一种多微网综合能源系统规划方法及装置制造方法及图纸

技术编号:38240072 阅读:12 留言:0更新日期:2023-07-25 18:03
本申请提供了一种多微网综合能源系统规划方法及装置,包括:获取多微网综合能源系统的基础数据;基于基础数据,构建多微网综合能源系统的双层规划模型;双层规划模型中的下层规划模型是以年运行成本最低为目标建立的;年运行成本包括:年购电成本、年购气成本、微网集群之间的电能交互成本以及微网集群之间的热能交互成本;设置运行约束条件;基于运行约束条件,对该双层规划模型进行求解,得到该多微网综合能源系统的最优规划结果。由于下层规划模型考虑了微网集群之间的电能交互成本和热能交互成本,即在规划过程中,考虑了多微网集群之间的热电交互,所以基于该上层规划模型得到的规划结果更接近实际情况,提高了规划结果的可靠性和准确性。的可靠性和准确性。的可靠性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种多微网综合能源系统规划方法及装置


[0001]本申请涉及综合能源
,特别是涉及一种多微网综合能源系统规划方法及装置。

技术介绍

[0002]综合能源系统(Integrated Energy System,IES)作为一个以电力为中心、多能源耦合、多种网络互通的综合能源体,行成了冷、热、电、气等多种形式能源的横向耦合和能源生产、转换、传输、消费等多个环节的纵向联通,打破了既有的电、热、气独立供能模式,是一种提升综合能源效率的新型能源开发利用模式。多微网系统是指由多个微电网互相协调出力的系统,可以在紧急的情况下为电网提供辅助服务和安全支撑。
[0003]为了能够更好的利用新能源,在多微网系统中增加其他形式的能源,以此来降低资源浪费、可靠性差等问题,即多微网综合能源系统。多微网综合能源系统的规划研究对于整个综合能源系统的安全稳定运行至关重要的作用。当前技术中常见的多微网综合能源系统配置方法是分别针对多微网综合能源系统中的单微网集群构建模型,分别对各个单微网综合能源系统模型求解,得出规划结果。
[0004]由此可知,当前技术中的综合能源系统配置方法只单独考虑多微网综合能源系统中的独立微网集群,没有考虑多微网综合能源系统中微网集群之间的能源交互对于系统规划问题的影响,从而多微网综合能源系统的规划结果与实际运行偏差较大,难以在实际工程中应用。

技术实现思路

[0005]基于上述问题,本申请提供了一种多微网综合能源系统规划方法。充分考虑多微网综合能源系统中微网集群之间的能源交互,得到的多微网综合能源系统的规划结果与实际运行偏差较小,提高了规划结果的可靠性和精确性。
[0006]本申请实施例公开了如下技术方案:
[0007]第一方面,一种多微网综合能源系统规划方法,其特征在于,所述方法包括:
[0008]获取多微网综合能源系统的基础数据;
[0009]基于所述多微网综合能源系统的基础数据,构建所述多微网综合能源系统的双层规划模型;所述双层规划模型包括上层规划模型和下层规划模型;所述上层规划模型是以所述多微网综合能源系统的全寿命周期内的投资、运行、维护成本之和最低为目标建立的;所述下层目标函数是以所述多微网综合能源系统的年运行成本最低为目标建立的;所述多微网综合能源系统的年运行成本包括:年购电成本、年购气成本、所述多微网综合能源系统中的微网集群之间的电能交互成本以及所述多微网综合能源系统中的微网集群之间的热能交互成本;
[0010]设置所述多微网综合能源系统的运行约束条件;
[0011]基于所述运行约束条件,对所述双层规划模型进行求解,得到所述多微网综合能
源系统的最优规划结果。
[0012]可选的,所述上层规划模型的目标函数是所述多微网综合能源系统的年化总成本;
[0013]所述多微网综合能源系统的年化总成本包括:所述多微网综合能源系统中的设备的年等值投资成本、多微网综合能源系统中的设备的年维护成本以及多微网综合能源系统中的设备的年运行成本。
[0014]可选的,所述多微网综合能源系统中的设备的年等值投资成本具体采用下式表示:
[0015][0016]其中,T
inv
为所述多微网综合能源系统中的设备的年等值投资成本,l为固定资产残值率,W为多微网综合能源系统中的微网集群的数量总数,m为设备编号;φ表示能源转换设备,表示能量存储设备;y
w,φ
为第w个微网第φ个能源转换设备的生命周期,为第w个微网第个能量存储设备的生命周期,Q
w,φ
为第w个微网第φ个能源转换设备的安装容量;为第w个微网第个能量存储设备的安装容量,c
w,φ
为第w个微网第φ个能源转换设备的单位容量安装成本,为第w个微网第个能量存储设备的单位容量安装成本,l
h
为多微网综合能源系统中的微网集群之间需要架设的热能传输管道的总长度,c
h
为单位长度的热能传输管道的成本。
[0017]可选的,所述多微网综合能源系统中的设备的年维护成本具体采用下式表示:
[0018][0019]其中,O为对应设备单位容量维护费用向量,D为一年内的总天数;π(s)为典型日s出现的概率,为第w个微网的电锅炉在第s个典型日的t时段输出的热功率,为第w个微网的燃气锅炉在第s个典型日的t时段输出的热功率,为第w个微网的电制冷机在第s个典型日的t时段输出的冷功率,为第w个微网的吸收式制冷机在第s个典型日的t时段输出的冷功率,为第w个微网的风力发电系统在第s个典型日的t时段的发电功率,为第w个微网的光伏发电系统在第s个典型日的t时段的发电功率,为第w个微网的热电联产系统在第s个典型日的t时段的天然气输入量,为第w个微网的热电联产系统在第s个典型日的t时段的电功率,为第w个微网的储电设备在第s个典型日的t时段的充电功率,为第w个微网的储电设备在第s个典型日的t时段的放电功率,为第w个微网的储冷设备在第s个典型日的t时段的储冷功率,为第w个微网的储冷设备在第s个典型日的t时段的放冷功率,
为第w个微网的储热设备在第s个典型日的t时段的储热功率,为第w个微网的储热设备在第s个典型日的t时段的放热功率。
[0020]可选的,所述年购气成本具体采用下式表示:
[0021][0022]其中,T
gasbuy
为年购气成本;D为一年内的总天数,S为典型日的总数,π(s)为典型日s出现的概率,
cgasbuy
(s)为第s个典型日天然气的购买价格,W为多微网综合能源系统中的微网集群的数量总数,T为一天中的时段总数,为第w个微网的热电联产系统在第s个典型日的t时段的输出电功率,η
CHP
为热电联产机组的气电转换效率,L
Λ
为天然气的热值系数,为第w个微网的燃气锅炉在第s个典型日的t时段的输出热功率,η
GB
为燃气锅炉热转换效率,Δt为单位时间步长。
[0023]可选的,所述年购电成本具体采用下式表示:
[0024][0025]其中,T
elebuy
为年购电成本,D为一年内的总天数,S为典型日的总数;π(s)为典型日s出现的概率,W为多微网综合能源系统中的微网集群的数量总数,T为一天中的时段总数,为微网在第s个典型日的t时刻向大电网的购电价格,为第w个微网的储能设备在第s个典型日的t时段的向大电网的购电功率,Δt为单位时间步长。
[0026]可选的,所述多微网综合能源系统中的微网集群之间的电能交互成本具体采用下式表示:
[0027][0028]其中,T
Eex
为微网集群之间的电能交互成,D为一年内的总天数,S为典型日的总数,π(s)为典型日s出现的概率,W为多微网综合能源系统中的微网集群的数量总数,T为一天中的时段总数,c
exbuy
为多微网综合能源系统中的微网集群之间的电能交互的购电电价,c
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多微网综合能源系统规划方法,其特征在于,所述方法包括:获取多微网综合能源系统的基础数据;基于所述多微网综合能源系统的基础数据,构建所述多微网综合能源系统的双层规划模型;所述双层规划模型包括上层规划模型和下层规划模型;所述上层规划模型是以所述多微网综合能源系统的全寿命周期内的投资、运行、维护成本之和最低为目标建立的;所述下层目标函数是以所述多微网综合能源系统的年运行成本最低为目标建立的;所述多微网综合能源系统的年运行成本包括:年购电成本、年购气成本、所述多微网综合能源系统中的微网集群之间的电能交互成本以及所述多微网综合能源系统中的微网集群之间的热能交互成本;设置所述多微网综合能源系统的运行约束条件;基于所述运行约束条件,对所述双层规划模型进行求解,得到所述多微网综合能源系统的最优规划结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述上层规划模型的目标函数是所述多微网综合能源系统的年化总成本;所述多微网综合能源系统的年化总成本包括:所述多微网综合能源系统中的设备的年等值投资成本、多微网综合能源系统中的设备的年维护成本以及多微网综合能源系统中的设备的年运行成本。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多微网综合能源系统中的设备的年等值投资成本具体采用下式表示:其中,T
inv
为所述多微网综合能源系统中的设备的年等值投资成本,l为固定资产残值率,W为多微网综合能源系统中的微网集群的数量总数,m为设备编号;φ表示能源转换设备,表示能量存储设备;y
w,φ
为第w个微网第φ个能源转换设备的生命周期,为第w个微网第个能量存储设备的生命周期,Q
w,φ
为第w个微网第φ个能源转换设备的安装容量;为第w个微网第个能量存储设备的安装容量,c
w,φ
为第w个微网第φ个能源转换设备的单位容量安装成本,为第w个微网第个能量存储设备的单位容量安装成本,l
h
为多微网综合能源系统中的微网集群之间需要架设的热能传输管道的总长度,c
h
为单位长度的热能传输管道的成本。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多微网综合能源系统中的设备的年维护成本具体采用下式表示:其中,O为对应设备单位容量维护费用向量,D为一年内的总天数;π(s)为典型日s出现的概率,为第w个微网的电锅炉在第s个典型日的t时段输出的热功率,为第
w个微网的燃气锅炉在第s个典型日的t时段输出的热功率,为第w个微网的电制冷机在第s个典型日的t时段输出的冷功率,为第w个微网的吸收式制冷机在第s个典型日的t时段输出的冷功率,为第w个微网的风力发电系统在第s个典型日的t时段的发电功率,为第w个微网的光伏发电系统在第s个典型日的t时段的发电功率,为第w个微网的热电联产系统在第s个典型日的t时段的天然气输入量,为第w个微网的热电联产系统在第s个典型日的t时段的电功率,为第w个微网的储电设备在第s个典型日的t时段的充电功率,为第w个微网的储电设备在第s个典型日的t时段的放电功率,为第w个微网的储冷设备在第s个典型日的t时段的储冷功率,为第w个微网的储冷设备在第s个典型日的t时段的放冷功率,为第w个微网的储热设备在第s个典型日的t时段的储热功率,为第w个微网的储热设备在第s个典型日的t时段的放热功率。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述年购气成本具体采用下式表示:其中,T
gasbuy
为年购气成本;D为一年内的总天数,S为典型日的总数,π(s)为典型日s出现的概率,c
gasbuy
(s)为第s个典型日天然气的购买价格,W为多微网综合能源系统中...

【专利技术属性】
技术研发人员:邬樵风刘伟史林军李杨刘曌煜胡哲晟张曼颖朱超黄晶晶沈舒仪李帆朱克平
申请(专利权)人:国网浙江省电力有限公司
类型:发明
国别省市:

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