冷热电气多能互补的微能源网优化调度

参考文献：《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》摘要:随着能源结构调整,集成风/光等可再生能源输入、冷热电气等多种能源互补输出的微能源网得到了逐步发展，如何协调调度微能源网内冷热电气源网荷成为当前研究热点。建立了冷热电气多能互补的微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型,并利用供热/供冷系统的热惯性和热冷负荷的柔性,发挥供热/供冷系统的“储能”功能，以电转气(P2G)装置实现电-气网络双向互通模型采用鲁棒线性优化理论将随机优化模型进行确定性转化,取得经济性和鲁棒性的适当折中算例仿真验证了温度负荷储能特性对微能源网灵活调度的优化作用和鲁棒性指标对优化结果的协调作用。关键词: 微能源网;多能互补; 温度负荷; 储能特性1引言

清洁高效、可持续的能源开发与利用模式是未来能源领域的重要发展方向卫。而随着可再生能源发电渗透率的不断提高，其不确定性的特点给微电网运行带来了巨大压力。

微能源网能通过新能源技术和互联网技术，实现电、热、冷、气等多种能源的协调规划与统一调度.有效提高能源利用效率，同时实现能源的就地生产消纳，降低能源网络建设成本和运行成本。本文考虑供热/供冷系统的热惯性，并根据室内采暖/采冷效果进行柔性供热，供冷发挥热/冷温度负荷的“储能”能力;利用 P2G 装置实现电一气网络间能源双向协调调度。建立的冷热电气多能互补微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型中，风/光不确定性用期望值与波动区间来描述，采用 KRO 理论实现随机优化模型的确定性转化，克服对随机变量概率分布的依赖性。算例仿真显示了温度负荷“储能”特性对提升微能源网协调调度灵活性的效果，以及鲁棒性指标对优化结果经济性和鲁棒性的协调作用。

本文考虑供热/供冷系统的热惯性，并采用柔性供热/供冷控制方式，发挥了热/冷温度负荷 的“储能”功能;引入 P2G 装置实现了电-气网络的闭环互联。建立了冷热电气多能互补的微能源网在孤岛并网模式下的协调调度模型，并采用鲁棒线性优化理论对随机优化模型进行求解，克服了对随机变量概率分布的依赖性。算例仿真结果表明温度负荷“储能”特性能有效提升微能源网协调调度的灵活性，以及鲁棒性指标的控制能方便协调优化结果的鲁棒性和经济性。

本文模型还可以针对以下情况进一步研究。

1)微能源网中可以包含更多的机组，考虑机组组合问题

2)热/冷温度负荷的惯性在更小时间尺度上考虑，从而与风电预测时间尺度相匹配。

2 热／冷负荷的柔性

用户对热环境的舒适度体验具有模糊性，将供热/供冷负荷由固定值转换为柔性值，可进一步提高供热/供冷系统“储能”容量。

预测平均投票数(predicted mean vote,PMV)指标为最常用的室内环境热舒适度评价指标之一.国内现有《采暖通风与空气调节设计规范》规定一般室内环境热舒适度标准为:[-1,1] 。PMV 指标值的数学方程式为:

3算例

本文算例数据参考海宁尖山新区主动配电网示范工程项目，其中微燃机为 18 MW，光伏发电为4.5 MW,风电为 6.5 MW,其他基础参数见附录 B表 B1。

4程序运行结果

1）电平衡

2）热平衡

3）冷平衡

4）气平衡

5matlab程序

%% 并网模式下，经济成本最优调度模型clc;clear;close all;% 程序初始化
%% 读取数据shuju=[1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24;12.15  12  12  11.7  11.7  11.7  12.15  13.05  14.1  13.5  13.5  13.5  13.05  12.9  13.05  12  13.8  13.95  14.4  15  15  14.55  13.65  12.6;5.2  5.04  5.6  8  11.8  12  14.8  17.2  14  11  10  8  11.6  12.9  13.05  12  13.8  13.95  14.4  15  15  14.55  13.65  12.6;0  0  0  0  1.2  1.3  1.7  2.4  3.2  3.7  3.8  4.3  4.3  4.1  3.6  3  2.3  2.3  1.4  1  0  0  0  0;4.6  5  5.6  6  5.1  4.3  3.6  2.6  3.9  3.7  3.8  3.9  3.9  3.3  3.5  3.3  2.7  3  3.6  4  4.7  3.9  4.5  5.2;-2  -2  -2  -4  -4  -4  -4  -2  -1  0  3  4  7  7  7  8  8  7  5  5  2  1  -1  -1;]; %把一天划分为24小时load_e=shuju(2,:); %电负荷load_g=shuju(3,:); %气负荷P_PV=shuju(4,:);    %光电出力预期值P_WT=shuju(5,:);    %风电出力预期值T_out=shuju(6,:); %室外温度
%% 各变量及常量定义P_G3=sdpvar(1,24,'full');%微燃气轮机电功率出力e_G3=0.26;%燃气轮机电效率h_G3=0.68;%燃气轮机热效率P_EH=sdpvar(1,24,'full');%余热锅炉输出热功率EH=0.6;%余热回收效率P_GH=sdpvar(1,24,'full');%燃气锅炉输出热功率GH=0.85;%燃气锅炉效率P_AC=sdpvar(1,24,'full');%吸收式制冷机输出冷功率COP_AC=0.8;%吸收式制冷机制冷系数P_EC=sdpvar(1,24,'full');%电制冷机输出冷功率COP_EC=3;%电制冷机冷系数P_EG=sdpvar(1,24,'full');%P2G设备输出气功率EG=0.6;%P2G设备综合转换效率Pbuy=sdpvar(1,24,'full');%从电网购电电量Psell=sdpvar(1,24,'full');%向电网售电电量Pnet=sdpvar(1,24,'full');%交换功率Temp_net=binvar(1,24,'full'); % 购|售电标志Gbuy=sdpvar(1,24,'full');%从气网购气量R=0.93;cc=0.54; %房间热阻和热容，这里分析改变等效热阻Ｒ时对供冷系统的影响load_h=sdpvar(1,24);T_hui=sdpvar(1,24);
%% 约束条件C =[];
%% 热冷负荷%对于热负荷，利用PMV值得到供热时室内温度T_out_hot=sdpvar(1,26); %供热时室外温度for i=3:26    C=[C,T_out_hot(1)==0;T_out_hot(2)==0];%-1、0时刻的供热室外温度    C=[C,T_out_hot(i)==T_out(i-2)];endT_in_hot=sdpvar(1,26); %供热时室内温度T_gong=sdpvar(1,26); %供水温度PMV=2;%PMV值，公式4,这里分析改变PMV指标时对供热系统的影响for i=3:26    C=[C,T_in_hot(1)==25;T_in_hot(2)==25];%-1、0时刻的供热室内温度    C=[C,-PMV<=(0.303*exp(-0.036*70) 0.028="">end%公式1，2for i=3:26    C=[C,T_gong(1)==75;T_gong(2)==75];%热网供水初始温度    C=[C,T_in_hot(i)==0.6991*T_in_hot(i-1) 0.1011*T_gong(i-1) 0.1998*T_out_hot(i-1)]; %公式1    C=[C,T_hui(i-2)<=t_gong(i)<=120];%热网供水温度<>    C=[C,T_hui(i-2)==0.5721*T_in_hot(i-1) 0.0607*T_in_hot(i-2) 0.2112*T_gong(i)-0.0243*T_gong(i-1)-0.0104*T_gong(i-2) 0.3317*T_out_hot(i)-0.3169*T_out_hot(i-1) 0.1741*T_out_hot(i-2)];%公式2    C=[C,10<=load_h(i-2)];%热负荷下限<>    C=[C,load_h(i-2)==0.63*(T_gong(i)-T_hui(i-2))]; %公式21end% %对于冷负荷，已知条件为%根据公式3得到冷负荷，load_c=sdpvar(1,24);%冷负荷T_in_cold=sdpvar(1,25);%供冷时室内温度，初始为-15for i=2:25      C=[C,T_in_cold(1)==-15];    C=[C,-20<=t_in_cold(i)<=-15];<>    C=[C,load_c(i-1)*(1-exp(-1/(R*cc)))==-T_in_cold(i)*R T_out(i-1)*(1-exp(-1/(R*cc))) T_in_cold(i-1)*exp(-1/(R*cc))];  %公式3end
%% 机组约束for i=1:24       C=[C,9<=p_g3(i)<=18];%燃气轮机上下限约束<>    C=[C,0<=p_eh(i)<=43];%余热锅炉上下限约束<>    C=[C,0<=p_gh(i)<=36];%锅炉上下限约束<>    C=[C,0<=p_ac(i)<=20];%吸收式制冷机出力上下限约束<>    C=[C,0<=p_ec(i)<=30];%电制冷机出力上下限约束<>    C=[C,0<=p_eg(i)<=30];%p2g出力上下限约束<>    C = [C, -15<=pnet(i)<=15,0<=pbuy(i)<=15, -15="">    C = [C, implies(Temp_net(i),[Pnet(i)>=0,Pbuy(i)==Pnet(i),Psell(i)==0])]; %购电情况约束    C = [C, implies(1-Temp_net(i),[Pnet(i)<=0,psell(i)==pnet(i),pbuy(i)==0])];>    C=  [C,P_EH(i)==P_WT(i)/e_G3*h_G3*GH]; %余热回收约束end
for i=1:24          C = [C,P_WT(i) P_PV(i) Pnet(i) P_G3(i)-P_EC(i)/COP_EC-P_EG(i)/EG==load_e(i)]; %电平衡   C = [C,P_EH(i) P_GH(i)-P_AC(i)/COP_AC==load_h(i)];%热平衡约束   C=[C,P_EC(i) P_AC(i)==load_c(i)];%冷平衡约束   C=[C,Gbuy(i) P_EG(i)==P_WT(i)/e_G3 P_GH(i)/GH load_g(i)];%气平衡约束end
%% 目标函数%------------------运行成本最小--------------------%     %购天然气成本C_Ng=0;C_gas=0.25; %气价参数for i=1:24C_Ng=C_Ng C_gas*Gbuy(i); end%卖电收益C_sell=0;C_sell_ele=0.2;%向大电网卖电价参数for i=1:24    C_sell=C_sell Psell(i)*C_sell_ele;end%买电成本C_buy=0;C_buy_ele=0.7;%向大电网买电价参数for i=1:24C_buy=C_buy C_buy_ele*Pbuy(i);end%碳排放量C_carbon_emission=0;for i=1:24C_carbon_emission=C_carbon_emission 0.4483*Gbuy(i) 0.805*Pbuy(i); %天然气碳排，热力碳排                            end%目标函数 F=C_Ng C_sell C_buy; %此时是以运行成本最优的调度模型
ops = sdpsettings('solver','cplex', 'verbose', 2);%通过将verbose设置为0，解决者将以最小的显示运行。通过增加值，显示级别被控制（通常1提供了适度的显示级别，而2提供了大量的信息）。optimize(C,F,ops)value(F)%费用C_Ng=value(C_Ng)C_sell=value(C_sell)C_buy=value(C_buy)C_carbon_emission=value(C_carbon_emission)load_h=value(load_h)load_c=value(load_c)
%% 画图x=1:24;figureplot(x,P_PV,'-r')hold onplot(x,P_WT,'--b')legend('光伏预测曲线','风机预测曲线');

T_h=value(T_in_hot(1,3:26));figureplot(x,T_h,'-r',x,T_out,'-b')hold onlegend('室内温度','室外温度');
figureplot(x,load_e,'g-*',x,value(load_h),'r-o',x,value(load_c),'b-s',x,load_g,'m-*');xlabel('时间/h');ylabel('负荷/MW');title('负荷曲线');legend('电负荷','热负荷','冷负荷','气负荷');
tt=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%电平衡x=1:24;PP=value([Pbuy;P_G3;P_WT;P_PV;]);PP1=value([Psell;-P_EC/COP_EC;-P_EG/EG]);figurebar(PP','stack');
hold onbar(PP1','stack');plot(x,load_e,'g-*');legend('购电','燃气轮机出力','风电出力','光伏出力','售电','电制冷机耗电');xlabel('时段');ylabel('功率/MW');title('电网络平衡');

%热平衡x=1:24;QQ=value([P_GH;P_EH;]);gg1=value([-P_AC/COP_AC]);figurebar(QQ','stack');
hold onbar(gg1','stack');plot(x,value(load_h),'r-o');legend('燃气锅炉出力','余热锅炉出力','吸收式制冷机出力');xlabel('时段');ylabel('功率/MW');title('热网络平衡');   %冷平衡x=1:24;LL=value([P_EC;P_AC]);figurebar(LL','stack');
hold onplot(x,value(load_c),'b-s');legend('电制冷机','吸收式制冷机');xlabel('时段');ylabel('功率/MW');title('冷网络平衡');
%气平衡x=1:24;gg=value([Gbuy;P_EG;]);gg1=value([-P_WT/e_G3;-P_GH/GH]);figurebar(gg','stack');
hold onbar(gg1','stack');plot(x,load_g,'m-*');legend('气网','P2G','燃气轮机耗气','燃气锅炉耗气');xlabel('时段');ylabel('功率/MW');title('气网络平衡');