[发明专利]一种融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度方法

摘要

本发明公开了一种融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度方法，包括：构建微网系统模型、基于楼宇蓄热特性构建楼宇虚拟储能系统模型、将虚拟储能系统集成到楼宇微网优化调度模型中，通过在温度舒适度范围内对楼宇室温进行优化调节，从而构建优化调度目标函数，选取优化调度约束条件后，在MATLAB软件环境下调用CPLEX进行优化调度求解，最终得到冷热电联供楼宇微网优化调度方案，实现对楼宇虚拟储能系统的充放电管理。本发明融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度方法可以在保证温度舒适度的前提下充分发掘楼宇参与微网经济优化运行的虚拟储能潜力，辅助提升微网综合能源利用效率，在一定程度上降低了微网运行成本。

主权项

一种融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、微网系统建模，包括1‑1)微型燃气轮机微型燃气轮机输出功率如式(1)所示：P_MT,t＝P_gas×η_MT       (1)式(1)中：P_MT,t为微型燃气轮机的输出功率，单位为kW；P_gas为微型燃气轮机消耗的天然气功率，单位为kW；η_MT为微型燃气轮机的发电效率；1‑2)吸收式制冷机吸收式制冷机通过微型燃气轮机的余热驱动，其制冷功率如式(2)所示：Q_AC,t＝η_HE×γ_MT×P_MT,t×COP_AC          (2)式(2)中：Q_AC,t为吸收式制冷机的制冷功率输出，单位为kW；γ_MT为微型燃气轮机的热电比；η_HE为换热装置的效率；COP_AC为吸收式制冷机的能效比；1‑3)电制冷机电制冷机通过消耗电能制冷，其制冷功率如式(3)所示：Q_EC,t＝P_EC,t×COP_EC       (3)式(3)中：Q_EC,t为电制冷机的制冷功率输出，单位为kW；P_EC,t为电制冷机消耗的电功率，单位为kW；COP_EC为电制冷机的能效比；步骤二、楼宇虚拟储能系统建模基于楼宇的蓄热特性，依据能量守恒得到楼宇的热平衡方程，如式(4)：$\mathrm{\Δ}Q=\mathrm{\ρ}\×C\×V\×\frac{{\mathrm{dT}}_{in}}{d\mathrm{\τ}}---\left(4\right)$式(4)中：ΔQ为室内热量的变化量，单位为J/s；ρ为空气密度，单位为kg/m³；C为空气比热容，单位为J/(kg·℃)；室内温度的变化率乘以室内空气的质量再乘以其比热容，等于室内热量的变化量；V为室内空气体积，单位为m³；夏季制冷时，基于楼宇的热平衡方程构建楼宇的虚拟储能系统模型，表达式如式(5)：$\begin{array}{c}{k}_{wall}\×F_{wall}\×(T_{out}-T_{in})+k_{win}\×F_{win}\×(T_{out}-T_{in})\\ +I\×F_{win}\×SC+Q_{in}-Q_{cl}=\mathrm{\ρ}\×C\×V\×\frac{{\mathrm{dT}}_{in}}{d\mathrm{\τ}}\end{array}---\left(5\right)$式(5)中等号左边：第一项(k_wall×F_wall×(T_out‑T_in))表示建筑外墙与室外传递的热量，单位为kW；其中，k_wall为建筑外墙的传热系数，单位为W/(m²·K)，表示稳态传热时，室内外温度差每一单位每秒中传过墙体的热量；F_wall为建筑外墙面积，单位为m²；(T_out‑T_in)为室内外温度差，单位为K；第二项(k_win×F_win×(T_out‑T_in))表示建筑外窗与室外传递的热量，单位为kW：其中k_win为建筑外窗的传热系数，单位为W/(m²·K)；F_win为建筑外窗的面积，单位为m²；第三项I×F_win×SC表示太阳热辐射传递的热量，单位为kW，其中I为太阳辐射功率，单位为kW/m²，表示与光照垂直照射时每平方米每秒接受的热量；SC为遮阳系数：其取值为0‑1；Q_in为室内热源的发热功率，单位为kW：包括人体及用电设备的发热；Q_cl为制冷设备的制冷功率，单位为kW；依据式(5)得到楼宇室内温度与制冷设备制冷功率的数学关系，并根据用户室内温度舒适度的范围对楼宇制冷需求进行调节；基于楼宇的虚拟储能系统的充放电功率如式(6)所示：Q_VSS,t＝Q′_{cl,building,t}‑Q_{cl,building,t}      (6)式(6)中：Q_VSS,t为虚拟储能系统的充放电功率，单位为kW，放电为正，充电为负；Q′_{cl,building,t}为不调节室内温度的楼宇制冷电功率需求，单位为kW；Q_{cl,building,t}为考虑在温度舒适度范围内调节室内温度的楼宇制冷电功率需求，单位为kW；步骤三、优化调度目标函数构建将楼宇虚拟储能系统模型集成到楼宇微网的优化调控模型中，同时考虑楼宇用户可接受的温度调节范围，构建楼宇微网的经济优化调度模型；其中，楼宇微网的类型包括电制冷类型楼宇微网和冷电联供类型楼宇微网，所述电制冷类型楼宇微网的设备包括光伏、风机、蓄电池和电制冷机，所述冷电联供类型楼宇微网的设备包括光伏、风机、蓄电池、微型燃气轮机和吸收式制冷机；3‑1)电制冷类型楼宇微网融合虚拟储能系统后的经济优化调度模型的目标函数为：$\begin{array}{c}\min \underset{t=1}{\overset{N}{\Σ}}\left\{\left(\frac{C_{ph,t}+C_{se,t}}{2}{P}_{ex,t}+\frac{C_{ph,t}-C_{se,t}}{2}\left|P_{ex,t}\right|\right)\right\}\\ +(P_{WT,t}{C}_{WT\_om}+P_{PV,t}{C}_{PV\_om}\\ +\left|P_{bt,t}\right|C_{bt\_om}+P_{EC,t}{C}_{EC\_om})+\mathrm{\γ}|T_{in,t}-T_{set}\left|\right\}\end{array}---\left(7\right)$式(7)中：第一项为该微网从配电网购电的成本，P_ex,t为微网与配电网交换的电功率，单位为kW，购电为正，售电为负；第二项为该微网中所有设备的使用维护成本，P_WT,t、P_PV,t、P_bt,t和P_EC,t分别为t时刻风机出力、光伏出力、蓄电池充放电功率以及电制冷机电功率，单位均为kW；其中，P_bt,t为正是蓄电池放电，P_bt,t为负是蓄电池充电；C_{WT_om}、C_{PV_om}、C_{bt_om}和C_{EC_om}分别代表风机、光伏、蓄电池和电制冷机单位时间段单位功率的使用维护成本，单位为元/kWh；第三项为影响用户温度舒适度而设的罚函数项，γ为罚因子，单位为元/℃，该罚因子视为用户对温度舒适度的敏感程度，将该罚因子定义为用户敏感度系数γ；罚函数项设定为γ乘以t时刻室内实际温度T_in,t偏离设定温度T_set的差值；用户敏感度系数γ根据不同的用户敏感性来选择，γ的取值为0‑+∞；N表示一个完整的调度周期内的调度时段总数；3‑2)冷电联供类型楼宇微网融合虚拟储能系统后的经济优化调度模型的目标函数为：$\begin{array}{c}\min \underset{t=1}{\overset{N}{\Σ}}\{\left(\frac{C_{ph,t}+C_{se,t}}{2}{P}_{ex,t}+\frac{C_{ph,t}-C_{se,t}}{2}\left|P_{ex,t}\right|\right)\\ +(P_{WT,t}{C}_{WT\_om}+P_{PV,t}{C}_{PV\_om}+|P_{bt,t}|C_{bt\_om}\\ +P_{MT,t}{C}_{MT\_om}+{\mathrm{\γ}}_{MT}{P}_{MT,t}{C}_{AC\_om})\\ +C_{gas}{P}_{gas}+\mathrm{\γ}|T_{in,t}-T_{set}|\}\end{array}---\left(8\right)$式(8)中：第二项为该微网中所有设备的使用维护成本；P_WT,t、P_PV,t、P_bt,t和P_MT,t分别为t时刻风机出力、光伏出力、蓄电池充放电功率以及微型燃气轮机，单位为kW；C_{MC_om}代表微型燃气轮机单位时间段单位功率的使用维护成本，单位为元/kWh；第三项为微网购买天然气的成本，P_gas,t为微网购买天然气功率，单位为kW；C_gas为购买天然气的价格，单位为元/kWh；步骤四、优化调度约束条件选取4‑1)电制冷类型楼宇微网融合需求侧虚拟储能后的优化调度模型的约束条件包括：4‑1‑1)电功率平衡约束：P_ex+P_WT+P_PV+P_bt＝P_el+P_EC        (9)式(9)中P_el为t时刻的电负荷；4‑1‑2)冷负荷平衡约束：Q_EC＝Q_cl,building      (10)4‑1‑3)楼宇热平衡约束：将式(5)中由微分方程表达的楼宇虚拟储能系统模型进行差分化处理，形成由差分方程表达的楼宇热平衡约束方程式(11)$\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}t\[k_{wall}{F}_{wall}(T_{out,t}-T_{in,t})+k_{win}{F}_{\sin }(T_{out,t}-T_{in,t})\\ +I_t{F}_{win}SC+Q_{in,t}-Q_{EC,t}\]-\mathrm{\ρ}CV(T_{in,t+1}-T_{in,t})=0\end{array}---\left(11\right)$4‑1‑4)微网结构中蓄电池以及电制冷机自身的约束以及配电网购电约束，包括：蓄电池以及电制冷机的功率以及配电网购电约束满足上下限约束：$\left\{\begin{array}{c}\underset{\‾}{P_{ex}}\<P_{ex}\<\stackrel{\‾}{P_{ex}}\\ \underset{\‾}{P_{bt}}\<P_{bt}\<\stackrel{\‾}{P_{bt}}\\ \underset{\‾}{P_{EC}}\<P_{EC}\<\stackrel{\‾}{P_{EC}}\end{array}\right.---\left(12\right)$蓄电池储电量约束：如式(13)和(14)所示，以及一个调度周期始末电储能平衡约束，如式(15)所示：$\underset{\‾}{W_{bt}}\<W_{bt,t}=W_{bt\left(0\right)}-\underset{i=1}{\overset{t}{\Σ}}{P}_{bt,i}{\mathrm{\η}}_{bt}\mathrm{\Δ}t\<\stackrel{\‾}{W_{bt}}---\left(13\right)$${\mathrm{\η}}_{bt}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\η}}_{ch}& P_{bt,i}\≤0\\ 1/{\mathrm{\η}}_{dis}& P_{bt,i}\>0\end{array}\right.---\left(14\right)$式(13)和式(14)中，W_bt,t表示蓄电池t时刻的电量，单位为kW；W_bt(0)为蓄电池的初始电量，单位为kW；η_ch，η_dis为蓄电池的充放电效率；在微网的全天调度中蓄电池因自放电而产生的能量损耗忽略不计；$\underset{t=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{bt,t}=0---\left(15\right)$4‑1‑5)楼宇室内温度上下限约束：$\underset{\‾}{T_{in}}\<T_{in,t}\<\stackrel{\‾}{T_{in}}---\left(16\right)$4‑2)冷电联供类型楼宇微网融合需求侧虚拟储能后的优化调度模型的约束条件包括：4‑2‑1)电功率平衡约束：P_ex,t+P_WT,t+P_PV,t+P_MT,t+P_bt,t‑P_el,t＝0     (17)4‑2‑2)冷负荷平衡约束：Q_AC,t＝Q_{cl,building,t}        (18)4‑2‑3)楼宇热平衡约束：将式(5)中由微分方程表达的楼宇虚拟储能系统模型进行差分化处理，形成由差分方程表达的楼宇热平衡约束方程式(19)$\begin{array}{c}{k}_{wall}{F}_{wall}(T_{out,t}-T_{in,t})+k_{win}{F}_{win}(T_{out,t}-T_{in,t})\\ +I_t{F}_{win}SC+Q_{in,t}-Q_{AC,t}-\mathrm{\ρ}CV(T_{in,t+1}-T_{in,t})=0\end{array}---\left(19\right)$4‑2‑4)微网结构自身的约束以及配电网购电约束，包括：蓄电池以及微型燃气轮机的功率以及配电网购电约束满足上下限约束：$\left\{\begin{array}{c}\underset{\‾}{P_{ex}}\<P_{ex}\<\stackrel{\‾}{P_{ex}}\\ \underset{\‾}{P_{MT}}\<P_{MT,t}\<\stackrel{\‾}{P_{MT}}\\ \underset{\‾}{P_{bt}}\<P_{bt}\<\stackrel{\‾}{P_{bt}}\end{array}\right.---\left(20\right)$蓄电池储电量约束与电制冷类型楼宇微网中蓄电池储电量约束相同：如式(13)和(14)所示，以及一个调度周期始末电储能平衡约束，如式(15)所示；4‑2‑5)楼宇室内温度上下限约束：$\underset{\‾}{T_{in}}\<T_{in,t}\<\stackrel{\‾}{T_{in}}---\left(21\right)$步骤五、优化调度求解，得到调度方案，指导楼宇微网运行在MATLAB软件环境下调用CPLEX对上述步骤三和步骤四共同构成的优化数学模型进行求解，分别得到电制冷类型楼宇微网以及冷电联供类型楼宇微网融合需求侧虚拟储能后的优化调度方案；基于得到的调度方案，分别安排电制冷类型楼宇微网和冷电联供类型楼宇微网运行，从而达到最优运行的目的。