风光热氢综合能源系统配置调度优化方法

本发明属于综合能源系统优化调度方法，具体涉及风光热氢综合能源系统配置调度优化方法。

背景技术：

1、综合能源系统（ies）作为实现多能流协同的关键载体，能够打破传统各能源网络间单独规划、各自运行的壁垒，大大提高可再生能源的本地消纳能力。

2、然而，随着高比例、多维度的间歇性可再生能源（如太阳能、风能）并入分布式能源网络，供给侧呈现出极强的波动性以及用户侧冷、热、电、氢等多元负荷之间的动态失配，对系统的稳定高效运行提出了极大的挑战。针对该情况，一般通过对综合能源的容量配置与运行调度进行优化，来缓解上述问题，但传统综合能源系统在进行容量规划与调度优化时，往往侧重于单一经济性指标（如静态投资回收期、全生命周期总成本最低）或单一环保性指标，缺乏全局权衡，给系统运行带来了容量配置偏置的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供风光热氢综合能源系统配置调度优化方法，解决现有调度优化方法侧重单一指标，存在容量配置偏置的问题。

2、本发明所采用的技术方案是，风光热氢综合能源系统配置调度优化方法，步骤如下：

3、步骤1，构建综合能源系统；

4、步骤2，构建综合能源系统的多能流数学模型；

5、步骤3，构建四维多目标评价指标体系；

6、步骤4，根据四维多目标评价指标体系，获取系统容量配置方案与其对应的时序调度方案。

7、本发明的特点还在于：

8、步骤1中，综合能源系统包括风光互补综合能源系统、外部电网；

9、风光互补综合能源系统包括可再生能源供给单元、能量转换单元、时移调节单元；

10、可再生能源供给单元包括光伏发电装置、风力发电机组；

11、能量转换单元包括热泵、电解池、固体氧化物燃料电池；

12、时移调节单元包括储电设备、储热设备、储氢设备。

13、步骤2中，多能流数学模型包括能量平衡关系约束模型、出力约束模型和储能状态约束模型。

14、平衡关系约束模型包括电能流平衡约束模型、热能流平衡约束模型、氢能流平衡约束模型；

15、电能流平衡约束模型的表达式为：

16、（1）

17、式（1）中，为光伏发电装置输出的电量；为风力发电机组输出的电量；为风光互补综合能源系统与外部电网交互的电量，向电网购电时为正；为固体氧化物燃料电池输出的电量；为电解池消耗的电量；为热泵消耗的电量；为用户侧的纯电负荷需求；和分别为储电设备的放电量与储电量；

18、热能流平衡约束模型的表达式为：

19、（2）

20、式（2）中，为热泵提供的供热量；为固体氧化物燃料电池发电过程中的产热量；和分别为储热设备的蓄热量与放热量；为用户侧的热负荷需求；

21、氢能流平衡约束模型的表达式为：

22、（3）

23、式（3）中，为电解池电解制氢的氢气产生速率；为固体氧化物燃料电池运行所消耗的氢气速率；和分别为储氢设备的放氢量与储氢量；为用户侧的氢负荷需求。

24、出力约束模型包括光伏发电装置出力约束模型、热泵出力约束模型、风力发电机组出力约束模型、固体氧化物燃料电池出力约束模型、电解池出力约束模型；

25、光伏发电装置出力约束模型的表达式为：

26、（4）

27、式（4）中，表示光伏发电装置的转换效率；为逆变器效率；

r为太阳入射辐射强度；为光伏发电装置安装面积；为单位时间间隔，单位为h；

28、热泵出力约束模型的表达式为：

29、（5）

30、式（5）中，为热泵提供的供热量；为性能指数；为热泵压缩机及系统消耗的有功电功率，单位kw；

31、风力发电机组出力约束模型的表达式为：

32、（6）

33、式（6）中，为风力发电机组输出的电量；为风力发电机组的额定功率；为通过风力发电机组的实时风速；、与分别表示切入风速、额定风速、切出风速；

34、固体氧化物燃料电池出力约束模型的表达式为：

35、（7）

36、（8）

37、（9）

38、式（7）~（9）中，和分别为固体氧化物燃料电池的产热效率和产电效率；为固体氧化物燃料电池的容量；为氢气热值，单位为kwh·nm-3；

39、电解池出力约束模型的表达式为：

40、（10）

41、（11）

42、式（10）~（11）中，表示电解过程的能量转换效率；表示电解池的容量。

43、储能状态约束模型包括储电设备约束模型、储热设备约束模型、储氢设备约束模型；

44、储电设备约束模型的表达式为：

45、（12）

46、式（12）中，为t时刻储电设备的供电量；，为储电设备充、放电效率；为储电设备额定放电电压；为储电设备额定放电电流；为储电设备容量；为储电设备在 第k个调度时段的荷电状态；为储电设备在第k-1 个调度时段的荷电状态；为风光互补综合能源系统在模拟周期内所产生的总能量，单位为kwh；

47、储热设备约束模型的表达式为：

48、（13）

49、式（13）中，为储热设备的容量；、分别为储热设备的储热效率、放热效率；、分别为单位时间间隔内储热设备的储热量、放热量；为第k个调度时段储热设备的储热状态；为第k-1个调度时段储热设备的储热状态；

50、储氢设备约束模型的表达式为：

51、（14）

52、式（14）中，为第k个调度时段储氢设备中的气体状态；为第k-1个调度时段储氢设备中的气体状态；为储氢设备的容量；、分别为单位时间内的储氢设备的储氢量和放氢量；、分别为充氢效率、放氢效率。

53、步骤3中，四维多目标评价指标体系包括能源成本coe、可再生能源占比rf、能源效率比er、系统自给率ssr；

54、能源成本coe的表达式为：

55、（18）

56、式（16）~（18）中，r为资本年利率；n为风光互补综合能源系统寿命周期；m为时间间隔总数；n为风光互补综合能源系统中参与成本计算的设备总数；k为某个调度时段；表示风光互补综合能源系统中第i个设备的配置容量；为第 k 个调度时段风光互补综合能源系统与外部电网交互的电量；为第 k 个调度时段的购买电价；为风光互补综合能源系统辅助设备的投资成本；为风光互补综合能源系统的维护成本；分别表示储电设备、储热设备、储氢设备的能量变化量；第i个设备的单位容量投资成本；为设备物理寿命累计处理量；为设备全周期累计处理量；为单位时间间隔内风光互补综合能源系统中所有设备的供能量；

57、可再生能源占比rf的表达式为：

58、（19）

59、式（19）中，为第 k 个调度时段光伏发电装置的发电量；为第 k 个调度时段风力发电机组的发电量；分别表示第 k 个调度时段风光互补综合能源系统与外部电网交互的电量；

60、能源效率比er的表达式为：

61、（20）

62、式中，为第 k 个调度时段光伏发电装置的发电量；为第 k 个调度时段风力发电机组的发电量；为第 k 个调度时段风光互补综合能源系统与外部电网交互的电量；dk为风光互补综合能源系统在第k个调度时段向负荷侧提供的有效能量输出；

63、系统自给率ssr的表达式为：

64、（21）

65、式（21）中，为第 k 个调度时段热泵消耗的电量；为第 k 个调度时段固体氧化物燃料电池的发电量；为第 k 个调度时段电解池的产氢量折算为等效电量的值。

66、步骤4的具体过程为：

67、步骤4.1，在预设的各设备容量配置的取值范围内，采用均匀随机采样方法生成候选系统容量配置方案，候选系统容量配置方案包括光伏发电装置安装面积、风力发电机组额定功率、热泵压缩机及系统消耗的有功电功率、电解池的容量、固体氧化物燃料电池的容量、储电设备的容量、储热设备容量、储氢设备容量；

68、步骤4.2，固定步骤4.1生成的候选系统容量配置方案

xb，以能源成本coe最小为时序运行优化目标，以式（1）~（14）作为约束条件，采用序列二次规划算法进行求解，获得候选系统容量配置方案对应的最优时序调度方案及最优能源成本coe；

69、步骤4.3，计算最优时序调度方案对应的可再生能源占比 rf、能源效率比 er和系统自给率 ssr，并将候选系统配置方案、候选系统配置方案对应的最优时序调度方案以及最优时序调度方案对应的能源成本coe、可再生能源占比 rf、能源效率比 er、系统自给率 ssr四项评价指标存入候选解性能数据库；

70、步骤4.4，当候选解性能数据库中的候选方案数量达到预设值时，对各候选方案对应的四项评价指标按照式（22）进行无量纲化处理，并对无量纲化后的四项评价指标采用critic方法计算客观权重、采用ahp法计算主观权重，并通过式（23）计算各评价指标的综合权重；

71、式（22）为：

72、（22）

73、式（22）中，为第

b个系统容量配置方案对应的第

j项评价指标值，

j=1,2,3,4分别对应能源成本coe、可再生能源占比rf、能源效率比er和系统自给率ssr；为无量纲化后的评价指标值；和分别为全部系统容量配置方案中第

j项评价指标的最大值和最小值；

74、式（23）为：

75、（23）

76、式（23）中，

l表示评价指标的个数；

77、步骤4.5，根据各评价指标的综合权重，构建综合评价指标；

78、表达式为：

79、（24）

80、式（24）中，为第b个系统容量配置方案对应的综合评价值；

81、步骤4.6，通过式（24）分别计算候选解性能数据库中各候选系统容量配置方案对应的综合评价值，按照综合评价值由大到小的顺序对各候选系统容量配置方案进行排序，

82、步骤4.7，选取综合评价值排名位于设定比例前的候选系统容量配置方案作为优秀方案集合，将优秀方案集合中各设备容量配置的最大值、最小值作为更新后各设备容量配置的取值范围，重复步骤4.1~步骤4.7，直至达到预设最大迭代次数或满足预设收敛条件，最终输出综合评价值最大的系统容量配置方案及其对应的最优时序调度方案。

83、步骤4.4中，采用critic方法计算客观权重时，采用的评价指标矩阵的行为系统容量配置方案，列为系统容量配置方案对应的无量纲化后的能源成本coe、可再生能源占比rf、能源效率比er和系统自给率ssr。

84、本发明的有益效果是：

85、（1）本发明方法将风能、太阳能、电储能、热储能和氢储能统一纳入同一综合能源系统，通过电-热-氢多能流耦合，提高了风光波动条件下的能源消纳能力和系统运行灵活性；

86、（2）本发明方法采用coe、rf、er和ssr四项指标共同构成多目标评价体系，克服了单一指标优化带来的容量配置偏置问题，更能够反映系统综合性能；

87、（3）本发明方法通过将sqp结合ahp、critic混合赋权的方法，避免了传统帕累托解集筛选的主观性，实现了系统经济性、能效水平、减排能力和供电安全保障性的全局协同优化；

88、（4）本发明方法通过风光互补供能、电储能-热储能-氢储能协同调节以及电-热-氢多能流耦合优化，能够有效缓解可再生能源出力波动与用户侧电、热、氢等多元负荷之间的动态失配问题，提高系统供能稳定性和整体运行效率，实现综合能源系统的稳定高效运行。