一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法及系统，构建考虑源荷储的综合能源系统；根据所述综合能源系统进行数学建模，对综合能源系统中的各设备建立约束条件，以所述综合能源系统的风力发电消纳量最大和系统综合运行成本最小为目标函数，并根据系统的能源结构建立能量平衡约束模型，基于得到的所述目标函数以及多个约束建立多目标优化模型；根据所述多目标优化模型，采用改进的多目标差分进化算法对目标函数进行求解。不仅可以提高风力发电的消纳能力，还可以有效降低系统运行的经济成本，具有良好的实际意义。具有良好的实际意义。具有良好的实际意义。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及综合能源系统
，具体涉及一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法及系统。

技术介绍

[0002]随着全球经济技术的发展，各行业和领域消耗的能源也日益增长，传统的能源的消耗会产生污染环境的物质，因此我国现在对清洁能源的开发也越发地重视。清洁能源不仅不污染环境，而且十分高效，清洁能源主要包括风能、太阳能、潮汐能、地热能等，其中以风力发电为代表的清洁能源发电技术具有不确定性和间歇性，如果将这些电力并入电网，会给电网的稳定运行带来很大的挑战。
[0003]风力发电技术是现代社会主要的发电系统之一，符合环境友好的发展理念，可以很好地促进双碳目标的实现。但是在风力发电的过程中仍然存在很多问题，对于大规模的风力发电的输出来说，传统电力的调节问题和调度问题已经不能充分满足用户的负荷需求，风力发电的消纳水平有限，发电条件受到的限制也很大，输出功率的外送能力也受到了阻碍，因此需要找到优化方法来提高风力发电的消纳能力。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术提供一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法及系统，以解决传统风力发电的消纳水平有限的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]根据本专利技术实施例的第一方面，提出一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法，所述方法包括：
[0007]构建考虑源荷储的综合能源系统，所述综合能源系统包括输入能源、能源转化设备、储能设备以及输出负荷，所述能源转化设备至少包括风力发电机组；
[0008]根据所述综合能源系统进行数学建模，对综合能源系统中的各设备建立约束条件，以所述综合能源系统的风力发电消纳量最大和系统综合运行成本最小为目标函数，并根据系统的能源结构建立能量平衡约束模型，基于得到的所述目标函数以及多个约束建立多目标优化模型；
[0009]根据所述多目标优化模型，采用改进的多目标差分进化算法对目标函数进行求解。
[0010]进一步地，所述综合能源系统中，所述输入能源包括风能、太阳能、天然气；所述能源转化设备包括风力发电机组、光伏发电机组、热电联产机组、燃气锅炉、电锅炉、电转气、吸收式制冷机；所述储能设备包括储电设备、储热设备、蓄冷设备；所述输出负荷包括电负荷、热负荷、冷负荷。
[0011]进一步地，根据所述综合能源系统进行数学建模，具体包括：
[0012]风力发电机组的数学模型为：
[0013]风车叶片捕捉到的风能为：
[0014][0015]其中：B表示叶片的捕风系数；ρ表示叶片周围的空气密度；L表示叶片的长度；S表示叶片周围的风速；
[0016]由于风力发电存在不确定性因素，不同风速段的发电功率也不同，因此风力发电功率进行分段表示：
[0017][0018]其中：P
tw
表示t时刻风机设备的输出功率；P
E
表示风机设备的额定功率；v
t
表示t时刻的实际风速；v
i
和v
o
分别表示切入叶片的实际风速和切出叶片的实际风速；v
E
表示风机设备的额定风速；
[0019]储电设备的数学模型为：
[0020][0021]其中：E
S
(t+1)和E
S
(t)表示t+1和t时刻储存的电能；表示储电设备的损耗因数；和表示储电设备的储电和耗电功率；和分别表示储电设备的储电因子和耗电因子；Δt表示一个调度时间段；
[0022]储热设备的数学模型为：
[0023][0024]其中：H
S
(t+1)和H
S
(t)表示t+1和t时刻储热设备的热能；表示储热设备的损耗因数；和分别表示储热设备的储热和耗热功率；和表示储热设备的储热因子和耗热因子；
[0025]蓄冷设备的数学模型为：
[0026][0027]其中：L
S
(t+1)和L
S
(t)表示t+1和t时刻蓄冷设备的冷能；表示蓄冷设备的损耗因数；和表示蓄冷设备的蓄冷和耗冷功率；和表示蓄冷设备的蓄冷因子和耗冷因子。
[0028]进一步地，对综合能源系统中的各设备建立约束条件，具体包括：
[0029]风电机组的出力约束为：
[0030][0031]其中：表示风电机组的预测出力；
[0032]储电设备的约束条件：
[0033][0034]其中：E
S,min
和E
S,max
表示储电设备的最小储电量和最大储能量；和表示储电设备的最大放电功率和最大充电功率；
[0035]储热设备的约束条件：
[0036][0037]其中：H
S,min
和H
S,max
表示储热设备的最小储热量和最大储热量；H
S,0
和H
S,1
表示储热设备的在每个调度周期内初始热量和最终热量相等，即每个调度周期的储热量和耗热量相等；
[0038]蓄冷设备的约束条件：
[0039][0040]其中：L
S,min
和L
S,max
表示蓄冷设备的最小蓄冷量和最大蓄冷量；L
S,0
和L
S,1
表示蓄冷设备的在每个调度周期内初始冷能和最终冷能相等，即每个调度周期的蓄冷量和耗冷量相等。
[0041]进一步地，以所述综合能源系统的风力发电消纳量最大和系统综合运行成本最小为目标函数，具体包括：
[0042]风力发电消纳量最大：
[0043][0044]其中：W
max
表示风电最大消纳量；N表示风力发电机组的数量；Δt表示一个调度周期；
[0045]系统综合运行成本最小：
[0046][0047]其中：M
min
表示系统最小综合运行成本；M
w
(t)表示弃风弃光成本；M
G
(t)表示购买天然气的成本；M
m
(t)表示系统设备维护成本；M
p
(t)表示环境治理成本。
[0048]进一步地，以所述综合能源系统的风力发电消纳量最大和系统综合运行成本最小为目标函数，具体还包括：
[0049]弃风弃光成本：
[0050][0051]其中：λ为弃风弃光的惩罚因子；和分别表示光伏发电的预测功率和光伏实际发电功率；
[0052]购买天然气的成本：
[0053]M
G
(t)＝m
·
V
·
Δt
[0054]其中：m表示天然气的单价；V表示单位调度周期购买的天然气的体积；
[0055]系统设备维护成本：
[0056][0057]其中：a
k
[P
k
(t)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法，其特征在于，所述方法包括：构建考虑源荷储的综合能源系统，所述综合能源系统包括输入能源、能源转化设备、储能设备以及输出负荷，所述能源转化设备至少包括风力发电机组；根据所述综合能源系统进行数学建模，对综合能源系统中的各设备建立约束条件，以所述综合能源系统的风力发电消纳量最大和系统综合运行成本最小为目标函数，并根据系统的能源结构建立能量平衡约束模型，基于得到的所述目标函数以及多个约束建立多目标优化模型；根据所述多目标优化模型，采用改进的多目标差分进化算法对目标函数进行求解。2.根据权利要求1所述的一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法，其特征在于，所述综合能源系统中，所述输入能源包括风能、太阳能、天然气；所述能源转化设备包括风力发电机组、光伏发电机组、热电联产机组、燃气锅炉、电锅炉、电转气、吸收式制冷机；所述储能设备包括储电设备、储热设备、蓄冷设备；所述输出负荷包括电负荷、热负荷、冷负荷。3.根据权利要求2所述的一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法，其特征在于，根据所述综合能源系统进行数学建模，具体包括：风力发电机组的数学模型为：风车叶片捕捉到的风能为：其中：B表示叶片的捕风系数；ρ表示叶片周围的空气密度；L表示叶片的长度；S表示叶片周围的风速；由于风力发电存在不确定性因素，不同风速段的发电功率也不同，因此风力发电功率进行分段表示：其中：表示t时刻风机设备的输出功率；P
E
表示风机设备的额定功率；v
t
表示t时刻的实际风速；v
i
和v
o
分别表示切入叶片的实际风速和切出叶片的实际风速；v
E
表示风机设备的额定风速；储电设备的数学模型为：其中：E
S
(t+1)和E
S
(t)表示t+1和t时刻储存的电能；表示储电设备的损耗因数；和表示储电设备的储电和耗电功率；和分别表示储电设备的储电因子和耗电因子；Δt表示一个调度时间段；储热设备的数学模型为：
其中：H
S
(t+1)和H
S
(t)表示t+1和t时刻储热设备的热能；表示储热设备的损耗因数；和分别表示储热设备的储热和耗热功率；和表示储热设备的储热因子和耗热因子；蓄冷设备的数学模型为：其中：L
S
(t+1)和L
S
(t)表示t+1和t时刻蓄冷设备的冷能；表示蓄冷设备的损耗因数；和表示蓄冷设备的蓄冷和耗冷功率；和表示蓄冷设备的蓄冷因子和耗冷因子。4.根据权利要求3所述的一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法，其特征在于，对综合能源系统中的各设备建立约束条件，具体包括：风电机组的出力约束为：其中：表示风电机组的预测出力；储电设备的约束条件：其中：E
S,min
和E
S,max
表示储电设备的最小储电量和最大储能量；和表示储电设备的最大放电功率和最大充电功率；储热设备的约束条件：其中：H
S,min
和H
S,max
表示储热设备的最小储热量和最大储热量；H
S,0
和H
S,1
表示储热设备的在每个调度周期内初始热量和最终热量相等，即每个调度周期的储热量和耗热量相等；蓄冷设备的约束条件：其中：L
S,min
和L
S,max
表示蓄冷设备的最小蓄冷量和最大蓄冷量；L
S,0
和L
S,1
表示蓄冷设备的在每个调度周期内初始冷能和最终冷能相等，即每个调度周期的蓄冷量和耗冷量相等。5.根据权利要求1所述的一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法，其特征在于，以所述综合能源系统的风力发电消纳量最大和系统综合运行成本最小为目标函数，具体包括：
风力发电消纳量最大：其中：W
max
表示风电最大消纳量；N表示风力发电机组的数量；Δt表示一个调度周期；系统综合运行成本最小：其中：M
min
表示系统最小综合运行成本；M
w
(t)表示弃风弃光成本；M
G
(t)表示购买天然气的成本；M
m
(t)表示系统设备维护成本；M
p
(t)表示环境治理成本。6.根据权利要求5所述的一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法，其特征在于，以所述综合能源系统的风力发电消纳量最大和系统综合运行成本最小为目标函数，具体还包括：弃风弃光成本：其中：λ为弃风弃光的惩罚因子；和分别表示光伏发电的预测功率和光伏实际发电功率；购买天然气的成本：M
G
(t)＝m
·
V
·
Δ...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩笑，步兵，王丽平，宋兴恩，戚志强，王秋强，
申请(专利权)人：国电和风风电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：