[發明專利]考慮相變水箱和建筑蓄能的微網分布魯棒優化調度方法

有效

• 申請號: 202011576717.2
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112613671B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 朱蘭;李孝均;田澤清;崔楷舜
• 申請（專利權）人: 上海電力大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F30/27;H02J3/00;H02J3/28;F24D11/00;F24D17/00;G06F111/04;G06F111/06;G06F111/10;G06F113/06;G06F113/08;G06F1
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 楊宏泰

1.一種考慮相變水箱和建筑蓄能的微網分布魯棒優化調度方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)建立相變儲能水箱模型以及建筑蓄能特性模型，相變儲能水箱模型的表達式為：

其中，T_t^pcm、分別為t、t+1時刻的水箱溫度，為熱網輸入功率，V_t^cold為t時刻冷水注入量，T_cold為注入冷水的溫度，V_w、V_p分別為水箱所蓄水的體積和相變材料的體積，ρ_w、ρ_p分別為水與相變材料的密度，c_eff為相變材料等效比熱容，c_w為水的比熱容，Δt為時間間隔下標t、t+1分別表示t、t+1時刻；

所述的相變材料等效比熱容c_eff的計算式為：

其中，T_s、T_l分別為相變材料的熔化溫度與凝固溫度，c_s、c_l分別為相變材料的固態比熱容與液態比熱容，T_p為蓄熱溫度，h_p為單位質量相變材料的相變焓值；

建筑蓄能特性模型的表達式為：

其中，c_air、c_s分別為空氣比熱容與圍護結構比熱容，m_air、m_s分別為空氣質量與圍護結構質量，dT_b/dt為室內溫度對時間t的微分，為輸送到建筑的熱功率，q₁為圍護結構與外界環境的熱量傳遞，q₂為外界空氣滲透耗熱量，q₃為建筑內部得熱，K₁為圍護結構的平均傳熱系數，F為圍護結構的傳熱面積，T_t^b為室內溫度，T_t^out為外界環境溫度，ρ_air為空氣密度，N為換氣次數，V為單次換氣體積，A為建筑面積，e為單位面積設備用電得熱，p_e為單位面積人體散熱功率；

2)獲得風電誤差歷史數據，建立風電預測誤差的不確定集，通過風電誤差歷史數據構建初始經驗分布，以Wasserstein距離為半徑，建立球型模糊不確定集，該不確定集模型表示為：

其中，ξ為由風電預測誤差組成的向量，ξ_i為第i個歷史預測誤差向量，p_i為第i個歷史數據所對應的概率，||·||為向量的一范數，θ為不確定集的半徑，K為歷史數據數量，β為置信水平，D為系數，是由每個調度時段風電最大、最小預測誤差所組成的最大、最小預測誤差向量；

3)根據微網的網架結構獲取微網的相關參數，并據此建立微網的日前約束和日內約束，日前約束包括日前功率平衡約束、日前聯絡線約束和日前設備約束，所述的日前功率平衡約束具體為：

其中，P_t^line為t時刻聯絡線功率，P_t^chp為熱電聯產機組電功率，P_t^w為日前風電調度出力，P_t^eb為電鍋爐功率，P_t^load為t時刻系統電負荷功率，λ^chp、η_eb為熱電聯產機組熱電比和電鍋爐電熱轉換效率，Q_t^pcm為水箱功率；

所述的日前聯絡線約束具體為：

其中，分別為聯絡線最大、最小功率；I_b,t、I_s,t分別為與上級電網交互的狀態；

所述的日前設備約束具體為：

其中，G_t為熱電聯產機組消耗天然氣的量，η^chp為熱電聯產機組發電效率，分別為熱電聯產機組功率的上、下限，分別為熱電聯產機組最大上、下爬坡速率，H_cvng為天然氣低熱值，分別為電鍋爐出力上、下限，分別為電鍋爐爬坡上、下限，P_t^wind為日前風電預測出力；

日內約束包括日內功率平衡約束、日內聯絡線約束、日內設備約束和日內水箱以及室溫約束；

所述的日內功率平衡約束具體為：

其中，和分別為日內聯絡線功率、日內熱電聯產機組功率與日內電鍋爐功率，分別為水箱調整功率、熱網輸入建筑調整熱功率，為日內風電調度出力，ΔP_t^eb為電鍋爐調整功率；

所述的日內聯絡線約束具體為：

所述的日內設備約束具體為：

其中，ΔP_t^line、ΔP_t^chp為聯絡線調整功率以及熱電聯產機組出力調整量，ΔP_t^wind為風電預測誤差，P_t^wind為日前風電預測出力；

所述的日內水箱以及室溫約束具體為：

其中，為日內水箱溫度，為日內建筑負荷，為日內室溫；

4)建立含相變儲能水箱并考慮建筑蓄能特性的微網分布魯棒優化調度模型，含相變儲能水箱并考慮建筑蓄能特性的微網分布魯棒優化調度模型為兩階段分布魯棒調度模型，其目標函數表達式為：

其中，F₁、F₂、F₃、F₄分別為購售電成本、購氣成本、系統運行成本、日前棄風成本，F₁′、F₂′、F₄′分別為聯絡線功率調整成本、熱電聯產機組調整成本和日內棄風成本，x為第一階段決策變量，y為第二階段決策變量，X為第一階段決策變量可行域，Y為第二階段決策變量可行域，Ω為不確定集，ξ為風電預測誤差向量，T為調度時段數，C_b,t、C_s,t為購售電價，P_b,t、P_s,t為購售電功率，C_gas為天然氣價格，C_chp、C_w、C_eb為熱電聯產機組、風機以及電鍋爐的單位運行成本，δ為日前棄風懲罰系數，c^line、c^chp、c^wind為相應變量的日內調整懲罰系數；

5)將含有隨機參數的微網分布魯棒優化調度模型轉化為確定性優化模型；

6)對確定性優化模型求得最優解作為調度方案進行微網調度。