[发明专利]考虑蓄冰空调并具有电冷耦合特征的微电网优化调度方法

摘要

本发明公开了一种考虑蓄冰空调并具有电冷耦合特征的微电网优化调度方法，步骤包括：建立微电网供能设备动态运行模型，包括：蓄冰空调机组，冷热电联供（CCHP）机组；建立耦合型电冷需求微电网优化调度模型和建立基于改进粒子群技术的微电网运行与调度计算方法。通过上述方式，本发明考虑蓄冰空调并面向耦合型多能源需求的微电网优化调度方法，可以实现可再生能源和清洁能源的高效利用；其次，它可以以最低的成本满足用户的多种能源需求；第三，它可以提高大电网的供电可靠性。

主权项

1.一种考虑蓄冰空调并具有电冷耦合特征的微电网优化调度方法，其特征在于，步骤包括：(1)建立精细准确的微电网供能设备动态运行模型：(1.1)建立CCHP的运行分析模型：(1.1.1)设置电功率输出效率模型为：E_CHP(t)＝f(P_CHP(t))，其中，E_CHP(t)为CCHP的电功率输出效率，P_CHP(t)为CCHP在t时刻的电功率输出；(1.1.2)在以冷定电的工作方式下，制冷量‑发电功率输出耦合关系为：Q_CHP(t)＝g(P_CHP(t))，其中，Q_CHP(t)为CCHP在时刻t供冷输出；(1.1.3)根据特定工况进行修正建模，与特定工况有关的参数包括：CCHP机组的工作环境温度T、海拔E、入口压力损失I_PressLoss和背压B_Press；特定工况下CCHP机组的余烟气制冷量与发电量的关系为QCHP(t)＝g(PCHP(t))，Q_CHP(t)＝17035*E_V_partial*E_T_partial‑223.75*E_V_partial，whereE_T_partial＝(‑0.0122*T^2+1.8132*T+254.6424)‑0.667*(P_max‑P_CHP(t))E_V_partial＝E_V_max‑0.0041*(P_max‑P_CHP(t))E_V_partial＝E_V_max‑0.0041*(P_max‑P_CHP(t))                                                (1)其中，E_T_Partial是在特定工况下CCHP机组部分负荷运行时的烟气排放温度，E_T_max是在特定工况下CCHP机组满负荷运行时的烟气排放温度；P_max、P_CHP(t)分别为特定工况下CCHP机组满负荷运行时的输出电功率和部分负荷运行时的输出电功率；E_V_partial是在特定工况下CCHP机组部分负荷运行时的烟气排放速度，E_V_max为特定工况下CCHP机组满负荷运行时的烟气排放速度；，根据以上关系可求得P_CHP(t)＝h(Q_CHP(t))，即                                       (2)其中，P_max＝P_A‑max*P_CF_{I_P}*P_CF_{B_P}，由三个子函数合并而成，其中，P_A‑max表示不同海拔E和环境温度T的工况下满负荷运行时输出电功率，P_CF_{I_P}表示ISO况下入口压力损失I_PressLoss对满负荷运行时的输出电功率，P_CF_{B_P}表示ISO工况下的背压B_Press对满负荷运行时的输出电功率，如式(3)‑(5)所示：P_CF_{I_P}＝‑0.0064*I_Press+1    (4)P_CF_{B_P}＝‑0.003875*B_Press+1   (5)其中，I_Press为入口压力；CCHP机组消耗的燃气量公式为：F(t)＝P_CHP(t)/f(P_CHP(t))/11.6      (6)其中，11.6为燃气热值，特定工况下CCHP机组出力P_CHP(t)所对应的效率f(P_CHP(t))为：其中，P_{LSO_max}是CCHP机组在ISO工况下满负荷运行时的输出电功率，一般为常数；E_max是在特定工况下CCHP机组满负荷运行时的效率，E_max＝E_A‑max*E_CP_{B_P}*E_CP_{I_P}，同上，也是由三个子函数组成，其中，E_A‑max表示不同海拔E和环境温度T的工况下满负荷运行时效率，E_CP_{I_P}表示ISO工况下入口压力损失I_PressLoss下满负荷运行时效率，E_CP_{B_P}表示ISO工况下背压B_Press下满负荷运行时效率，如式(8)‑(10)所示：E_CP_{I_P}＝0.0024*I_PressLoss+1    (9)E_CP_{B_P}＝‑0.002375*B_Press+1  (10)在CCHP机组的单机和多机联合运行时，f_ISO(p)取不同的拟合函数，当单台CCHP机组工作时，f_ISO(p)＝43.4905*p^3‑105.2615*p^2+86.0278*p+8.8859，当多台CCHP机组组成燃气机组工作时，f_ISO(p)＝26.7196*p^3‑76.0994*p^2+71.487*p+10.7056；(1.2)建立蓄冰空调机组模型：蓄冰空调机组由制冷机、蓄冰槽组成，所述蓄冰空调机组模型中包括四种运行工况：1)直供，单纯消耗电能供冷的蓄冰空调直供工况，2)蓄冷，在冷负荷低谷期耗电制冰存储的蓄冰空调蓄冷工况，3)释冰，在用冷高峰期融冰供冷的蓄冰空调融冰释冷工况，4)联供，释冰与直供并行的蓄冰空调联供工况；所述蓄冰空调机组模型由下述(2.2)中(c.1)‑(c.3)描述确定；(2)建立耦合型电冷需求微电网优化调度模型；(2.1）设立优化目标函数，计算微电网的运行总成本最小，即其中，公式中第一项为微电网向大电网购电的成本，第二项为供给CCHP的燃气购买成本，c_Grid(t)为微电网与大电网连接点PCC交换功率的电价，c_Gas(t)为燃气的价格，P_Grid(t)为微网与大电网在PCC点的交换功率，F(t)为燃气的消耗量；待求变量包括：直供状态I_a(t)、蓄冰状态I_c(t)、释冰状态I_d(t)、直供冷功率Q_a(t)、释冰冷功率Q_d(t)、CCHP机组产生的电功率P_CHP(t)、微网与大电网的交换功率P_Grid(t)，冷功率Q_CHP(t)与消耗的燃气量F(t)作为中间变量，可通过P_CHP(t)获得，其中，t∈(1，…，24)；(2.2)设置在本耦合型电冷需求微电网优化调度模型中的约束条件：(a)设置电平衡的约束条件为：其中，P_load(t)为电负荷功率，P_c(t)为蓄冰功率；(b)设置冷需求平衡的约束条件为：Q_CHP(t)+I_a(t)Q_a(t)+I_d(t)Q_d(t)＝Q_load(t)    (13)其中，Q_load(t)为冷负荷功率；(c)设置蓄冰空调约束：蓄冰空调的制冷机具有直供、蓄冷两种工况，蓄冰槽具有释冰工况，夜间谷时段根据第二天的冷负荷需求，制冷机提供蓄冷；峰时段根据实际冷负荷需求，制冷机和蓄冰槽提供释冰、直供、联供3种方式进行供冷，所述联供包括直供和释冰，定义直供的状态为I_a(t)，蓄冰的状态为I_c(t)，释冰的状态为I_d(t)，且满足：I_a(t)∈(0，1)，I_c(t)∈(0，1)，I_d(t)∈(0，1)   (14)(c.1)直供工况：谷时段双工况机组不能工作于直供状态，谷时段制冷由基载完成，即满足约束：I_a(t)＝0，t∈(0，…，8，23)，   (15)峰时段为了保证双工况机组较高的工作效率，Q_a(t)需满足约束：I_a(t)*0.5*Q_a‑max≤Q_a(t)≤I_a(t)*Q_a‑max   (16)当工作于公式(15)和公式(16)范围内时，代表电能与冷能之间的转换效率的COP与Q_a(t)呈线性关系，则输出制冷功率Q_a(t)与消耗电功率P_a(t)之间满足如下关系：(c.2)蓄冷工况：蓄冷量Q_c(t)为0，或者为双工况机的额定制冷量Q_c‑max即满足Q_c(t)∈(0，Q_c‑max)   (18)工作于额定制冷量Q_c‑maax时，所对应的输入电功率为P_c‑max，满足：同时，蓄冰槽中增加的有效蓄冷量为η·Q_c‑max，对于蓄冰状态I_c(t)需满足约束：即只有在谷时段才能处于蓄冰状态，而且蓄冰状态必须连续工作，即启动后直到满足所需的蓄冰量为止，其中，η表示蓄冰槽的自然耗散率；(c.3)释冰工况：释冰状态时输出的冷功率Q_d(t)满足约束：其中，Q_d‑max是释冰状态时输出的冷功率的最大值，IS_max为蓄冰槽的容量，释冰状态消耗的电功率P_d(t)为一固定值，同时满足约束条件：I_d(t)＝0，t∈(0，...，8，23)     (22)即谷时段不可以工作于释冰状态，蓄冰槽：蓄冰槽在t时的蓄冷量IS(t)满足如下约束：谷时段：IS(t)＝IS(t‑1)+I_c(t)ηQ_c‑maxs.t，0≤IS(t)≤IS_max，t＝0，...，8，23    (23)峰时段：，其中，参数p为耗散系数；(3)基于改进粒子群技术的微电网运行与调度计算方法：(3.1)获取冷电需求、环境参数、微网供能设备参数以及能源价格；(3.2)设定粒子数目、最大迭代数k、初始半径和搜索空间上下限，其中，设置k的初始值为1；(3.3)设定粒子Q_CHP(t)和IS(t)的初始位置，设定粒子Q_CHP(T)和IS(t)表示位置变化值的速度；(3.4)对粒子进行校正以满足步骤(2)中的耦合约束要求；(3.5)进入下一步迭代；(3.6)基于粒子Q_CHP(t)、IS(t)、能量平衡公式及元件的性能，计算所有的变量；(3.7)计算每个粒子的适应度的值；(3.8)更新粒子的最佳位置，所述最佳位置包括个体最佳位置和全局最佳位置；(3.9)如果所有的粒子的位置在之前设定的迭代次数内始终保持不变，返回到步骤(3.3)；(3.10)如果达到设定的迭代最大值，则执行步骤(3.11)，否则，更新粒子的速度与位置，转到步骤(3.4)；(3.11)根据上次迭代的粒子的最小适应度值，计算所有的变量值。