分布式综合能源系统多目标优化方法、系统、装置及介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114282722A(43)申请公布日2022.04.05(21)申请号202111595408.4(51)Int.Cl.(22)申请日2021.12.23G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)(71)申请人国网北京市电力公司G06Q50/06(2012.01)地址100031北京市西城区前门西大街41号申请人国家电网有限公司国网上海能源互联网研究院有限公司中国电力科学研究院有限公司(72)发明人程序吕志鹏王超周珊康琦宋振浩潘正阳杨晓霞张智慧胡宝玉史超米袆仑薛琳(74)专利代理机构北京中巡通大知识产权代理有限公司11703代理人张弘权利要求书3页说明书12页附图2页(54)发明名称分布式综合能源系统多目标优化方法、系统、装置及介质(57)摘要本发明公开了一种分布式综合能源系统多目标优化方法、系统、装置及介质，方法包括：建立精细化时间尺度的分布式综合能源系统各设备元件模型，获取分布式综合能源系统的运行约束条件；分别建立分布式综合能源系统的环境效益模型、经济成本、用户舒适度精细化时间尺度模型；构建分布式综合能源系统的最优容量配置和运行策略的多目标优化模型；求解多目标优化模型的在线滚动分层优化调度解，以得到帕累托最优解集；确定帕累托最优解集中各方案的优先级，采用优先级最高的解对应的方案作为分布式综合能源系统的最优容量配置与运行策略。通过在日内调度阶段引入分钟级的滚动优化机制，实现对日前调度方案的实时修正。CN114282722ACN114282722A权利要求书1/3页1.一种基于日内滚动优化调度的分布式综合能源系统多目标优化方法，其特征在于，包括如下步骤：建立分布式综合能源系统各设备元件模型，获取分布式综合能源系统的约束条件；建立小时级的日前优化调度模型和分钟级的日内优化调度模型；其中，小时级的日前优化调度模型以分布式综合能源系统的年碳减排量最大、年运行成本最小、用户舒适度年成本最低为目标，分钟级的日内优化调度模型以分布式综合能源系统的日碳减排量最大、日运行成本最小、用户舒适度日成本最低为目标，形成分布式综合能源系统精细化时间尺度的环境效益模型、经济成本模型和用户舒适度模型；所述环境效益模型以碳减排量最大为目标；所述经济性模型的优化目标中加入了弃风、弃光的惩罚成本和用户舒适度惩罚成本；所述用户舒适度模型以用户舒适度成本最低为目标；基于所述分布式综合能源系统的约束条件、分布式综合能源系统精细化时间尺度的环境效益模型、经济成本模型和用户舒适度模型，采用混合整数规划方法，构建分布式综合能源系统的最优容量配置和运行策略的多目标优化模型；基于ε‑约束法求解多目标优化模型的在线滚动分层优化调度解，以得到帕累托最优解集，其中每个帕累托解对应一个方案；确定帕累托最优解集中各方案的优先级，采用优先级最高的解对应的方案作为分布式综合能源系统的最优容量配置与运行策略。2.根据权利要求1所述的基于日内滚动优化调度的分布式综合能源系统多目标优化方法，其特征在于，所述综合能源系统各设备元件模型包括：微燃机及余热回收系统模型、分布式光伏模型、分布式风电模型、电力电子变换装置模型、储能电池模型、热泵模型、电辅热装置模型以及储热装置模型。3.根据权利要求1所述的基于日内滚动优化调度的分布式综合能源系统多目标优化方法，其特征在于，所述环境效益模型如下：WT其中，EDCR分布式综合能源系统的碳减排量，为时段t光伏设备的碳减排量，E为时段t风力发电机设备的碳减排量，为时段t微燃机设备的碳减排量；当日前采用1小时级的滚动优化时，时段t为1小时，一年中包含的时段个数Nt为8760个；当日内采用5分钟级的滚动优化时，时段t为5分钟，一天中包含的时段个数Nt为288个。4.根据权利要求2所述的基于日内滚动优化调度的分布式综合能源系统多目标优化方法，其特征在于，所述经济成本模型如下：其中，CDOC分布式综合能源系统的运行成本，CMT,t为微燃机运行成本，Cgrid,t为电网购电成本，CES,t为储能电池运行成本，CWT,PV,t为时段t弃风、弃光惩罚成本，Ccf,t为用户舒适度惩罚成本；当日前采用1小时级的滚动优化时，时段t为1小时，一年中包含的时段个数Nt为8760个；当日内采用5分钟级的滚动优化时，时段t为5分钟，一天中包含的时段个数Nt为2882CN114282722A权利要求书2/3页个。5.根据权利要求2所述的基于日内滚动优化调度的分布式综合能源系统多目标优化方法，其特征在于，所述用户舒适度模型：式中，CDCC为用户舒适度成本，k为能源的种类数，Lk,t为k类能源的初始负荷功率，为用户对k类能源进行需求响应后的实际用能量，yk为用户对k类能源的偏好系数；当日前