【技术实现步骤摘要】
一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法
[0001]本专利技术涉及微网系统
,更确切地说,它涉及一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法。
技术介绍
[0002]冷热电三联供微网系统具有一次能源利用率较高和对环境污染影响较小的优点,是近年来人们关注的热点之一。冷热电三联供微网系统可同时产生冷能、热能、热能和热能,一次能源利用率可达75%
‑
80%,消耗的能源仅有传统热电分供形式的3/4。典型的冷热电三联供微网系统包括(1)发电机组,如燃气轮机,内燃机,燃料电池等;(2)制热设备,如余热锅炉,燃气锅炉等;(3)制冷设备,如溴化锂吸收式制冷机,电制冷机等。
[0003]受到气候变化等室外因素及室内人员、设备等室内因素的影响,负荷具有很大的不确定性和波动性,日前预测的负荷数据和实际负荷数据可能存在较大差异,冷热电供能设备仅根据日前阶段优化获得的微网系统未来24小时逐时调度计划进行出力,无法有效匹配日内波动变化的需求,会导致用户满意度下降;若直接利用电网平衡负荷的预测偏差,会导致系统的运行经济性降低。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是克服现有技术中的不足,提供了一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法。
[0005]第一方面,提供了一种改进时间卷积网络的水库中长期月径流量预测方法,包括:
[0006]S1、构建微网系统供能模型;
[0007]S2、在调度周期T内,进行自适应滚动时域预测,获取预测时域内的预测负荷;所述预测时 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、构建微网系统供能模型;S2、在调度周期T内,进行自适应滚动时域预测,获取预测时域内的预测负荷;所述预测时域的长度在不同控制时刻下可变;S3、将所述预测负荷输入所述微网系统供能模型,以最小化系统综合运行成本C为目标,通过粒子群优化算法得到微网系统中各设备的出力结果。2.根据权利要求1所述的一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法,其特征在于,S2中,所述进行自适应滚动时域预测,获取预测时域内的预测负荷,包括:S201、设定第一控制时刻τ0与第一预测时域的长度L0,所述第一预测时域的起始端时刻为第一控制时刻τ0,所述第一预测时域的终端时刻为L0+τ0,并计算与所述第一预测时域对应的第一负荷方差s
02
;S202、设定控制时域i,第二控制时刻τ1=τ0+i,第二预测时域的起始端时刻为第二控制时刻τ1,第一预测时域的终端时刻为L1+τ1,并计算L1=L0时的第二负荷方差s
12
;S203、计算所述第二负荷方差s
12
和所述第一负荷方差s
02
的差值,若所述差值的绝对值小于设定的方差变化阈值Δs
min2
,则维持L1=L0;若所述差值的绝对值大于所述方差变化阈值Δs
min2
,且在所述第二负荷方差s
12
小于所述第一负荷方差s
02
时,取L1=L0‑
1;若所述差值的绝对值大于所述方差变化阈值Δs
min2
,且在所述第二负荷方差s
12
大于所述第一负荷方差s
02
时,取L1=L0+1;S204、根据负荷方差,依次调节不同控制时刻τ
n
=τ0+ni下的预测时域的长度,直至τ
n
≥T。3.根据权利要求2所述的一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法,其特征在于,S2中,负荷方差的计算公式为:其中,L为当前预测时域长度,单位为小时h;和分别为当前预测时域下电负荷、冷负荷和热负荷的均值,单位为千瓦kW;P
τ
、F
τ
和H
τ
分别为当前预测时域下第τ时刻对应的电负荷、冷负荷和热负荷,单位为千瓦kW;为控制时刻为τ
n
时预测时域内的负荷方差;τ
n
为当前预测时域的起始端时刻。4.根据权利要求3所述的一种冷热电联供微网系统的自适应滚动时域优化方法,其特征在于,S3中,所述系统综合运行成本C的计算公式为:征在于,S3中,所述系统综合运行成本C的计算公式为:C
grid
(τ)=P
grid
(τ)
·
R
grid
(τ)
·
Δτ
其中,C
gas
(τ)、C
grid
(τ)和C
om
(τ)分别为天然气成本、购电成本和运行维修...
【专利技术属性】
技术研发人员:林俊光,周雅敏,吴凡,谭韬,赵申轶,郑梦莲,蒋月红,俞自涛,叶飞宁,
申请(专利权)人:浙江浙能技术研究院有限公司,
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。