一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法技术

本发明专利技术涉及一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法，包括：S1、基于分布式电源的出力模型，构建包含风机、光伏电池、柴油发电机和氢储能装置的微电网模型；S2、构建两阶段鲁棒优化配置模型，第一阶段以微电网年值综合成本最小为优化目标，第二阶段引入阶梯碳交易机制，以微电网年运行成本和年碳交易成本之和最小为优化目标；其中，负荷功率的波动范围采用基数不确定集U进行描述；S3、采用列和约束法C&CG对两阶段鲁棒优化配置模型求解得到微电网优化配置结果。与现有技术相比，本发明专利技术通过构建引入阶梯碳交易机制的含氢储能的微电网两阶段优化配置模型，提高了可再生能源电源的配置容量以及微电网的灵活性，同时也降低微电网的碳排放。微电网的碳排放。微电网的碳排放。

【技术实现步骤摘要】
一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法


[0001]本专利技术涉及微电网规划领域，尤其是涉及一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法。

技术介绍

[0002]近年来，具有清洁环保、可长期储藏等特点的氢能开始作为化学储能被考虑引入微电网之中。微电网的优化配置是微电网设计的重点，合理的配置将提高含氢储微电网内各电源的利用效率和电能质量。目前将氢储能系统引入微电网优化配置的研究相对较少。
[0003]风光储耦合制氢系统影响较大的因素，氢储能装置效率对单位制氢成本有影响。利用电氢转换装置将氢能作为灵活性资源可以提高微电网灵活性。
[0004]但是上述现有技术对于含氢储能微电网的研究还不够深入，没有充分考虑碳交易对氢储能微电网优化配置的影响，灵活性仍不够且微电网的碳排放仍然很高。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供了一种碳排放低、灵活性高、可靠性高的基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007]本专利技术给出了一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法，该方法包括：
[0008]步骤S1、基于分布式电源的出力模型，构建包含风机、光伏电池、柴油发电机和氢储能装置的微电网模型；
[0009]步骤S2、构建两阶段鲁棒优化配置模型，第一阶段以微电网年值综合成本最小为优化目标，第二阶段引入阶梯碳交易机制，以微电网年运行成本和年碳交易成本之和最小为优化目标；其中，负荷功率的波动范围采用基数不确定集U进行描述；
[0010]步骤S3、采用列和约束法C&CG对两阶段鲁棒优化配置模型进行求解，得到微电网优化配置结果。
[0011]优选地，所述步骤S1中的氢储能装置通过采用制氢
‑
储氢
‑
发电系统以应对微电网中风机和光伏电池出力的随机性和不确定性；制氢过程中的能量转换以及发电过程对应的数学表达式为：
[0012]W
ec
＝P
ec
η
ec
λ
[0013]式中，W
ec
为电解槽产生的氢气量；P
ec
为电解槽的电解功率；η
ec
为电解槽的电解效率；λ为每度电电解生成的氢气量；
[0014][0015]式中，P
fc
为燃料电池的输出电功率；W
fc
为燃料电池消耗的氢气量；η
fc
为燃料电池的效率；μ为生产每度电需要的氢气量；下标t为时刻；
[0016][0017]式中，E
hst,t
和E
hst,t+1
分别为储氢罐t时刻和t+1时刻的储氢量；和分别为储氢罐的储氢和放氢的效率；和分别为储氢量和释氢量。
[0018]优选地，所述步骤S1中风机的出力模型为：
[0019][0020]式中，P
WT
为风机输出功率，v为风速，v
F
为风机切出风速；v
C
为风机切入风速；v
R
为风机额定风速；P
WT,N
为风电机组额定功率；
[0021]所述光伏电池的出力数学模型为：
[0022]P
PV
＝P
STC
G[1+k
PV
(T
c
‑
25)]/1000
[0023]式中，P
PV
为光伏出力；k
PV
功率温度系数；G为辐照度；P
STC
为标准测试条件下的最大测试功率；T
c
为光伏电池工作温度；
[0024]所述柴油发电机的出力模型为：
[0025]f
DE
＝αP
DE
+βP
DE,rated
[0026]式中，f
DE
为柴油发电机单位时间的耗油量；P
DE
、P
DE,rated
分别为柴油机的输出功率和标称功率；α、β为油耗
‑
功率曲线中的斜率和截距系数。
[0027]优选地，所述步骤S2中的两阶段鲁棒优化配置模型具体为：第一阶段优化为容量配置优化，以微电网等年值综合成本最小为目标；第二阶段优化为系统运行优化，以微电网年运行成本与年碳交易成本之和最小为目标；将第一阶段优化得到的容量配置结果传递给第二阶段，第二阶段根据已知的设备容量将求解的最优运行结果传递给第一阶段，迭代得到最优配置结果；
[0028]两阶段鲁棒优化配置模型的等效模型数学表达为：
[0029][0030]式中，C
int
为第一阶段的目标函数；n为第一阶段的决策变量，包括微电网各装置的容量；u为不确定变量，包括微电网风光出力和负荷功率，其中，负荷功率的波动范围采用基数不确定集U进行描述；C
ope
为第二阶段的目标函数，x,y为第二阶段的决策变量，x为各出力装置的0/1状态变量；y为各出力装置的时序出力；
[0031]优选地，所述两阶段鲁棒优化配置模型中的第一阶段优化模型具体为：
[0032]目标函数：
[0033][0034]式中，r
WT
、r
PV
、r
G
、r
H
分别为风机、光伏电池、柴油机和氢储能装置的折现年数；
c
WT.int
、c
PV.int
、c
G.int
、c
i.int
分别为风机、光伏电池、柴油机和氢储能装置的单位投资成本费用；ρ为折现率；P
PV.max
、P
WT.max
、P
G.max
和E
i.max
分别为光伏、风机、柴油机和氢储能装置的单位容量；N
WT
、N
PV
、N
DE
、N
i
分别为风机、光伏、柴油机和氢储能装置的配置数量，为第一阶段的决策变量；N表示氢储能装置，包括电解槽、燃料电池以及储氢罐；
[0035]约束条件为个数约束，表达式为：
[0036][0037]式中，N
s,WT
、N
s,PV
、N
s,DE
、N
s,FC
、N
s,EC
、N
s,HST
分别为各场景安装的风机、光伏板、柴油发电机、燃料电池、电解槽和储氢罐的数量；电解槽和储氢罐的数量；分别为各场景所允许安装的风机、光伏板、柴油发电机、燃料电池、电解槽和储氢罐的最大数量。
[0038]优选地，所述两阶段鲁棒优化配置模型中的第二阶段优化模型具体为：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1、基于分布式电源的出力模型，构建包含风机、光伏电池、柴油发电机和氢储能装置的微电网模型；步骤S2、构建两阶段鲁棒优化配置模型，第一阶段以微电网年值综合成本最小为优化目标，第二阶段引入阶梯碳交易机制，以微电网年运行成本和年碳交易成本之和最小为优化目标；其中，负荷功率的波动范围采用基数不确定集U进行描述；步骤S3、采用列和约束法C&CG对两阶段鲁棒优化配置模型进行求解，得到微电网优化配置结果。2.根据权利要求1所述的一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法，其特征在于，所述步骤S1中的氢储能装置通过采用制氢
‑
储氢
‑
发电系统以应对微电网中风机和光伏电池出力的随机性和不确定性；制氢过程中的能量转换以及发电过程对应的数学表达式为：W
ec
＝P
ec
η
ec
λ式中，W
ec
为电解槽产生的氢气量；P
ec
为电解槽的电解功率；η
ec
为电解槽的电解效率；λ为每度电电解生成的氢气量；式中，P
fc
为燃料电池的输出电功率；W
fc
为燃料电池消耗的氢气量；η
fc
为燃料电池的效率；μ为生产每度电需要的氢气量；下标t为时刻；式中，E
hst,t
和E
hst,t+1
分别为储氢罐t时刻和t+1时刻的储氢量；和分别为储氢罐的储氢和放氢的效率；和分别为储氢量和释氢量。3.根据权利要求2所述的一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法，其特征在于，所述步骤S1中风机的出力模型为：式中，P
WT
为风机输出功率，v为风速，v
F
为风机切出风速；v
C
为风机切入风速；v
R
为风机额定风速；P
WT,N
为风电机组额定功率；所述光伏电池的出力数学模型为：P
PV
＝P
STC
G[1+k
PV
(T
c
‑
25)]/1000式中，P
PV
为光伏出力；k
PV
功率温度系数；G为辐照度；P
STC
为标准测试条件下的最大测试功率；T
c
为光伏电池工作温度；所述柴油发电机的出力模型为：f
DE
＝αP
DE
+βP
DE,rated
式中，f
DE
为柴油发电机单位时间的耗油量；P
DE
、P
DE,rated
分别为柴油机的输出功率和标
称功率；α、β为油耗
‑
功率曲线中的斜率和截距系数。4.根据权利要求3所述的一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法，其特征在于，所述步骤S2中的两阶段鲁棒优化配置模型具体为：第一阶段优化为容量配置优化，以微电网等年值综合成本最小为目标；第二阶段优化为系统运行优化，以微电网年运行成本与年碳交易成本之和最小为目标；将第一阶段优化得到的容量配置结果传递给第二阶段，第二阶段根据已知的设备容量将求解的最优运行结果传递给第一阶段，迭代得到最优配置结果；两阶段鲁棒优化配置模型的等效模型数学表达为：式中，C
int
为第一阶段的目标函数；n为第一阶段的决策变量，包括微电网各装置的容量；u为不确定变量，包括微电网风光出力和负荷功率，其中，负荷功率的波动范围采用基数不确定集U进行描述；C
ope
为第二阶段的目标函数，x,y为第二阶段的决策变量，x为各出力装置的0/1状态变量；y为各出力装置的时序出力。5.根据权利要求4所述的一种基于阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化配置方法，其特征在于，所述两阶段鲁棒优化配置模型中的第一阶段优化模型具体为：目标函数：式中，r
WT
、r
PV
、r
G
、r
H
分别为风机、光伏电池、柴油机和氢储能装置的折现年数；c
WT.int
、c
PV.int
、c
G.int
、c
i.int
分别为风机、光伏电池、柴油机和氢储能装置的单位投资成本费用；ρ为折现率；P
PV.max
、P
WT.max
、P
G.max
和E
i.max
分别为光伏、风机、柴油机和氢储能装置的单位容量；N
WT
、N
PV
、N
DE
、N
i
分别为风机、光伏、柴油机和氢储能装置的配置数量，为第一阶段的决策变量；N表示氢储能装置，包括电解槽、燃料电池以及储氢罐；约束条件为个数约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟，苗桂喜，连勇，王鑫，元亮，杨增，窦宪鹤，王静，席晟哲，孙浩然，闫娇，赵悠悠，王丽晔，郑惠瀛，崔哲芳，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司安阳供电公司，
类型：发明
国别省市：