[发明专利]含虚拟储能的楼宇微网多时间尺度优化调度方法

摘要

本发明公开了含虚拟储能的楼宇微网多时间尺度优化调度方法，包括：楼宇虚拟储能系统建模、楼宇微网分层能量管理框架的构建、提出了多时间尺度优化调度算法，将其应用到了楼宇微网优化调度模型中，在MATLAB软件环境下调用CPLEX进行优化调度求解，得到含虚拟储能的楼宇微网日前以及日间的运行结果，实现了最优运行的目的。本发明含虚拟储能的楼宇微网多时间尺度调度防范可以在保证温度舒适度的前提下，在日前调度阶段降低楼宇微网的运行成本；在日间修正阶段平抑由日前预测误差导致的微网联络线功率波动。

主权项

一种含虚拟储能的楼宇微网多时间尺度优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、建立楼宇虚拟储能系统模型：基于楼宇的蓄热特性，依据能量守恒得到楼宇的热平衡方程，如下所示：ΔQ=ρ×C×V×dTindτ---(1)]]>式(1)中：ΔQ为室内热量的变化量，单位为J/s；ρ为空气密度，单位为kg/m3；C为空气比热容，单位为J/(kg·℃)；V为室内空气体积，单位为m3；影响建筑物内部热量的因素至少有：室内外温差造成的冷/热耗散，太阳热辐射，建筑内人体及设备发热以及制冷/热设备的制冷/热功率输出，上述式(1)改写为如下：kwall×Fwall×(Tout-Tin)+kwin×Fwin×(Tout-Tin)+I×Fwin×SC+Qin-Qcl=ρ×C×V×dTindτ---(2)]]>式(2)中，等号左边：第一项(kwall×Fwall×(Tout‑Tin))表示建筑外墙与室外传递的热量，单位为kW；其中，kwall为建筑外墙的传热系数，单位为W/(m2·K)，表示稳态传热时，室内外温度差每一单位每秒中传过墙体的热量；Fwall为建筑外墙面积，单位为m2；(Tout‑Tin)为室内外温度差，单位为K；第二项(kwin×Fwin×(Tout‑Tin))表示建筑外窗与室外传递的热量，单位为kW：其中kwin为建筑外窗的传热系数，单位为W/(m2·K)；Fwin为建筑外窗的面积，单位为m2；第三项I×Fwin×SC表示太阳热辐射传递的热量，单位为kW，其中I为太阳辐射功率，单位为kW/m2，表示与光照垂直照射时每平方米每秒接受的热量；SC为遮阳系数,其取值与是否有遮阳板、玻璃材质等有关；Qin为室内热源的发热功率，包括：人体及用电设备的发热，单位为kW；Qcl为制冷设备的制冷功率，单位为kW；基于楼宇的虚拟储能系统的充放电功率如下：QVSS,t＝Q′cl,building,t‑Qcl,building,t     (3)式(3)中：QVSS,t为虚拟储能系统的充放电功率，单位为kW，放电为正，充电为负；Q′cl,building,t为不调节室内温度的楼宇制冷电功率需求，单位为kW；Qcl,building,t为考虑在温度舒适度范围内调节室内温度的楼宇制冷电功率需求，单位为kW；步骤二、构建楼宇微网分层能量管理框架楼宇微网优化调度包括日前调度阶段和日间实时修正阶段，所述日前调度阶段是在温度舒适度范围内对楼宇室温进行调节，实现对虚拟储能的充放电管理，从而在日前调度阶段降低微网运行成本；所述日间修正阶段是在温度舒适度范围内对楼宇室温进行调节，跟踪日前调度生成的微网联络线设定值，从而平抑由日前预测误差导致的联络线功率波动；2‑1)日前调度阶段中，2‑1‑1)目标函数：含虚拟储能系统的楼宇微网日前调度目标函数设为运行成本最小，其目标函数如下：minΣt=1N{(Cph,t+Cse,t2Pex,t+Cph,t-Cse,t2|Pex,t|)+(PPV,tCPV_om+PEC,tCEC_om)}---(4)]]>式(4)中：第一项为该微网从配电网购电的成本，Pex,t为微网与配电网交换的电功率，单位为kW，购电为正，售电为负；Cph,t和Cse,t分别为微网从配电网购电的价格和微网向配电网售电的价格；第二项为微网中各设备的使用维护成本；PPV,t和PEC,t分别为t时刻光伏出力和制冷机电功率；CPV_om和CEC_om分别代表光伏和电制冷机单位时间段单位功率的使用维护成本；N表示一个完整的调度周期内的调度时段总数；2‑1‑2)约束条件：电制冷机是消耗电能提供冷能的设备，根据工作方式的不同电制冷机分为螺杆式电制冷机、离心式电制冷机、压缩式电制冷机以及活塞式电制冷机；电制冷机的制冷功率约束如式(5)所示：QEC,t＝PEC,t×COPEC        (5)式(5)中：QEC,t为电制冷机的制冷功率输出；PEC,t为电制冷机消耗的电功率；COPEC为电制冷机的能效比；电功率平衡约束：Pex,t+PPV,t＝Pel,t+PEC,t      (6)式(6)中Pel,t为t时刻的电负荷；冷负荷平衡约束：QEC,t＝Qcl,building,t      (7)楼宇热平衡约束：Δt[kwallFwall(Tout,t-Tin,t)+kwinFwin(Tout,t-Tin,t)+ItFwinSC+Qin,t-QEC,t]-ρCV(Tin,t+1-Tin,t)=0---(8)]]>式(8)中Δt为楼宇热平衡方程差分化的时间间隔；各类设备自身的约束：Pex‾<Pex,t<Pex‾PEC‾<PEC,t<PEC‾---(9)]]>式(9)中和Pex分别为微网与配电网交换功率的上限和下限，和PEC分别为制冷机功率的上限和下限；楼宇室内温度上下限约束：Tin‾<Tin,t<Tin‾---(10)]]>式(10)中和Tin分别为楼宇室内温度的上限与下限；2‑2)日间修正阶段中，2‑2‑1)目标函数：优化目标设定追踪日前调度给定的微网联络线设定值，目标函数见式(11)：min{|Pex,t′-Pex,tset|}---(11)]]>式(11)中，为日前调度生成的第t个时刻楼宇微网与上级配电网联络线交换功率调度指令(对应式(4)中的Pex,t)，由式(4)～(11)构成的日前调度优化模型确定；P′ex,t为日间调度第t个时刻楼宇微网与上级配电网联络线交换的实时功率，由日间修正阶段的调度方案生成；2‑2‑2)约束条件电制冷机的制冷功率约束如式(12)所示：QEC,t＝PEC,t×COPEC       (12)电功率平衡约束：Pex,t+PPV,t＝Pel,t+PEC,t     (13)冷负荷平衡约束：QEC,t＝Qcl,building,t        (14)楼宇热平衡约束：Δt[kwallFwall(Tout,t-Tin,t)+kwinFwin(Tout,t-Tin,t)+ItFwinSC+Qin,t-QEC,t]-ρCV(Tin,t+1-Tin,t)=0---(15)]]>各类设备自身的约束：Pex‾<Pex,t<Pex‾PEC‾<PEC,t<PEC‾---(16)]]>楼宇室内温度上下限约束：Tin‾<Tin,t<Tin‾---(17)]]>步骤三、多时间尺度优化调度算法所述多时间尺度优化调度算法包含上层调度和下层管理的双层日间修正算法，在上层调度中，首先基于日前调度计划中给定的联络线功率及日间实时量测数据，通过求解日间最优调度模型得到虚拟储能参与日间修正的楼宇制冷需求；随后基于底层管理系统上传的虚拟储能系统在日间调度阶段不参与日内修正的制冷需求，根据式(3)得到虚拟储能系统充放电功率运行的设定点，从而调度虚拟储能系统追踪日前调度计划中的微网联络线功率设定点，以平抑由日前预测误差导致的联络线功率波动；具体流程如下：1)系统初始化：根据实际楼宇微网系统及用户需求设定日前调度阶段以及日间修正阶段楼宇微网的优化目标及调度周期，设日前调度中优化目标为楼宇微网运行成本最小，如式(4)所示，在日间修正中，将追踪日前调度中的联络线功率指令设为优化目标，如式(11)所示；2)日前调度：根据楼宇微网负荷、可再生能源出力、室外环境及室内热源得热量日前预测结果，通过求解日前优化调度模型生成日前调度计划；3)更新系统状态：根据日间实测数据更新系统状态，所述日间实测数据包括楼宇微网负荷、可再生能源出力、室外环境及室内热源得热量；4)日间修正：通过在楼宇室内温度舒适度范围内对楼宇室温进行调节，实现对虚拟储能的充放电管理，从而跟踪日前调度给定的微网联络线设定值，实现平抑微网联络线功率波动的目标；步骤四、优化调度求解，得到调度方案，指导楼宇微网运行在MATLAB软件环境下基于步骤三所提多时间尺度优化调度方案，同时调用CPLEX对上述步骤二构成的优化数学模型进行求解，得到含虚拟储能的楼宇微网日前以及日间的运行结果，实现了最优运行的目的。