一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法及系统技术方案

本发明专利技术属于区域综合能源系统运行领域，公开一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法及系统，所述方法，包括：采集各园区综合能源系统中的动态数据和静态数据，输入各园区综合能源系统预先建立的基于多智能体强化学习的园区综合能源系统自治运行模型，获得各园区综合能源系统中设备的控制策略；基于各园区综合能源系统中设备的控制策略，调用预先建立的演化博弈模型，获得区域综合能源系统的收购电价、零售电价，以及各园区综合能源系统之间的电量交易量和交易价格。本发明专利技术将区域综合能源系统的运行优化问题分为园区自治运行和区域协同优化两个阶段，利用综合能源系统实现多能互补互济，以提高区域综合能源系统的整体能效及供能可靠性。效及供能可靠性。效及供能可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法及系统


[0001]本专利技术属于区域综合能源系统运行领域，特别涉及一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法及系统。

技术介绍

[0002]能源的安全供应是保障社会可持续发展的前提，如何在能源需求大幅度增长与环境保护日益迫切的重压力下，实现能源的可靠供应是本领域研究的重点之一。新能源本身的不确定性使得仅依赖单一的能源形式，难以满足能源供应的可靠性需求，因此综合能源系统将成为人类社会未来的主要能源承载形式。
[0003]综合能源系统是指一定区域内利用先进的物理信息技术和创新管理模式，整合区域内电能、天然气、热能等多种能源，实现多种异质能源子系统之间的协调规划、优化运行，协同管理、交互响应和互补互济，在满足系统内多元化用能需求的同时，要有效地提升能源利用效率，促进能源可持续发展的新型一体化的能源系统。综合能源系统是集发
‑
用
‑
储
‑
耦合设备于一体的能源系统，主要包括热电联产(Combined heat and power，CHP)机组、电储能、光伏发电、燃气锅炉、用能设备等，其中电负荷包括空调、照明、动力等，气负荷和热负荷分别包括居民燃气和居民供暖等，见图1所示。
[0004]综合能源系统通过多种能源系统的有机协调，助力消除输配供电系统瓶颈、延缓发/输/配电系统建设，提高各能源设备利用效率；当电力或燃气系统因天气或意外灾害出现中断时，可利用本地能源实现对重要用户的不间断供能，并为故障后供能系统的快速恢复提供电源支持，以有效提高能源可靠供应能力。开展区域综合能源系统的多能协调运行优化技术研究，实现多能互补互济具有重要意义，因此，亟需一种区域综合能源系统分布自治与协同优化方法及系统，实现综合能源系统对内设备层自治运行，对外能源形式互补互济，以提高区域综合能源系统的整体能效及供能可靠性。
[0005]中国专利申请CN202111135601.X公开一种基于双层优化的综合能源微网群协调运行优化方法中，提供了包括大电网、多个综合能源微网构成的综合能源微网群，每个所述综合能源微网均具有对应的分布式发电子系统、储能子系统、用能子系统；构建了局部和区域调度层的混合整数非线性优化模型，并利用Lindo求解器求解。其中，双层优化的局部以售电收益最大为优化目标，区域层的优化模型以总运行成本最小化为目标。
[0006]现有技术的缺点：
[0007]1、该双层调度优化模型的局部调度层仅以售电收益最大为优化目标，未考虑新能源的不确定性及接入消纳目标，不能满足新型电力系统中高比例新能源接入和消纳的要求；
[0008]2、该双层调度优化模型是基于简化构造的混合整数非线性模型，利用Lindo求解器进行求解；一方面，简化模型和实际场景仍存在差距；另一方面，利用求解器求解的方式需花费很多时间进行迭代求解，且存在无法求解的风险；
[0009]3.、该双层调度优化模型未考虑局部调度层和区域调度层之间存在博弈关系，不
符合实际情况，也未体现市场价格的引导作用，不符合未来利用市场调节能源供给的发展趋势。

技术实现思路

[0010]本专利技术的目的在于提供一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法及系统，以至少解决上述技术问题之一。
[0011]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0012]第一方面，本专利技术提供一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法，包括：
[0013]采集各园区综合能源系统中的动态数据和静态数据，输入各园区综合能源系统预先建立的基于多智能体强化学习的园区综合能源系统自治运行模型，获得各园区综合能源系统中设备的控制策略；
[0014]基于各园区综合能源系统中设备的控制策略，调用预先建立的演化博弈模型，获得区域综合能源系统的收购电价、零售电价，以及各园区综合能源系统之间的电量交易量和交易价格。
[0015]本专利技术进一步的改进在于：所述采集各园区综合能源系统中的动态数据和静态数据的步骤中，所述动态数据包括电数据、气数据和热数据；所述静态数据包括园区综合能源系统中各设备参数、园区综合能源系统的网络拓扑和外部参数。
[0016]本专利技术进一步的改进在于：所述输入各园区综合能源系统预先建立的基于多智能体强化学习的园区综合能源系统自治运行模型，获得各园区综合能源系统中设备的控制策略的步骤中，所述基于多智能体强化学习的园区综合能源系统自治运行模型的状态空间、动作空间、交互过程及奖励函数具体为：
[0017]状态空间：
[0018]状态空间S包括能量枢纽区域内部区域内风电出力P
pv
、光伏出力P
so
、电负荷L
e
、热负荷L
h
、电价c
e
、气价c
g
、热价c
h
、电力系统节点电压U
E
、天然气系统节点气压π
G
、热力系统节点温度T
H
；
[0019]S＝{P
pv
,P
so
,L
e
,L
h
,c
e
,c
g
,c
h
,U
E
,π
G
,T
H
}
ꢀꢀꢀ
(15)
[0020]动作空间：
[0021]动作空间A变量包括能量枢纽分别与电力系统、热力系统和天然气系统交互的功率：
[0022]A＝{P
e
,P
h
,P
g
}
ꢀꢀꢀ
(16)
[0023]交互过程：
[0024]将园区综合能源系统模型作为环境，每个时刻每个能量枢纽采取动作之后，进行一次综合能源系统潮流计算，反馈电力系统、热力系统和天然气系统节点的相关状态量用于计算奖励函数，并转移到下一时刻；
[0025]奖励函数：
[0026]将园区综合能源系统模型目标函数的相反数作为每个能量枢纽的即时奖励，根据式(5)所述的约束条件，如果相应变量不满足约束，则设置惩罚值r
push
，和即时奖励一起作为能量枢纽最终的奖励函数：
[0027]R＝{F+r
push
}
ꢀꢀꢀ
(17)
[0028]其中，园区综合能源系统模型为：
[0029][0030]式中：L
e
、L
h
分别为能量枢纽区域内部的电负荷和热负荷，η为设备效率因子，υ为分配因子，下标e、g、h分别代表电、气、热能源类型，上标代表转换装置，P
new
代表光伏或风电；
[0031]园区综合能源系统的约束包括：
[0032][0033][0034][0035][0036][0037][0038][0039][00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法，其特征在于，包括：采集各园区综合能源系统中的动态数据和静态数据，输入各园区综合能源系统预先建立的基于多智能体强化学习的园区综合能源系统自治运行模型，获得各园区综合能源系统中设备的控制策略；基于各园区综合能源系统中设备的控制策略，调用预先建立的演化博弈模型，获得区域综合能源系统的收购电价、零售电价，以及各园区综合能源系统之间的电量交易量和交易价格。2.根据权利要求1所述的一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法，其特征在于，所述采集各园区综合能源系统中的动态数据和静态数据的步骤中，所述动态数据包括电数据、气数据和热数据；所述静态数据包括园区综合能源系统中各设备参数、园区综合能源系统的网络拓扑和外部参数。3.根据权利要求1所述的一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法，其特征在于，所述输入各园区综合能源系统预先建立的基于多智能体强化学习的园区综合能源系统自治运行模型，获得各园区综合能源系统中设备的控制策略的步骤中，所述基于多智能体强化学习的园区综合能源系统自治运行模型的状态空间、动作空间、交互过程及奖励函数具体为：状态空间：状态空间S包括能量枢纽区域内部区域内风电出力P
pv
、光伏出力P
so
、电负荷L
e
、热负荷L
h
、电价c
e
、气价c
g
、热价c
h
、电力系统节点电压U
E
、天然气系统节点气压π
G
、热力系统节点温度T
H
；S＝{P
pv
,P
so
,L
e
,L
h
,c
e
,c
g
,c
h
,U
E
,π
G
,T
H
}
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(1)动作空间：动作空间A变量包括能量枢纽分别与电力系统、热力系统和天然气系统交互的功率：A＝{P
e
,P
h
,P
g
}
ꢀꢀꢀꢀ
(2)交互过程：将园区综合能源系统模型作为环境，每个时刻每个能量枢纽采取动作之后，进行一次综合能源系统潮流计算，反馈电力系统、热力系统和天然气系统节点的相关状态量用于计算奖励函数，并转移到下一时刻；奖励函数：将园区综合能源系统模型目标函数的相反数作为每个能量枢纽的即时奖励，根据式(5)所述的约束条件，如果相应变量不满足约束，则设置惩罚值r
push
，和即时奖励一起作为能量枢纽最终的奖励函数：R＝{F+r
push
}
ꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，园区综合能源系统模型为：
式中：L
e
、L
h
分别为能量枢纽区域内部的电负荷和热负荷，η为设备效率因子，υ为分配因子，下标e、g、h分别代表电、气、热能源类型，上标代表转换装置，P
new
代表光伏或风电；园区综合能源系统的约束包括：园区综合能源系统的约束包括：园区综合能源系统的约束包括：园区综合能源系统的约束包括：园区综合能源系统的约束包括：园区综合能源系统的约束包括：园区综合能源系统的约束包括：园区综合能源系统的约束包括：园区综合能源系统的约束包括：式中，分别为从区域综合能源系统获取有功功率上下限，为从区域综合能源系统获取有功功率，分别为从区域综合能源系统获取无功功率上下限，为从区域综合能源系统获取无功功率，分别为电力系统支路功率上下限，为电力系统支路功率，分别为电力系统网络节点电压上、下限，U
i
为电力系统网络节点电压，分别为天然气网络节点气压上下限，π
i
为天然气网络节点气压，分别为气源点供气量上下限，为气源点供气量，分别为天然气系统管道流量上下限，为天然气系统管道流量，分别为集中供热网络热源点供热量上下限，为集中供热网络热源点供热量，T
imax
、T
imin
分别为集中供热网络中节点温度上下限，T
i
为集中供热网络中节点温度；园区综合能源系统的目标函数为：F＝min(c
e
P
e
+c
g
P
g
+c
h
P
h
)式中：c
e
、c
h
、c
g
分别为能量枢纽与电力系统、热力系统和天然气系统能量交互的成本系数。4.根据权利要求1所述的一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法，其特征在于，还包括将获得的各园区综合能源系统中设备的控制策略下发给区综合能源系统中各设备进行执行的步骤；所述设备的控制策略包括能源机组出力、储能装置重放以及耦合设备转换功率。5.根据权利要求1所述的一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法，其特征
在于，所述基于各园区综合能源系统中设备的控制策略，调用预先建立的演化博弈模型，获得区域综合能源系统的收购电价、零售电价，以及各园区综合能源系统之间的电量交易量和交易价格的步骤中，所述演化博弈模型为：价格的步骤中，所述演化博弈模型为：式中，I
DSO
为区域综合能源系统净利润；分别为t时段能源市场的买入批发价格和卖出批发价格，分别为t时段区域综合能源系统制定的零售买入价格和零售卖出价格，记为P
tDSO,s
，P
tDSO,b
分别为t时段能源市场的卖出批发功率和买入批发功率；P
ex,t
，P
im,t
为t时段区域综合能源系统的零售买入功率和零售卖出功率；Ω
DSO
为电价的约束集合。6.根据权利要求5所述的一种多区域综合能源系统分布自治与协同优化方法，其特征在于，所述调用预先建立的演化博弈模型，获得区域综合能源系统的收购电价、零售电价，以及各园区综合能源系统之间的电量交易量和交易价格的步骤中，具体的：调用预先建立的演化博弈模型，以区域综合能源系统和各园区综合能源系统为博弈双方，区域综合能源系统以购售电价为决策变量，各园区综合能源系统以购售电量和各设备出力的决策变量，区域综合能源系统以区域综合能源系统净利润I
DSO
为收益函数，园区综合能源系统以最小化运行成本C
RIES
为收益函数进行求解，获得区域综合...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈盛，王新迎，蒲天骄，闫冬，赵琦，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：