基于多能互补非线性模型的综合能源基地负荷优化系统.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CN113890106A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202110960288.7(22)申请日2021.08.20(71)申请人中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院地址100043北京市石景山区玉泉西里二区18号楼西区(72)发明人李哲张兴滨刘沁王增强乔福喜李博一金辰高婧雅(74)专利代理机构北京中南长风知识产权代理事务所(普通合伙)11674代理人穆丽红(51)Int.Cl.H02J3/46(2006.01)H02J3/38(2006.01)H02J3/28(2006.01)权利要求书4页说明书8页附图2页(54)发明名称基于多能互补非线性模型的综合能源基地负荷优化系统(57)摘要本发明涉及一种基于多能互补非线性模型的综合能源基地负荷优化系统，包括负荷分配优化单元，所述负荷分配优化单元用于：构建简化的综合能源系统的设备出力模型；构建多目标的目标函数，再进行目标函数的整合；选择约束条件；基于多目标的非线性负荷优化模型，采用MATLAB的遗传算法GA工具箱对模型求得最优解。本发明通过建立多电源下的设备出力模型对综合能源系统模型简化处理，同时以系统的年经济效益作为优化目标设定目标函数，最后以容量约束、出力约束、储能充放电极限等约束条件，采用智慧算法求出负荷分配最优解，对综合能源系统中各电源出力进行调整，最终达到提高系统经济性、能源的利用率的效果。CN113890106ACN113890106A权利要求书1/4页1.一种基于多能互补非线性模型的综合能源基地负荷优化系统，其特征在于，包括负荷分配优化单元，所述负荷分配优化单元用于：(1)建立简化的综合能源系统的设备出力模型：根据火电机组、光伏电池以及风机的运行特性构建简化的设备出力模型，其中，火电机组出力模型如下：假设火电机组有n台，火电机组分为三种运行状态：常规调峰状态、深调状态和停机状态，调度时间尺度为Δt，则和的关系表示如下：常规调峰状态深调状态R2,nΔT≥(xn‑yn)R2,nΔT≥(xn‑yn)停机状态式中：R1,n、R2,n，分别为常规调峰、深度调峰两种状态下的第n台火电机组爬坡率；分别为第n台火电机组的最大发电功率、最小发电功率和第t个调度时段内的发电功率；xn，yn分别为常规调峰、深度调峰状态下机组负荷最大值与的比值；an,t为0‑1变量，表示第t个调度时段内第n台火电机组的启停状态，1表示处于启动状态，0表示处于停机状态；光伏电池出力模型如下：式中：2CN113890106A权利要求书2/4页K为功率温度系数；PPV(t)为t时刻PV的实际输出功率；PPV‑rated为标准的条件下PV的最大功率；GS(t)为t时刻实际光照强度；2GSTC为标准额定条件下光照辐射密度，取1kW·h/m；TSTC(t)为额定环境温度，取值298K；TS(t)为t时刻电池板实际温度；Tamd(t)为t时刻实际环境温度；风机模型如下：风机出力模型如下：式中：Vcut,in为切入风速，取值为3m/s；Vrated为额定风速，取值为12m/s；Vcut,out为切出风速，取值为25m/s；V(t)为t时刻实际风速；PWT‑rated为风机的额定功率；(2)构建目标函数：构建以系统年经济效益作为优化目标的目标函数，总成本为投资成本加运行成本减去设备的残值费用，运行收益为耦合系统参与调峰等辅助服务的综合运行收益最大，建立以下模型：1)火电厂目标函数燃料成本最小：式中：a、b、c为火电机组的煤耗特性参数；i为火电机组编号；T为优化时段数；funi(pG.i)为单位时段内火电机组i在输出功率为pG.i时的燃料耗量；pG.i为火电机组i在第t时段的输出功率；N为火电机组的总台数；环境成本最小：3CN113890106A权利要求书3/4页式中：i为火电机组编号；T为优化时段数；pG.i为火电机组i在第t时段的输出功率；Sj为污染物排放系数；Cj为单位应税税额；Gj为污染当量值；2)可再生能源目标函数以可再生能源发电上网可获得发电收益为目标函数；式中：T为火电机组编号；K为系统内可再生能源类型总数；Cj为k类可再生能源发电的上网电价；Pk,t为第t个调度时段内第k类可再生能源的发电功率；3)目标函数整合综合能源系统最优运行收益为最终目标变量，由可再生能源收益、火电机组收益、火电运行环境及燃料成本构成，公式如下：maxFentire＝maxFRe+maxFTe‑minFco‑minFEn式中，Fentire为综合能源系统最优运行收益最大化；FRe为可再生能源收益最大化；FTe为火电机组收益；Fco为燃料成本；FEn为环境成本；(3)选择约束条件约束条件包括功率平衡约束，可再生能源和火电机组发电出力