一种计及相变材料可移动能力的微网群机组协同配置方法与流程

1.本技术涉及能源规划领域，特别涉及一种计及相变材料可移动能力的微网群机组协同配置方法。


背景技术：

2.为促进产业发展和方便整合资源，目前大型城市通常建立多个工业园区发展经济，一般而言，工业园区用电需求较大，是城市电网的用电大户，同时，由于工业负荷用电价格相对较高，园区缴纳的电费一直较高。
3.相关技术中，为降低用电费用，可以通过在园区建立小型风机和光伏等可再生能源发电单元，通过“自发自用、余量上网”的模式提高园区用电经济性。但是可再生能源发电具有不可控性，绝大部分时刻园区内部能量供需不能平衡，相当部分可再生能源发电以较低价格上网，导致需要园区协同配置可再生能源发电机组和储冷系统，以实现富余能源的就地化消纳。
4.然而，在实现园区协同配置时，可再生能源发电机组和储冷系统容量配置不够合理，导致富余能源的消纳率较低。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够合理配置可再生能源发电机组和储冷系统容量，从而有效的对园区富余能源消纳的一种计及相变材料可移动能力的微网群机组协同配置方法。
6.第一方面，本技术实施例提供一种装机容量配置方法，该方法包括：
7.根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值；参数约束条件包括转移约束条件，转移约束条件表征车辆转移相变材料的状态；冷电供给设备协同模型包括多个园区中冷电供给设备的装置容量；
8.将冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量。
9.在其中一个实施例中，参数约束条件还包括相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件、电功率交换约束条件；则在对冷电供给设备协同模型进行优化之前，该方法还包括：
10.根据车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性，构建转移约束条件；
11.根据各园区中相变蓄冷空调的工作特性，构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件；
12.根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性，构建电功率交换约束条件；
13.将转移约束条件、相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件、电功率交换约束条件确定为参数约束条件。
14.在其中一个实施例中，根据车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特
性，构建转移约束条件，包括：
15.获取车辆转移在各园区中转移相变材料时的车辆位置信息；
16.根据车辆位置信息，分析车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性；
17.根据车辆的空间状态特性，构建转移约束条件。
18.在其中一个实施例中，根据各园区中相变蓄冷空调的工作特性，构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件，包括：
19.获取各园区相变蓄冷空调的运行参数；运行参数包括相变蓄冷空调的运行功率、相变蓄冷空调的运行功率的电冷转化效率、各园区的冷负荷、相变蓄冷空调中相变材料储能和各园区中车辆转移在所属园区内的相变材料的储能中至少一种；
20.根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变蓄冷空调运行的工作特性，得到各园区的冷供给平衡关系；根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变材料储能的工作特性，得到各园区的相变材料的储能平衡关系；
21.根据各园区的冷供给平衡关系，构建相变蓄冷空调运行约束条件；根据储能平衡关系，构建相变材料的储能约束条件。
22.在其中一个实施例中，根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性，构建电功率交换约束条件，包括：
23.获取各园区的微网与外电网的电功率交换参数；电功率交换参数包括各园区的风机发电功率、各园区的光伏发电功率、各园区的相变蓄冷空调运行功率、各园区的电负荷中至少一种；
24.根据各园区的微网与外电网的电功率交换参数，分析各园区的微网与外电网的电功率交换特性，得到各园区的电供给平衡关系；
25.根据各园区的电供给平衡关系，构建电功率交换约束条件。
26.在其中一个实施例中，获取各园区的风机发电功率和各园区的光伏发电功率，包括：
27.根据风机发电功率公式和各园区的历史时间段的风力值，获取各园区中每个风机的单位发电功率；以及根据光伏发电功率公式和各园区的历史时间段的日照强度值，获取各园区中每个光伏的单位发电功率；
28.根据预设的每个园区的风机初始装机容量和各园区中每个风机的单位发电功率，得到各园区的风机发电功率；以及根据预设的每个园区的光伏初始装机容量和各园区中每个光伏的单位发电功率，得到各园区的光伏发电功率。
29.在其中一个实施例中，冷电供给设备协同模型的构建过程，包括：
30.根据各园区的冷电供给设备协同规划策略，确定各园区的年均投资成本和运行成本；各园区的年均投资成本包括各园区的风机、光伏、车辆和相变蓄冷空调的年均投资成本，各园区的年均运行成本包括购电成本、售电成本和车辆转移成本。
31.根据各园区的年均投资成本和运行成本，确定冷电供给设备协同模型。
32.在其中一个实施例中，确定各园区的年均运行成本之前，还包括：
33.将历史时间段中各园区的每个风机的单位发电功率、各园区的每个光伏的单位发电功率、各园区的电负荷和各园区的冷负荷，通过场景削减至目标时间段，得到对应在目标时间段的削减数据；
34.根据削减数据确定各园区的年均运行成本。
35.在其中一个实施例中，参数约束条件还包括相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件和电功率交换约束条件；相应地，根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值，包括：
36.获取各园区中冷电供给设备的初始装置容量；
37.以转移约束条件和电功率交换约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区之间的电功率交换成本，获取各园区的年均运行成本；
38.以相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区的年均运行成本，利用遗传算法求解冷电供给设备协同模型，获取冷电供给设备协同模型的最小值。
39.第二方面，本技术实施例提供一种装机容量配置装置，该装置包括：
40.优化模块，用于根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值；参数约束条件包括转移约束条件，转移约束条件表征车辆转移相变材料的状态；冷电供给设备协同模型包括多个园区中冷电供给设备的装置容量；
41.确定模块，用于将冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量。
42.第三方面，本技术实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述第一方面中任一实施例提供的方法的步骤。
43.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实施例提供的方法的步骤。
44.本技术实施例提供的一种计及相变材料可移动能力的微网群机组协同配置方法，根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值；参数约束条件包括转移约束条件，将冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量。该方法中，转移约束条件表征车辆转移相变材料的状态，因相变材料可以储存园区的富余能源，并通过车辆转移相变材料从而转移园区内的富余能源至其他园区，实现了多个园区的能源共享，能够提高园区富余能源的消纳率，通过获取冷电供给设备协同模型的最小值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量，实现了可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置。
附图说明
45.图1为一个实施例中的装机容量配置方法的应用环境图；
46.图2为一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
47.图3为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
48.图4为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
49.图5为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
50.图6为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
51.图7为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
52.图8为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
53.图9为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
54.图10为一个实施例中的装机容量配置方法的数据变化示意图；
55.图11为另一个实施例中的装机容量配置方法的数据变化示意图；
56.图12为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
57.图13为另一个实施例中的装机容量配置方法的数据变化示意图；
58.图14为另一个实施例中的装机容量配置方法的数据变化示意图；
59.图15为另一个实施例中的装机容量配置方法的数据变化示意图；
60.图16为另一个实施例中的装机容量配置方法的流程示意图；
61.图17为一个实施例中的装机容量配置装置的结构框图；
62.图18为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
63.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
64.本技术提供的装机容量配置方法，可以应用于计算机设备中，该计算机设备可以是任何领域的设备，例如，各种个人计算机、笔记本电脑、平板电脑、可穿戴设备、终端设备等等，本技术实施例对计算机设备的类型不作限定。如图1所示，提供一种计算机设备的内部结构示意图，图1中的处理器用于提供计算和控制能力。存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。数据库用于存储表格单元组互换过程的相关数据。该网络接口用于与外部的其他设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种装机容量配置方法。
65.相关技术中，一种方式中，在园区协同配置可再生能源发电机组和储能电池，实现富余能源的就地化消纳，但是储能电池在消纳富余能源的同时将滋生严重的寿命损耗问题，并且储能电池的价格相对高昂，在园区投运储能电池极有可能“入不敷出”。因此，该策略绝非是明智之举。
66.另一种方式中，采用储冷/热技术消纳可再生能源发电能源，工业园区可以优化空调负荷消纳可再生能源发电能源，同时将过量生产的冷/热能储存在焓值较小的建筑墙体内，然而，传统储冷/热材料比热容较小，基于此开发的储冷/热系统的储能容量极为有限，在消纳可再生能源发电富余能源方面的效果很不理想。
67.还有一种方式，相变材料凭借成本低廉、热容大等优势被应用到储冷/热系统中，但是现有技术是将复合相变储能系统中的相变材料被固定在墙体内，一旦配置结束就不能调整相变材料储量，城市园区微网间没有直接关联，任一园区微网只能独立配置风机、光伏和相变储能系统容量，而不能联合其余园区微网协同配置可再生能源发电机组和相变储冷系统容量。
68.基于此，本技术实施例提供一种计及相变材料可移动能力的微网群机组协同配置方法，能够合理配置可再生能源发电机组和储冷系统容量，从而提高园区富余能源的消纳
率。
69.下面将通过实施例并结合附图具体地对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。需要说明的是，本技术提供的一种装机容量配置方法，其执行主体可以为计算机设备，也可以为装机容量配置装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为处理器的部分或者全部。显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
70.在一个实施例中，如图2所示，提供一种装机容量配置方法，本实施例涉及根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值，将冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量的具体过程；该实施例包括以下步骤：
71.s201，根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值；参数约束条件包括转移约束条件，转移约束条件表征车辆转移相变材料的状态；冷电供给设备协同模型包括多个园区中冷电供给设备的装置容量。
72.冷电供给设备包括可再生能源机组和储能系统。可再生能源机组包括燃煤机组、水力机组、风力发电机组、太阳能发电机组和核电机组等。其中，可再生能源是指自然界中可以不断利用、循环再生的一种能源，例如太阳能、风能、水能、生物质能、海洋能、潮汐能、地热能等。可再生能源机组表示由几种可再生能源组成的一种机组，能够共同完成发电工作；储能系统也叫能源储存系统，这种系统就像一个超大的“充电宝”，可以储存多余的热能、动能、电能、位能、化学能等，改变能量的输出容量、输出地点、输出时间等，合理利用能源并提高能量的利用率，能量储存系统的基本任务是克服在能量供应和需求之间的时间性或者局部性的差异，储能系统包括机械储能、电气储能、电化学储能、热储能、化学储能等。
73.参数约束条件包括转移约束条件，转移约束条件表示车辆转移相变材料的状态；冷电供给设备协同模型包括多个园区中的冷电供给设备的装置容量。其中，装置容量表示实际安装的发电机组额定有效功率的总和。
74.一个实施例，根据城市园区的冷电供给设备规划策略，建立参数约束条件和冷电供给设备协同模型，对该模型进行优化，得到冷电供给设备协同模型的最小值，其中优化的方式可以通过预先训练的神经网络模型实现，例如，将参数约束条件和冷电供给设备协同模型作为预先训练的神经网络模型的输入，经过神经网络模型后可直接输出冷电供给设备协同模型的最小值。
75.相变材料(phase change material，pcm)是指温度不变的情况下而改变物质状态并能提供潜热的物质。转变物理性质的过程称为相变过程，这时相变材料将吸收或释放大量的潜热。以固-液相变为例，在加热到熔化温度时，就产生从固态到液态的相变，熔化的过程中，相变材料吸收并储存大量的潜热；当相变材料冷却时，储存的热量在一定的温度范围内要散发到环境中去，进行从液态到固态的逆相变。在这两种相变过程中，所储存或释放的能量称为相变潜热。物理状态发生变化时，材料自身的温度在相变完成前几乎维持不变，形成一个宽的温度平台，虽然温度不变，但吸收或释放的潜热却相当大。相变材料以水为例，当温度低至0℃时，水由液态变为固态(结冰)。当温度高于0℃时水由固态变为液态(溶解)；在结冰过程中吸入并储存了大量的冷能量，而在溶解过程中吸收大量的热能量，冰的数量
(体积)越大，溶解过程需要的时间越长。
76.s202，将冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量。
77.根据上述实施例得到的冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量，确定为各园区中冷电供给设备的目标装置容量。
78.一种实施例，以2个园区a和b，冷电供给设备为风力发电机组和电气储能为例，根据上述实施例确定冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量为园区a的风力发电机组和电气储能装置容量分别为50kw和40kw，园区b的风力发电机组和电气储能装置容量分别为60kw和45kw，那么可以确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量即为：园区a的风力发电机组和电气储能装置容量分别为50kw和40kw，园区b的风力发电机组和电气储能装置容量分别为60kw和45kw。
79.本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值；参数约束条件包括转移约束条件，将冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量。该方法中，转移约束条件表征车辆转移相变材料的状态，因相变材料可以储存园区的富余能源，并通过车辆转移相变材料从而转移园区内的富余能源至其他园区，实现了多个园区的能源共享，能够提高园区富余能源的消纳率，通过获取冷电供给设备协同模型的最小值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量，实现了可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置。
80.在一个实施例中，参数约束条件还包括相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件、电功率交换约束条件；则在对冷电供给设备协同模型进行优化之前，还包括以下步骤：
81.s301，根据车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性，构建转移约束条件。
82.相变材料凭借成本低廉、热容大等特点被积极应用到储冷/热系统中，其中，将将相变材料应用到蓄冷空调中组成相变蓄冷空调，不但实现了大规模储冷，而且可以灵活调节运行功率，具有需求侧响应的潜力。
83.一种实施例，在各园区中安装基于相变材料的蓄冷空调组成相变蓄冷空调，利用车辆在各园区中转移相变蓄冷空调中的相变材料，以2个园区a和b为例，车辆在各园区内转移相变材料时的空间状态特性可以分为4种：在园区a到园区b的路上，在园区b到园区a的路上，在园区a和在园区b，根据这4种特性，可以构建转移约束条件。
84.s302，根据各园区中相变蓄冷空调的工作特性，构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件。
85.蓄冷空调是一种储能装置，是蓄冷空调系统的主要部件，空调制冷设备利用夜间低谷点制冷，将冷量以冷、冷水或凝固状相变材料的形式储存起来，而在空调高峰负荷时段部分或全部地利用储存的冷量向空调系统供冷，以达到减少制冷设备安装容量、降低运行费用和电力负荷削峰填谷的目的。
86.将相变材料安装在蓄冷空调中组成相变蓄冷空调，相变蓄冷空调的工作特性为：相变蓄冷空调包括制冷机1和制冷机2和释冷机。根据相变蓄冷空调的工作特性，构建相变
蓄冷空调运行约束和相变材料的储能约束条件。
87.s303，根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性，构建电功率交换约束条件。
88.微型电网简称微网，是指多个分布式电源及其相关负载按照一定的拓扑结构组成的网络，并通过静态开关关联至常规电网。微电网，是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控、保护装置汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行，是智能电网的重要组成部分。
89.一种实施例，各园区的微网可以表示各园区的冷电供给设备组成的小型发配电系统，根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性，构建电功率交换约束条件。
90.s304，将转移约束条件、相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件、电功率交换约束条件确定为参数约束条件。
91.将上述实施例得到的转移约束条件、相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件、电功率交换约束条件确定为参数约束条件。
92.本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，根据车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性构建转移约束条件，根据各园区中相变蓄冷空调的工作特性构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件，根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性构建电功率交换约束条件，将转移约束条件、相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件、电功率交换约束条件确定为参数约束条件。该方法中，确定参数约束条件，能够实现可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置，提高了园区富余能源的消纳率。
93.基于前面实施例中根据车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性，构建转移约束条件，下面通过一种实施例对此进行详细说明。则一个实施例中，如图4所示，根据车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性，构建转移约束条件，包括以下步骤：
94.s401，获取车辆转移在各园区中转移相变材料时的车辆位置信息。
95.车辆转移在各园区中转移相变材料时的车辆位置信息表示车辆在各园区的时空位置信息，车辆可以在各园区内，也可以在各园区来往的路上。
96.一种实施例，获取车辆转移在各园区中转移相变材料时的车辆位置信息的方式，可以是实时监测车辆的位置，也可以根据位置标志获取车辆转移在各园区中转移相变材料时的车辆位置信息。
97.s402，根据车辆位置信息，分析车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性。
98.根据上述实施例车辆位置信息，分析车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性。
99.一种实施例，以2个园区i和j为例，车辆的位置信息存在：在园区i到j的路上、在园区j到园区i的路上、在园区i和在园区j。若车辆从园区i前往j的行驶时间为t，那么在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性包括：如果车辆在t时刻在园区i，那么车辆在t t时刻到达园区j，在t t时刻内，车辆在园区i到园区j的路上。
100.s403，根据车辆的空间状态特性，构建转移约束条件。
101.可选地，以2个园区为例，根据上述实施例车辆的空间状态特性，构建转移约束条件。构建的约束条件可以表示为：
[0102][0103][0104]hij,t 1
h
jj,t 1
≥h
ij,t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0105]hii,t
＝h
ii,0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0106]
其中，h
ij,t
：车辆时空位置标志，其值等于1表示车辆在园区i前往园区j的道路上，而等于0表示车辆不在相应道路上；h
ii,t
＝1：标志车辆在园区i的空间位置，而等于0表示车辆不在相应园区；t
ij
表示车辆从园区i前往j的行驶时间；t为调度周期时间。
[0107]
公式(1)表示不管车辆在哪个时空位置，其只能在一个时空位置上，
[0108]
公式(2)表示车辆在园区的时间约束，若车辆在时刻t在i园区，h
ii,t
＝1，那么在t t
ij
时刻，车辆在园区j，若车辆在时刻t不在i园区，h
ii,t
＝0，那么车辆在t时刻可能在园区i到园区j的路上，也可能在园区j到园区i的路上，或者可能在园区j，在t t
ij
时刻，车辆在园区j，或0。
[0109]
公式(3)表示车辆在往返园区路上的约束，如果车辆在t时刻在园区i到园区j的路上，那么在t 1时刻，车辆可能到达园区j或还在园区i到园区j的路上；如果车辆在t时刻不在园区i到园区j的路上，车辆可能在园区i、园区j或者从园区j到园区i的路上，那么在t 1时刻，车辆可能会在从园区i到园区j的路上、在园区j、在园区j到园区i的路上或者在园区i。
[0110]
本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，通过获取车辆转移在各园区中转移相变材料时的车辆位置信息，根据车辆位置信息，分析车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性，根据车辆的空间状态特性，构建转移约束条件。该方法中，构建转移约束条件，能够实现可再生能源发电机组和储冷系统容量合理配置，提高了园区富余能源的消纳率。
[0111]
基于前面实施中，根据各园区中相变材料的空调的工作特性，构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件，下面通过一种实施例对此进行详细说明。则在一个实施例中，如图5所示，根据各园区中相变蓄冷空调的工作特性，构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件，包括以下步骤：
[0112]
s501，获取各园区相变蓄冷空调的运行参数；运行参数包括相变蓄冷空调的运行功率、相变蓄冷空调的运行功率的电冷转化效率、各园区的冷负荷、相变蓄冷空调中相变材料储能和各园区中车辆转移在所属园区内的相变材料的储能中至少一种。
[0113]
获取各园区相变蓄冷空调的运行参数；运行参数包括相变蓄冷空调的运行功率、相变蓄冷空调的运行功率的电冷转化效率、各园区的冷负荷、相变蓄冷空调中相变材料储
能和各园区中车辆转移在所属园区内的相变材料的储能中至少一种。其中，相变蓄冷空调的运行功率包括相变蓄冷空调制冷机1的运行功率、相变蓄冷空调制冷机2的运行功率和相变蓄冷空调释冷机的运行功率；相变蓄冷空调的运行功率的电冷转化效率包括相变蓄冷空调制冷机1的电冷转化效率、相变蓄冷空调制冷机2的电冷转化效率和相变蓄冷空调释冷机的电冷转化效率。
[0114]
一种实施例，获取各园区相变蓄冷空调的运行参数，相变蓄冷空调的运行功率可以通过传感器获取各园区相变蓄冷空调的运行参数，相变蓄冷空调的运行功率的电冷转化效率可以根据历史数据获取；各园区的冷负荷可以根据当地气象站或各园区获取；相变蓄冷空调中相变材料储能和各园区中车辆转移在所属园区内的相变材料的储能可以通过实时数据计算获取。
[0115]
s502，根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变蓄冷空调运行的工作特性，得到各园区的冷供给平衡关系；根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变材料储能的工作特性，得到各园区的相变材料的储能平衡关系。
[0116]
根据相变材料的各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变材料的空调运行的工作特性，得到各园区的冷供给平衡关系；根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变材料储能的工作特性，得到各园区的相变材料的储能平衡关系。
[0117]
各园区中相变材料的空调运行的工作特性为相变蓄冷空调中的制冷机1直接供冷给负荷，制冷机2可以将生产的冷能储存在相变材料中，释冷机释放相变材料的储能供给负荷。
[0118]
其中，相变蓄冷空调的运行功率为相变蓄冷空调中制冷机1的运行功率、制冷机2的运行功率和释冷机的运行功率；并且因为制冷机1是直接制冷给负荷，释冷机释放相变材料的储能供给负荷。因此，制冷机1制冷的供给负荷和释冷机释放相变材料储能的供给负荷与各园区的冷负荷组成冷供给平衡关系。
[0119]
各园区中相变材料储能的工作特性为制冷机2将生产的冷能储存在相变材料，而释冷机会释放相变材料中的储能，相变材料的储能还有一部分来自通过车辆转移相变材料中的储能。因此，相变材料的当前储能与上一时刻中相变材料剩余的储能、制冷机2生产的冷能，释冷机释放的储能，通过车辆转移相变材料中的储能组成相变材料的储能平衡关系。
[0120]
s503，根据各园区的冷供给平衡关系，构建相变蓄冷空调运行约束条件；根据储能平衡关系，构建相变材料的储能约束条件。
[0121]
一种实施例，根据上述得到的各园区的冷供给平衡关系，构建相变蓄冷空调运行约束条件，约束条件可以表示为：
[0122][0123][0124][0125][0126]
[0127]
其中，和分别是制冷机1运行功率和额定功率；和分别是制冷机2运行功率和额定功率；和分别是释冷机运行功率和额定功率；η
mc,c1
和η
mc,d
分别表示制冷机1电冷转化效率和释冷机电冷转化效率。其中，η
mc,c1
＝2.8，η
mc,d
＝42.5。
[0128]
一种实施例，根据上述得到的各园区的储能平衡关系，构建相变材料的储能约束条件，约束条件可以表示为：
[0129]-h
ii,tqn
≤q
i,t
≤h
ii,tqn
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0130][0131][0132][0133]
其中，表示园区i在t时刻的相变材料储能；q
i,t
表示车辆在园区i第t时刻装卸的相变材料的储能；qn表示车辆单次最大装卸相变材料的容量；η
mc,c2
表示制冷机2的工作效率；ξ
mc
表示考虑冷泄露因素的相变材料蓄冷留存率；表示相变蓄冷空调额定储能，通常为相变蓄冷空调额定储能的一半。其中，η
mc,c2
＝4.2，ξ
mc
＝0.999。
[0134]
本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，通过获取各园区相变蓄冷空调的运行参数，根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变蓄冷空调运行的工作特性，得到各园区的冷供给平衡关系，根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变材料储能的工作特性，得到各园区的相变材料的储能平衡关系，根据各园区的冷供给平衡关系，构建相变蓄冷空调运行约束条件；根据储能平衡关系，构建相变材料的储能约束条件。该方法中，利用相变蓄冷空调的运行功率、相变蓄冷空调的运行功率的电冷转化效率、各园区的冷负荷、相变蓄冷空调中相变材料储能和各园区中车辆转移在所属园区内的相变材料的储能中至少一种构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件，能够实现可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置，提高了园区富余能源的消纳率。
[0135]
基于前面实施例中根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性，构建电功率交换约束条件，下面下面通过一种实施例对此进行详细说明，则在一个实施例中，如图6所示，根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性，构建电功率交换约束条件，包括以下步骤：
[0136]
s601，获取各园区的微网与外电网的电功率交换参数；电功率交换参数包括各园区的风机发电功率、各园区的光伏发电功率、各园区的相变蓄冷空调运行功率、各园区的电负荷中至少一种。
[0137]
获取各园区的微网与外电网的电功率交换参数；电功率交换参数包括各园区的风机发电功率、各园区的光伏发电功率、各园区的空调运行功率、各园区的电负荷中至少一种。
[0138]
一种实施例，从当地的气象站和工业园区i(i＝1,2,
…
,i)获得过去一年365天的风力、日照强度、电负荷和冷负荷的数据集d，如下式所示：
[0139][0140]
其中，u
t
和g
t
分别表示t(t＝1,2,
…
,t)时刻风力和光照强度；和分别表示园区i在t时刻的电负荷和冷负荷。
[0141]
可选地，根据各园区的风力和日照强度分别获取各园区的风机发电功率和光伏发电功率，获取的方式可以是根据各园区的风力和日照强度通过预设的神经网络模型，将各园区的风力和日照强度作为输入，通过神经网络模型输出各园区的风机发电功率和光伏发电功率。各园区的空调运行功率的获取方式可以通过上述实施例各园区的相变蓄冷空调的制冷机1、制冷机2和释冷机的运行功率得到。
[0142]
s602，根据各园区的微网与外电网的电功率交换参数，分析各园区的微网与外电网的电功率交换特性，得到各园区的电供给平衡关系。
[0143]
根据各园区的微网与外电网的电功率交换参数，分析各园区的微网与外电网的电功率交换特性，得到各园区的电供给平衡关系。
[0144]
各园区的微网与外电网的电功率交换特性为：各园区通过风机和光伏发电，相变蓄冷空调在运行过程中耗电，如果各园区的微网如果电量富余或者电量不够用，可以通过外电网进行售电或购电。因此，各园区的微网向外电网的购电功率或售电功率、风机的发电功率、光伏的发电功率与各园区相变蓄冷空调的运行功率、各园区的电负荷组成各园区的电供给平衡关系。
[0145]
s603，根据各园区的电供给平衡关系，构建电功率交换约束条件。
[0146]
一种实施例，根据上述实施例的各园区的电供给平衡关系，构建电功率交换约束条件：
[0147][0148][0149][0150][0151]
其中，和分别表示园区i在t时刻的购电功率和售电功率；表示园区i在t时刻风机的发电功率；表示园区i在t时刻光伏的发电功率；表示园区i在t时刻相变蓄冷空调的运行功率；表示园区i在t时刻的电负荷；和分别表示园区i最大允许购电功率和售电功率；和分别表示园区i在t时刻的购电和售电标志。
[0152]
本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，获取各园区的微网与外电网的电功率交换参数，根据各园区的微网与外电网的电功率交换参数，分析各园区的微网与外电网的电功率交换特性，得到各园区的电供给平衡关系，根据各园区的电供给平衡关系，构建电功率交换约束条件。该方法中，电功率交换参数包括各园区的风机发电功率、各园区的光伏
发电功率、各园区的相变蓄冷空调运行功率、各园区的电负荷中至少一种，通过各园区的微网与外电网的电功率交换参数，可以构建电功率交换约束条件，达到各园区微网与外电网之间的平衡，能够提高园区富余能源的消纳率，实现可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置。
[0153]
对于前面实施例中，电功率交换参数包括各园区的风机发电功率、各所述园区的光伏发电功率，下面通过一种实施例对各园区的风机发电功率、各所述园区的光伏发电功率的获取方式进行详细说明。则在一个实施例中，如图7所示，获取各园区的风机发电功率和各园区的光伏发电功率，包括以下步骤：
[0154]
s701，根据风机发电功率公式和各园区的历史时间段的风力值，获取各园区中每个风机的单位发电功率；以及根据光伏发电功率公式和各园区的历史时间段的日照强度值，获取各园区中每个光伏的单位发电功率。
[0155]
一种实施例，根据上述实施例得到的各园区的历史时间段的风力值，和风机发电功率公式，得到各园区中每个风机的单位发电功率。当t时刻风力值为u
t
时每个风机t时刻的单位风电功率为：
[0156][0157]
其中，表示风机切入风速；ur表示风机额定风速；表示风机切出风速；表示单台风机额定发电功率(1kw)。
[0158]
一种是实施例，根据上述实施例得到的各园区的历史时间段的日照强度值，和光伏发电功率公式，得到各园区中每个光伏的单位发电功率。当t时刻日照强度为g
t
时每个光伏t时刻的单位发电功率为：
[0159][0160]
其中，gn表示标准测试条件下的日照强度；ε表示功率温度系数；t
t
表示t时刻电池板的工作温度；tr表示参考温度；表示单位容量光伏额定发电功率(1kw)。
[0161]
s702，根据预设的每个园区的风机初始装机容量和各园区中每个风机的单位发电功率，得到各园区的风机发电功率；以及根据预设的每个园区的光伏初始装机容量和各园区中每个光伏的单位发电功率，得到各园区的光伏发电功率。
[0162]
根据预设的每个园区的风机初始装机容量和上述实施例得到的各园区中每个风机的单位发电功率，得到各园区的风机发电功率；各园区中风机在t时刻的发电功率为：
[0163][0164]
其中，表示园区i在t时刻风机发电功率；表示园区i的风机装机容量；为在t时刻风机的单位发电功率。
[0165]
根据预设的每个园区的光伏初始装机容量和上述实施例得到的各园区中每个光伏的单位发电功率，得到各园区的光伏发电功率；各园区中光伏在t时刻的发电功率为：
[0166][0167]
其中，表示园区i在t时刻光伏发电功率；表示园区i的光伏装机容量；为在t时刻光伏的单位发电功率。
[0168]
本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，根据风机发电功率公式和各园区的历史时间段的风力值，获取各园区中每个风机的单位发电功率，以及根据光伏发电功率公式和各园区的历史时间段的日照强度值，获取各园区中每个光伏的单位发电功率，根据预设的每个园区的风机初始装机容量和各园区中每个风机的单位发电功率，得到各园区的风机发电功率，以及根据预设的每个园区的光伏初始装机容量和各园区中每个光伏的单位发电功率，得到各园区的光伏发电功率。该方法中，根据风机发电功率和各园区的风力值，基于各园区的风机装机容量，得到各园区各时刻的风机发电功率，根据光伏发电功率和各园区的日照强度，基于各园区的光伏装机容量，得到各园区各时刻的光伏发电功率，获取风机和光伏的发电功率，能够实现可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置，提高园区富余能源的消纳率。
[0169]
在一个实施例中，如图8所示，冷电供给设备协同模型的构建过程，包括以下步骤：
[0170]
s801，根据各园区的冷电供给设备协同规划策略，确定各园区的年均投资成本和运行成本；各园区的年均投资成本包括各园区的风机、光伏、车辆和相变蓄冷空调的年均投资成本，各园区的年均运行成本包括购电成本、售电成本和车辆转移成本。
[0171]
根据各园区的冷电供给设备协同规划策略，确定各园区的年均投资成本和运行成本。本实施例中的各园区的冷电供给设备协同规划策略，是利用风机、光伏等可再生能源机组与具有相变材料的相变蓄冷空调的储能系统相结合，利用车辆转移相变材料转移富余能源的一种规划策略，旨在根据各园区的年均投资成本和运行成本之和最小为目标，求解风机、光伏等可再生能源机组与具有相变材料的相变蓄冷空调的储能系统的装机容量。
[0172]
其中，各园区的年均投资成本通过各园区的风机、光伏、车辆和相变蓄冷空调的成本，各园区的风机、光伏、车辆和相变蓄冷空调的投资成本是根据风机、光伏、相变蓄冷空调的装机容量、风机、光伏、相变蓄冷空调的单位容量投资费用与服务寿命年限、车辆单价与服务寿命年限确定的。各园区的年均运行成本通过各园区的购电成本、售电成本和车辆转移成本，各园区的购电成本、售电成本和车辆转移成本是根据各园区的购电功率、售电功率，购电单价、售电单价、是否转移车辆确定的。
[0173]
s802，根据各园区的年均投资成本和运行成本，确定冷电供给设备协同模型。
[0174]
根据上述实施例中各园区的年均投资成本和运行成本，确定冷电供给设备协同模型。冷电供给设备协同模型是由各园区的年均投资成本之和，和运行成本之和确定的。
[0175]
一种实施例，上述实施例各园区的年均投资成本之和，可以表示为：
[0176][0177]
其中，表示相变蓄冷空调中制冷机1、制冷机2和释冷机以及相变材料的额定功率即装机容量，p
mc,c1
、p
mc,c2
和p
mc,d
以及p
mac
表示相变蓄冷空调中制冷
机1、制冷机2和释冷机以及相变材料容器单位容量投资费用；分别表示风机和光伏的装机容量，n
mc
表示相变蓄冷空调服务寿命年限；p
truck
和n
mc
分别表示车辆单价和服务寿命年限；p
wt
和p
pv
分别表示单位容量风机价格和光伏价格；n
wt
和n
pv
分别表示单位容量风机和光伏服务年限。
[0178]
一种实施例，上述实施例各园区的年均运行成本之和，可以表示为：
[0179][0180]
其中，和分别表示园区i在t时刻的购电功率和售电功率；表示园区i在t时刻的购电电价；表示园区i售电电价；是车辆每小时空间转移费用；h
ii,t
表示车辆在园区i的空间位置标志。
[0181]
根据上述各园区的年均投资成本之和，和运行成本之和，确定冷电供给设备协同模型。其模型可以表示为：
[0182]
min(ci co)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(25)
[0183]
其中，ci和co分别表示各园区年投资费用之和，和年运行成本之和。
[0184]
本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，根据各园区的冷电供给设备协同规划策略，确定各园区的年均投资成本和运行成本，根据各园区的年均投资成本和运行成本，确定冷电供给设备协同模型。该方法中，各园区的年均投资成本包括各园区的风机、光伏、车辆和相变蓄冷空调的年均投资成本，各园区的年均运行成本包括购电成本、售电成本和车辆转移成本，通过各园区的年均投资成本和运行成本，确定冷电供给设备协同模型，构建该模型可以实现可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置，提高了园区富余能源的消纳率。
[0185]
一个实施例中，如图9所示，确定各园区的年均运行成本之前，还包括：
[0186]
s901，将历史时间段中各园区的每个风机的单位发电功率、各园区的每个光伏的单位发电功率、各园区的电负荷和各园区的冷负荷，通过场景削减至目标时间段，得到对应在目标时间段的削减数据。
[0187]
将历史时间段中各园区的每个风机的单位发电功率、各园区的每个光伏的单位发电功率、各园区的电负荷和各园区的冷负荷，通过场景削减至目标时间段，得到对应在目标时间段的削减数据。
[0188]
一种实施例，可以获取过去一年时间段内的每个风机的单位发电功率、各园区的每个光伏的单位发电功率、各园区的电负荷和各园区的冷负荷，通过场景削减算法减至目标时间段，得到对应时间段的削减数据。
[0189]
可选地，场景削减算法可以采用周期内典型日法，用少量的场景代替原始大规模时序场景，典型日法是对周期内原始场景进行数据分析处理，依据不同研究目的或经验选用某日或某特定日等典型日场景进行仿真计算，如取出每个风机的单位发电功率较大时或各园区的每个光伏的单位发电功率较大时对应的场景集合作为全年的典型日。本实施例通过场景削减算法将全年的数据削减至两个典型日。其中，本技术实施例对场景削减算法的具体实施方式不做限定。
[0190]
其中，如图10所示，图10为两个典型日分别对应的电负荷和冷负荷。如图11所示，
图11为两个典型日分别对应的风机的单位发电功率、光伏的单位发电功率对应变化情况。
[0191]
s902，根据削减数据确定各园区的年均运行成本。
[0192]
根据上述实施例得到的削减数据确定各园区的年均运行成本，削减数据为各园区两个典型日的数据，因此，计算年均运行成本，是将8760小时(一年)除以48小时(两个典型日)，再乘以各园区的两个典型日的运行成本，即可得到各园区的年均运行成本。
[0193]
本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，将历史时间段中各园区的每个风机的单位发电功率、各园区的每个光伏的单位发电功率、各园区的电负荷和各园区的冷负荷，通过场景削减至目标时间段，得到对应在目标时间段的削减数据，根据削减数据确定各园区的年均运行成本。通过场景削减算法将历史时间段内的数据削减至目标时间段内的数据，实现了用少量代表性场景描述大量复杂性场景特征，减少了周期内的相似场景，降低了时间复杂度，能够实现可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置，提高了园区富余能源的消纳率。
[0194]
在一个实施例中，如图12所示，参数约束条件还包括相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件和电功率交换约束条件；相应地，根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值，包括以下步骤：
[0195]
s1201，获取各园区中冷电供给设备的初始装置容量。
[0196]
冷电供给设备的装置容量包括各园区风机、光伏和相变蓄冷空调中制冷机1、制冷机2、释冷机与相变材料的装机容量。
[0197]
一种实施例，获取各园区中冷电供给设备的初始装置容量的获取方式，可以随机初始化各园区冷电供给设备的装置容量，也可以直接给各园区冷电供给设备的初始装置容量给定一个初始值。
[0198]
s1202，以转移约束条件和电功率交换约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区之间的电功率交换成本，获取各园区的年均运行成本。
[0199]
以转移约束条件和电功率交换约束条件为约束，根据上述实施例获取的各园区的冷电供给设备的初始装置容量，和电功率交换成本，获取各园区的年均运行成本。以上述公式(1)-(4)和上述公式(15)-(18)为约束条件，根据上述得到的冷电供给设备的初始装置容量和各园区之间的交换成本，以年均运行成本公式(24)最小化为目标，得到各园区的年均运行成本。其中，各园区之间的电功率交换成本为园区微网与外电网之间的购电成本或售电成本。
[0200]
一种实施例，根据，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区之间的电功率交换成本，获取各园区的年均运行成本的获取方式可以通过商业求解器gurobi得到，具体方式是将转移约束条件、电功率交换约束条件和各园区年均运行成本函数作为输入条件，调用商业求解器gurobi，直接输出各园区的年均运行成本。
[0201]
s1203，以相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区的年均运行成本，利用遗传算法求解冷电供给设备协同模型，获取冷电供给设备协同模型的最小值。
[0202]
根据上述实施例得到的各园区的年均运行成本，得到各园区的年均运行成本之和，以相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件为约束，根据上述得到的各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区的年均运行成本之和，利用遗传算法求解冷
电供给设备协同模型，获取冷电供给设备协同模型的最小值。以上述公式(5)-(9)和上述公式(10)-(13)为约束条件，根据各园区中冷电供给设备的装置容量和各园区的年均运行成本，利用遗传算法求解冷电供给设备协同模型，获取冷电供给设备协同模型的最小值。其中，冷电供给设备协同模型是以各园区的年均投资成本之和，和年均运行成本之和最小化为目标的，是遗传算法中的目标函数。
[0203]
一种实施例，采用双层算法求解冷电供给设备协同模型，双层算法分为外层和内层，外层和内层都有各自的目标函数和约束条件，外层先给定一个优化变量，下层以这个优化变量为参量，根据自己的目标函数和约束条件，在可能的范围内求得一个最优值，并将自己的最优值反馈给外层，外层再在内层最优值的基础上在可能的范围内求得整体上的最优解。双层算法求解冷电供给设备协同模型的具体步骤如下：
[0204]
在外层，以风机、光伏和相变蓄冷空调的装机容量为优化变量，将外层的风机、光伏和相变蓄冷空调的装机容量输入内层，并在内层以相变蓄冷空调的运行功率和各园区之间的交换功率为优化变量，根据各园区年均运行成本之和最小的目标，利用商业求解器gurobi求解，得到各园区的年均运行成本之和；外层再根据各园区风机、光伏和相变蓄冷空调的装机容量和内层得到的年均运行成本之和，以各园区的年均投资成本和运行成本之和最小为目标函数，利用遗传算法求解目标函数，得到各园区的风机、光伏和相变蓄冷空调的装机容量。
[0205]
本技术实施例提供的一种装机容量配置方法，获取各园区中冷电供给设备的初始装置容量，以转移约束条件和电功率交换约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区之间的电功率交换成本，获取各园区的年均运行成本，以相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区的年均运行成本，利用遗传算法求解冷电供给设备协同模型，获取冷电供给设备协同模型的最小值。该方法中，利用双层算法求解冷电供给设备协同模型，提高了求解问题的精确度，能够实现可再生能源发电机组和储冷系统容量的合理配置，提高了园区富余能源的消纳率。
[0206]
在一个实施例中，相变蓄冷空调中的制冷机1、制冷机2和释冷机的工作效率分别为2.8、4.2、42.5；相变材料的蓄冷留存率为0.999；相变蓄冷空调中的制冷机1、制冷机2和释冷机以及相变材料容器单位容量投资费用分别为1000元/kw、1000元/kw和1000元/kw以及50元/kwh；相变蓄冷空调服务寿命年限为30年；车辆单价为200000元和车辆服务寿命年限10年；单位容量风机价格为4000元/kw和单位容量光伏价格为4500元/kw；单位容量风机和光伏服务年限均为30年；园区在分时刻的购电电价：00:00～6:00以及22:00～24：00为1.0元/kw、6:00～9:00以及12:00～17:00为1.5元/kw、9:00～12:00以及17:00～22:00等于1.8元/kw；园区售电电价恒等于0.2元；车辆每小时空间转移费用为50元；园区最大允许购电功率和售电功率为3000kw。
[0207]
可选地，首先，收集风力和日照强度以及园区冷/电负荷历史数据以及风机和光伏发电公式；其次，建立车辆-相变材料空间转移模型和相变蓄冷空调运行模型以及相变蓄冷空调储能模型；继而，使用场景削减算法确定合适的可再生能源发电和冷/电负荷场景数，基于此制定微网群冷电供给系统协同规划模型；在此基础上，引入双层算法求解优化模型；最后，确定园区风机、光伏和相变蓄冷空调的装机容量。以2个园区为例，使用场景削减算法
将8760小时(365天)的风机和光伏的发电功率、冷负荷和电负荷的数据削减至48小时(典型日1和典型日2)；根据双层算法求解结果为：多微网群冷电联供系统年综合运行成本为36665000元；园区1中风机、光伏、制冷机1、制冷机2、释冷机以及相变材料容器分别配置5700kw、100kw、1513kw、1360kw、95kw、28588kwh；园区2中风机、光伏、制冷机1、制冷机2、释冷机以及相变材料容器分别配置4000kw、0kw、756kw、750kw、72kw、20787kwh。图13展示了车辆在典型日1和2下的空间位置，图14和图15分别展示了典型日1和典型日2下园区微网的运行功率。结合图13可知，车辆通过空间移动，能够转移、交换不同园区中相变蓄冷空调内的相变储能材料，从而实现多个园区微网的能量流通。结合图14和图15可知，园区微网内的相变蓄冷空调能够灵活运行，降低从外电网购电量。因此，在城市园区微网群冷电供给系统协同规划策略指引下，园区微网群中的相变蓄冷空调和风机、光伏能够协同配置，从而显著降低系统投资成本。
[0208]
如图16所示，在一个实施例中，还提供一种装机容量配置方法，该实施例包括：
[0209]
s1601，获取过去一年的风力、日照强度、电负荷和冷负荷的数据集；
[0210]
s1602，根据单位容量的风机和光伏发电公式和各园区的风机和光伏的的装机容量，得到各园区的风机和光伏的发电功率；
[0211]
s1603，根据车辆转移各园区的相变材料，确定车辆-相变材料的空间转移约束；
[0212]
s1604，根据相变蓄冷空调的工作特性确定相变蓄冷空调运行约束和相变蓄冷空调储能约束；
[0213]
s1605，根据园区微网与外电网的交换特性，确定园区微网与外电网的交换约束；
[0214]
s1606，根据场景削减算法将过去一年的风机和光伏发电功率、各园区的电负荷和冷负荷削减至48小时，即典型日1和典型日2；
[0215]
s1607，以园区微网群机组年均投资成本和运行成本之和最小为目标，根据空间转移约束、相变蓄冷空调运行约束和相变蓄冷空调储能约束和园区微网与外电网的交换约束，确定微网群冷电供给系统协同规划模型；
[0216]
s1608，根据双层算法求解微网群冷电供给系统协同规划模型，得到各园区微网群机组的装机容量。
[0217]
本实施例提供的装机容量配置方法中各步骤，其实现原理和技术效果与前面各装机容量配置方法实施例中类似，在此不再赘述。
[0218]
应该理解的是，虽然上述实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述实施例中的流程图至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0219]
本技术实施例提供了一种装机容量配置装置，如图17所示，在一个实施例中，该装机容量配置装置1700包括：优化模块1701、确定模块1702，其中：
[0220]
优化模块1701，用于根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值；参数约束条件包括转移约束条件，转移约束条件
表征车辆转移相变材料的状态；冷电供给设备协同模型包括多个园区中冷电供给设备的装置容量；
[0221]
确定模块1702，用于将冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量。
[0222]
在其中一个实施例中，还提供了一种装机容量配置装置，该装置包括：
[0223]
第一约束模块，用于根据车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性，构建转移约束条件；
[0224]
第二约束模块，用于根据各园区中相变蓄冷空调的工作特性，构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件；
[0225]
第三约束模块，用于根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性，构建电功率交换约束条件；
[0226]
约束模块，用于将转移约束条件、相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件、电功率交换约束条件确定为参数约束条件。
[0227]
在其中一个实施例中，第一约束模块包括：
[0228]
位置单元，用于获取车辆转移在各园区中转移相变材料时的车辆位置信息；
[0229]
状态单元，用于根据车辆位置信息，分析车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性；
[0230]
第一约束单元，用于根据车辆的空间状态特性，构建转移约束条件。
[0231]
在其中一个实施例中，第二约束模块包括：
[0232]
第一获取单元，用于获取各园区相变蓄冷空调的运行参数；运行参数包括相变蓄冷空调的运行功率、相变蓄冷空调的运行功率的电冷转化效率、各园区的冷负荷、相变蓄冷空调中相变材料储能和各园区中车辆转移在所属园区内的相变材料的储能中至少一种；
[0233]
第一关系单元，用于根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变蓄冷空调运行的工作特性，得到各园区的冷供给平衡关系；根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变材料储能的工作特性，得到各园区的相变材料的储能平衡关系；
[0234]
第二约束单元，用于根据各园区的冷供给平衡关系，构建相变蓄冷空调运行约束条件；根据储能平衡关系，构建相变材料的储能约束条件。
[0235]
在其中一个实施例中，第三约束模块包括：
[0236]
第二获取单元，用于获取各园区的微网与外电网的电功率交换参数；电功率交换参数包括各园区的风机发电功率、各园区的光伏发电功率、各园区的相变蓄冷空调运行功率、各园区的电负荷中至少一种；
[0237]
第二关系单元，用于根据各园区的微网与外电网的电功率交换参数，分析各园区的微网与外电网的电功率交换特性，得到各园区的电供给平衡关系；
[0238]
第三约束单元，用于根据各园区的电供给平衡关系，构建电功率交换约束条件。
[0239]
在其中一个实施例中，第二获取单元包括：
[0240]
获取子单元，用于根据风机发电功率公式和各园区的历史时间段的风力值，获取各园区中每个风机的单位发电功率；以及根据光伏发电功率公式和各园区的历史时间段的日照强度值，获取各园区中每个光伏的单位发电功率；
[0241]
得到子单元，用于根据预设的每个园区的风机初始装机容量和各园区中每个风机
的单位发电功率，得到各园区的风机发电功率；以及根据预设的每个园区的光伏初始装机容量和各园区中每个光伏的单位发电功率，得到各园区的光伏发电功率。
[0242]
在其中一个实施例中，还提供了一种装机容量配置装置，该装置包括：
[0243]
第一确定模块，用于根据各园区的冷电供给设备协同规划策略，确定各园区的年均投资成本和运行成本；各园区的年均投资成本包括各园区的风机、光伏、车辆和相变蓄冷空调的年均投资成本，各园区的年均运行成本包括购电成本、售电成本和车辆转移成本。
[0244]
第二确定模块，用于根据各园区的年均投资成本和运行成本，确定冷电供给设备协同模型。
[0245]
在其中一个实施例中，还提供了一种装机容量配置装置，该装置包括：
[0246]
削减模块，用于将历史时间段中各园区的每个风机的单位发电功率、各园区的每个光伏的单位发电功率、各园区的电负荷和各园区的冷负荷，通过场景削减至目标时间段，得到对应在目标时间段的削减数据；
[0247]
第三确定模块，用于根据削减数据确定各园区的年均运行成本。
[0248]
在其中一个实施例中，优化模块1701包括：
[0249]
初始单元，用于获取各园区中冷电供给设备的初始装置容量；
[0250]
第三获取单元，用于以转移约束条件和电功率交换约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区之间的电功率交换成本，获取各园区的年均运行成本；
[0251]
第三获取单元，用于以相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区的年均运行成本，利用遗传算法求解冷电供给设备协同模型，获取冷电供给设备协同模型的最小值。
[0252]
关于装机容量配置装置的具体限定可以参见上文中对于装机容量配置方法的限定，在此不再赘述。上述装机容量配置装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0253]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图18所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种装机容量配置方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0254]
本领域技术人员可以理解，图18中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0255]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0256]
根据预设的参数约束条件，对冷电供给设备协同模型进行优化，获取冷电供给设备协同模型的最小值；参数约束条件包括转移约束条件，转移约束条件表征车辆转移相变材料的状态；冷电供给设备协同模型包括多个园区中冷电供给设备的装置容量；
[0257]
将冷电供给设备协同模型最小值对应的冷电供给设备的装置容量值，确定各园区中冷电供给设备的目标装置容量。
[0258]
在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0259]
根据车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性，构建转移约束条件；
[0260]
根据各园区中相变蓄冷空调的工作特性，构建相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件；
[0261]
根据各园区的微网与外电网的电功率交换特性，构建电功率交换约束条件；
[0262]
将转移约束条件、相变蓄冷空调运行约束条件、相变材料的储能约束条件、电功率交换约束条件确定为参数约束条件。
[0263]
在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0264]
获取车辆转移在各园区中转移相变材料时的车辆位置信息；
[0265]
根据车辆位置信息，分析车辆在各园区中转移相变材料时车辆的空间状态特性；
[0266]
根据车辆的空间状态特性，构建转移约束条件。
[0267]
在其中一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0268]
获取各园区相变蓄冷空调的运行参数；运行参数包括相变蓄冷空调的运行功率、相变蓄冷空调的运行功率的电冷转化效率、各园区的冷负荷、相变蓄冷空调中相变材料储能和各园区中车辆转移在所属园区内的相变材料的储能中至少一种；
[0269]
根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变蓄冷空调运行的工作特性，得到各园区的冷供给平衡关系；根据各园区相变蓄冷空调的运行参数，分析各园区中相变材料储能的工作特性，得到各园区的相变材料的储能平衡关系；
[0270]
根据各园区的冷供给平衡关系，构建相变蓄冷空调运行约束条件；根据储能平衡关系，构建相变材料的储能约束条件。
[0271]
在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0272]
获取各园区的微网与外电网的电功率交换参数；电功率交换参数包括各园区的风机发电功率、各园区的光伏发电功率、各园区的相变蓄冷空调运行功率、各园区的电负荷中至少一种；
[0273]
根据各园区的微网与外电网的电功率交换参数，分析各园区的微网与外电网的电功率交换特性，得到各园区的电供给平衡关系；
[0274]
根据各园区的电供给平衡关系，构建电功率交换约束条件。
[0275]
在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0276]
根据风机发电功率公式和各园区的历史时间段的风力值，获取各园区中每个风机的单位发电功率；以及根据光伏发电功率公式和各园区的历史时间段的日照强度值，获取各园区中每个光伏的单位发电功率；
[0277]
根据预设的每个园区的风机初始装机容量和各园区中每个风机的单位发电功率，
得到各园区的风机发电功率；以及根据预设的每个园区的光伏初始装机容量和各园区中每个光伏的单位发电功率，得到各园区的光伏发电功率。
[0278]
在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0279]
根据各园区的冷电供给设备协同规划策略，确定各园区的年均投资成本和运行成本；各园区的年均投资成本包括各园区的风机、光伏、车辆和相变蓄冷空调的年均投资成本，各园区的年均运行成本包括购电成本、售电成本和车辆转移成本。
[0280]
根据各园区的年均投资成本和运行成本，确定冷电供给设备协同模型。
[0281]
在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0282]
将历史时间段中各园区的每个风机的单位发电功率、各园区的每个光伏的单位发电功率、各园区的电负荷和各园区的冷负荷，通过场景削减至目标时间段，得到对应在目标时间段的削减数据；
[0283]
根据削减数据确定各园区的年均运行成本。
[0284]
在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0285]
获取各园区中冷电供给设备的初始装置容量；
[0286]
以转移约束条件和电功率交换约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区之间的电功率交换成本，获取各园区的年均运行成本；
[0287]
以相变蓄冷空调运行约束条件和相变材料的储能约束条件为约束，根据各园区中冷电供给设备的初始装置容量和各园区的年均运行成本，利用遗传算法求解冷电供给设备协同模型，获取冷电供给设备协同模型的最小值。
[0288]
上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
[0289]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0290]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0291]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。