响应场景的负荷响应数据输入至综合能源系统进行优化求解,根据优化求解的结果进行综合能源调度。本发明专利技术可以有效地刻画出负荷响应的随机性及其与价格激励或激励水平的映射关系,使调度决策的结果更加真实,提高了负荷响应能力,减少了响应的随机性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统,特别涉及一种基于态势感知的综合能源系统随机调度方法及系统


技术介绍

1、在能源危机日益严重和环境污染加剧的背景下,能源转型升级迫在眉睫,开发利用可再生能源,促进多种能源的协调利用已经成为未来能源领域的发展大趋势,因此,电力行业诞生了综合能源系统,综合能源系统能够实现不同能源之间的灵活转换与统一管理,被视为能源结构转型的重要发展方向,而综合需求响应(integrated demand response,idr)被认为是综合能源系统中实现供需双侧良性互动的有效手段。综合需求响应将负荷侧的响应行为延伸为纵向用能种类的转化和横向时间转移相结合。

2、在综合能源系统中,对于综合需求响应普遍是确定性响应,而由于不同用户用能系统、认识水平和消费能力的差异,以外界环境和突发事件等诸多因素的影响,用户参与综合需求响应存在较大的不确定性且难以避免。因此,传统确定性优化方法不再适用于综合需求响应的问题求解。

3、目前,已有学者使用随机优化、区间优化、鲁棒优化等对响应不确定性进行处理。其中,对于鲁棒优化来说,鲁棒优化通常被认为过于保守,因为它总是试图找到发生概率非常低的最坏情况下的解决方案。对于区间优化来说,区间优化则是采用改进的区间线性规划方法对响应不确定的区间优化模型进行求解,该方法对数据量要求较低,所有不确定的信息都会在求解过程中得到保持。但区间优化不能给出优化结果的具体数值,而是以区间数代替,无法决策出最优的调度计划方案。对于随机优化来说,随机优化则是处理随机不确定问题最广泛使用的方法,它建立在获得参数的概率分布的基础上,基于扩展概率序列运算理论,分别建立表征激励型负荷和价格型负荷响应不确定性的概率模型,通过序列运算对机会约束条件进行转化,最终以确定性问题进行求解。然而,如果负荷分布在区间边界上的概率很小,或几乎不可能取到边界值时,那么将可信度取满整个区间,结果将过于保守。


技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种基于态势感知的综合能源系统随机调度方法及系统,以解决现有技术中的上述技术问题。

2、为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解,下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述,也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念,以此作为后面的详细说明的序言。

3、根据本专利技术实施例的第一方面,提供了一种基于态势感知的综合能源系统随机调度方法。

4、在一个实施例中,所述基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,包括:

5、获取综合能源系统的历史数据,根据所述历史数据,通过态势感知法得到各柔性负荷的响应特性参数;并根据各柔性负荷的响应特性参数,建立综合需求响应不确定性模型;

6、获取实时能源价格数据,将实时能源价格数据代入所述综合需求响应不确定模型,得到响应量的波动区间和概率分布情况;并根据响应量的波动区间和概率分布情况,确定响应量的典型响应场景;

7、根据预先确定的目标函数和约束条件,将所述典型响应场景的负荷响应数据输入至综合能源系统进行优化求解,并根据优化求解的结果进行综合能源调度;

8、其中,所述综合需求响应不确定性模型包括:可转移负荷响应不确定模型、可削减负荷响应不确定模型和可替代负荷响应不确定模型;所述实时能源价格数据包括分时电价、分时气价和激励补贴价格。

9、在一个实施例中,根据响应量的波动区间和概率分布情况,确定响应量的典型响应场景包括:

10、根据响应量的波动区间和概率分布情况,基于场景法,利用蒙特卡洛抽样方法获得随机样本,对响应量的波动区间进行随机抽样,得到随机抽样样本;

11、通过同步回代消除法对随机抽样样本产生的响应场景集进行缩减,得到响应量的典型响应场景。

12、在一个实施例中,所述综合需求响应不确定性模型的方程式如下:

13、响应量波动区间方程式为:

14、

15、

16、式中,为综合需求响应的电负荷波动区间,为初始电负荷;为响应后时段t的可转移电负荷波动区间;为响应后时段t的可削减电负荷波动区间;为响应后时段t的可替代电负荷波动区间;为综合需求响应的气负荷波动区间;为初始气负荷;为响应后时段t的可转移气负荷波动区间;为响应后时段t的可削减气负荷波动区间;为响应后时段t的可替代气负荷波动区间;

17、响应量概率区间方程式为:

18、

19、

20、式中,μ(△p)为响应量概率波动区间均值;σ(△p)为响应量概率波动区间方差;λ+(△p)为响应量概率波动上限值;λ-(△p)为响应量概率波动下限值;z为置信参数。

21、在一个实施例中,响应后时段t的可转移电负荷波动区间和可转移气负荷波动区间的方程式均为:

22、

23、式中,a={e,g}表示电、气两种能源种类,表示为响应后时段t的可转移电负荷的波动区间或气负荷的波动区间;为响应前时段t的可转移电负荷或气负荷;分别为峰时段和平时段的原始电负荷或原始气负荷的均值;分别为电负荷或者气负荷的峰、平、谷时段集合;为可转移电负荷或气负荷的峰-谷时段负荷转移率波动区间;为可转移电负荷或气负荷的峰-平时段负荷转移率波动区间;为可转移电负荷或气负荷的平-谷时段负荷转移率波动区间。

24、在一个实施例中,响应后时段t的可削减电负荷波动区间和可削减气负荷波动区间的方程式为:

25、

26、

27、式中,为响应后时段t的可削减电负荷波动区间;为响应前时段t的可削减电负荷;为时段t可削减电负荷的削减率区间;为响应后时段t的可消减气负荷波动区间;为响应前时段t的可削减气负荷;为时段t可削减电负荷的削减率区间。

28、在一个实施例中,响应后时段t的可替代电负荷波动区间和可替代气负荷波动区间的方程式为:

29、

30、

31、式中,为响应后时段t的可替代电负荷波动区间;为响应后时段t的可替代电负荷;为负荷替代率的区间数;为响应后时段t的可替代气负荷波动区间;为响应后时段t的可替代气负荷;qlhv为天然气的低位热值。

32、在一个实施例中,电负荷波动区间以及气负荷波动区间与实时能源价格数据的关系式为:

33、

34、

35、

36、

37、式中,λ+和λ-分别为电、气负荷转移率区间的上限和下限;k为线性区负荷转移率随电价差或气价差变化的斜率;δp为实时能源价格数据;δp0和δpmax分别为死区拐点和饱和区拐点对应的任两个时段间价格差;λmax为任两个时段间负荷转移率的最大值;d为任两个时段间负荷转移率的最大偏差值;δpip为临界电价差或临界气价差;kup和kdown分别为价格因素占主导前后波动范围随价格激励变化的比例系数。

38、在一个实施例中,所述目标函数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,根据响应量的波动区间和概率分布情况,确定响应量的典型响应场景包括:

3.根据权利要求1所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,所述综合需求响应不确定性模型的方程式如下:

4.根据权利要求3所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,响应后时段t的可转移电负荷波动区间和可转移气负荷波动区间的方程式均为:

5.根据权利要求3所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,响应后时段t的可削减电负荷波动区间和可削减气负荷波动区间的方程式为:

6.根据权利要求3所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,响应后时段t的可替代电负荷波动区间和可替代气负荷波动区间的方程式为:

7.根据权利要求4-6中任意一项所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,电负荷波动区间以及气负荷波动区间与实时能源价格数据的关系式为

8.根据权利要求1所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,所述目标函数的方程式为:

9.一种基于态势感知的综合能源系统随机调度系统,其特征在于,包括:

10.根据权利要求9所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度系统,其特征在于,所述场景确定模块在根据响应量的波动区间和概率分布情况,确定响应量的典型响应场景时,根据响应量的波动区间和概率分布情况,基于场景法,利用蒙特卡洛抽样方法获得随机样本,对响应量的波动区间进行随机抽样,得到随机抽样样本;通过同步回代消除法对随机抽样样本产生的响应场景集进行缩减,得到响应量的典型响应场景。

11.根据权利要求9所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度系统,其特征在于,所述综合需求响应不确定性模型的方程式如下:

12.根据权利要求9所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度系统,其特征在于,响应后时段t的可转移电负荷波动区间和可转移气负荷波动区间的方程式均为:

13.根据权利要求9所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度系统,其特征在于,响应后时段t的可削减电负荷波动区间和可削减气负荷波动区间的方程式为:

14.根据权利要求9所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度系统,其特征在于,响应后时段t的可替代电负荷波动区间和可替代气负荷波动区间的方程式为:

15.根据权利要求12-14中任意一项所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,电负荷波动区间以及气负荷波动区间与实时能源价格数据的关系式为:

16.根据权利要求9所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度系统,其特征在于,所述目标函数的方程式为:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,根据响应量的波动区间和概率分布情况,确定响应量的典型响应场景包括:

3.根据权利要求1所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,所述综合需求响应不确定性模型的方程式如下:

4.根据权利要求3所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,响应后时段t的可转移电负荷波动区间和可转移气负荷波动区间的方程式均为:

5.根据权利要求3所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,响应后时段t的可削减电负荷波动区间和可削减气负荷波动区间的方程式为:

6.根据权利要求3所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,响应后时段t的可替代电负荷波动区间和可替代气负荷波动区间的方程式为:

7.根据权利要求4-6中任意一项所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,电负荷波动区间以及气负荷波动区间与实时能源价格数据的关系式为:

8.根据权利要求1所述的基于态势感知的综合能源系统随机调度方法,其特征在于,所述目标函数的方程式为:

9.一种基于态势感知的综合能源系统随机调度系统,其特征在于,包括:

10.根据权利要求9所述的基于态势感知...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙树敏邢家维李勇程艳杨颂王玥娇于芃王士柏张用王楠关逸飞周光奇刘奕元秦佳峰滕玮王成龙孙立群
申请(专利权)人:国网山东省电力公司电力科学研究院
类型:发明
国别省市:

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