[发明专利]一种短期能源系统模型领域多目标决策优化方法

说明书

本发明提出一种短期能源系统模型领域多目标决策优化方法，用于能源系统建设决策，包括以下步骤：步骤S1、基于Oemof框架构建多节点的高时空分辨率能源系统的开发模型；步骤S2、以年总成本和COsubgt;2/subgt;排放量为优化目标进行多目标决策优化开发模型；步骤S3、基于遗传算法进行多目标优化求解；本发明可以实现能源系统决策时的高时间和空间分辨率、多部分耦合和多目标优化。

技术领域

本发明涉及能源技术领域，尤其是一种短期能源系统模型领域多目标决策优化方法。

背景技术

能源规划和情景生成在为未来能源系统的讨论提供方向和材料以及支持决策者制定能源部门的短期和长期战略方面发挥着中心作用。主要的能量建模方法分为自顶向下和自底向上。自下而上的模型主要关注技术方面，没有考虑市场行为。他们的研究范围是分析未来能源系统的替代方案。自上而下的模型更多地被经济学家使用，它侧重于评估特定能源政策对社会增长、就业或地方决策等其他领域的宏观经济影响。

在自下而上能源系统建模领域，模型可以进行简单仿真、调度/运行优化、单目标决策优化或多目标决策优化。通过一个简单的模拟，可以根据预定义的标准和优先级生成一年中各种来源的调度策略。

目前的优化方法都没有使用由同时实现多节点方法、小时时间步长、多部分耦合和多目标优化所提供的高分辨率。因此，同时实现高时间和空间分辨率、多部分耦合和多目标优化是该领域的重要研究空白。

发明内容

本发明提出一种短期能源系统模型领域多目标决策优化方法，可以实现能源系统决策时的高时间和空间分辨率、多部分耦合和多目标优化。

一种短期能源系统模型领域多目标决策优化方法，用于能源系统建设决策，包括以下步骤：

步骤S1、基于Oemof框架构建多节点的高时空分辨率能源系统的开发模型；

步骤S2、以年总成本和CO₂排放量为优化目标进行多目标决策优化开发模型；

步骤S3、基于遗传算法进行多目标优化求解。

所述基于Oemof框架构建多节点的高时空分辨率能源系统开发模型，其方法是采用基于小时的调度/操作，并把模型的决策应用有效时期为一年以内的时间范围，该模型中，能源系统的输入量包括光伏容量、风力容量、储能容量、电网容量、建筑能源效率百分比，还包括负荷、光伏、风力的分布信息，以及建筑能源效率百分比。

所述高时空分辨率能源系统的开发模型，包括热功能模块、冷功能模块、交通功能模块。

所述能源系统中，在利用电网和区域火电生产能力覆盖剩余负荷之前，先将可再生能源产量作为参数传递到单个节点。

热功能模块的输入包括每个节点的每种技术所覆盖的热量需求、每个节点的热需求廓线、COP和效率、模型中每个节点的能效-成本曲线、模型中每个节点的能效变量、燃料成本、燃料排放系数；

热功能模块的输出包括能效计算后各技术的热需求、能源刷新后供热部分的新电力需求、能源刷新后的燃料成本、模型中每个节点的能效-成本曲线、能源刷新后的CO₂排放量、能效成本、每种技术的决策和运维成本；

冷功能模块的输入包括：每个节点冷需求、每个节点冷需求廓线；

冷功能模块的输出包括：每个节点冷部分新增电力需求；

交通功能模块的输入包括：每个节点的运输燃料消耗、每个节点的电动出行电力需求廓线、燃料具体成本；

交通功能的输出包括：交通部分对每个节点新增电力需求、每个节点的燃料成本、每个节点的CO₂排放。