計及溫控設備的社區微電網儲能容量優化配置方法與流程
2023-06-11 05:39:01
本發明涉及電力系統規劃領域，具體的說是一種計及溫控設備的社區微電網儲能容量優化配置方法。
背景技術：
：隨著能源結構的調整，為了充分開發和利用可再生能源，提高終端能源消費的清潔水平，微電網應運而生。微電網中含有各種分布式電源、負荷、儲能設備和控制設備等。由於風機和光伏等可再生能源出力具有間歇性、不確定性和隨機性等特點，隨著新能源的滲透率的不斷增加，新能源消納和平抑功率波動問題成為研究的熱點。儲能設備憑藉其快速響應，操控性強等特點，成為新能源消納和平抑功率波動的有效手段。但是，儲能設備價格昂貴，為權衡經濟性和可靠性，儲能設備的容量配置問題具有重要的研究意義。隨著微電網的逐步推廣，廣大學者對微電網中儲能容量配置進行了積極探索。目前已有許多針對微電網中儲能設備容量優化配置的研究。但是，對於含有大量溫控設備的社區級微電網中，少有文獻考慮溫控設備的儲能特性的影響。而人們生活常常用到溫控設備，特別是在北方的供暖設備，導致了溫控設備的資源浪費。技術實現要素：針對上述問題，本發明提供了一種計及溫控設備的社區微電網儲能容量優化配置方法，計及溫控設備對社區級微電網儲能設備容量進行優化。為達到上述目的，本發明採用的具體技術方案如下：一種計及溫控設備的社區微電網儲能容量優化配置方法，其關鍵在於包括以下步驟：S1：統計社區級微電網年度負荷、風速數據和環境溫度數據；S2：為了增大新能源消納，制定社區級孤單微電網的運行策略；S3：以含溫控設備的社區級孤島微電網為研究對象，以一年內綜合成本最小為目標函數，基於步驟S2建立的運行策略建立含溫控設備的社區級微網儲能容量優化配置模型；S4：根據步驟S1得到的數據，採用遺傳算法對步驟S3建立的優化配置模型進行求解。通過上述設計，以含溫控設備的社區級孤島微電網為研究對象，以一年內綜合成本最小為目標函數，建立了含溫控設備的社區級微網儲能容量優化配置模型，建模過程中，考慮了對微電網儲能設備容量優化配置的影響因素，建立的模型更加全面，考慮的因素也更加符合實際含溫控設備的微電網規劃的需求，可靠性高；算法簡單，便於工程人員學習使用；並且通用性較好，可廣泛應用於含溫控設備的微電網儲能設備容量規劃分析。進一步描述步驟S1中，計算風力發電機組輸出功率的具體內容為：風力發電機組輸出功率Ptw與風速v之間的關係可近似描述為分段函數：式中，vci為切入風速，vco為切出風速，vr為額定風速，Prw為風電機組額定輸出功率。當風速介於切入風速vci和額定風速vr之間，風力發電機輸出功率可以表示為風速的近似線性函數P(v)，即：再進一步描述，步驟S2中制定社區級孤單微電網的運行策略的原則為：第一原則：首先滿足除去溫控設備以外的必要設備電負荷需求，所述必要設備電負荷包括風力發電機組負荷、常規發電機組負荷和儲能設備，且微電源供電順序依次為風力發電機組負荷、常規發電機組負荷、儲能設備；第二原則：若不能滿足負荷，則供電能力不足，需要削減負荷；第三原則：若滿足必要設備電負荷需求後，給溫控設備負荷供電。再進一步描述，步驟S2中制定社區級孤單微電網的運行策略具體為：若風力發電機組的出力大於風力發電機組、常規發電機組和儲能設備負荷需求，則讀取室內溫度；若此時室內溫度未超越室內設置溫度上限或未低於室內設置溫度下限，則開啟溫控設備，供給居民用戶電負荷，實現溫控設備儲能；若此時室內溫度已經越限值，則不開啟溫控設備，將多餘的風力機組發電在儲能設備中存儲，若儲能設備儲存量已經達到儲能設備最大容量，則棄風；若風力發電機組的出力小於風力發電機組、常規發電機組和儲能設備負荷需求，讀取室內溫度；若此時室內溫度處於室內溫度設定值的上下限範圍內時，則不開啟溫控設備；否則，開啟溫控設備，調節室內溫度，由常規發電機組和儲能設備提供電能；若讀取室內溫度處於室內設置溫度的上下限之外，且常規機組和儲能設備均不能供給電能，則供電能力不足，需要削減負荷，同時溫度越限，不能滿足居民用戶的溫度設置限制要求。再進一步描述，所述原邊金屬板、原邊線圈、副邊線圈和副邊金屬板四者同軸設置。再進一步描述，步驟S3中建立含溫控設備的社區級微網儲能容量優化配置模型的具體內容為：確定一年內儲能設備綜合成本最小為目標函數，其中目標函數為：minF＝Cinv+CM+Cploss+CTloss+Ccut目標函數中，Cinv為儲能設備的投資費用；CM為儲能設備的運維費用；Cploss為缺供電費用；CTloss為溫度越限費用，Cwcut為棄風懲罰費用；其中，儲能設備的投資成本為其壽命周期內的等年值，儲能設備投資成本的等年值費用為：式中，r為折現率，取為10％；n為儲能設備壽命，單位為年。Cess為儲能設備單位容量投資成本；Sess為儲能設備容量；儲能設備的運維費用為儲能設備投資成本等年值費用的0.04倍，即：CM＝0.04×Cinv式中，Cinv為儲能設備的投資成本；年缺供電費用為單位停電損失與年缺供電量的乘積，即：Cploss＝λEENS×EEENS式中，λEENS為單位停電損失，$/kWh，EEENS為年缺供電量；溫度越限費用為年溫度越限時段數與單時段溫度越限懲罰費用的乘積，即：CTloss＝λT×NT式中，λT為單時段溫度越罰費用，$/時段；NT為年溫度越限時段數；棄風懲罰費用為單位棄風懲罰費用與年棄風量的乘積，即：Ccut＝λcut×Ecut式中，λcut為單位棄風懲罰費用，$/kWh；Ecut為年棄風量；約束條件：功率平衡約束PWT+PG+Pdis-Pch＝Pl+Php式中：PWT為風機發電功率；PG為常規機組發電功率；Pdis為儲能設備放電功率；Pch為儲能設備充電功率；Pl為一般電負荷功率；Php為溫控設備負荷功率；儲能設備約束儲能設備的SOC(荷電狀態)約束：Socmin≤Soc(t)≤Socmax充電功率限制：Pch,min≤Pch≤Pch,max放電功率限制：Pdis,min≤Pdis≤Pdis,max式中，Socmin和Socmax分別為儲能設備荷電狀態的最小值和最大值；Pch,min和Pch,max分別為儲能設備的充電功率最小值和最大值；Pdis,min和Pdis,max分別問儲能設備放電功率的最小值和最大值；允許調節溫度範圍Tset-δ≤Tt≤Tset+δ式中，Tset為溫度設定值；δ為溫度調節範圍；供電可靠性約束LOLP≤LOLPmax式中，LOLP為微電網缺供電概率；LOLPmax為規劃時微電網允許的最大缺供電概率。再進一步描述，供電可靠性約束條件中，微電網缺供電概率LOLP的具體計算公式為：式中，N為時序蒙特卡洛模擬所設定的模擬年數，Ddi為第i個停運狀態的持續時間(h)，Mdn為模擬時間跨度內系統失效狀態出現的次數。再進一步描述，所述溫控設備的等效熱力學模型為：當溫控設備關斷時：當溫控設備開啟時：式中，Troom為室內溫度(℃)；C為等值熱電容(J/℃)；R為等值熱電阻(℃/W)；Q為熱功率(W)；To為室外環境溫度(℃)；t為仿真時刻；Δt為仿真步長。再進一步描述，步驟S4所述的採用遺傳算法對優化配置模型進行求解的具體步驟為：S41：輸入各設備電負荷數據、室內溫度設定值、風速數據、各微電源參數和設置遺傳算法的種群數量和迭代次數；S42：計算風機輸出功率；S43：使用隨機數方法產生遺傳算法初始種群，採用二進位對染色體編碼；S44：對染色體進行解碼，檢查種群是否滿足約束條件，並種群進行調整，使其滿足約束條件；S45：根據運行策略，對儲存設備容量、儲存設備投資年值、運維成本、棄風懲罰費用、缺供電懲罰費用、溫度越限懲罰費用進行計算；S46：計算當前種群內個體對應的系統LOLP，並計算個體適應度；S47：通過算子對當前種群中的染色體進行選擇、交叉、變異操作，得到下一代群體；S48：判斷否達到最大迭代次數，達到最大迭代次數則結束計算，輸出優化後的結果，即輸出儲能設備配置容量；否則，返回步驟S43。本發明的有益效果：本發明以含溫控設備的社區級孤島微電網為研究對象，以一年內綜合成本最小為目標函數，建立了含溫控設備的社區級微網儲能容量優化配置模型，研究了溫控設備的儲能特性對社區級微電網電儲能容量優化配置的影響，考慮了棄風懲罰費用、可靠性約束、溫度允許變化範圍等對微電網儲能設備容量優化配置的影響，建立的模型更加全面，考慮的因素也更加符合實際含溫控設備的微電網規劃的需求，整個方法算法簡單，便於工程人員學習使用，並且通用性較好，可廣泛應用於含溫控設備的微電網儲能設備容量規劃分析。附圖說明圖1是本發明計及溫控設備的社區微電網儲能容量優化配置方法流程圖；圖2是本發明溫控設備儲能特性分析示意框圖；圖3是本發明遺傳算法流程圖；圖4是本發明社區級微電網年度負荷數據統計圖；圖5是本發明社區級微電網年度風速數據統計圖；圖6是本發明社區級微電網年度環境溫度數據統計圖圖7是本發明三種情形下儲能設備容量對比示意圖；圖8是本發明Case1充放電示意圖；圖9是本發明Case2充放電示意圖；圖10是本發明Case3充放電示意圖。具體實施方式下面結合附圖對本發明的具體實施方式以及工作原理作進一步詳細說明。從圖1可以看出，一種計及溫控設備的社區微電網儲能容量優化配置方法，包括以下步驟：S1：統計社區級微電網年度負荷、風速數據和環境溫度數據，並計算風力發電機組輸出功率；其中，計算風力發電機組輸出功率的具體內容為：風力發電機組輸出功率Ptw與風速v之間的關係可近似描述為分段函數：式中，vci為切入風速，vco為切出風速，vr為額定風速，Prw為風電機組額定輸出功率。當風速介於切入風速vci和額定風速vr之間，風力發電機輸出功率可以表示為風速的近似線性函數P(v)，即：S2：為了增大新能源消納，制定社區級孤單微電網的運行策略；其中，制定社區級孤單微電網的運行策略的原則為：第一原則：首先滿足除去溫控設備以外的必要設備電負荷需求，所述必要設備電負荷包括風力發電機組負荷、常規發電機組負荷和儲能設備，且微電源供電順序依次為風力發電機組負荷、常規發電機組負荷、儲能設備；第二原則：若不能滿足負荷，則供電能力不足，需要削減負荷；第三原則：若滿足必要設備電負荷需求後，給溫控設備負荷供電。制定社區級孤單微電網的運行策略具體為：若風力發電機組的出力大於風力發電機組、常規發電機組和儲能設備負荷需求，則讀取室內溫度；若此時室內溫度未超越室內設置溫度上限或未低於室內設置溫度下限，則開啟溫控設備，供給居民用戶電負荷，實現溫控設備儲能；若此時室內溫度已經越限值，則不開啟溫控設備，將多餘的風力機組發電在儲能設備中存儲，若儲能設備儲存量已經達到儲能設備最大容量，則棄風；若風力發電機組的出力小於風力發電機組、常規發電機組和儲能設備負荷需求，讀取室內溫度；若此時室內溫度處於室內溫度設定值的上下限範圍內時，則不開啟溫控設備；否則，開啟溫控設備，調節室內溫度，由常規發電機組和儲能設備提供電能；若讀取室內溫度處於室內設置溫度的上下限之外，且常規機組和儲能設備均不能供給電能，則供電能力不足，需要削減負荷，同時溫度越限，不能滿足居民用戶的溫度設置限制要求。所述溫控設備的等效熱力學模型為：當溫控設備關斷時：當溫控設備開啟時：式中，Troom為室內溫度(℃)；C為等值熱電容(J/℃)；R為等值熱電阻(℃/W)；Q為熱功率(W)；To為室外環境溫度(℃)；t為仿真時刻；Δt為仿真步長。在微網中，溫控設備對室內溫度的改變範圍可以彈性改變功率消耗量。對於含新能源比例較大的微電網中，當新能源過剩時，為了增加新能源消納，需要對過剩的新能源進行儲存，此時，對於溫控設備來說，其調節後的溫度如果未超過溫度允許調節範圍時，溫控設備可以開啟，消耗過剩新能源，調節室內溫度設定值，使室內溫度上升或者下降，這個過程相當於電儲能設備的充電過程。當隨後的時間段內，新能源全部消納，室內溫度因為之前時間段的調整，在不開啟溫控設備情況下，根據自然變化室內溫度下降或上升後，仍然處於溫度允許調節範圍內，滿足相應要求，則溫控設備不開啟，減少了電能的消耗，此時也就是將之前消耗新能源獲得的熱能釋放出來，這個過程相當於電儲能設備的放電過程。綜上所述，溫控設備具有儲能特性，可以實現「廣義儲能」的作用。從以上分析可以得出，溫控設備通過溫度調節可以消納過剩新能源，同時在新能源消納完全時，可以釋放之前存儲的熱能，達到了儲能的作用，因此可以對電儲能進行部分替代，進而影響儲能設備容量的配置，其中具體溫控設備儲能特性分析示意框圖詳見圖2。S3：以含溫控設備的社區級孤島微電網為研究對象，以一年內綜合成本最小為目標函數，基於步驟S2建立的運行策略建立含溫控設備的社區級微網儲能容量優化配置模型；建立含溫控設備的社區級微網儲能容量優化配置模型的具體內容為：最小化一年內系統綜合成本，考慮儲能設備的投資費用、運維費用、棄風懲罰費用、缺供電費用、溫度越限費用等。確定一年內儲能設備綜合成本最小為目標函數，其中目標函數為：minF＝Cinv+CM+Cploss+CTloss+Ccut目標函數中，Cinv為儲能設備的投資費用；CM為儲能設備的運維費用；Cploss為缺供電費用；CTloss為溫度越限費用，Cwcut為棄風懲罰費用；其中，由於儲能設備的生命周期較長，儲能設備的投資成本為其壽命周期內的等年值，儲能設備投資成本的等年值費用為：式中，r為折現率，取為10％；n為儲能設備壽命，單位為年。Cess為儲能設備單位容量投資成本；Sess為儲能設備容量，容量單位為kWh；儲能設備的運維費用為儲能設備投資成本等年值費用的0.04倍，即：CM＝0.04×Cinv式中，Cinv為儲能設備的投資成本，單位為$/kWh；年缺供電費用為單位停電損失與年缺供電量的乘積，即：Cploss＝λEENS×EEENS式中，λEENS為單位停電損失，$/kWh，EEENS為年缺供電量，kWh；考慮居民用戶對溫度的要求，即溫度舒適度的約束，當溫度超過約束時需要對其越限進行相應費用計算。溫度越限費用為年溫度越限時段數與單時段溫度越限懲罰費用的乘積，即：CTloss＝λT×NT式中，λT為單時段溫度越罰費用，$/時段；NT為年溫度越限時段數；棄風懲罰費用為單位棄風懲罰費用與年棄風量的乘積，即：Ccut＝λcut×Ecut式中，λcut為單位棄風懲罰費用，$/kWh；Ecut為年棄風量，kWh；約束條件：功率平衡約束PWT+PG+Pdis-Pch＝Pl+Php式中：PWT為風機發電功率；PG為常規機組發電功率；Pdis為儲能設備放電功率；Pch為儲能設備充電功率；Pl為一般電負荷功率；Php為溫控設備負荷功率；儲能設備約束儲能設備的SOC(荷電狀態)約束：Socmin≤Soc(t)≤Socmax充電功率限制：Pch,min≤Pch≤Pch,max放電功率限制：Pdis,min≤Pdis≤Pdis,max式中，Socmin和Socmax分別為儲能設備荷電狀態的最小值和最大值；Pch,min和Pch,max分別為儲能設備的充電功率最小值和最大值；Pdis,min和Pdis,max分別問儲能設備放電功率的最小值和最大值；允許調節溫度範圍Tset-δ≤Tt≤Tset+δ式中，Tset為溫度設定值；δ為溫度調節範圍；供電可靠性約束LOLP≤LOLPmax式中，LOLP為微電網缺供電概率；LOLPmax為規劃時微電網允許的最大缺供電概率。微電網缺供電概率LOLP的具體計算公式為：式中，N為時序蒙特卡洛模擬所設定的模擬年數，Ddi為第i個停運狀態的持續時間(h)，Mdn為模擬時間跨度內系統失效狀態出現的次數。S4：根據步驟S1得到的數據，採用遺傳算法對步驟S3建立的優化配置模型進行求解。結合圖3可以看出，採用遺傳算法對優化配置模型進行求解的具體流程為：S41：輸入各設備電負荷數據、室內溫度設定值、風速數據、各微電源參數和設置遺傳算法的種群數量和迭代次數；S42：計算風機輸出功率；S43：使用隨機數方法產生遺傳算法初始種群，採用二進位對染色體編碼；S44：對染色體進行解碼，檢查種群是否滿足約束條件，並種群進行調整，使其滿足約束條件；S45：根據運行策略，對儲存設備容量、儲存設備投資年值、運維成本、棄風懲罰費用、缺供電懲罰費用、溫度越限懲罰費用進行計算；S46：計算當前種群內個體對應的系統LOLP，並計算個體適應度；S47：通過算子對當前種群中的染色體進行選擇、交叉、變異操作，得到下一代群體；S48：判斷否達到最大迭代次數，達到最大迭代次數則結束計算，輸出優化後的結果，即輸出儲能設備配置容量；否則，返回步驟S43。在本實施例中，為驗證本發明所提模型的有效性，對某一含溫控設備的社區級微電網儲能容量優化配置。該社區單位棄風懲罰費用為2$/kWh，系統的峰值負荷取為1MW，微網中，溫控設備包括30臺電熱泵設備，室內溫度設定值為24℃；其中電熱泵的等值熱電阻R、等值熱電容C和熱功率Q分別取0.1208℃/W、3599.3J/W和400W；電熱泵的額定功率為6kW；單位缺供電量懲罰費用為10$/kWh；單時段溫度越限懲罰費用為1$/時段；可靠性約束要求為：LOLP≤0.001。具體的社區級微電網年度負荷數據統計圖見圖4，社區級微電網年度風速數據統計圖詳見圖5，社區級微電網年度環境溫度數據統計圖見圖6。在本實施例中，微電源參數包括風力發電機組參數和鉛酸蓄電池組參數，其中微電源的風力發電機組見表1：表1風力發電機組參數風機切入風速vci(m/s)切出風速vco(m/s)額定風速vr(m/s)額定功率Prw(kW)WT5251550微電源儲能設備鉛酸蓄電池組的參數見表2：表2鉛酸蓄電池組參數以含溫控設備的社區級孤島微電網為研究對象，以一年內綜合成本最小為目標函數，基於建立的運行策略建立含溫控設備的社區級微網儲能容量優化配置模型；在本實施例中，假設建築內要求一年四季恆溫控制，將被控室內溫度設定為24℃，在此基礎上進行溫度調節，考慮了三種情形下的儲能優化配置問題：Case1：允許調節溫度範圍為23℃-25℃(±1℃)；Case2：允許調節溫度範圍為22℃-26℃(±2℃)；Case3：允許調節溫度範圍為20℃-28℃(±4℃)。得到三種情形下的的儲能設備容量優化配置結果，具體見表3：表3儲能設備容量優化配置結果從表3可以看出，隨著溫控設備溫度調節範圍的增大，電儲能配置容量逐漸下降，變化趨勢如下圖所示。當允許調節溫度範圍分別為±1℃、±2℃和±4℃時，儲能設備容量從2009kWh下降為1644kWh和918kWh，下降幅度分別為18.17％和54.3％。另外，隨著允許調節溫度範圍的增加，棄風懲罰費用逐漸降低，下降幅度分別為4.2％和9.9％，即棄風量逐漸減小，這主要是因為隨著允許調節溫度範圍的增大，溫控設備作為「廣義儲能設備」的調節能力增大，可以提高新能源的消納率，減少棄風量。其中，儲能設備容量對比圖詳見圖7。基於本發明制定的運行策略，統計儲能設備容量最優配置結果下，不同情況下儲能設備一年的充放電次數，如表4所示。表4三種情況下儲能設備充放電次數統計Case1Case2Case3充放電次數213207182和表4對應的充放電示意圖見圖8、9、10，圖中當功率為負值時，表示儲能設充電；當功率為正值時，儲能設備放電。從表4中可以看出，Case1、Case2和Case3的儲能設備充放電次數分別為213次、207次和182次，相比於Case1，Case2和Case3分別降低了2.8％和14.6％。這是因為，隨著溫度的變化，熱泵將電能「廣義」儲存起來之後，使得電儲能設備儲存的電能減少，對應的充放電次數也相應減少。同時，隨著允許調節溫度範圍的增大，充放電次數減少，儲能的充放電深度也明顯減小。由於儲能設備的壽命與儲能充放電次數和充放電深度緊密相關，減少了充放電次數和充放電深度，可以延長儲能設備的使用壽命，降低系統運行成本。當前第1頁1 2 3