[发明专利]一种计及多重不确定性的住宅综合能源系统的热电优化日前调度方法

权利要求书

1.一种计及多重不确定性的住宅综合能源系统的热电优化日前调度方法，其特征在于，所述方法如下：

步骤1：对住宅综合能源系统中与调度相关的各设备，建立基于设备特性的调度模型，并优化调度模型描述，建立基于马尔可夫链的不确定性变量随机特性模型，

步骤2：基于所述调度模型及各设备出力约束特性，在考虑多重不确定性的情况下使用随机动态规划算法进行求解。

2.根据权利要求1所述的计及多重不确定性的住宅综合能源系统的热电优化日前调度方法，其特征在于，

其中住宅综合能源系统中与调度相关的各设备包括：质子交换膜氢能燃料电池、热泵、光伏模块、锂电池以及基于相变储能的储热单元，其中燃料电池与热泵所制热水均先存储在所述储热单元中，再从所述储热单元中取热量供给居住房屋的供暖与热水；

所述调度模型包括：质子交换膜氢能燃料电池的供热量模型、锂电池的电量动态特性模型、储热单元储热程度模型以及热泵的耗功量模型；

其中，不确定性负荷包括：光伏发电出力、电负荷、热负荷；

优化调度模型描述包括以最小化运行燃料消耗量为目标的目标函数、安全约束以及初始条件，所述随机特性模型包括光伏发电出力、电负荷和热负荷的转移概率和概率分布，针对锂电池、储热单元工作在充、放或不工作三种状态，以及热泵工作在启、停两种状态，共18种状态下的情况进行设备的优化调度；

其中住宅综合能源系统采用母线制供电结构，燃料电池发电、光伏发电、锂电池的充放电、热泵与用户的用电均连接至母线；

所述热泵采用空气源热泵，系统中热量来源为热泵供热、燃料电池余热及储热罐的蓄热。

3.根据权利要求1所述的计及多重不确定性的住宅综合能源系统的热电优化日前调度方法，其特征在于，步骤2中,所述不确定性变量随机性建模方法如下：

系统中的状态变量和随机变量可以分别表示为：

其中，状态变量和分别表示离散化的电池的荷电状态SOC、蓄热管储热状态HSD、电负荷功率、热负荷功率和光伏发电功率,由于随机变量的下一时刻状态仅与当前时刻状态有关，具有马尔可夫性，故以光伏模块为例，建立基于马尔可夫链的光伏发电出力随即特性模型,

离散的n^p个光伏发电功率状态表示为：

其中，为k时刻光伏发电的电功率，为峰值功率，为离散的功率状态；

时变的概率转移矩阵M_k的定义为：

其中，转移概率定义为表示在k时刻的状态为而k+1时刻为的概率，且M_k满足：

根据在k时刻的转移矩阵和概率分布p_k，其在k+1时刻的概率分布可以表示为：

p_k+1＝p_kM_k. (6)。