【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源调度，尤其涉及一种综合能源系统的多目标日前优化调度方法及系统。
技术介绍
1、在当前全球能源形势日益紧张的背景下，提高能源利用效率、降低能源消耗和减少环境污染已成为各国政府和企业亟待解决的问题。
2、首先，ies的优化，其灵活性是一个关键因素，有助于风电调节。目前有研究了热电联产的ies调度模型，以提高其风电调节能力。利用ies的灵活性，并通过带蓄热的热电联产优化了电、热、气网络中的能量流。然而，仅具有储热的热电联产，ies的灵活性是不够的。其次，在采用p2g和ccs模式的热电联产中，p2g可以将热电联产的电能转化为燃气，有利于增强灵活性。此外，p2g应用于ies的优化，但其碳源需要购买。没有利用p2g对低碳的贡献。利用了p2g对火电厂低碳的影响，而全碳回收是ies优化中所欠缺的。由于部分碳配额可以在碳交易市场上出售以增加收益，因此有利于碳交易，降低了ies的运行成本。然而，碳交易在p2g和ccs领域尚未发展起来。最后，热电联产(cchp)机组的利用是提高可再生能源消纳的关键途径。而热电联产的碳排放对综合能源系统的污染和经济优化提出了挑战。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术提供了一种综合能源系统的多目标日前优化调度方法，包括：
5、采集可再生能源和负荷预测数据，建立储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型，并考虑所述储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型的约束条件；
6、建立日前优化调度模型，并根据所述储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型制定优化计划，同时考虑综合能源系统的碳交易成本，设置目标函数；
7、通过求解所述目标函数，得到所述调度模型的最优调度结果。
8、作为本专利技术所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法的一种优选方案，其中：建立储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型，并考虑所述储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型的约束条件，包括：
9、在储热罐中，考虑所述储热罐热功率的储存与释放，储热罐在t时刻的内的充放电状态，储热罐释放的热功率，以及释放热功率时的上下限；
10、在热电联产模型中，采用电定热和热定电方式；
11、在p2g+ccs的热电联产模型中，配备p2g和ccs进程。
12、作为本专利技术所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法的一种优选方案，其中：还包括：
13、所述p2g进程利用热电联产的电力在电解水过程中产生氢气和氧气，并在甲烷的合成过程中，利用ccs进程产生的氢气与二氧化碳生成甲烷，同时捕获二氧化碳提供给p2g进程；
14、将p2g+ccs的热电联产模型中的电能进行功能划分；
15、利用p2g消耗的电功率，得到p2g燃气功率与热电联产消耗功率的关系式，以及p2g所需的二氧化碳量。
16、作为本专利技术所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法的一种优选方案，其中：所述捕获二氧化碳提供给p2g进程，包括：
17、ccs消耗电能从热电联产捕获二氧化碳，并将所述二氧化碳传输到p2g；
18、利用电联产机组具有“带热定功率”约束的特性，并结合所述电联产机组的工作原理，得到热电联产机组的电热特性。
19、作为本专利技术所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法的一种优选方案，其中：建立日前优化调度模型，并根据所述储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型制定优化计划，包括：
20、在日前优化调度模型中的日前优化阶段的每个时间区间内，对日前可再生能源系统、负荷预测数据及日前储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型进行重构；
21、所述重构过程，对于第k个时间区间，从第k个到第k+m个时间区间的滚动窗口周期内的预测数据进行求解，通过日前优化模型计算第k个到第k+m个时间区间内的优化调度；当滚动窗口移动到下一个时间间隔，根据最新的可再生能源系统和负荷预测数据重新计算出优化后的调度；
22、将时间尺度δt在日前优化阶段的滚动中设置为1小时，并将滚动窗长度m设为4h；
23、当日前优化模型求解出第一时间区间的最优调度之后，滚动窗口移动到从第二个小时到第六个小时的下一个时间间隔。
24、作为本专利技术所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法的一种优选方案，其中：同时考虑综合能源系统的碳交易成本，设置目标函数，包括：
25、考虑p2g和ccs的热电联产的运行成本，碳交易成本，燃料、电力成本，弃风弃光惩罚费用，减载成本；
26、使用基线碳排放控制模型控制碳交易成本；
27、设置目标函数为天然气成本、电网供电成本和减载成本的最小化。
28、作为本专利技术所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法的一种优选方案，其中：还包括：
29、对整体综合能源系统进行电力、加热、冷却和燃气功率的平衡约束。
30、第二方面，本专利技术提供了综合能源系统的多目标日前优化调度系统，其包括：
31、建模与条件约束模块，采集可再生能源和负荷预测数据，建立储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型，并考虑所述储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型的约束条件；
32、模型优化模块，建立日前优化调度模型，并根据所述储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型制定优化计划，同时考虑综合能源系统的碳交易成本，设置目标函数；
33、结果输出模块，通过求解所述目标函数，得到所述调度模型的最优调度结果。
34、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的任一步骤。
35、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的任一步骤。
36、与现有技术相比，专利技术有益效果为：本专利技术通过采集可再生能源和负荷预测数据，建立储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型，并考虑储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型的约束条件，优化调度解决了p2g所需的碳源问题和热电联产的碳排放问题；建立日前优化调度模型，并根据储热罐、热电联产模型以及p2g+c本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，建立储热罐、热电联产模型以及P2G+CCS的热电联产模型，并考虑所述储热罐、热电联产模型以及P2G+CCS的热电联产模型的约束条件，包括：
3.如权利要求2所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求3所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，所述捕获二氧化碳提供给P2G进程，包括：
5.如权利要求1或4所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，建立日前优化调度模型，并根据所述储热罐、热电联产模型以及P2G+CCS的热电联产模型制定优化计划，包括：
6.如权利要求5所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，同时考虑综合能源系统的碳交易成本，设置目标函数，包括：
7.如权利要求6所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，还包括：
8.一种综合能源系统的多目标日前优化调度系统
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，建立储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型，并考虑所述储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型的约束条件，包括：
3.如权利要求2所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求3所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，所述捕获二氧化碳提供给p2g进程，包括：
5.如权利要求1或4所述的综合能源系统的多目标日前优化调度方法，其特征在于，建立日前优化调度模型，并根据所述储热罐、热电联产模型以及p2g+ccs的热电联产模型制定优化计划...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗洋，吴诗琦，胡江，陈巨龙，秦柯，刘文霞，朱永清，唐学用，薛津，马蕊，何向刚，龙家焕，高华，徐晓军，杨珂，李雪凌，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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