[發明專利]基于GRU和需求響應的電/氣/熱/儲配網協同規劃方法

在審

• 申請號: 202110646783.0
• 申請日: 2021-06-10
• 公開（公告）號: CN113283786A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 徐勇明;茆超;史建勛;高博;李飛偉;趙彥旻;李運錢;唐昕;范明;馬學裕;成龍;張沖標;陳金威;王冠
• 申請（專利權）人: 國網浙江嘉善縣供電有限公司;嘉善恒興電力建設有限公司;國網浙江省電力有限公司嘉興供電公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 賈玉霞

本發明的基于GRU和需求響應的電/氣/熱/儲配網協同規劃方法，首先采用歷史負荷數據訓練GRU神經網絡模型，然后將待預測的負荷時間序列數據導入訓練后的模型，得到負荷預測結果；然后建立電?氣?熱?儲能源樞紐模型，并考慮包括轉移型和削減型負荷隨電價波動的變化情況的價格型需求響應，建立目標函數為使電?氣?熱?儲耦合的網絡在滿足用戶用能需求的情況下總成本最小，以及各個系統的約束條件；最后通過分段增量線性化和輔助變量法，將該電?氣?熱?儲能源樞紐模型轉換為可直接求解的混合整數線性模型，并對模型進行求解，得到協同規劃的結果。本發明的方法可更合理地規劃布局，降低系統壓力，優化設備選型，降低投資成本和運行風險。

技術領域

本發明涉及綜合能源系統配網規劃領域，具體涉及一種基于GRU和需求響應的電/氣/熱/儲配網協同規劃方法。

背景技術

現階段用戶側電力需求不斷上漲，環境的污染與清潔能源的枯竭等全球能源問題日益嚴峻,傳統的配電網、配氣網、配熱網獨立規劃方法雖然較為容易，但規劃效果相對較差?，F階段配網規劃方法處于傳統規劃與數學優化同時應用的階段。傳統的配網規劃方法僅考慮供應方資源，主要由配網規劃的工作人員依據自身工作經驗進行不同規劃方案之間的比較，從而導致規劃效率較為低下，規劃結果的可行性與優勢性有待商榷。隨著近年來計算機技術的發展與其大規模的普及與應用，許多規劃相關學科不斷發展進步，數學計算方法被越來越多地應用到配網規劃中，從而實現了配網規劃水平與效率的進一步提高。

一方面，準確的需求側負荷預測，對于電力供需平衡、電力系統穩定、保障電力服務、有效地降低發電成本等有著重大意義?，F階段的負荷預測手段涉及到多種預測方法，如線性外推法、回歸分析法、時間序列法、小波分析法、人工神經網絡法、支持向量機法以及組合預測法等。通過GRU神經網絡進行負荷預測，兼顧了準確性與快速性，是一種認可度較高的負荷預測手段。

另一方面，近年來，由于可以通過指導用戶調整用電行為，從而柔性化部分電力負荷，提高負荷可控性等多方面因素，電力需求響應逐漸引起人們的關注，通過對它的研究在一定程度上確保了電網的平穩安全運行。隨著需求側管理技術的發展與改進，在解決間歇性能源出力變化以及供需不平衡問題中合理地考慮需求側負荷的主動性已成為研究的關鍵。當前的需求響應研究主要是瞄準傳統能源系統，它對于研究在集成電力燃氣系統中實現能耗響應的研究也具有潛在價值。由此需求側響應在電-氣-熱協同規劃時就必須作為考慮因素之一。在解決間歇性能源出力變化以及供需不平衡問題中合理地考慮需求側負荷的主動性已成為研究的關鍵。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明公開一種基于GRU和需求響應的電/氣/熱/儲配網協同規劃方法，具體技術方案如下：

一種基于GRU和需求響應的電/氣/熱/儲配網協同規劃方法，該方法包括如下步驟：

步驟一：把歷史負荷時間序列數據轉化為可監督訓練的數據，建立GRU神經網絡模型，并用可監督訓練的數據訓練GRU神經網絡模型；

步驟二：將待預測的負荷時間序列數據輸入訓練后的GRU神經網絡模型，得到負荷預測結果；

步驟三：建立電-氣-熱-儲能源樞紐模型，并考慮包括轉移型和削減型負荷隨電價波動的變化情況的價格型需求響應，目標函數是使電-氣-熱-儲耦合的網絡在滿足用戶用能需求的情況下總成本最小，約束條件包括儲電系統約束、儲氣系統約束、儲熱系統約束、電網絡拓撲約束、氣網絡拓撲約束、熱網絡拓撲約束和CCHP機組約束，通過分段增量線性化和輔助變量法，將該電-氣-熱-儲能源樞紐模型轉換為可直接求解的混合整數線性模型，并對線性模型進行求解，得到協同規劃的結果。

進一步地，所述步驟三中考慮包括轉移型和削減型負荷隨電價波動的變化情況的價格型需求響應，即在目標函數中加入因用戶的用電舒適度與靈活度下降所帶來的用戶補償成本C₄