【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及综合能源优化调度领域，具体涉及一种考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法。
技术介绍
1、随着能源互联网技术的发展，多种能源网络耦合的综合能源系统应运而生。与单一能源系统运行相比，综合能源系统通过发挥不同能源的经济、技术特性来优化能源间的转换和传递，使多种异质能源协调规划、交互响应，最终实现能源的合理分配。
2、多个综合能源系统接入到同一局部配电区域中，形成综合能源系统群，系统间通过能源联络线进行电能交互，这一举措能够实现系统间多种异质能流的互补共济，但系统间复杂的电能交互关系以及可再生能源出力的不确定性都为综合能源系统群的集中优化调度带来挑战，故为多园区综合能源系统制定合理有效的调度方案显得尤为重要。
3、风电、光伏等可再生能源的不确定性给系统安全稳定运行带来了很大挑战。针对系统不确定性的研究，主要方法有随机优化方法和鲁棒优化方法。但随机优化方法往往无法全面反映系统运行状况。相较于随机优化，鲁棒优化方法更贴合实际。关于不确定性的研究主要针对的是单个独立运行的综合能源系统，针对交互关系复杂的综合能源系统群的研究相对来说比较匮乏。
4、氢能是一种清洁且高效的二次能源。将电转氢制得的氢气与天然气混合送入燃气机组，能够促进氢能循环利用。相关研究表明，将燃气轮机的掺氢比控制在10％～20％，燃气锅炉的掺氢比控制在2％～20％内时，可保证燃气机组安全稳定运行。燃气机组掺氢运行进行可行性研究并计算具体的能效，但未考虑将燃气掺氢技术在综合能源系统群中利用。
<
1、针对风光出力的不确定性以及燃气掺氢对系统调度的影响，本专利技术提供一种考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，该方法考虑了系统的经济效益以及可再生能源出力的波动性。首先，建立了考虑电能交互的含燃气掺氢子系统的多园区调度模型；其次，采用两阶段鲁棒优化减小可再生能源出力的波动带来的影响；最后，通过算例仿真验证了模型的有效性，并衡量不确定调节参数以及掺氢比对系统调度成本的影响。两阶段鲁棒优化可以有效抵御不确定因素波动带来的风险，提升系统安全稳定性；燃气掺氢的引入可以进一步提升运行经济性，减少系统碳排放。
2、本专利技术采取的技术方案为：
3、考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，包括以下步骤：
4、步骤1：获取系统初始电、热、冷负荷及风光预测功率，以及系统中各设备的参数；
5、步骤2：分析电转气过程中氢气的利用途径，建立掺氢燃气机组、电转气和碳捕集模型；
6、步骤3：通过功率交互模式建立光伏园区、含氢热电联供园区、冷热电联供园区组成的多园区调度模型；
7、步骤4：以系统总成本最小为优化目标，建立考虑电能交互的燃气掺氢多园区调度模型；
8、步骤5：采用两阶段鲁棒优化方法处理多园区风光出力的不确定性，并用c&cg算法求解。
9、所述步骤2中，建立的掺掺氢燃气机组、电转气和碳捕集模型，具体如下：
10、1)电转气模型：
11、电转气(power-to-gas,p2g)由电解槽(electrolyzer,el)和甲烷化反应器(methane reactor,mr)组合而成。
12、
13、式中：分别为t时段园区j内el的耗电功率和输出的氢功率；ηel为el的产氢效率；分别为t时段园区j内mr输出的甲烷功率、耗氢功率、消耗的co2量；ηmr为mr的转化效率；为ch4热值；为co2的标况密度。
14、2)碳捕集设备模型：
15、
16、式中：分别为t时段碳捕集总能耗、运行能耗；为碳捕集在t时段的co2捕集量；pg为固定能耗；为燃气机组在t时段的co2总产量；λ为捕获单位co2所需能耗；ηt为碳捕集率。
17、3)掺氢燃气轮机模型：
18、
19、式中：和分别表示燃气轮机电效率和热效率；和分别为t时刻园区j燃气轮机的电出力和热出力；和分别为t时刻园区j燃气轮机消耗的ch4功率和h2功率；是氢气的发热量；是燃气轮机掺氢比。
20、4)掺氢燃气锅炉模型：
21、
22、式中：ηgb表示燃气锅炉热效率；为t时刻园区j燃气锅炉的热出力；和分别为t时刻园区j燃气锅炉消耗的天然气功率和氢气功率；是氢气的相对分子质量；是天然气的相对分子质量；是燃气锅炉掺氢比。
23、所述步骤3中，构建的多园区调度模型包含三个园区，分别是光伏园区、热电供园区、冷热电联供园区；园区1是光伏园区，代表城镇以及郊区居民用户用电情况，属于余电型园区，向园区2和园区3供电。园区2是含氢热电供园区，内部包含燃气掺氢子系统，代表工业用户用电情况。园区3是冷热电联供园区，代表城市居民用户用电情况；配电网向各园区输送电能，储能电站与各园区存在双向电能交互，园区与园区之间存在双向电能交互。
24、所述步骤4中，建立的燃气掺氢多园区调度模型，包括：
25、a.目标函数：
26、
27、总运行成本f包含5个部分，分别为购电成本、储能成本、购气成本、运维成本、弃风弃光成本；
28、成本具体表达式如下：
29、
30、式中：n表示园区数目，本专利技术为3；t表示调度总时长，本专利技术为24h；表示t时刻园区j从配电网购电的功率；分别表示储能电站向园区j放电、充电功率；gj,t为时刻园区j向气网的购气功率；为园区j内设备b的单位运维功率；分别表示t时刻的弃风量和弃光量；为t时刻配电网售电单价；分别表示储能电站售电和购电价格；为t时刻天然气价；为设备b的单位功率运维成本，和分别表示为单位弃风和弃光量的惩罚成本。
31、b.约束条件：
32、1)电、热、冷、氢平衡：
33、
34、式中：表示空调耗电功率,表示光伏出力；本专利技术园区2中的chp机组和园区3中的cchp机组电出力均用表示；和分别表示t时刻园区j向园区i的购、售电功率；表示cchp机组冷出力；表示空调冷出力；表示风电出力；
35、表示园区j的电负荷；表示园区j内el的耗电功率；表示园区j碳捕集总能耗；表示园区j燃气轮机热出力；表示园区j燃气锅炉的热出力；表示园区j的热负荷；表示园区j的冷负荷。
36、2)园区间功率传输约束：
37、
38、
39、
40、
41、
42、式中：表示t时刻园区j的购电功率；表示t时刻园区j的售电功率；n表示园区个数，此处为3；t表示时长。
43、分别是t时刻园区j向配电网的购电功率、园区j向园区i的购电功率、园区j向园区i的售电功率；表示t时刻园区j向配电网购电功率上限，是园区j向配电网购电对应的状态变量；表示t时刻园区j向园区i的购电功率上限；是园区j向园区i购电对应的状态变本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述步骤2中，建立的掺掺氢燃气机组、电转气和碳捕集模型，具体如下：
3.根据权利要求1所述考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述步骤3中，构建的多园区调度模型包含三个园区，分别是光伏园区、热电供园区、冷热电联供园区；园区1是光伏园区，代表城镇以及郊区居民用户用电情况，属于余电型园区，向园区2和园区3供电；园区2是含氢热电供园区，内部包含燃气掺氢子系统，代表工业用户用电情况；园区3是冷热电联供园区，代表城市居民用户用电情况；配电网向各园区输送电能，储能电站与各园区存在双向电能交互，园区与园区之间存在双向电能交互。
4.根据权利要求1所述考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述步骤4中，建立的燃气掺氢多园区调度模型，包括：
5.根据权利要求1所述考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述步
6.根据权利要求5所述考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于：步骤5包括：
7.根据权利要求6所述考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于：C&CG算法迭代求解包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述步骤2中，建立的掺掺氢燃气机组、电转气和碳捕集模型，具体如下：
3.根据权利要求1所述考虑电能交互的燃气掺氢多园区两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于：所述步骤3中，构建的多园区调度模型包含三个园区，分别是光伏园区、热电供园区、冷热电联供园区；园区1是光伏园区，代表城镇以及郊区居民用户用电情况，属于余电型园区，向园区2和园区3供电；园区2是含氢热电供园区，内部包含燃气掺氢子系统，代表工业用户用电情况；园区3是冷热电联供园区，代表城市居民用户用电情况；配电网向各园区输送电能，储...
【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，司诚真，王凌云，徐艳春，刘文丽，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。