[发明专利]一种考虑需求侧响应的能源中心配置方法及系统

说明书

本发明公开一种考虑需求侧响应的能源中心配置方法及系统，包括：根据负荷需求和分布式电源发电量构建供电‑供冷‑供热的能源中心场景；以最小化设备总投资成本和能源中心总运行成本为目标函数，以供电‑供冷‑供热的设备最大输出功率、供电‑供冷‑供热的功率平衡以及负荷需求为约束条件，求解目标函数得到在能源中心场景下，满足需求侧响应的供电‑供冷‑供热设备接入类型和容量。考虑一些包含电力、供热和供冷等负荷需求以及可再生能源的发电量的不确定参数，采用蒙特卡罗模拟方法生成相关能源中心场景；在考虑需求响应下，将能源中心配置规划方案划分为两阶段，利用粒子群算法进行能源中心的规划设计以及最优化能源中心的配置。

技术领域

本发明涉及能源技术领域，特别是涉及一种考虑需求侧响应的能源中心配置方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

近年来，分布式发电(DG)、热电联产(CHP)和电力与天然气网的一体化已成为重要问题。多载波能量系统为传输、转换和储存不同类型的能量提供机会，这种配置被称为能源中心，能源中心系统与单个能源系统相比，能够提高效率，因此，能源中心系统将是同时满足住宅、商业和工业部门电力和供热负荷需求的有效替代方案。

除了电热泵(EHP)、吸收式制冷机以及其他电、热源以外，光伏发电、风力发电机(WTs)、热电联产机组、电力蓄能(EES)系统等分布式发电技术可协同满足能源中心中的电能、供热以及冷负荷需求。因此，能源中心系统的设计和运行将比单个电力和天然气网络更加复杂并且更具有挑战性。

能源中心系统的设计包括设备的最优容量及其互连，能源中心包括电力、供暖和供冷的负荷需求，这些都取决于消费者的消费模式，这为准确预测长期负载需求增加困难，也给能源中心的最优化设计和运行带来严重的不确定性，但是在现有能源中心设计方法中忽略了这些参数的不确定性；其次，风能、太阳能等可再生能源(RESs)已大量渗透到电网和多载波能源系统，将可再生能源加入到能源中心中，将使此类系统的优化设计和运行问题更加复杂；再者，采用蒙特卡罗模拟(MCS)方法生成的相关场景数越多，得到的模型越精确，但是同样造成了更高的计算负担。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种考虑需求侧响应的能源中心配置方法及系统，考虑一些包含电力、供热和供冷等负荷需求以及可再生能源的发电量的不确定参数，采用蒙特卡罗模拟方法生成相关能源中心场景；在考虑需求响应下，将能源中心配置规划方案划分为两阶段，利用粒子群算法进行能源中心的规划设计以及最优化能源中心的配置，降低电力系统容量和总成本。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种考虑需求侧响应的能源中心配置方法，包括：

根据负荷需求和分布式电源发电量构建供电-供冷-供热的能源中心场景；

以最小化设备总投资成本和能源中心总运行成本为目标函数，以供电-供冷-供热的设备最大输出功率、供电-供冷-供热的功率平衡以及负荷需求为约束条件，求解目标函数得到在能源中心场景下，满足需求侧响应的供电-供冷-供热设备接入类型和容量。

第二方面，本发明提供一种考虑需求侧响应的能源中心配置系统，包括：

场景构建模块，被配置为根据负荷需求和分布式电源发电量构建供电-供冷-供热的能源中心场景；

优化配置模块，被配置为以最小化设备总投资成本和能源中心总运行成本为目标函数，以供电-供冷-供热的设备最大输出功率、供电-供冷-供热的功率平衡以及负荷需求为约束条件，求解目标函数得到在能源中心场景下，满足需求侧响应的供电-供冷-供热设备接入类型和容量。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。