计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法技术

本发明专利技术涉及计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法，属于分布式能源规划领域。本发明专利技术计及P2G设备，兼顾多能互补园区综合能源系统经济性、环保性和可靠性等影响的含多种供能设备在内的双层多目标优化配置模型。结合相关实例，验证了所提优化配置模型的正确性和可行性。通过对比不同供能策略下的优化配置结果，得到了电/热/冷多能流协调互补配置较传统供能模式有利于减小系统供能成本，提高了各类供能指标性能；并且P2G设备的加入使得供能系统各项指标性能均有所改善，实现了供能系统电/热/冷/气多能流的协调互补利用。

【技术实现步骤摘要】
计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法
本专利技术属于分布式能源规划领域，具体涉及计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法。
技术介绍
日益增长的用能需求和分布式能源(distributedgeneration,DG)的不断接入，对传统多能互补园区的能源配置产生了一定影响。其综合供能中心的合理配置不仅可以减少能量传输过程中的损耗，消纳更多的DG，而且可以实现电/热/冷多能流协调规划。但是，对于目前多能互补系统的优化配置研究，大多以某一种设备类型为核心或者少数几种确定的设备组成系统结构，并未充分考虑系统设备类型的多样性，并且目标函数过于单一化，一般只是从经济性方面进行相关讨论，并未计及系统的供能效率和DG出力利用率。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法，旨在综合多能互补园区电/热/冷能流差异和电转气(powertogas,P2G)设备的能量转换和时空平移特性，完成能源的优化配置。为了解决上述技术问题，本专利技术所述技术方案为：计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法，其特征在于，其优化配置步骤如下：(1)构建包含能量生产、转换、传输、储存和利用单元的多能互补园区，所述能量转换单元包含电转气设备；(2)对于多能互补园区，以年费用最小为上层目标函数，以年运行费用最小、年供能效率最高以及风光出力利用率最优为下层目标函数，根据能量生产、转换、传输、储存和利用单元的约束条件，建立了双层多目标优化配置模型；(3)对于双层多目标优化配置模型，采用基于模糊隶属度和方差赋权的改进免疫遗传算法对模型进行嵌套求解；根据求解结果确定双层多目标优化配置模型优化配置方案。进一步的技术方案在于，所述能量生产单元通常包括风电、光伏、微型燃气轮机和燃气锅炉；所述能量转化单元则含有热泵、空调机、热交换器、电制冷机、吸收式制冷机以及电转气设备；所述能量存储单元包括电储能装置、热储能装置、蓄冷装置和储气装置；所述能量利用单元则为园区内电负荷、热负荷和冷负荷。进一步的技术方案在于，其上层目标函数为Cyear＝Cinves+Cfuel+Cgrid+Copera+Cenvir(1)式中：Cyear，Cinves，Cfuel，Cgrid，Copera，Cenvir分别为多能互补园区年费用、设备投资费用、燃料费用、与电网交互成本、运行维护成本以及环境成本；NI为投资设备的种类；分别为设备i的单位容量投资成本、安装容量和安装因子，其中，若安装该设备，否则为0；为设备i的现值系数，riequ，Lfiequ分别为设备i的贴现率和全寿命周期；NJ为规划周期内总天数；NT为典型日的总时段数；PtGas，PtP2G_out，Ptgrid，PtMT，ηGB，分别为典型日内时刻t与天然气网交互的功率、电转气设备输出的天然气功率值、与电网交互的电功率、设备i的输出功率、微型燃气轮机、燃气锅炉的电/热功率值和其效率以及与电网交互功率因子，其中，若Ptgrid>0，则反之为0；Δt为时间间隔，在这里取为1h；ηGas为天然气网的功率传输效率；Cgas，vLHV分别为天然气购买价格和天然气燃烧的低热值；ξP2G，CP2G分别为电转气过程中生产单位天然气所需的CO2系数和CO2价格；Ct,sale，Ct,buy分别为时刻t电网分时售电和购电电价；为设备i的单位容量运行维护费用；NU为污染物种类数；Ru为污染物u的环境价值；分别为微型燃气轮机、燃气锅炉和与电网交互功率下污染物u的排放强度；ηgrid为电网传输效率；为污染物CO2的环境价值；为电转气过程中CO2消耗强度。进一步的技术方案在于，构建包含能量生产、转换、传输、储存和利用单元的多能互补园区，其下层目标函数为：Cyear_opera＝Cfuel+Cgrid+Copera+Cenvir(8)式中：Cyear_opera，fREL，fDG_uti分别为多能互补园区内年运行费用、年供能效率和风光出力利用率，其中，若某一时刻能量供应值大于负荷值，则此时刻供能效率取为1；PtWT，PtPV，PtEC_in，PtHP_H，PtHP_C，PtAIR_H，PtAIR_C，PtP2G_in分别为典型日内时刻t的风电和光伏的输出功率、电制冷机制冷、热泵、空调机制热和制冷的输入电功率值以及电转气设备消耗的电功率值；分别为典型日内时刻t的微型燃气轮机经热交换器输出热功率、吸收式制冷机的输入热功率以及热泵和空调机制热的输出热功率值；分别为典型日内时刻t的电制冷机、吸收式制冷机、热泵和空调机制冷的输出冷功率值；PtES，分别为电制冷机、热储能装置、蓄冷装置的净放能值，和分别为典型日内时刻t的电储能装置、热储能装置、蓄冷装置的充放能速率值；和分别为典型日内时刻t的电储能装置、热储能装置、蓄冷装置的充放能标志位，若放能，为1，反之为0，若充能，为1，反之为0；ηpch，ηhch，ηcch，ηpdis，ηhdis，ηcdis分别为电储能装置、热储能装置、蓄冷装置的充放能效率；PtWT_pre，PtPV_pre分别为典型日内时刻t的风电和光伏预测出力值。进一步的技术方案在于，构建包含能量生产、转换、传输、储存和利用单元的多能互补园区，其约束条件为式中：式(12)为各时刻电/热/冷/气功率平衡约束；式(13)为设备容量配置约束；式(14)为各能量单元出力限制约束；式(15)为MT爬坡速率约束；式(16)为电网交互功率约束；式(17)和(18)分别为P2G设备各时刻出力和气源点供应流量上下限约束；式(19)和(20)分别为储能装置最大储放能速率和储能容量约束；式(21)为(0,1)变量约束，保证同一时刻储能装置不能既储能又放能；其中，Ptload，为典型日内时刻t多能互补园区内的电/热/冷负荷值；和分别为典型日内时刻t的储气装置充放气速率值和充放气标志位，若放气，反之为0，若充气，反之为0；分别为典型日内时刻t的微型燃气轮机和燃气锅炉的天然气消耗量；分别为设备i的安装容量上下限值；分别为典型日内时刻t能量单元i的出力值和调度因子，其中，若该能量单元被调度，取值为1，反之为0；PtMT，分别为典型日内时刻t+1,t,t-1的微型燃气轮机出力值；分别为各能量单元出力、微型燃气轮机爬坡速率、电网传输功率、电转气设备各时刻生成天然气功率和各时刻与天然气网交互功率的上下限值；En为储能和储气装置类型，包括电储能装置、热储能装置、蓄冷装置和储气装置；Ent，CEn，分别为典型日内时刻t的储能装置变化速率、储能装置容量、最大充放能速率、荷能状态上下限值、储能容量值以及储放能标志位；ηgch，ηgdis分别为储气装置的充放气效率。进一步的技术方案在于，求解过程如下：1)输入原始数据，编码并初始化上层种群，随机生成N个抗体，并从记忆库中提取m个个体构成初始种群，设此时迭代次数I＝1，最大迭代次数为Imax，抗体n＝1,种群规模为Nmax；2)将上层抗体n的容量配置结果作为原始数据输入到下层种群，编码并初始化下层种群，设此时迭代次数i＝1，最大迭代次数为imax，抗体k＝1,种群规模为kmax；3)依据下层目标函数计算抗体k的抗体适应度值；4)判断k<kmax是否成立，若成立，k＝k+1，转入本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法，其特征在于，其优化配置步骤如下：(1)构建包含能量生产、转换、传输、储存和利用单元的多能互补园区，所述能量转换单元包含电转气设备；(2)对于多能互补园区，以年费用最小为上层目标函数，以年运行费用最小、年供能效率最高以及风光出力利用率最优为下层目标函数，根据能量生产、转换、传输、储存和利用单元的约束条件，建立了双层多目标优化配置模型；(3)对于双层多目标优化配置模型，采用基于模糊隶属度和方差赋权的改进免疫遗传算法对模型进行嵌套求解；根据求解结果确定双层多目标优化配置模型优化配置方案。

【技术特征摘要】
1.计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法，其特征在于，其优化配置步骤如下：(1)构建包含能量生产、转换、传输、储存和利用单元的多能互补园区，所述能量转换单元包含电转气设备；(2)对于多能互补园区，以年费用最小为上层目标函数，以年运行费用最小、年供能效率最高以及风光出力利用率最优为下层目标函数，根据能量生产、转换、传输、储存和利用单元的约束条件，建立了双层多目标优化配置模型；(3)对于双层多目标优化配置模型，采用基于模糊隶属度和方差赋权的改进免疫遗传算法对模型进行嵌套求解；根据求解结果确定双层多目标优化配置模型优化配置方案。2.根据权利要求1所述的计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法，其特征在于，所述能量生产单元通常包括风电、光伏、微型燃气轮机和燃气锅炉；所述能量转化单元则含有热泵、空调机、热交换器、电制冷机、吸收式制冷机以及电转气设备；所述能量存储单元包括电储能装置、热储能装置、蓄冷装置和储气装置；所述能量利用单元则为园区内电负荷、热负荷和冷负荷。3.根据权利要求2所述的计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法，其特征在于，构建包含能量生产、转换、传输、储存和利用单元的多能互补园区，其上层目标函数为Cyear＝Cinves+Cfuel+Cgrid+Copera+Cenvir(1)式中：Cyear，Cinves，Cfuel，Cgrid，Copera，Cenvir分别为多能互补园区年费用、设备投资费用、燃料费用、与电网交互成本、运行维护成本以及环境成本；NI为投资设备的种类；分别为设备i的单位容量投资成本、安装容量和安装因子，其中，若安装该设备，否则为0；为设备i的现值系数，riequ，Lfiequ分别为设备i的贴现率和全寿命周期；NJ为规划周期内总天数；NT为典型日的总时段数；PtGas，PtP2G_out，Ptgrid，PtMT，QtGB，ηGB，分别为典型日内时刻t与天然气网交互的功率、电转气设备输出的天然气功率值、与电网交互的电功率、设备i的输出功率、微型燃气轮机、燃气锅炉的电/热功率值和其效率以及与电网交互功率因子，其中，若Ptgrid>0，则反之为0；Δt为时间间隔，在这里取为1h；ηGas为天然气网的功率传输效率；Cgas，vLHV分别为天然气购买价格和天然气燃烧的低热值；ξP2G，CP2G分别为电转气过程中生产单位天然气所需的CO2系数和CO2价格；Ct,sale，Ct,buy分别为时刻t电网分时售电和购电电价；为设备i的单位容量运行维护费用；NU为污染物种类数；Ru为污染物u的环境价值；分别为微型燃气轮机、燃气锅炉和与电网交互功率下污染物u的排放强度；ηgrid为电网传输效率；为污染物CO2的环境价值；为电转气过程中CO2消耗强度。4.根据权利要求2所述的计及电转气规划的多能互补园区能源优化配置方法，其特征在于，构建包含能量生产、转换、传输、储存和利用单元的多能互补园区，其下层目标函数为：Cyear_opera＝Cfuel+Cgrid+Copera+Cenvir(8)式中：Cyear_opera，fREL，fDG_uti分别为多能互补园区内年运行费用、年供能效率和风光出力利用率，其中，若某一时刻能量供应值大于负荷值，则此时刻供能效率取为1；PtWT，PtPV，PtEC_in，PtHP_H，PtHP_C，PtAIR_H，PtAIR_C，PtP2G_in分别为典型日内时刻t的风电和光伏的输出功率、电制冷机制冷、热泵、空调机制热和制冷的输入电功率值以及电转气设备消耗的电功率值；分别为典型日内时刻t的微型燃气轮机经热交换器输出热功率、吸收式制冷机的输入热功率以及热泵和空调机制热的输出热功率值；分别为典型日内时刻t的电制冷机、吸收式制冷机、热泵和空调机制冷的输出冷功率值；PtES，分别为电制冷机、热储能装置、蓄冷装置的净放能值，和分别为典型日内时刻t的电储能装置、热储能装置、蓄冷装...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈铭，李峰，高亚静，刘刚刚，高长征，马顺，王秀娜，韩淳，高晓彬，赵名锐，韩超，胡晋岚，陈冠多，侯凯，姜玉梁，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电网规划研究中心，中国电力企业联合会电力建设技术经济咨询中心，
类型：发明
国别省市：广东,44