[发明专利]一种含制氢-储氢-加氢站的配电网运行优化方法

说明书

本发明涉及电力系统优化技术领域，具体涉及一种含制氢‑储氢‑加氢站的配电网运行优化方法，包括：步骤一，建立光伏系统的数学模型和氢气系统的数学模型，并构建配电网运行优化的目标函数和约束条件，得到含制氢‑储氢‑加氢站的多目标优化模型；步骤二，对所述目标函数和约束条件进行线性化处理，得到混合整数线性规划的多目标优化模型；步骤三，用ε约束法对所述混合整数线性规划的多目标优化模型进行求解，得到含制氢‑储氢‑加氢站的主动配电网的最优调度方案；步骤四，用步骤三得到的最优化调度方案对光伏系统、氢气系统及配电网进行调度。本方法可以有效解决加氢站给电网供电能时的电压偏差问题，提高供给电网的电能质量。

技术领域

本发明涉及电力系统优化技术领域，具体涉及一种含制氢-储氢-加氢站的配电网运行优化方法。

背景技术

在目前大力倡导绿色能源发展的背景下，光伏发电作为新能源发电的主要形式成为了当前的研究热点。由于新能源发电会受环境条件的影响，其输出功率存在波动，进而会影响其输出的电能质量，目前，主流的解决方案是与储能系统配合，将光伏产生的电能转化为其他能量存储起来后，再转化为稳定的电能进行输出。其中，氢能以其清洁高效等优点受到了广泛关注，通过光伏产生的电能来电解水制氢的方式，将不稳定的电能转化为氢气存储，当需要该部门电能时，再通过燃料电池将存储的氢气转化为稳定的电能，这样的转化过程不仅高效稳定，并且绿色清洁，符合当下电网的发展趋势。因此，氢能转化机构，成为了光伏发电的热门转换机构。然而，在实际使用时，由于光伏系统以及电氢符合均受到环境条件、用户行为等因素的影响，具有一定的不确定性，为了保证整个流程的稳定性，为电网提供稳定的电能，行业内的部分学者建立了含有光伏系统、蓄电池、电解槽、储氢罐、燃料电池在内的电氢混合储能系统的优化调度模型，并且运用粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等优化方法进行求解。

通过上述方式，能够通过氢能转换机构稳定的对电网供电。但是，这样的方式，需要设置专门的氢能源中转机构，成本较高。本申请人为了让资源利用率最大化，提出了一种直接使用分布式加氢站来进行能源转换的技术方案。这样的方式，不仅可以减少能源转换机构的数量，节约成本，还可以提升加氢站的经济效益，有利于加氢站的推广。

然而，在实际使用时，由于加氢站本身并非专门用于能源转换的机构，其本职作用还是为氢能源汽车提供氢能。如果使用加氢站进行能源转换来给电网供电，那么，在给电网供电的同时，加氢站还要给氢能源提供氢能的职责，这就导致，加氢站给电网供能时会存在电压偏差问题，尤其是在氢能源汽车加氢的高峰期，加氢站对电网供电的电压偏差问题就会变得较为严重。从而可能会影响到电力系统的安全稳定运行。该方案的实施效果并不理想。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明提供了一种含制氢-储氢-加氢站的配电网运行优化方法，可以有效解决加氢站给电网供电能时的电压偏差问题，提高供给电网的电能质量。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种含制氢-储氢-加氢站的配电网运行优化方法，包括以下步骤：

步骤一，建立光伏系统的数学模型和氢气系统的数学模型，并构建配电网运行优化的目标函数和约束条件，得到含制氢-储氢-加氢站的多目标优化模型；其中，所述氢气系统包括电解槽、储氢罐及燃料电池；所述目标函数包括经济目标函数和电能质量目标函数；所述约束条件包括光伏系统约束条件、氢气系统约束条件及配电网约束条件；

步骤二，对所述目标函数和约束条件进行线性化处理，得到混合整数线性规划的多目标优化模型；

步骤三，用ε约束法对所述混合整数线性规划的多目标优化模型进行求解，得到含制氢-储氢-加氢站的主动配电网的最优调度方案；

步骤四，用步骤三得到的最优化调度方案对光伏系统、氢气系统及配电网进行调度。

优选地，步骤一中，所述光伏系统的数学模型为：