【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及综合能源系统优化，尤其是一种考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法。
技术介绍
1、随着能源问题日益凸显，农村作为中国现代能源体系建设的重要组成部分，其资源能源化升级转型刻不容缓。构建多元产业协同的农村综合能源供给系统，能够合理高效利用农村地区丰富的生物质能和太阳能资源。
2、我国农村地区的太阳能、生物质能等可再生能源资源丰富，开发潜力大。传统能源系统能源形式单一，能源间缺乏协同，能源利用效率不高，电气化水平有进一步提升的空间，燃气、热力管网的建设和服务水平也有待提升，无法满足发展需求，农村能源系统中能源消费结构不合理、能源消费层次低、生物质原始利用问题突出和农村能源能效低下等问题也依旧存在，农村能源系统亟需转型升级。
技术实现思路
1、为解决传统能源系统能源形式单一，能源间缺乏协同，能源利用效率不高，无法满足发展需的问题，本专利技术的目的在于提供一种实现农村资源的充分利用和乡村多元产业的协同，既便利民生，又节能环保，同时提升了经济效益的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：一种考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，该方法包括下列顺序的步骤：
3、(1)建立分布式农村综合能源系统低碳模型，分析农村综合能源系统的运行机制，考虑用户需求响应特性，建立需求响应负荷模型和基于价格激励的需求响应不确定模型；
4、(2)根据步骤(1)建立的分布式农
5、(3)根据步骤(2)建立的多元产业协同运行模式，在农村综合能源系统纵向结构基础上，进行多层协同优化，分为用户层、系统层、控制层三个层级，实现农村综合能源系统的协调优化运行；
6、(4)根据步骤(1)建立的分布式农村综合能源系统低碳模型、需求响应负荷模型和基于价格激励的需求响应不确定模型，根据步骤(2)建立的多元产业协同运行模式，根据步骤(3)划分的用户层、系统层、控制层三个层级，以农村综合能源系统运行成本最低为目标，建立考虑多层协同及需求响应的农村分布式综合能源系统优化运行模型并求解，得到最低运行成本下的设备运行功率。
7、在步骤(1)中，所述分布式农村综合能源系统低碳模型包括能源生产环节数学模型、能源转换环节数学模型和能源存储环节数学模型，所述能源生产环节数学模型包括风力发电出力模型、光伏发电出力模型、沼气日产量数学模型和热解气化发电系统供能数学模型；所述能源转换环节数学模型包括微型燃气轮机数学模型、余热锅炉数学模型、沼气锅炉燃烧产热数学模型、燃气锅炉数学模型、空气源热泵数学模型、吸收式制冷机数学模型和空调数学模型；所述能源存储环节数学模型包括电储能装置数学模型、储气罐数学模型和储热罐数学模型；
8、所述风力发电出力模型具体是指：采用模糊机会约束规划描述风电出力：
9、m[g(x,ξ)≤0]≥α (1)
10、式中：α为置信水平；g为约束条件集合；ξ为模糊变量；x为决策变量；m为测度函数；
11、模糊事件a的可信性测度表示为：
12、m(a)＝cr(a) (2)
13、且有如下公式：
14、
15、式中：μ为模糊变量ξ的隶属度函数，sup为上界；ac表示事件a未发生；
16、可信性测度cr具有自对偶性，认为可信度为1的事件必定发生，可信度为0的事件必定不发生；
17、将风电机组出力不确定问题转化为出力预测误差的不确定问题，即设风电机组出力的预测值为确定数据，采用模糊理论对预测误差建模，通过风电机组出力预测误差的不确定性间接描述风电机组出力的不确定性，设风电机组出力预测误差的百分数为εwind：
18、
19、式中：p′wind、pwind分别表示风电预测出力和实际出力，预测误差有两种表现形式：若实际出力高于预测出力，则为正误差；若实际出力低于预测出力，则为负误差；用柯西分布表示其隶属度μwind：
20、
21、式中：分别表示正误差和负误差的统计平均值；σ为权重，根据式(3)，对εwind∈r，模糊变量ξ的可信性测度为：
22、
23、可信性分布函数值是指模糊变量ξ取值不大于εwind的可信性；式(6)为风力发电出力模型的公式；
24、所述光伏发电出力模型具体是指：建立光伏出力的不确定度集合来描述光伏出力的不确定性，首先对光伏出力的历史数据进行统计分析，选取一个确定的时间段，在该时段内选定一个涵盖光伏出力全部场景的连续范围，生成不确定集：
25、
26、
27、
28、
29、式中：为光伏出力的不确定集；为光伏机组在t时段的实际出力；和分别代表光伏机组在t时段出力的最小值与最大值；t为一天划分的时段数，以1小时为单位，将每天分解为24个时段；λ为鲁棒因子，取值范围为[0，24]，用于控制不确定集的区间范围，数值越大表示不确定度集合所涵盖的范围越大；式(7)至式(10)组成光伏发电出力模型；
30、所述沼气日产量数学模型表示为：
31、mbiog＝rbiogvbiog (11)
32、式中：mbiog表示园区沼气的日产量，rbiog表示园区沼气的产气率，vbiog表示沼气池的容积；
33、
34、式中：为微型燃气轮机t时刻沼气消耗量，为燃气锅炉t时刻沼气消耗量；
35、所述热解气化发电系统供能数学模型表示为：
36、
37、式中：vgas(t)为热解气化发电系统的产气功率；mg(t)为t时刻垃圾的气化量；βg为垃圾可气化系数；ηg为热解炉效率；ppg(t)为燃气轮机的发电功率；λg为可燃气体含量；qg为可燃气体燃烧热值，取4185.8kj/m3；ηpg为燃气轮机发电效率；ppg,h(t)为燃气轮机的余热回收效率；η1和ηh分别为燃气轮机热损耗系数和烟气利用系数；
38、所述微型燃气轮机数学模型为：
39、
40、
41、式中：分别表示在t时间段微型燃气轮机输出热功率和输出电功率；ηemt、ηhl分别表示微型燃气轮机发电效率、热损耗系数；表示微型燃气轮机t时间段沼气耗量；
42、所述余热锅炉数学模型为：
43、
44、式中：表示在t时间段余热锅炉输出热功率；ηr、ηwhb分别表示余热锅炉的热回收效率和热输出效率；
45、所述沼气锅炉燃烧产热数学模型为：
46、
47、式中：表示在t时间段沼气锅炉输出热功率；表示沼气锅炉在t时间段沼气耗量；lg、ηmg本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述分布式农村综合能源系统低碳模型包括能源生产环节数学模型、能源转换环节数学模型和能源存储环节数学模型，所述能源生产环节数学模型包括风力发电出力模型、光伏发电出力模型、沼气日产量数学模型和热解气化发电系统供能数学模型；所述能源转换环节数学模型包括微型燃气轮机数学模型、余热锅炉数学模型、沼气锅炉燃烧产热数学模型、燃气锅炉数学模型、空气源热泵数学模型、吸收式制冷机数学模型和空调数学模型；所述能源存储环节数学模型包括电储能装置数学模型、储气罐数学模型和储热罐数学模型；
3.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述需求响应负荷模型包括可削减负荷模型、可转移负荷模型和可中断负荷模型；
4.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述基于价格
5.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：所述步骤(2)具体是指：农业种植业、畜牧养殖业和农产品加工业通过垃圾清运车将相应的垃圾转运至废物处理产业进行处理；废物处理产业通过对多种废物进行处理与可再生能源发电产业协同供能，沼气池发酵剩余产物作为农作物肥料。
6.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：所述步骤(4)具体是指：考虑多层协同及需求响应的农村分布式综合能源系统优化运行模型以农村综合能源系统运行规划成本最低为目标函数，农村综合能源系统运行规划成本包括综合能源系统建设成本、维护成本、环境成本、购电成本，用户参与需求响应支出补贴和垃圾处理收益：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述分布式农村综合能源系统低碳模型包括能源生产环节数学模型、能源转换环节数学模型和能源存储环节数学模型，所述能源生产环节数学模型包括风力发电出力模型、光伏发电出力模型、沼气日产量数学模型和热解气化发电系统供能数学模型；所述能源转换环节数学模型包括微型燃气轮机数学模型、余热锅炉数学模型、沼气锅炉燃烧产热数学模型、燃气锅炉数学模型、空气源热泵数学模型、吸收式制冷机数学模型和空调数学模型；所述能源存储环节数学模型包括电储能装置数学模型、储气罐数学模型和储热罐数学模型；
3.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述需求响应负荷模型包括可削减负荷模型、可转移负荷模型和可中断负荷模型；
4.根据权利要求1所述的考虑多层协同及需求响应的农村综合能源系统优化方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王绪利，施天成，潘东，朱刘柱，杨欣，代磊，张辉，种亚林，周帆，李志伟，赵锋，郭汶璋，聂元弘，胡斌，王华伟，黄凤标，王球，季益俊，王政，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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