[发明专利]一种含风光可再生能源的热电联供系统运行方法

权利要求书

1.一种含风光可再生能源的热电联供系统运行方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.设置含再生能源的系统优化目标以及约束函数，建立优化模型；

步骤2.基于蒙特卡洛随机抽样的多目标优化算法，求解所述优化模型，获取多个Pareto最优解；

步骤3.设置决策者偏好信息，从多个Pareto最优解中选择一个作为热电联供系统的运行方案；

所述系统优化目标是指最小化系统运行费用以及最小化系统污染排放量，基于所述系统优化目标所建立的优化模型如表达式1所示：

min{f_cost,f_emission}

其中α和β分别为约束的概率，C_i表示热电联供系统运行过程中产生的各项价格或费用，E_i表示热电联供系统运行过程中产生的各种温室气体量，f_cost表示预设的最小化系统运行费用，f_emission表示预设的最小化系统污染排放量；

所述系统运行费用包括电网购电费、燃料电池使用费、天然气使用费、微源维护费以及电网售电收入；所述系统污染物排放量包括燃气锅炉燃烧天然气所产生的气体的总排放量；

所述约束函数包括电能平衡约束、热能平衡约束、电网功率交换约束、燃料电池运行约束、余热锅炉运行约束、燃气锅炉运行约束以及蓄电池运行约束；

所述电能平衡约束根据各电池的充电与放电情况，分为如表达式3和表达式4两种情况，表达式3如下：

表达式4如下：

P_ex,i+P_fl,i+P_wt,i+P_pv,i+P_bt,iμ_dis-P_el,i＝0 (式4)

其中P_ex,i为第i时段的与大电网交换的功率，购电为正，售电为负；P_fl,i为第i时段的燃料电池的功率；P_wt,i为第i时段的风机发电功率；P_pv,i为第i时段的光伏发电功率；P_bt,i为第i时段的蓄电池功率；μ_ch和μ_dis分别为蓄电池充放电效率；P_el,i为第i时段的电能负荷；i＝1,2,…,n；

所述热能平衡约束如表达式5所示：

P_fl,ir_fl,iμ_hr-bl+P_gb,i-P_th,i＝0 (式5)

其中P_th,i为第i时段的热负荷；r_fl,i为燃料电池第i时段的热电比值；μ_hr-bl为余热锅炉废热回收效率；P_gb,i为第i时段燃气锅炉功率，P_fl,i为第i时段的燃料电池的功率；

所述电网功率交换约束如表达式6所示：

P_ex,min≤P_ex,i≤P_ex,max (式6)

其中P_ex,min和P_ex,max分别为电网功率交换的最小值和最大值；

所述燃料电池运行约束如表达式7所示：

ΔP_fl-downT≤P_fl,i-P_fl,i-1≤ΔP_fl-upT

P_fl,min≤P_fl,i≤P_fl,max (式7)

其中ΔP_fl-up和ΔP_fl-down分别为燃料电池单位时段内功率最大增发量和最大减发量；P_fl,max和P_fl,min分别为燃料电池的最大和最小功率，T表示时间；

所述余热锅炉运行约束如表达式8所示：

P_bl,min≤P_fl,ir_fl,iμ_hr-bl≤P_bl,max (式8)

其中P_bl,max和P_bl,min分别为余热锅炉的最大和最小功率；

所述燃气锅炉运行约束如表达式9所示：

P_gb,min≤P_gb,i≤P_gb,max (式9)

其中P_gb,max和P_gb,min分别为燃气锅炉的最大和最小功率；

所述蓄电池运行约束如表达式10所示：

其中j＝1,2,…,n，P_bt,max和P_bt,min分别为蓄电池的最大和最小充放电功率；W_bt,max和W_bt,min分别为蓄电池的最大和最小储能量；式表示蓄电池最终储能量与初始储能量相等，T表示时间。