[发明专利]基于集群学习的低碳CSP系统协同优化方法及装置

权利要求书

1.基于集群学习的低碳CSP系统协同优化方法，其特征在于，包括：

对低碳CSP系统中的CSP机组进行集群分组，获得多个CSP机组组群；

通过表示CSP机组组群的在线总容量、启动总容量和关停总容量的三个连续变量，构建CSP机组组群的输出功率约束、爬坡约束、最小在线时间约束、最小离线时间约束和瞬时热功率平衡约束，进而构建低碳CSP系统规划与运行协同优化模型；

获取低碳CSP系统中各机组的额定容量；

根据各机组的额定容量及构建的低碳CSP系统规划与运行协同优化模型，获取各机组组群的容量配置方案；

其中，构建的低碳CSP系统规划与运行协同优化模型以系统的总成本最小为目标，其中的总成本包括投资成本、固定运维成本和可变运行成本，其目标函数如下所示：

；

其中，

；

；

；

式中，C表示总成本；C_i表示投资成本，a_th-m、a_w、a_s、a_c-j分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的投资成本，I_th-m、I_w、I_s、I_c-j分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的新增容量；C_f表示固定运维成本，f_th-m、f_w、f_s、f_c-j分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的固定运维成本，、、、分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的总容量；C_v表示可变运行成本，由启动成本和燃料成本组成，其中c_th-m和SD_th-m分别表示第m类火力发电机组的燃料成本和启动成本，表示第m类火力发电机组在t时刻的输出功率，表示第m类火力发电机组在t时刻的启动容量，M表示火力发电机组的类别，J表示CSP机组的类别，T表示时间段，表示时间间隔；低碳CSP系统规划与运行协同优化模型必须满足电力系统的功率平衡约束，即火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的发电量之和，应始终等于本区域的电力需求与传输到区域外的功率之和，如下所示：

；

其中，D_t表示本区域在t小时的电力需求，表示本区域在t小时传输到区域外的功率值，分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群在t小时的输出功率；

对于火力发电机组，火力发电机组的每小时输出功率不应超过总装机容量，如下所示：

；

其中，和分别表示第m类火力发电机组在t小时的输出功率和在线容量，和分别表示第m类火力发电机组的总装机容量、现有容量和新增容量；

对于风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组，其每小时输出功率将受到现有容量、新建容量和不断变化的容量因子的共同限制，分别如下所示：

；

；

；

其中，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群在t小时的输出功率，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群在t小时的小时容量因子，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群的总容量，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群的现有容量，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群的新增容量；

考虑到风光发电的随机性与波动性，构建系统的备用约束如下所示：

；

其中，表示第m类火力发电机组在时间t时的最大输出比，表示在时间t时与电力需求相关的备用要求，它等于该地区最大火力发电机组的装机容量或由于预测误差导致的预期负荷偏差，、分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组输出功率的预测误差；

可再生能源投资组合标准要求供电商必须拥有一个最低的可再生能源比例，采用RPS标准实现低碳政策约束：

；

其中，r表示可再生能源发电量在总发电量中所占的比例；

在传统优化模型中引入了分别表示CSP机组组群的在线总容量、启动总容量和关停总容量的整数变量、、，以模拟该组群内所有机组的群体行为，如下所示：

；

；

；

其中，表示CSP机组组群j在t时刻的在线总容量，即在t时刻j组群内正在运行的CSP机组的额定容量之和，I_i,t表示CSP机组的开关状态，当机组正在运行时，I_i,t=1，否则，I_i,t=0；表示CSP机组组群j在t时刻的启动总容量，即在t时刻j组群内启动的CSP机组的额定容量之和，u_i,t表示CSP机组的启动状态，当机组启动时，u_i,t=1，否则，u_i,t=0；表示CSP机组组群j在t时刻的关停总容量，即在t时刻j组群内关停的CSP机组的额定容量之和，d_i,t表示CSP机组的关停状态，当机组关停时，d_i,t=1，否则，d_i,t=0；P_i,n表示CSP机组i的额定容量，I为组群内机组数；当通过、、构建CSP机组组群的各种约束条件时，、、均为间接控制变量，具有整数特征，均取离散值，使得构建的CSP机组组群的各种约束中依然存在整数变量；在引入、、这三个整数变量的基础上，通过连续变量、和来分别近似逼近整数变量、和，进而用连续变量、和来代替整数变量、和，构建最终的CSP机组组群的各项约束，使得最终构建的CSP机组组群的各项约束中所有的变量都是连续的，不包含传统优化模型中表示每个机组开关状态的3*I个二元变量，为完全的线性优化模型；

其中，连续变量表示CSP机组组群j在t时刻的在线总容量，即t时刻j组群内正在运行的CSP机组的额定容量之和，它满足：

；

其中，S_j表示CSP机组组群j的总容量，即为j组群内所有CSP机组的额定容量之和，由下式获得：

；

式中，表示j组群内CSP机组i的最大输出功率；

连续变量表示CSP机组组群j在t时刻的启动总容量，即在t时刻j组群内启动的CSP机组的额定容量之和，连续变量表示CSP机组组群j在t时刻的关停总容量，即在t时刻j组群内关停的CSP机组的额定容量之和；

连续变量、和之间的关系符合公式：

；

基于连续决策变量，CSP机组组群的输出功率约束为式：

；

其中，P_j,min和P_j,max分别表示CSP机组组群j的最小输出功率和最大输出功率，分别通过下式获得：

；

；

其中，和分别表示CSP机组组群j的最小输出功率、最大输出功率与CSP机组组群j的在线总容量的比值，对于一组群具有相似运行特性的机组，和、和之间的差异相对较小，故取=，=；

基于连续决策变量，CSP机组组群的爬坡约束为：

；

；

其中，和分别表示向上爬坡率和向下爬坡率；

对CSP机组组群j在t时刻的输出功率进一步增加约束条件，如下所示：

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基于连续决策变量，CSP机组组群的最小在线时间约束、最小离线时间约束为：

；

；

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；

CSP机组组群的瞬时热功率平衡约束为：

；

其中，表示CSP机组中功率模块的效率系数，表示CSP机组在t时刻的充电功率，表示CSP机组在t时刻的放电功率，表示CSP机组在t时刻可用的太阳能热功率；

由于传统优化模型中CSP机组储热模块的充放电平衡约束和储热模块的荷电状态约束中的决策变量均为连续变量，故低碳CSP系统规划与运行协同优化模型的CSP机组中储热模块的充放电平衡约束和荷电状态约束依然采用下式：

CSP机组中储热模块的充放电平衡约束：

；

其中，表示CSP机组中储热模块的效率系数，E_t表示CSP机组中储热模块在t时刻的荷电状态，E_t-1表示CSP机组中储热模块在t-1时刻的荷电状态；

CSP机组中储热模块的荷电状态约束：

；

其中，E_min和E_max分别表示CSP机组中储热模块荷电状态的下限值和上限值。

2.基于集群学习的低碳CSP系统协同优化装置，其特征在于，包括：

组群划分模块，用于对低碳CSP系统中的CSP机组进行集群分组，获得多个CSP机组组群；

模型构建模块，用于通过表示CSP机组组群的在线总容量、启动总容量和关停总容量的三个连续变量，构建CSP机组组群的输出功率约束、爬坡约束、最小在线时间约束、最小离线时间约束和瞬时热功率平衡约束，进而构建低碳CSP系统规划与运行协同优化模型；

参数获取模块，用于获取低碳CSP系统中各机组的额定容量；

容量配置方案获取模块，用于根据各机组的额定容量及构建的低碳CSP系统规划与运行协同优化模型，获取各机组组群的容量配置方案；

其中，构建的低碳CSP系统规划与运行协同优化模型以系统的总成本最小为目标，其中的总成本包括投资成本、固定运维成本和可变运行成本，其目标函数如下所示：

；

其中，

；

；

；

式中，C表示总成本；C_i表示投资成本，a_th-m、a_w、a_s、a_c-j分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的投资成本，I_th-m、I_w、I_s、I_c-j分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的新增容量；C_f表示固定运维成本，f_th-m、f_w、f_s、f_c-j分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的固定运维成本，、、、分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的总容量；C_v表示可变运行成本，由启动成本和燃料成本组成，其中c_th-m和SD_th-m分别表示第m类火力发电机组的燃料成本和启动成本，表示第m类火力发电机组在t时刻的输出功率，表示第m类火力发电机组在t时刻的启动容量，M表示火力发电机组的类别，J表示CSP机组的类别，T表示时间段，表示时间间隔；

低碳CSP系统规划与运行协同优化模型必须满足电力系统的功率平衡约束，即火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组的发电量之和，应始终等于本区域的电力需求与传输到区域外的功率之和，如下所示：

；

其中，D_t表示本区域在t小时的电力需求，表示本区域在t小时传输到区域外的功率值，分别表示火力发电机组、风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群在t小时的输出功率；

对于火力发电机组，火力发电机组的每小时输出功率不应超过总装机容量，如下所示：

；

其中，和分别表示第m类火力发电机组在t小时的输出功率和在线容量，和分别表示第m类火力发电机组的总装机容量、现有容量和新增容量；

对于风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组，其每小时输出功率将受到现有容量、新建容量和不断变化的容量因子的共同限制，分别如下所示：

；

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其中，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群在t小时的输出功率，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群在t小时的小时容量因子，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群的总容量，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群的现有容量，分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组组群的新增容量；

考虑到风光发电的随机性与波动性，构建系统的备用约束如下所示：

；

其中，表示第m类火力发电机组在时间t时的最大输出比，表示在时间t时与电力需求相关的备用要求，它等于该地区最大火力发电机组的装机容量或由于预测误差导致的预期负荷偏差，、分别表示风力发电机组、太阳能光伏发电机组和CSP机组输出功率的预测误差；

可再生能源投资组合标准要求供电商必须拥有一个最低的可再生能源比例，采用RPS标准实现低碳政策约束：

；

其中，r表示可再生能源发电量在总发电量中所占的比例；

在传统优化模型中引入了分别表示CSP机组组群的在线总容量、启动总容量和关停总容量的整数变量、、，以模拟该组群内所有机组的群体行为，如下所示：

；

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其中，表示CSP机组组群j在t时刻的在线总容量，即在t时刻j组群内正在运行的CSP机组的额定容量之和，I_i,t表示CSP机组的开关状态，当机组正在运行时，I_i,t=1，否则，I_i,t=0；表示CSP机组组群j在t时刻的启动总容量，即在t时刻j组群内启动的CSP机组的额定容量之和，u_i,t表示CSP机组的启动状态，当机组启动时，u_i,t=1，否则，u_i,t=0；表示CSP机组组群j在t时刻的关停总容量，即在t时刻j组群内关停的CSP机组的额定容量之和，d_i,t表示CSP机组的关停状态，当机组关停时，d_i,t=1，否则，d_i,t=0；P_i,n表示CSP机组i的额定容量，I为组群内机组数；当通过、、构建CSP机组组群的各种约束条件时，、、均为间接控制变量，具有整数特征，均取离散值，使得构建的CSP机组组群的各种约束中依然存在整数变量；在引入、、这三个整数变量的基础上，通过连续变量、和来分别近似逼近整数变量、和，进而用连续变量、和来代替整数变量、和，构建最终的CSP机组组群的各项约束，使得最终构建的CSP机组组群的各项约束中所有的变量都是连续的，不包含传统优化模型中表示每个机组开关状态的3*I个二元变量，为完全的线性优化模型；

其中，连续变量表示CSP机组组群j在t时刻的在线总容量，即t时刻j组群内正在运行的CSP机组的额定容量之和，它满足：

；

其中，S_j表示CSP机组组群j的总容量，即为j组群内所有CSP机组的额定容量之和，由下式获得：

；

式中，表示j组群内CSP机组i的最大输出功率；

连续变量表示CSP机组组群j在t时刻的启动总容量，即在t时刻j组群内启动的CSP机组的额定容量之和，连续变量表示CSP机组组群j在t时刻的关停总容量，即在t时刻j组群内关停的CSP机组的额定容量之和；

连续变量、和之间的关系符合公式：

；

基于连续决策变量，CSP机组组群的输出功率约束为式：

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其中，P_j,min和P_j,max分别表示CSP机组组群j的最小输出功率和最大输出功率，分别通过下式获得：

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其中，和分别表示CSP机组组群j的最小输出功率、最大输出功率与CSP机组组群j的在线总容量的比值，对于一组群具有相似运行特性的机组，和、和之间的差异相对较小，故取=，=；

基于连续决策变量，CSP机组组群的爬坡约束为：

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其中，和分别表示向上爬坡率和向下爬坡率；

对CSP机组组群j在t时刻的输出功率进一步增加约束条件，如下所示：

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基于连续决策变量，CSP机组组群的最小在线时间约束、最小离线时间约束为：

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CSP机组组群的瞬时热功率平衡约束为：

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其中，表示CSP机组中功率模块的效率系数，表示CSP机组在t时刻的充电功率，表示CSP机组在t时刻的放电功率，表示CSP机组在t时刻可用的太阳能热功率；

由于传统优化模型中CSP机组储热模块的充放电平衡约束和储热模块的荷电状态约束中的决策变量均为连续变量，故低碳CSP系统规划与运行协同优化模型的CSP机组中储热模块的充放电平衡约束和荷电状态约束依然采用下式：

CSP机组中储热模块的充放电平衡约束：

；

其中，表示CSP机组中储热模块的效率系数，E_t表示CSP机组中储热模块在t时刻的荷电状态，E_t-1表示CSP机组中储热模块在t-1时刻的荷电状态；

CSP机组中储热模块的荷电状态约束：

；

其中，E_min和E_max分别表示CSP机组中储热模块荷电状态的下限值和上限值。