一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法，包括：S1.获取与综合能源相对应的数据信息；其中数据信息包括电能系统、热能系统、制冷系统；S2.基于获取的数据信息构建综合能源系统中能源设备的数学模型与约束条件；S3.根据构建的数学模型与约束条件，对综合能源系统运行策略与容量配置的双层进行优化，并构建综合能源系统；S4.利用粒子群算法来求解构建综合能源系统中的多目标问题，得出的优化结果。得出的优化结果。得出的优化结果。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法


[0001]本专利技术涉及综合能源系统容量
，尤其一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法。

技术介绍

[0002]由于传统一次能源供应的日趋紧张以及它所造成的环境污染，具有低碳环保特性的可再生能源受到了人们越来越多的关注。但我国的能源系统一直是相互独立的，其能源的灵活性差，利用效率低。并且基于可再生能源出力的不确定性、波动性、间歇性等特征，它的并网使得电力系统的稳定运行具有挑战性。针对上述问题，综合能源系统作为一种新型能源网络被提出，其对电、热、气的统一调度和统一规划，实现了能源的综合利用。
[0003]针对上述技术问题，本专利技术提供一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法。
[0005]为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法，包括：
[0007]S1.获取与综合能源相对应的数据信息；其中数据信息包括电能系统、热能系统、制冷系统；
[0008]S2.基于获取的数据信息构建综合能源系统中能源设备的数学模型与约束条件；
[0009]S3.根据构建的数学模型与约束条件，对综合能源系统运行策略与容量配置的双层进行优化，并构建综合能源系统；
[0010]S4.利用粒子群算法来求解构建综合能源系统中的多目标问题，得出的优化结果。
[0011]进一步的，所述步骤S1中电能系统包括燃气轮机、光伏发电装置、风力发电装置、电能传输线路；热能系统包括燃气锅炉、电热锅炉、热能存储装置；制冷系统包括吸收式制冷机组、电动压缩制冷机组、蓄冷装置。
[0012]进一步的，所述光伏发电装置、风力发电装置通过盒式鲁棒进行处理，具体包括：
[0013]定义线性规划表示为：
[0014]min{C
T
x:a
i
x≤b
i
,i＝1,
…
,m,x∈R
n
}
[0015]设a1∈U1,a2∈U2,
…
,a
m
∈U
m
，其中U
i
(i＝1,2,
…
,m)表示不确定集合，则鲁棒优化模型表示为：
[0016]minsupC
T
x
[0017][0018]针对鲁棒优化问题，选择合适的不确定集合U和尽可能的简化模型是关键所在，考虑到计算中的实际可操作性，采用盒式不确定集合，表示为：
[0019][0020]其中，e为单位列向量，和分别为集合U的上下界。
[0021]进一步的，所述步骤S2中约束条件包括燃气轮机、燃气锅炉、吸收式制冷机组、电热锅炉、电动压缩式制冷机组、光伏和风电出力。
[0022]进一步的，所述燃气轮机的约束条件表示为：
[0023]0.1*Capacity
gt
≤P
gt
≤Capacity
gt
[0024]其中，Capacity表示出力。
[0025]进一步的，所述燃气锅炉、吸收式制冷机组、电热锅炉和电动压缩式制冷机组的约束条件表示为：
[0026]‑
0.2*Capacity
i
≤P
i
≤0.4*Capacity
i
[0027]0.2*Capacity
i
≤E
i
≤0.9*Capacity
i
[0028]i∈{es,hs,cs}
[0029]其中，Capacity表示出力；
[0030]对连续变量的约束：
[0031][0032][0033]i∈{es,hs,cs}
[0034]其中，P
i,ch
(t)和P
i,dis
(t)为装置输入和输出功率；E
i
(t)为当前装置内部的储存能量；τ为蓄放过程的中间损失系数；η
ch
和η
dis
为输入时刻与输出时刻的即时损失系数；es、hs和cs分别代表电、热、冷储能装置。
[0035]进一步的，所述光伏和风电出力的约束条件表示为：
[0036]0≤P
pvin
≤P
pv
[0037]0≤P
windin
≤P
wind
[0038]其中，P
pvin
、P
pv
表示输入输出的能量。
[0039]进一步的，所述步骤S4中利用粒子群算法来求解构建综合能源系统中的多目标问题，得出的优化结果，具体为：
[0040]在D维搜索空间中，由N个粒子组成的粒子群中，第i个粒子的位置向量，表示为：
[0041]X
i
＝(x
i1
,x
i2
,
…
,x
iD
),i＝1,2,
…
,N
[0042]第i个粒子在D维搜索空间中的运动速度，表示为：
[0043]V
i
＝(v
i1
,v
i2
,
…
,v
iD
),i＝1,2,3
[0044]第i个粒子在D维搜索空间中搜索到的最优解位置，表示为：
[0045]p
best
＝(p
i1
,p
i2
,
…
,p
iD
),i＝1,2,
…
,N
[0046]整个粒子群在D维搜索空间中搜索到的最优解位置，表示为：
[0047]g
best
＝(p
g1
,p
g2
,
…
,p
gD
)
[0048]粒子在搜索到最优解位置后更新自己的速度和位置，表示为：
[0049]v
id
＝w*v
id
+c1r1(p
id
‑
x
id
)+c2r2(p
gd
‑
x
id
)
[0050]x
id
＝x
id
+v
id
[0051]其中c1和c2为学习因子，r1和r2为[0，1]范围内的随机数。
[0052]现有技术相比，本专利技术从可再生能源的不确定出发，对综合能源系统中不同设备的容量规格与运行策略进行优化配置。首先构建综合能源系统中能源设备的数学模型与约束条件；然后重点阐述综合能源系统的优化思路，介绍目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法，其特征在于，包括：S1.获取与综合能源相对应的数据信息；其中数据信息包括电能系统、热能系统、制冷系统；S2.基于获取的数据信息构建综合能源系统中能源设备的数学模型与约束条件；S3.根据构建的数学模型与约束条件，对综合能源系统运行策略与容量配置的双层进行优化，并构建综合能源系统；S4.利用粒子群算法来求解构建综合能源系统中的多目标问题，得出的优化结果。2.根据权利要求1所述的一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法，其特征在于，所述步骤S1中电能系统包括燃气轮机、光伏发电装置、风力发电装置、电能传输线路；热能系统包括燃气锅炉、电热锅炉、热能存储装置；制冷系统包括吸收式制冷机组、电动压缩制冷机组、蓄冷装置。3.根据权利要求2所述的一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法，其特征在于，所述光伏发电装置、风力发电装置通过盒式鲁棒进行处理，具体包括：定义线性规划表示为：min{C
T
x:a
i
x≤b
i
,i＝1,
…
,m,x∈R
n
}设a1∈U1,a2∈U2,
…
,a
m
∈U
m
，其中U
i
(i＝1,2,
…
,m)表示不确定集合，则鲁棒优化模型表示为：minsupC
T
x针对鲁棒优化问题，选择合适的不确定集合U和尽可能的简化模型是关键所在，考虑到计算中的实际可操作性，采用盒式不确定集合，表示为：其中，e为单位列向量，和分别为集合U的上下界。4.根据权利要求3所述的一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法，其特征在于，所述步骤S2中约束条件包括燃气轮机、燃气锅炉、吸收式制冷机组、电热锅炉、电动压缩式制冷机组、光伏和风电出力。5.根据权利要求4所述的一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法，其特征在于，所述燃气轮机的约束条件表示为：0.1*Capacity
gt
≤P
gt
≤Capacity
gt
其中，Capacity表示出力。6.根据权利要求5所述的一种考虑新能源不确定性的综合能源系统容量优化方法，其特征在于，所述燃气锅炉、吸收式制冷机组、电热锅炉和电动压缩式制冷机组的约束条件表示为：
‑
0.2*Capacity
i
≤P
i
≤0.4*Capacity
i
0.2*Capacity
i
≤E
i
≤0.9*Capacity
i
i∈{es,hs,cs}其中，Capacity表示出力；

【专利技术属性】
技术研发人员：章成，李昊昕，魏春，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：