【技术实现步骤摘要】
一种基于柔性资源可调控能力评估的实时需求响应方法
[0001]本专利技术涉及需求管理
，具体是一种基于柔性资源可调控能力评估的实时需求响应方法。
技术介绍
[0002]随着全球气候问题愈发严峻，大部分国家都开始实施“双碳”计划，以加快推动能源消费主体朝着清洁低碳化的新能源方向发展。新型电力系统结构及系统生态等将发生巨大改变，单纯对电力供应侧进行调整不仅会降低系统经济效益，且无法保障电力的可靠供应和电网的安全运行。另外与传统发电机组相比，可再生能源具有随机性、间歇性和波动性等一系列不确定特性，使得可再生能源的并网、调度与消纳面临着层层障碍。因此，面临高比例的可再生能源并网，电源侧和需求侧的双重不确定性将进一步增加电力系统中的不稳定，对电网安全运行产生威胁。
[0003]需求响应(Demand response,DR)是解决能量供需不平衡的一个重要手段，需求响应潜力表征电力用户参与需求响应的可利用裕度，提高用户参与需求响应的潜力值，不仅可以减少系统总体成本、缓解电网运行压力，还可以促进可再生能源消纳、减少能源消费总量。用户是否参与响应、参与响应的方式及可实现的响应量等均属于保障需求响应能否顺利实施的重要环节，参与响应能否获利则决定了用户是否选择参与响应，响应方式及大小则是由自身响应特性所决定。
[0004]如何合理准确评估需求响应潜力值，可以为电力市场制定科学合理的电价政策提供参考，为制定需求响应激励机制提供可靠依据，在促进新型电力系统建设方面起到重要作用。本专利技术基于新型配电系统交互协同运行框架...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于柔性资源可调控能力评估的实时需求响应方法，构建柔性资源参与调控的新型配电系统交互协同运行框架，其中配电网运营商发布实时的响应需求，由具有多种柔性资源的产销聚合商来实时响应任务，其特征在于，包括以下步骤：S1：产销聚合商根据预测可再生能源、能量转换设备、储能系统和多种负荷需求，构建产销聚合商的目标函数以及能量转换设备、储能系统和多种负荷的预调度模型，根据能量平衡约束，以产销聚合商各自的经济成本最低为目标，对每个产销聚合商单独进行日前优化调度，制定出设备预调度计划；S2：基于步骤S1中每个产销聚合商的预调度计划，从柔性资源参与电网互动运行的支撑潜力角度考虑，提出参与系统协同交互需求的评估柔性资源的可调控能力，包括每个产销聚合商柔性资源时间和功率上的正向调控能力和负向调控能力，输出各产销聚合商对应的柔性资源的可调控能力数据；S3：配电网运营商根据步骤S2收集到的柔性资源的可调控能力数据，设定需求响应的辅助服务价格；S4：基于步骤S1
‑
S3配电网运营商发布实时的正向和负向响应需求，以配电网服务经济成本最低为目标，计算出每个产销聚合商的辅助服务调度计划；S5：配电网运营商执行每个产销聚合商的实时需求响应，并优化实时发布配电网运营商的需求响应任务，产销聚合商响应任务实施需求，同时满足自身供需平衡。2.如权利要求1所述的基于柔性资源可调控能力评估的实时需求响应方法，其特征在于：每个产销聚合商的预调度，考虑多种可再生能源、能量转换设备、储能系统和多种负荷需求，预调度模型如下：S1
‑
1：产销聚合商预调度的目标函数：式中，F
n
是第n个用户的目标函数，包括买卖电成本和电池退化成本；E
buy,t,n
和E
sell,t,n
是第n个用户在t时段的买卖电量；E
ch,t,n
和E
dis,t,n
是第n个用户在t时段的充放电量；μ
but,t
和μ
sell
是买卖电的价格；μ是电池退化系数，Δt表示时间间隔，其中Δt∈[1,T]；S1
‑
2：构建能量转换和储能设备模型，其中包括热电联产设备(CHP)、电转气设备(P2G)约束：V
gas,t,n
＝P
P2G,t,n
·
η
gas
·
Δt/Q
gas
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)P
CHP,n,t
＝G
CHP,n,t
·
Q
gas
.η
eCHP
/Δt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)H
CHP,t,n
＝G
CHP,t,n
·
Q
gas
.η
hCHP
/Δt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)0≤P
P2G,t,n
≤P
P2G,max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)0≤P
CHP,t,n
≤P
CHP,max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)式中，P
P2G,t,n
表示第n个产销聚合商第t时刻P2G的输入功率；P
CHP,t,n
和H
CHP,t,n
分别表示第n个产销聚合商第t时刻CHP的电和热出力；G
CHP,t,n
表示第n个产销聚合商第t时刻CHP的输气量；Q
gas
代表燃气热值；η
gas
代表P2G的转换效率；η
eCHP
和η
hCHP
分别表示CHP的气
‑
电和气
‑
热转换效率；V
gas,t,n
表示第n个产销聚合商第t时刻P2G的产气；P
P2G,max
代表P2G的最大输入功率；P
CHP,max
代表CHP的最大输出功率；储能系统包括电池，储气罐和储热水箱，它们的储能状态别是SOC
e,t
、SOC
g,t
和SOC
h,t
(下
面用i指代e,h,g)，各个时段的状态值如下：面用i指代e,h,g)，各个时段的状态值如下：SOC
i,min
≤SOC
i,t
≤SOC
i,max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)式中E
bes
、E
gas
和E
heat
分别是电池、储气罐和储热水箱的容量；E
i,ch，t
和E
i,dis,t
代表设备i在t时段的充放能，E
i,ch，max
和E
i,dis,max
代表设备i的充放能上限；η
ch
和η
dis
分别是充放电效率；η
w
是储热水箱热能的流失率；SOC
e,t
‑
Δt
、SOC
h,t
‑
Δt
和SOC
g,t
‑
Δt
分别是电池、储热水箱和储气罐t
‑
Δt时段的储能状态；E
e,ch,t
‑
Δt
和E
e,dis,t
‑
Δt
分别是电池t
‑
Δt时段的充放电；E
h,ch,t
‑
Δt
和E
h,dis,t
‑
Δt
分别是储热水箱t
‑
Δt时段的充放热；E
g,ch,t
‑
Δt
和E
g,dis,t
‑
Δt
分别是储气罐t
‑
Δt时段的充放气；S1
‑
3：构建多种负荷模型，包括功率可调负荷、时间可调负荷、温度可调负荷、切换负荷；功率可调负荷是指可在负荷高峰期或者低谷期调节负荷，以此灵活地调节功率，但运行功率不得低于基准值E
p0
，下面是功率可调负荷的数学模型：P
pf,min
≤P
pf,t
≤P
pf,max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)式中：P
pf,t
是可调功率；P
pf,min
和P
pf,max
是可调功率的上下限；时间可调负荷是指可将高峰时段用能计划移至低谷时段的一类负荷，根据时间的连续性，又将其分为时间不连续负荷和时间连续负荷，下面是它们的数学模型：P
tf,t
＝u
t
·
P
tf0
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)(12)式(12)中P
tf，t
和P
tf0
分别为时间可调负荷在时间周期T内的t时刻的实际功率和固定功率，u
t
和u
t+1
分别为t时刻和t+1时刻的0
‑
1变量，表示设备的开和关；式(13)和式(14)表示时间限制，其中t1和t2表示电器设备工作时长，在时间T内，当时间连续负荷在t时刻开始启动后，必须工作时间t2后，才能停止；r指代时间与t同含义；对于供热通风与空气调节(HVAC)系统等环境温度敏感型负荷，其用能与外部环境因素密切相关，下面是用能数据与环境温度变化的关系及温度设置范围：T
tf,t
＝T
tf,t
‑1+α1(T
out,t
‑
T
tf,t
‑1)
‑
α2·
H
tfcool,t
+α2·
H
tfheat,t
ꢀꢀꢀꢀ
(15)T
min
≤T
tf,t
≤T
max (16)式中，T
tf，t
和T
tf，t
‑1是t时刻和t
‑
1时刻的实际温度；H
tfcool、t
和H
tfheat，t
分别是t时刻制冷和制热的热负荷；α1是温度系数；α2是0
‑
1变量，控制设备制冷和制热；T
min
和T
max
是温度的上
下限；T
out，t
是t时刻的外界温度；还有一类负荷可以根据可用能源和成本，可将能耗种类在电和燃气之间切换，设备能够以固定电功率P
s0
和燃气功率G
s0
运行，数学模型如下：运行，数学模型如下：运行，数学模型如下：式中，P
s,t
和G
s,t
是t时刻电和燃气的实际耗能；v
t
是一个0
‑
1变量，当v
t
为0时，设备处于燃气模式，否则切换到耗电模式；E
s0
为最小耗能；α3是设备能耗的气
‑
电转换系数；S1
‑
4：根据设备的能量转换效率和拓扑结构，系统的能量平衡约束如下所示：式左边表示负荷，其中包括固定的电负荷L
e,t,n
、固定的热负荷L
h,t,n
、固定的气负荷L
g,t,n
和S1
‑
3中的多种柔性负荷；右侧P
WT,t,n
、P
PVT,t,n
和P
geo,t,n
表示风、光、地热可再生能源出力；η
hsolar
和η
hgeo
分别表示光伏和地热转换成热能的效率；P
pf,t，n
、P
tf，t，n
、P
s,t,n
表示第n个产销聚合商第t时刻的可调功率、实际功率和实际耗能；H
tfcool、t，n
和H
tfheat，t,n
分别是第n个产销聚合商第t时刻制冷和制热的热负荷；G
s,t，n
是第n个产销聚合商第t时刻的电和燃气的实际耗能；P
CHP,t,n
和H
CHP,t,n
分别表示第n个产销聚合商第t时刻的CHP的电和热出力,G
CHP,t,n
表示第n个产销聚合商第t时刻CHP的输气量；V
gas,t,n
表示第n个产销聚合商第t时刻P2G的产气；E
buy,t,n
和E
sell,t,n
是第n个用户在t时段的买卖电量；P
P2G,t,n
表示第n个产销聚合商第t时刻P2G的输入功率；E
e,ch,t,n
和E
e,dis,t,n
分别表示第n个产销聚合商第t时刻充放电量；E
h,ch,t,n
和E
h,dis,t,n
分别表示第n个产销聚合商第t时刻加散热量；E
g,ch,t,n
和E
g,dis,t,n
分别表示第n个产销聚合商第t时刻充放气量。3.如权利要求1所述的基于柔性资源可调控能力评估的实时需求响应方法，其特征在于，基于每个产销聚合商的预调度计划，评估柔性资源可调控能力：S2
‑
1：从柔性资源参与电网互动运行的支撑潜力角度考虑，评估柔性资源的可调控能力，包括每个产销聚合商的柔性资源的正向调控能力和负向调控能力；第n个产销聚合商第t时刻的总柔性资源可调控能力e
t,n,flex
可由式计算，其中Δt∈[1,T]；e
t,n,flex
＝P
t,n,flex
·
λ
t,n,flex
·
Δt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)式中P
t,n,flex
表示第n个产销聚合商第t时刻的可调功率，λ
t,n,flex
表示第n个产销聚合商第t时刻的可调时间，Δt表示时间间隔；S2
‑
2：储能系统可调控能力评估方法如下：电池具有很强的可调控能力，既可以提供正向的灵活性，又可以提供负向的灵活性，所能提供第n个产销聚合商第t时刻的负向最大可调储电量ebes
t,n,max
‑
与电池当前的荷电状态SOC有关，如式(22)；式(23)表示电池的第n个产销聚合商第t时刻的最大负向可调功率Pbes
t,n,flex
‑
；负向可调功率不一定总是等于电池在最大充电功率E
e,ch,n,max
，如果预调度计
划电池工作在放电状态，则可提供的负向可调功率等于电池的最大充电功率与计划放电功率E
e,dis,t,n
之和；ebes
t,n,max
‑
＝(SOC
e,n,max
‑
SOC
e,t,n
)
·
E
bes
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)Pbes
t,n,flex
‑
＝E
e,ch,n,max
+E
e,dis,t,n
‑
E
e,ch,t,n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)λ
k,bes
‑
＝N(Pbes
k,n,flex
‑
≥Pbes
t,n,flex
‑
)k∈[t+1,...T]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)式(24)表示电池后续可调功率大于或等于当前可调功率的时间间隔数量λ
k,bes
‑
，既满足最大可调限制又满足可调功率的可调时间λbes
t,n,flex
‑
，如式(25)所示；其中N是一种计数符号；λ
k,bes
‑
表示电池的负向可调时间；k指代时间与t同含义；SOC
e,t，n
表示第n个产销聚合商第t时刻的电储能状态，SOC
e,n，max
表示第n个产销聚合商电储能状态的上限；E
e,ch,t,n
和E
e,dis,t,n
分别表示第n个产销聚合商第t时刻充放电功率，E
e,ch,t,max
表示第n个产销聚合商第t时刻...
【专利技术属性】
技术研发人员：娄伟，朱胜龙，朱太云，孙立成，王明，冯玉，杨晓东，涂武，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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