【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于清洁能源发电调度，涉及一种风光储一体化制氢容量协调优化方法。
技术介绍
1、目前风光－氢耦合储能和燃料电池发电系统尚未达到商业化运作水平，大规模风－氢耦合储能示范工程设计经验不足，面临的主要问题包括：
2、风光－氢耦合项目容量偏低导致项目经济性不佳，现有风电制氢系统规模一般在几兆瓦以内，远小于集中式风能几百兆瓦甚至更大的发电容量，电解制氢系统容量的不足严重制约了风－氯耦合系统的实际应用，探索更大规模和容量的风电制氢系统具有重要意义；
3、风-光电的电能品质以及电力系统对风电的消纳能力亟需得到提升，对风－氢耦合系统在离／并网下风机、电解槽、储氢、燃料电池的容量配置和优化控制以及与电网需求之间的智能协调提出了较高的要求；
4、风-光电能资源禀赋与电氢需求存在空间错位问题，且氢气大规模使用途径比较单一，高纯氢市场尚不成熟，制约了风－氢耦合项目的效率和经济性。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种风光储一体化制氢容量协调优化方法，联通多个发电项目和制氢储能项目的协同运行，合理分配资源、减少能源浪费、保证绿色供能。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种风光储一体化制氢容量协调优化方法，包括如下步骤：
3、s1，场景分析，通过生成风电机组典型出力场景，确定项目群协同运行优化的前置条件，为项目群容量协同配置优化做铺垫；
4、s2，优化机理分析，确定优化原则和关键影响因素
5、s3，指标评价，包括科学性、针对性、系统性、全面性和主导性；
6、s4，布局，基于地理信息大数据对域内布局风光储制氢项目群的位置进行初步筛选，排除不满足否决指标体系要求的限制性区域，对在各个指标下表现出的适宜性进行分级，赋予相应的分值并叠加分析，基于综合适宜性情况初选出适宜度较高的风光电和共享氢能中心的布局点；
7、s5，优化，采用双层优化模型内层向外层的反馈形式进行决策并继续寻优；包括数据输入、优化模型和输出结果。
8、在s1中，根据风速计算风电机组的出力功率，并对其进行标么化处理，按照春、夏、秋、冬划分基础出力场景；采用高根据风速计算风电机组的出力功率，并对其进行标么化处理，采用高斯核密度估计法获得机组出力的概率密度和累积概率分布，对其进行拉丁超立方抽样，抽取大量出力场景。
9、在s2中，优化原则为将项目群内所有项目以共同的优化目标为导向，通过统一协调获得比单项目容量配置优化更大的整体经济效益、社会效益和环境效益的过程。
10、在s2中，关键影响因素包括布局规划、运行策略、电氢需求和市场价格。
11、在s2中，优化路径由“项目群布局优化”到“项目群容量静态协同配置”再到“项目群容量动态协同配置”的容量协同配置。
12、在s3中，查阅数据优选决策、风电选址、氢能布局相关内容，同时搜集行业报告、政策要求与规划文件，分析风电光和氢能项目实际决策需求；归类和整理与资料，为后续识别项目群布局优化影响因素、确定评价指标体系提供借鉴与参考。
13、在s4中，计算优选指标体系权重，基于专家打分法对风电布局点优选和氢能布局点优选指标体系中一级指标以及相同一级指标下的二级指标两两之间的相对重要程度进行分层次评估，采用符合人的思维习惯的语言值评价方式，分为同等重要、稍微重要、比较重要、非常重要、极其重要五个等级。
14、在s5中，数据输入包括确定各个项目布局点配置风光电机组、储能电池电解槽、燃料电池和储氢罐的最大装机台数，输入环境效益参数、设备投资费用、固定建设费用项目群规划数据。
15、在s5中，优化模型为多目标外层协同配置优化模型，兼顾项目群的经济效益、环境效益和社会效益，以全寿命周期总成本最小、二氧化碳减排量最大和弃风率最小为目标函数，受项目群各布局点的场地限制条件的约束。
16、在s5中，输出结构由外层优化输出项目群各布局点设备的容量配置情况，并作为参数输入内层模型，进行项目群协同运行优化，输出典型日净收益最大时各布局点的设备出力、电力传输和并网、氢气售卖及备用发电情况；内层模型的输出结果反馈回外层，得到目标函数总投资成本、二氧化碳减排量和弃风率的值。
17、本专利技术的主要有益效果在于：
18、解析项目群容量协同配置机理，为决策者提供了较为完备的研宄框架和优化路径。
19、针对风光电储制氢项目规模效应弱、经济性差这一发展瓶颈，引入项目群管理理念，提出了协同发展模式，分析了项目群的协同机制和多项目间的协同效应，有利于项目的推广。
20、进一步细化梳理了项目群容量协同配置优化的关键影响因素，提出由“项目群布局优化”到“容量静态协同配置”再到“容量动态协同配置”的优化思路，形成系统的研宄框架和实施路径。
21、兼顾考虑了项目群经济、环境和社会效益，构建项目群容量静态协同配置模型，可提项目的可持续发展能力，助力项目的开展与落实。
22、针对项目群规模庞大且结构关系复杂、优化目标多样、决策变量及约束条件繁多的容量协同配置难点，通过梳理项目群内各类型设备的协同运行关系，引入双层优化策略，在内层协同运行最优的基础上进行外层协同配置优化，合理配置各类设备容量，实现了项目群内资源利用价值最大化。
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1.一种风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在S1中，根据风速计算风电机组的出力功率，并对其进行标么化处理，按照春、夏、秋、冬划分基础出力场景；采用高根据风速计算风电机组的出力功率，并对其进行标么化处理，采用高斯核密度估计法获得机组出力的概率密度和累积概率分布，对其进行拉丁超立方抽样，抽取大量出力场景。
3.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在S2中，优化原则为将项目群内所有项目以共同的优化目标为导向，通过统一协调获得比单项目容量配置优化更大的整体经济效益、社会效益和环境效益的过程。
4.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在S2中，关键影响因素包括布局规划、运行策略、电氢需求和市场价格。
5.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在S2中，优化路径由“项目群布局优化”到“项目群容量静态协同配置”再到“项目群容量动态协同配置”的容量协同配置。
6.
7.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在S4中，计算优选指标体系权重，基于专家打分法对风电布局点优选和氢能布局点优选指标体系中一级指标以及相同一级指标下的二级指标两两之间的相对重要程度进行分层次评估，采用符合人的思维习惯的语言值评价方式，分为同等重要、稍微重要、比较重要、非常重要、极其重要五个等级。
8.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在S5中，数据输入包括确定各个项目布局点配置风光电机组、储能电池电解槽、燃料电池和储氢罐的最大装机台数，输入环境效益参数、设备投资费用、固定建设费用项目群规划数据。
9.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在S5中，优化模型为多目标外层协同配置优化模型，兼顾项目群的经济效益、环境效益和社会效益，以全寿命周期总成本最小、二氧化碳减排量最大和弃风率最小为目标函数，受项目群各布局点的场地限制条件的约束。
10.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在S5中，输出结构由外层优化输出项目群各布局点设备的容量配置情况，并作为参数输入内层模型，进行项目群协同运行优化，输出典型日净收益最大时各布局点的设备出力、电力传输和并网、氢气售卖及备用发电情况；内层模型的输出结果反馈回外层，得到目标函数总投资成本、二氧化碳减排量和弃风率的值。
...【技术特征摘要】
1.一种风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在s1中，根据风速计算风电机组的出力功率，并对其进行标么化处理，按照春、夏、秋、冬划分基础出力场景；采用高根据风速计算风电机组的出力功率，并对其进行标么化处理，采用高斯核密度估计法获得机组出力的概率密度和累积概率分布，对其进行拉丁超立方抽样，抽取大量出力场景。
3.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在s2中，优化原则为将项目群内所有项目以共同的优化目标为导向，通过统一协调获得比单项目容量配置优化更大的整体经济效益、社会效益和环境效益的过程。
4.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在s2中，关键影响因素包括布局规划、运行策略、电氢需求和市场价格。
5.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在s2中，优化路径由“项目群布局优化”到“项目群容量静态协同配置”再到“项目群容量动态协同配置”的容量协同配置。
6.根据权利要求1所述的风光储一体化制氢容量协调优化方法，其特征是：在s3中，查阅数据优选决策、风电选址、氢能布局相关内容，同时搜集行业报告、政策要求与规划文件，分析风电光和氢能项目实际决策需求；归类和整理与资料，为后续识别项目群布局优化影响因素、确定评价指标...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐小薇，罗权，张宝平，郁章涛，李冬芳，贾宏晶，王文雍，宋志伟，罗红超，邹圆，
申请(专利权)人：三峡科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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