[发明专利]一种电-氢-热耦合系统多时间尺度调度控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种电‑氢‑热耦合系统多时间尺度调度控制方法及系统。现有电‑氢‑热耦合系统的调度控制方法，未考虑各类型能源机组的出力特征以及各设备多元不确定性与响应特性，会给系统带来能源耦合的风险。本发明的调度控制方法包括电‑氢‑热耦合系统的框架构建、日前阶段运行优化模型构建、日内阶段偏差优化模型构建、实时阶段偏差优化模型构建和深度强化学习求解。本发明通过日前阶段运行优化模型、日内阶段偏差优化模型和实时阶段偏差优化模型，实现了考虑设备调整顺序的电‑氢‑热耦合系统的多时间尺度调度控制优化；本发明采用深度强化学习，实现了多时间尺度的求解。

技术领域

本发明属于，具体地说是一种电-氢-热耦合系统多时间尺度调度控制方法及系统。

背景技术

在“双碳”目标下，构建以新能源为主体的新型电力系统，促进新能源的消纳、提高能源的利用效率成为重点。通过弃风、弃光电量制氢不仅能够促进新能源消纳，所制作的氢能具有环境友好特性。所以电能与氢能进行耦合形成电氢耦合系统是实现“双碳”目标的重要途经。

现有方法对电-氢-热耦合系统进行了基础性的研究，但是由于分布式电源供电、氢气网络与热能网络耦合在一起，各类型能源机组的出力特征不同，导致各部分的调度响应时长不一，这将给系统带来能源耦合的风险，需要研究电-氢-热耦合系统中各类子系统的响应特性与不确定特性以及在不同时间尺度下的调度控制方法。

发明内容

针对现有电-氢-热耦合系统的调度控制方法未考虑各类型能源机组的出力特征以及各设备多元不确定性与响应特性，本发明提供一种电-氢-热耦合系统多时间尺度调度控制方法及系统，其通过日前阶段运行优化模型、日内阶段偏差优化模型和实时阶段偏差优化模型，以实现考虑设备调整顺序的电-氢-热耦合系统的多时间尺度调度控制优化；其采用深度强化学习，以实现多时间尺度的求解。

为此，本发明采用的一种技术方案如下：一种电-氢-热耦合系统多时间尺度调度控制方法，其包括电-氢-热耦合系统的框架构建、日前阶段运行优化模型构建、日内阶段偏差优化模型构建、实时阶段偏差优化模型构建和深度强化学习求解。

进一步地，所述的电-氢-热耦合系统从能源生产到消费包括源端、转化存储端与荷端；其中源端包含风力发电与光伏发电；转化存储端包含蓄电池、电转热设备、电解槽、储氢罐和氢燃料电池；荷端包含电负荷、热负荷与氢负荷三种负荷类型；在耦合系统内部又包括电能系统、热能系统和氢能系统；当电-氢-热耦合系统电力供给小于需求时，则与外部电网进行交互购买电量；当电力供给大于需求时，与外部电网进行交互出售电量。

进一步地，所述的日前阶段运行优化模型包括：

1)目标函数

以清洁能源消纳率最高与运行优化成本最小为目标函数；

2)约束条件

电-氢-热耦合系统的约束条件包括电平衡约束、氢平衡约束与热平衡约束。

在日前阶段，现有技术通常以电-氢-热耦合系统的运行成本为目标函数，而电-氢-热耦合系统除了经济性外还应对其他性能予以兼顾。本发明在现有技术的基础上，构建了以运行成本最小与清洁能源消纳率最高的日前阶段运行优化模型。

更进一步地，所述运行优化成本最小的目标函数如式(1)所示：