[发明专利]基于供热管网储热效益的热-电联合优化调度方法

摘要

本发明涉及一种基于供热管网储热效益的热‑电联合优化调度方法，属于多能源耦合的电力系统的运行和控制技术领域。该方法首先建立计及集中供热管网储热特性的热‑电联合优化调度模型，该模型由目标函数和约束条件构成；该模型的目标函数为热‑电联合系统运行总成本最小化，约束条件分为电力系统运行约束条件和供热系统运行约束条件；其中，供热系统运行约束条件包含一个反映集中供热管网储热特性的集中供热系统模型；最后，通过迭代求解算法对热‑电联合优化调度模型求解，用于热‑电联合优化调度。本方法在电力系统优化调度问题中考虑热网管网的储热效益，充分利用了管网的调峰特性，有效解决了我国北方冬季供热期间大量弃风的问题。

主权项

1.一种基于管网储热效益的热‑电联合优化调度方法，该方法首先建立计及集中供热管网储热特性的热‑电联合优化调度模型，该模型由目标函数和约束条件构成；该模型的目标函数为热‑电联合系统运行总成本最小化，约束条件分为电力系统运行约束和供热系统运行约束条件；其中，供热系统运行约束条件包含一个反映集中供热管网储热特性的集中供热系统模型；最后通过迭代求解算法对热‑电联合优化调度模型求解，用于热‑电联合优化调度；其特征在于，该方法具体包括以下步骤：1)建立热‑电联合优化调度模型，该模型由目标函数和约束条件构成，具体包括：1.1)模型的决策变量热‑电联合优化调度模型的决策变量分为电力侧决策变量以及供热侧决策变量；电力侧决策变量包括火电机组的发电出力和旋转备用容量、风电场出力以及循环水泵消耗的电功率；供热侧决策变量包括热电联产机组的供热出力、热力站的循环水流量、换热站的循环水流量、管道水流流速、供热网络压强水头分布以及供热网络的温度分布；1.2)模型的目标函数热‑电联合优化调度模型的目标函数为热‑电联合系统运行总成本最小化，如式(1)所示：其中，p_i,t为第i台机组在第t个调度时段的发电出力，为第i个风电场在第t个调度时段的发电出力，为火电机组下标集合，为风电场下标集合，为第i台火电机组的运行成本，为第i个风电场的弃风成本，为第i台热电联产机组的热电联产成本；常规火电机组的运行成本表示为发电出力的二次函数，如式(2)所示：其中，b_0,i、b_1,i、b_2,i分别为第i台火电机组运行成本的常数项、一次项系数和二次项系数；风电场的弃风成本与弃风量的平方成正比，如式(3)所示：其中，为第i个风电场在第t个调度时段的出力预测值，σ_i为第i个风电场的弃风惩罚因子；热电联产机组热电联产成本为发电出力和供热出力的二次函数，如式(4)所示：其中，a_0,i、a_1,i、a_2,i、a_3.i、a_4,i、a_5,i为第i台热电联产机组热电联产成本函数的常系数；1.3)模型的约束条件热‑电联合优化调度模型的约束条件包含电力系统运行约束条件和供热系统运行约束条件，具体包括：1.3.1)电力系统运行约束条件1.3.1.1)功率平衡约束每个调度时段的发电功率与负荷功率相等，如式(5)所示：其中，D_n,t为电力网络第n个母线在第t个调度时段的母线负荷，为母线下标集合；1.3.1.2)旋转备用约束火电机组预留一定的旋转备用容量以应对电力系统可能发生的故障，如式(6)～式(8)所示：其中，RAMP_i^up和RAMP_i^down分别为第i台火电机组的向上、向下爬坡速率，ru_i,t和rd_i,t分别为第i台火电机组在第t个调度时段的向上、向下旋转备用容量，和P_i分别为第i台火电机组的最大、最小技术出力，SR^up和SR^down分别为电力系统向上、向下旋转备用容量要求；1.3.1.3)网络约束电力网络线路的潮流在线路传输容量以内，如式(9)所示：其中，SF_l,n为电力网络第l条线路潮流对第n个母线注入功率的转移分布因子，F_l为电力网络第l条线路的传输容量，为电力网络线路下标集合；1.3.1.4)爬坡速率约束火电机组在相邻调度时段内的发电出力增量受到爬坡速率的限制，如式(10)所示：1.3.1.5)火电机组出力限制约束火电机组的发电出力受到其技术出力范围的限制，如式(11)所示：1.3.1.6)风电场出力限制约束风电场的发电出力受到可调度风电容量的限制，如式(12)所示：1.3.2)供热系统运行约束条件供热系统运行的约束条件包含一个集中供热系统模型，该集中供热系统模型包括热电联产机组子模型，循环水泵子模型，换热站子模型和供热网络子模型四个子模型，每个子模型分别由各自的约束条件构成；具体步骤如下：1.3.2.1)构建热电联产机组子模型热电联产机组子模型包含以下约束：1.3.2.1.1)供热与供电关系约束热电联产机组的供电出力和供热出力采用多边形区域极点的凸组合来描述，如式(13)所示：其中，式(13)中，p_i,t为第i台机组在第t个调度时段的供电出力，h_i,t为第i台热电联产机组在第t个调度时段的供热出力，为第i台热电联产机组运行可行域近似多边形的第k个极点，为第i台热电联产机组在第t个调度时段的运行点对应第k个极点的凸组合系数，NK_i为第i台热电联产机组的运行可行域近似多边形的极点个数，为热电联产机组下标集合，为调度时段下标集合；1.3.2.1.2)循环水供热约束热电联产机组的供热出力用于加热供热网络中的循环水流，如式(15)所示：其中，c为水的比热容；为在第t个调度时段内流经第j个热力站的循环水质量，即循环水流量；分别为供热网络中第n个节点在第t个调度时段的供水、回水温度，为热力站下标集合，为供热网络中与第j个热力站连接的节点下标；1.3.2.1.3)供热网络节点温度约束供热网络节点温度控制在合理范围内以保证供热质量并防止循环水汽化，如式(16)所示：其中，和分别为供热网络第n个节点的温度下限和上限；1.3.2.2)构建循环水泵子模型循环水泵子模型包含以下约束：1.3.2.2.1)循环水泵消耗的电功率约束循环水泵消耗的电功率正比于供热网络节点的供回水压强差以及循环水流量，如式(17)所示：其中，为循环水泵消耗的电功率，分别表示供热网络第n个节点在第t个调度时段的供水、回水压强，为循环水泵的工作效率，ρ为水密度；1.3.2.2.2)循环水电功率上下限约束，如式(18)所示：其中，与分别代表循环水泵电功率的上限和下限；1.3.2.3)构建换热站子模型换热站子模型包含以下约束：1.3.2.3.1)供回水温度与换热量的关系约束换热站的供回水温度与换热量的约束关系如式(19)所示：其中，为第l个换热站在第t个调度时段的循环水流量，为第l个换热站在第t个调度时段的用热负荷功率，为换热站下标集合，为供热网络中与第l个换热站连接的节点下标；1.3.2.3.2)节点供回水压强约束换热站处的节点供回水压强差高于一定水平以维持循环水流，如式(20)所示：其中，为第l个换热站的最小供回水压强差；1.3.2.3.3)回水温度约束换热站的回水温度保持在一定的范围之内，如式(21)所示：其中，与分别代表换热站回水温度的上限和下限；1.3.2.4)构建供热网络子模型供热网络中：表示以第i个供热网络节点为终点的供热管道下标集合，表示以第i个供热网络节点为起点的供热管道下标集合，分别表示第b条供水管道在第t个调度时段的首端、末端温度，分别表示第b条回水管道在第t个调度时段的首端、末端温度，分别表示第b条供水、回水管道在第t个调度时段的水流量；供热网络子模型包含以下约束：1.3.2.4.1)流量连续性约束进入同一节点的水流量之和为零，如式(22)和式(23)所示：其中，为供热网络节点下标集合；1.3.2.4.2)温度混合约束来自不同管道的水流在同一网络节点混合后的温度满足以下方程如式(24)和式(25)所示：1.3.2.4.3)网络节点温度约束从网络节点流出的水流温度等于该网络节点的温度，如式(26)和式(27)所示：1.3.2.4.4)流量限制约束循环水流量限制在一定的范围以内以防止管道振动，如式(28)和(29)所示：其中，为第b条供热管道的水流流速上限，为供热管道下标集合；1.3.2.4.5)压强损失约束由于水流与管道内壁摩擦引起的沿管压强损失与流速的平方成正比，如式(30)所示：其中，μ_b为第b条供热管道的压强损失系数，分别为第b条供热管道的首端、末端节点下标；1.3.2.4.6)水温变化延时约束与沿管热损耗约束此约束分为两个步骤：第一步：利用过去时段的管道入口温度估计忽略沿管热损耗的管道出口温度，如式(31)和式(32)所示：其中，和分别为第b条供热管道在第t个调度时段忽略沿管热损耗的管道出口温度；变量K_b,t,k的取值由循环水流速决定，如式(33)所示：其中，Δt为相邻调度时段的时间间隔，A_b为第b条供热管道的截面积，L_b为第b条供热管道的长度；式(31)～式(33)中，整数变量φ_b,t和γ_b,t表示与水温变化延时相关的调度时段数，如式(34)和式(35)所示：式(33)中的R_b,t和S_b,t表达式分别如式(36)和式(37)所示：第二步：对管道出口温度进行热损耗修正，如式(38)和式(39)所示：其中，为第t个调度时段的外界温度，λ_b为第b条供热管道的沿管热损耗系数；2)对热‑电联合优化调度模型求解，将求解结果用于热‑电联合优化调度；定义变量γ_b,t、φ_b,t、K_b,t,k、R_b,t、S_b,t为复杂变量，用向量ξ表示；定义其余变量为非复杂变量x；热‑电联合优化调度模型表示为以下抽象形式：其中，f(x)代表式(1)中的目标函数，ξ＝Φ(x)表示由式(33)～式(37)描述的ξ关于x的函数关系，g(x,ξ)≤0表示约束条件；迭代求解算法具体包括以下步骤：2.1)初始化：初始化复杂变量ξ⁽⁰⁾，设置收敛误差ε＞0以及最大迭代次数M^max＞0；设置m＝0；2.2)求解固定ξ的热‑电联合优化调度模型：令固定复杂变量的取值ξ＝ξ^(m)，求解热‑电联合优化调度模型如式(41)所示：2.3)更新复杂变量：令更新复杂变量ξ^(m+1)＝Φ(x^(m))；2.4)收敛判定：如果|ξ^(m+1)‑ξ^(m)|＜ε或者m＞M^max，则取(x^(m),ξ^(m))为最终结果，迭代结束；否则，将迭代次数增加1，即m←m+1，重新返回步骤2.2)；2.5)将求解最终结果作为热‑电联合优化调度的指令。