[发明专利]一种基于模型预测控制的冷热电联供型微电网运行方法

摘要

本发明公开了一种基于模型预测控制的冷热电联供型微电网运行方法，首先建立预测模型，预测未来控制时域内风电功率、光伏功率、冷热电负荷功率数据；每一时刻，根据最新预测结果以及各设备实时运行状态，求解该滚动优化模型，计算各设备在未来时段的出力，到下一时刻再根据最新的预测结果，重新计算滚动优化模型；实时监测风电、光伏、冷负荷、热负荷、电负荷的实际值，并更新历史数据，每5分钟求解反馈校正模型，得到各设备的调整量，并下发到各设备进行调整，直到下一个滚动优化时刻。本发明方法能够很好地消除由于预测不准对系统优化运行造成的影响，降低系统运行的风险，提高系统运行的稳定性，同时提高冷热电联供型微电网运行的经济性。

主权项

一种基于模型预测控制的冷热电联供型微电网运行方法，其特征在于，该运行方法包括以下步骤：步骤10)建立参数预测模型，包括风电预测模型、光伏预测模型、冷负荷预测模型、热负荷预测模型和电负荷预测模型；根据各参数预测模型，在k时刻，根据k时刻之前采集的n个历史数据，利用各参数预测模型，预测未来控制时域M内的风电功率、光伏功率、冷负荷功率、热负荷功率和电负荷功率；历史数据包括风电功率、光伏功率、冷负荷功率、热负荷功率和电负荷功率；步骤20)根据步骤10)得到的未来控制时域M内的风电功率、光伏功率、冷负荷功率、热负荷功率和电负荷功率，建立如下滚动优化模型：首先确定以微电网系统运行成本最小为目标函数，如式(1)所示：式中，C表示系统运行成本；k表示当前时刻；M表示控制时域；表示系统第t时段的燃料成本；表示系统第t时段的运行维护成本；表示第t时段与电网交互的成本；然后确定约束条件，包括冷能量平衡、热能量平衡、电能量平衡和设备运行约束条件：依据式(5)确定冷能量平衡约束条件：式中，表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；COPac表示吸附式制冷机的制冷系数；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；COPec表示电制冷机的制冷系数；表示第t时刻系统冷负荷功率，单位：kW；依据式(6)确定热能量平衡约束条件：式中，表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；ηmt表示微型燃气轮机的效率；ηloss表示燃气轮机能量损耗率；ηhr表示余热回收器效率；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kW；表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；表示第t时段系统的热负荷功率，单位：kW；ηhe表示热交换器效率；依据式(7)确定电能平衡约束条件：式中，表示光伏第t时段的预测值；表示风电第t时段的预测值；表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；表示系统第t时段与主网交互功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段的充电功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段放电功率，单位：kW；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；表示第t时段系统电负荷功率，单位：kW；依据式(801)和式(802)确定微型燃气轮机运行约束条件，其中式(801)是微型燃气轮机运行状态约束条件；式(802)表示燃气轮机机组爬坡约束条件，包括机组启停爬坡约束和连续运行爬坡约束：式(801)中，表示微型燃气轮机第t时段运行状态变量，表示微型燃气轮机运行，表示微型燃气轮机停机；表示微型燃气轮机出力的下限，单位：kW；表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机出力的上限，单位：kW；表示微型燃气轮机组在连续运行状态时的最大降功率，单位：kW；表示微型燃气轮机第t‑1时段运行状态变量；表示微型燃气轮机组停机时的最大降功率，单位：kW；表示微型燃气轮机第t‑1时段的电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组在连续运行状态时的最大增功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组启动时的最大增功率，单位：kW；依据式(9)确定燃气锅炉运行的约束条件：式中，表示燃气锅炉出力的下限，单位：kW；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；表示燃气锅炉出力的上限，单位：kW；依据式(10)确定电网交互功率的约束条件：式中，表示系统与主网交互功率的下限，单位kW；表示系统与主网交互功率的上限，单位：kW；表示系统第t时段与主网交互功率，单位：kW；依据式(11)确定蓄电池运行的约束条件：式中，表示蓄电池第t时段的放电状态，表示蓄电池放电；表示蓄电池不充电也不放电；表示蓄电池充电功率上限，单位：kW；表示蓄电池第t时段放电功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段的充电功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段的充电状态，表示蓄电池充电；表示蓄电池不充电也不放电；表示蓄电池放电功率上限，单位：kW；表示蓄电池内第t+1时段的能量，单位：kWh；表示蓄电池内第t时段的能量，单位：kWh；σbt表示蓄电池的自身能量损耗率；ηc,bt表示蓄电池的充电效率；ηdisc,bt表示蓄电池放电效率；表示蓄电池储存能量的下限，单位：kWh；表示蓄电池储存能量的上限，单位：kWh；Δt表示时间间隔；依据式(12)确定蓄热槽运行的约束条件：式中，表示蓄热槽第t时段的放热状态，表示蓄热槽放热，表示蓄热槽不放热也不蓄热；表示蓄热槽的蓄热功率上限，单位kW；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热状态，表示蓄热槽蓄热，表示蓄热槽不放热也不蓄热；表示蓄热槽的放热功率上限，单位：kW；表示蓄热槽内第t+1时段的能量，单位：kWh；表示蓄热槽内第t时段的能量，单位：kWh；σtst表示蓄热槽的自身能量损耗率；ηc,tst表示蓄热槽的蓄热效率；ηdisc,tst表示蓄热槽释放热量的效率；表示蓄热槽储存能量的下限，单位：kWh；表示蓄热槽储存能量的上限，单位：kWh；在每一时刻，根据步骤10)得到的最新的冷负荷、热负荷和电负荷预测结果以及微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、储能设备实时的运行状态，采用Yalmip优化工具求解滚动优化模型，测算微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、储能设备在未来控制时域M时段的出力，将未来M时段中第一个时段的微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、储能设备的出力指令送到各个设备；步骤30)监测实时数据，并更新历史数据：将监测得到每一时刻的风电功率、光伏功率、冷负荷功率、热负荷功率和电负荷功率实际值，替换上一时刻的风电功率、光伏功率、冷负荷功率、热负荷功率和电负荷功率实际值；步骤40)建立反馈校正模型，实时修正微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、储能设备的实际出力：实时监测风电功率、光伏功率、冷负荷功率、热负荷功率和电负荷功率的实际值，并更新风电、光伏、冷负荷、热负荷和电负荷的历史数据；反馈校正模型如式(13)至式(21)所示：建立如式(13)所示的以相对调整量最小为目标函数的校正函数：式中，AD表示总体的相对调整量；ΔPmt表示微型燃气轮机出力的调整量，单位：kW；表示微型燃气轮机输出的额定功率，单位：kW；ΔPec表示电制冷机输入功率的调整量，单位：kW；表示电制冷机输入的额定功率，单位：kW；ΔPc,bt表示蓄电池充电功率的调整量，单位：kW；表示蓄电池充电的额定功率，单位：kW；ΔPdisc,bt表示蓄电池放电功率的调整量，单位：kW；表示蓄电池放电的额定功率，单位：kW；ΔPg表示系统与主网交互功率的调整量，单位：kW；表示系统与主网交互的额定功率，单位：kW；ΔPb表示燃气锅炉出力的调整量，单位：kW；表示燃气锅炉输出额定功率，单位：kW；ΔPac表示吸附式制冷机输入功率的调整量，单位：kW；表示吸附式制冷机输入的额定功率，单位：kW；ΔPc,tst表示蓄热槽蓄热功率的调整量，单位：kW；表示蓄热槽蓄热的额定功率，单位：kW；ΔPdisc,tst表示蓄热槽放热功率的调整量，单位：kW；表示蓄热槽放热的额定功率，单位：kW；w1表示与电能相关的权重系数，w2表示与冷热能相关的权重系数；建立如式(14)所示的冷能量平衡约束条件：式中，表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；ΔPac表示吸附式制冷机输入功率的调整量；COPac表示吸附式制冷机的制冷系数；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；ΔPec表示电制冷机输入功率的调整量，单位：kW；COPec表示电制冷机的制冷系数；Qc为实时的系统冷负荷功率，单位：kW；建立如式(15)所示的热能量平衡约束条件：式中，表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；ΔPmt表示微型燃气轮机出力的调整量，单位：kW；ηmt表示微型燃气轮机的效率；ηloss表示燃气轮机能量损耗率；ηhr表示余热回收器效率；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；ΔPb表示燃气锅炉出力的调整量，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kW；ΔPc,tst表示蓄热槽蓄热功率的调整量，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kW；ΔPdisc,tst表示蓄热槽放热功率的调整量，单位：kW；表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；ΔPac表示吸附式制冷机输入功率的调整量；ηhe表示热交换器效率；Qh为实时的系统热负荷功率，单位：kW；建立如式(16)所示的电能量平衡约束条件：式中，Ppv表示实时光伏功率，单位：kW；Pwt表示实时风电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；ΔPmt表示微型燃气轮机出力的调整量，单位：kW；表示系统第t时段与主网交互功率，单位：kW；ΔPg表示系统与主网交互功率的调整量，单位：kW；表示蓄电池第t时段的充电功率，单位：kW；ΔPc,bt表示蓄电池充电功率的调整量，单位：kW；表示蓄电池第t时段放电功率，单位：kW；ΔPdisc,bt表示蓄电池放电功率的调整量，单位：kW；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；ΔPec表示电制冷机输入功率的调整量，单位：kW；Pel表示实时系统电负荷功率，单位：kW；建立如式(17)所示的微型燃气轮机运行的约束条件：式中，表示微型燃气轮机第t时段运行状态变量，表示微型燃气轮机运行，表示微型燃气轮机不运行；表示微型燃气轮机出力的下限，单位：kW；表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；ΔPmt表示微型燃气轮机出力的调整量，单位：kW；表示微型燃气轮机出力的上限，单位：kW；表示微型燃气轮机组在连续运行状态时的短时最大降功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组在连续运行状态时的短时最大增功率，单位：kW；建立如式(18)所示的燃气锅炉运行的约束条件：式中，表示燃气锅炉出力的下限，单位：kW；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；ΔPb表示燃气锅炉出力的调整量，单位：kW；表示燃气锅炉出力的上限，单位：kW；建立如式(19)所示的电网交互功率的约束条件：式中，表示系统与主网交互功率的下限，单位：kW；表示系统第t时段与主网交互功率，单位：kW；ΔPg表示系统与主网交互功率的调整量，单位：kW；表示系统与主网交互功率的上限，单位：kW；建立如式(20)所示的蓄电池运行的约束条件：式中，表示蓄电池第t时段的放电状态，表示蓄电池放电，表示蓄电池不充电也不放电；表示蓄电池充电功率上限，单位：kW；表示蓄电池第t时段放电功率，单位：kW；ΔPdisc,bt表示蓄电池放电功率的调整量，单位：kW；表示蓄电池第t时段的充电功率，单位：kW；ΔPc,bt表示蓄电池充电功率的调整量，单位：kW；表示蓄电池第t时段的充电状态，表示蓄电池充电，表示蓄电池不充电也不放电；表示蓄电池放电功率上限，单位：kW；表示反馈校正前蓄电池内的能量，单位：kWh；表示反馈校正后的蓄电池内的能量，单位：kWh；σbt表示蓄电池的自身能量损耗率；ηc,bt表示蓄电池的充电效率；ηdisc,bt表示蓄电池放电效率；表示蓄电池储存能量的下限，单位：kWh；表示蓄电池储存能量的上限，单位：kWh；Δt′＝1/12h；建立如式(21)所示的蓄热槽运行的约束条件：式中，表示蓄热槽第t时段的放热状态，表示蓄热槽放热，表示蓄热槽不放热也不蓄热；表示蓄热槽的蓄热功率上限，单位kW；；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kW；ΔPdisc,tst表示蓄热槽放热功率的调整量，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kW；ΔPc,tst表示蓄热槽蓄热功率的调整量，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热状态，表示蓄热槽蓄热，表示蓄热槽不放热也不蓄热；表示蓄热槽的放热功率上限，单位：kW；表示反馈校正前蓄热槽内的能量，单位：kWh；表示反馈校正后的蓄热槽内的能量，单位：kWh；σtst表示蓄热槽的自身能量损耗率；ηc,tst表示蓄热槽的蓄热效率；ηdisc,tst表示蓄热槽释放热量的效率；表示蓄热槽储存能量的下限，单位：kWh；表示蓄热槽储存能量的上限，单位：kWh；最后，采用Yalmip优化工具求解反馈校正模型，得到微型燃气轮机出力、燃气锅炉出力、吸附式制冷机输入功率、电制冷机输入功率、蓄电池充放电功率、蓄热槽蓄放热功率、系统与电网交互的功率的调整量，将这些调整量分别下发到微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、蓄电池、蓄热槽设备进行调整；每5分钟执行一次步骤30)和步骤40)，直到控制周期Δt内执行完毕；步骤50)进入下一时刻，返回步骤10)，直至停止运行微电网。