基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法与流程

技术特征：
1.一种基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立园区综合能源系统的能源供需响应模型，并基于规划的鲁棒性要求生成风光荷鲁棒可调典型场景集；2)计及园区综合能源系统在规划和运行阶段的经济性、环保性、鲁棒性和用户满意度要求，建立园区综合能源系统的上层规划模型和园区综合能源系统的下层运行模型；3)将步骤2)所建立园区综合能源系统的上层规划模型和园区综合能源系统的下层运行模型相结合，共同构成规划运行协同优化的园区综合能源系统双层优化配置模型，并采用智能优化算法结合混合整数线性规划方法进行模型求解。2.根据权利要求1所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，步骤1)中所述的园区综合能源系统的能源供需响应模型，考虑了园区能源输入、能源生产、能源转换、能源存储环节的协调配合和能源负荷的多类型需求响应模式，具体模型如下：式中，为需求响应前的能源负荷矩阵；δl
in
、δl
sft
、δl
rpl
、δl
cut
分别为能源负荷的削减型响应量矩阵、时移型响应量矩阵、替代型响应量矩阵和紧急切除型响应量矩阵；p
in
、p
de
、p
tr
和p
st
分别为园区能源输入、能源生产、能源转换、能源存储变量矩阵；c
in
、c
de
、c
tr
和c
st
分别为园区能源输入、能源生产、能源转换、能源存储耦合系数矩阵。3.根据权利要求1所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，步骤1)中所述的基于规划的鲁棒性要求生成风光荷鲁棒可调典型场景集具体为：针对风光出力和负荷功率的不确定性，采用拉丁超立方抽样技术进行分层抽样和打乱排序，模拟得到n个风光荷场景；针对模拟生成的风光荷场景，根据生成场景与原始典型场景间的鲁棒距离进行场景排序，并基于对规划方案的鲁棒性要求筛选得到n1个风光荷场景；采用反向场景削减法将n1个风光荷场景削减至n2个，得到最终的风光荷鲁棒可调典型场景集。4.根据权利要求3所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，所述的针对模拟生成的风光荷场景，根据生成场景与原始典型场景间的鲁棒距离进行场景排序，并基于对规划方案的鲁棒性要求筛选得到n1个风光荷场景，具体为：(1)场景排序定义第n个生成场景与原始典型场景间的鲁棒距离为d
n,robust
，实质上是通过计算第n个生成场景与原始场景的供需不平衡量偏移距离对第n个生成场景的鲁棒性进行表征，表示为：式中，第n个生成场景的i 1～m维表示能源需求侧的随机变量，第n个生成场景的1～i维表示能源供应侧的随机变量；根据鲁棒距离大小对各场景进行排序，得到鲁棒排序矩阵s1；
(2)场景筛选基于对规划方案的鲁棒性要求从n个风光荷场景中筛选出n1个，得到鲁棒筛选矩阵s2，鲁棒可调参数为γ且γ∈[0,1]，n
γ
＝n
·
γ取整，则s2＝s1([n
γ
‑
n1/2 1,n
γ
n1/2],1:m)。5.根据权利要求1所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，步骤2)所述的园区综合能源系统的上层规划模型，是以系统年化总成本c
total
最小为目标函数，以设备配置数量和容量约束、能量供需约束为约束条件；所述的目标函数表达式如下：min c
total
＝c
inv
c
op
c
om,f
‑
c
re
式中，c
total
为园区综合能源系统的年化总成本，包括年化投资成本c
inv
、年运行成本c
op
、年固定维护成本c
om,f
和年化设备残值c
re
；其中，(1)年化投资成本式中，下标sup、con和sto分别表示能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备；上标m、n和o分别为对应的能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备的编号；ω
m
、ω
n
和ω
o
分别为对应的能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备构成的集合；c
sup
、、分别为能源生产设备的投资成本、等年值因子、单位容量投资成本、配置数量、安装容量；c
con
、分别为能源转换设备的投资成本、等年值因子、单位容量投资成本、配置数量、安装容量；c
sto
、分别为能源存储设备的投资成本、等年值因子、单位容量投资成本、配置数量、安装容量；(2)年运行成本式中，c
buy
、c
om
、c
ep
、c
dr
分别为年购能成本、年可变运维成本、年环境成本和年需求响应成本；d
y
为全年总天数；θ
y
为典型季节y的天数的全年占比；y为典型季节集合，包括夏季、冬季和过渡季；pr
s
为鲁棒可调场景s的概率；为鲁棒可调典型场景集；c
buy,y,s
、c
om,y,s
、c
ep,y,s
和c
dr,y,s
分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下园区的购能成本、可变运维成本、环境成本和需求响应成本；(3)年固定维护成本
式中，c
sup,om,f
、c
con,om,f
和c
sto,om,f
分别为能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备的年固定维护成本；和分别为能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备的固定维护成本系数；(4)年化设备残值式中，c
sup,re
、c
con,re
和c
sto,re
分别为能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备的年化设备残值；和分别表示能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备的净残值率；和分别为能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备的生命周期。6.根据权利要求5所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，所述的约束条件中：(1)设备配置数量和容量约束：式中，和分别表示数量规划能源设备的配置数量及上限；和分别表示容量规划能源设备的配置容量及上限；(2)能量供需约束该约束为园区冷能供需平衡约束，式中，d为冷能设备集合，包括电制冷机、吸收式制冷机和储冷设备；k
d
、c
d
和η
d
分别表示能源设备d的配置数量、安装容量和转换效率；l
c,s
为鲁棒可调场景s下的冷负荷；为鲁棒可调典型场景集。7.根据权利要求1所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，步骤2)所述的园区综合能源系统的下层运行模型，是以系统年运行成本c
op
最小为目标函数，以能量供需平衡约束、购能量约束、设备运行约束、需求响应约束和用户满意度约束为约束条件；所述的目标函数表达式如下：
式中：c
op
为系统年运行成本，包括年购能成本c
buy
、年可变运维成本c
om
、年环境成本c
ep
和年需求响应成本c
dr
；d
y
为全年总天数；θ
y
为典型季节y的天数的全年占比；y为典型季节集合，包括夏季、冬季和过渡季；pr
s
为鲁棒可调场景s的概率；为鲁棒可调典型场景集；c
buy,y,s
、c
om,y,s
、c
ep,y,s
和c
dr,y,s
分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下园区的购能成本、可变运维成本、环境成本和需求响应成本；其中，式中，t为全天调度时段总数；和分别为园区在典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段的购电、购气和购热功率；和分别为t时段的购电、购气和购热价格；m、n和o分别为能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备的编号，z∈{m,n,o}；obj∈de＝{sup,con,sto}，sup、con和sto分别表示能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备；分别为能源设备的可变运维系数和配置数量；为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段能源设备的出力；α为单位碳排放处理费用；β
p
、β
g
、β
h
和β
mt
分别为园区购电、购气、购热和微燃机运行的等效碳排放系数；为微燃机在典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段的出力；p
cut,i,y,s
为典型季节y中鲁棒可调场景s下负荷类型i的紧急切除量；p
cut,i
为负荷类型i的紧急切除惩罚系数；p
sft,i,y,s
为典型季节y中鲁棒可调场景s下时移型响应后负荷类型i总变化量；p
sft,i
为负荷类型i的时移型响应补偿系数；p
cap,i
、p
in,i
分别为负荷类型i的削减型响应的容量价格和能量价格；p
cap,i
、分别为负荷类型i的预留可响应负荷量和典型季节y中鲁棒可调场景s下负荷类型i的实际响应负荷量。8.根据权利要求7所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，所述的约束条件中：(1)能量供需平衡约束式中，为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段响应前的能源负荷矩阵；为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段响应前的能源负荷矩阵；和分别典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段的能源负荷削减型响应量矩阵、时移型响应量矩阵、替代型响应量矩阵和紧急切除型响应量矩阵；应量矩阵、时移型响应量矩阵、替代型响应量矩阵和紧急切除型响应量矩阵；和分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段园区能源输入生产、能源输入转换、能源输入存储变量矩阵；c
in
、c
de
、c
tr
和c
st
分别为园区能源输入、能源生产、能源转换、能
源存储耦合系数矩阵；(2)购能量约束式中，和分别为园区在典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段的购电、购气和购热功率；p
b,max
、g
b,max
和h
b,max
分别为园区的购电、购气、购热功率上限；(3)设备运行约束(3)设备运行约束式中，分别表示典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段能源设备的出力及出力上限；e
x,min
、e
x,max
分别表示典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段的储能设备的能量状态及能量状态下限、上限；分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下始、末时段的储能设备能量状态；(4)需求响应约束式中，i∈{e,g,h,c}分别表示电、气、热、冷能源负荷；分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段负荷类型i的紧急切除量及上紧急切除限；t
in
、、分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段负荷类型i的可削减时段、削减量及削减上限；分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段负荷类型i的时移量及时移上限；k
i,sft
为时移型负荷相对于负荷类型i的总量的占比系数；t为调度周期；e
i
为能
源价格弹性矩阵；分别为t时段响应前后的能源价格；分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段负荷类型i的被替代负荷量及被替代上限；季节y中鲁棒可调场景s下t时段负荷类型i的被替代负荷量及被替代上限；分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段电、气、热、冷负荷的被替代负荷量矩阵；分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下t时段的电、气、热、冷负荷量；k
e,rpl
、k
g,rpl
、k
h,rpl
、k
c,rpl
分别为电、气、热、冷负荷中替代型负荷的占比系数；k
ij
表示负荷类型i和负荷类型j间的替代转化效率，且k
ij
＝
‑
1/k
ji
，i,j∈{e,h,c,g}，i≠j，k
hc
＝k
ch
＝0；(5)用户满意度约束式中，icsi
y,s
、icsi
min
分别为用户在典型季节y中鲁棒可调场景s下的综合用能满意度及综合用能满意度下限；分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下需求响应前后t时段负荷类型i的负荷量。9.根据权利要求1所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其特征在于，步骤3)所述的规划运行协同优化的园区综合能源系统双层优化配置模型，综合表示如下：式中，c
total
为园区综合能源系统的年化总成本，包括年化投资成本c
inv
、年运行成本c
op
、年固定维护成本c
om,f
和年化设备残值c
re
；d
y
为全年总天数；θ
y
为典型季节y的天数的全年占比；y为典型季节集合，包括夏季、冬季和过渡季；pr
s
为鲁棒可调场景s的概率；为鲁棒可调典型场景集；c
buy,y,s
、c
om,y,s
、c
ep,y,s
和c
dr,y,s
分别为典型季节y中鲁棒可调场景s下园区的购能成本、可变运维成本、环境成本和需求响应成本。10.根据权利要求1所述的基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法，其
特征在于，步骤3)所述的采用智能优化算法结合混合整数线性规划方法进行模型求解是：综合运用混沌自适应粒子群算法与混合整数线性规划方法，基于matlab平台，通过yalmip工具箱调用gurobi求解器，对所建立的规划运行协同优化的园区综合能源系统双层优化配置模型进行求解，得到园区综合能源系统的优化配置方案。

技术总结
一种基于供需响应与可调场景的综合能源系统优化配置方法：建立园区综合能源系统的能源供需响应模型，并基于规划的鲁棒性要求生成风光荷鲁棒可调典型场景集；计及园区综合能源系统在规划和运行阶段的经济性、环保性、鲁棒性和用户满意度要求，建立园区综合能源系统的上层规划模型和园区综合能源系统的下层运行模型；将园区综合能源系统的上层规划模型和园区综合能源系统的下层运行模型相结合，共同构成规划运行协同优化的园区综合能源系统双层优化配置模型，并采用智能优化算法结合混合整数线性规划方法进行模型求解。本发明统筹考虑了系统在规划和运行阶段的影响因素，能有效实现规划方案的经济性、鲁棒性、环保性和用户满意度的协调优化。意度的协调优化。意度的协调优化。


技术研发人员：李鹏 王子轩 王加浩 郭天宇 殷云星 李建宜
受保护的技术使用者：华北电力大学（保定）
技术研发日：2021.02.22
技术公布日：2021/11/19