[发明专利]用于分布式能源系统技术选型的配置及容量优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及分布式能源领域，具体涉及一种用于分布式能源系统技术选型的配 置及容量优化方法。

背景技术

分布式能源技术种类众多，包含光伏、风机等可再生能源发电技术和传统的 基于微燃机、燃机、燃气内燃机等设备的冷热电三联供技术，同时还包括储能电 池、电动汽车、蓄冷/热等新型的分布式能源应用技术。各种技术在进行设备选型 和容量配置的设计过程中，既包含连续性设计变量，如光伏安装面积、电池容量， 又包含离散性设计变量，如风机容量和台数、CHP容量与台数。如图1所示，是 分布式能源系统技术选择流程图，其中包含连续性设备和离散性设备，考虑从资 源到负荷的各个环节，包括资源、能源生产、能源存储、能源转换、负荷，各环 节有ni种可能选择，总体设计可能方案最多有2^{n1*n2*n3*n4*n5}种可能的组合，用户进 行系统设计时难以确定何种技术、何种容量，另外设计中引入时间尺度时，优化 问题的规模急剧扩大，若以一小时作为最小的时间尺度，考虑一年中的能源供给 和需求的变化，问题的规模就会被扩大8760倍，设计计算体量巨大。

现有的针对分布式能源系统设计的方法，不能满足实际分布式能源系统多种 类型设计变量和大时间设计尺度问题的求解，存在建模困难、求解困难等问题， 对于不同类型的分布式能源系统设计准确性较差，优化效果参差不齐。

现有的规划软件缺乏有效的建模手段，或者通过简单建模过程从而极大简化 系统复杂性，忽略了系统设计同时存在离散性变量和连续性变量，也不能考虑大 时间尺度规模的问题求解，而实际的能源系统中存在不同技术类型，变量性质不 同，规划的时间尺度也不同，这样就使得设计方案精确度较差。

发明内容

鉴于现有技术中存在的问题，本发明采用混合整数线性规划算法(MILP，Mixed Integer Linear Programming)进行分布式能源系统的设计，兼顾了连续性设计变量 和离散性设计变量的综合求解，能够很好地实现多种不同分布式能源技术优化建模， 提高了系统优化建模灵活性与求解的可行性，有效解决大时间尺度的优化求解问题， 保证了设计变量的求解精度，保证了系统设计的客观性和优化结果的准确性，帮助 用户实现分布式能源系统的设计。

本专利在算法上是基于混合整数线性规划算法(MILP，Mixed Integer Linear Programming)提高了系统优化建模灵活性与求解的可行性。

本发明提供一种用于分布式能源系统技术选型的配置及容量优化方法，分布式能 源系统包括能源生产设备与能源存储设备，方法包括以下步骤：

(1)分析分布式能源系统的负荷；

(2)分析分布式能源系统所处地点的资源；

(3)选择一种技术选型；

(4)采用混合整数线性规划方法，满足能量平衡约束、能源生产设备约束与能源 存储设备约束，计算年均化成本最低的配置及容量。

进一步地，步骤(2)分析分布式能源系统所处地点的资源，包括以下步骤：

(21)获取分布式能源系统所处地点的气象数据；

(22)对地点进行辐照分析，和/或对地点进行风速分析。

进一步地，步骤(3)选择一种技术选型，包括以下步骤：

(31)选定能源生产设备和/或能源存储设备的类型；

(32)将选定类型的能源生产设备和/或能源存储设备进行线性化建模；

(33)选定相应类型的能源生产设备和/或能源存储设备的型号；

(34)设定选定型号的能源生产设备参数和/或能源存储设备参数。

进一步地，选定类型的能源生产设备是光伏，(32)将选定类型的能源生产设备和 /或能源存储设备进行线性化建模，包括以下步骤：

(321)设定安装面积约束；

(322)光伏的发电量约束。

进一步地，选定类型的能源生产设备是风机，(32)将选定类型的能源生产设备和 /或能源存储设备进行线性化建模，包括以下步骤：

(323)设定风机容量约束；

(324)设定风机出力约束；

(325)设定风机台数约束。

进一步地，选定类型的能源生产设备是配电系统，(32)将选定类型的能源生产设 备和/或能源存储设备进行线性化建模，包括以下步骤：

(326)设定购电容量约束；

(327)设定售电容量约束；

(328)设定购售电容量约束。