[发明专利]计及储能全寿命周期运维的综合能源系统优化配置方法有效

专利信息
申请号: 201910851122.4 申请日: 2019-09-10
公开(公告)号: CN110598313B 公开(公告)日: 2023-05-16
发明(设计)人: 耿少博;顾乔根;孙仲民;常风然;任江波;赵春雷;张晓宇;郑超;莫品豪;王强;孙利强;何亚坤;吕航;李力;赵青春;朱晓彤;文继锋;张春合;龚啸;萧彦;齐少娟;魏颖莉;李铁成;樊锐轶;曹磊;张雷 申请(专利权)人: 国网河北省电力有限公司;南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06Q10/0631;G06Q50/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 050011 河北*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 储能全 寿命 周期 综合 能源 系统 优化 配置 方法
【说明书】:

发明提供了一种计及储能全寿命周期运维的综合能源系统(Integrated Energy System,IES)优化配置方法,包括:步骤1,针对IES除储能外的设备,建立数学模型;2,考虑充放电功率、充放电状态、容量衰减、荷电状态及充放电周期内功率平衡等因素,构建储能数学模型;步骤3,综合考虑系统全寿命周期成本和一次能源消耗建立IES优化配置目标函数;步骤4,给定IES优化配置约束,用优化求解器求解建立的IES优化配置模型。方法强调了储能在IES中的作用,储能模型综合考虑容量衰减等多方面因素,更加贴合实际;得到经济性及节能性综合最优结果,并可根据实际选择权重。

技术领域

本发明涉及综合能源系统优化配置领域,具体涉及一种计及储能全寿命周期运维的综合能源系统优化配置方法。

背景技术

随着社会经济的发展,环境问题、能源的高效利用越来越受到人们的重视。对于我国而言,我国能源相对匮乏,更为严重的为我国的能源使用效率很低,与发达国家相比只占其能源利用率的62%,而且浪费现象极其严重。同时,我国CO2的排出量位居世界第二,已经超过30亿吨,几乎占到世界CO2排出总量的13.6%。为解决当前能源需求大幅度增长、环境恶化以及能源转化效率低等问题,世界越来越多的国家都开始调整能源结构,找寻新的能源发展方式、提高能源的利用率。

传统的能源系统已难以适应不断变化的发电结构及用户用能需求,能够实现多能流高效管理,促进资源充分利用的综合能源系统受到了人们的广泛关注。IES由冷、热、电、气多个能量网络组成,可以充分发挥不同能量耦合互补的优势,通过多种能量网络的互动协同,实现能量的梯次利用,提升综合能源利用效率。

然而,综合能源系统结构复杂,涉及多种能量网络,时间尺度差距大,不确定性强其规划及配置问题比传统的能源系统要复杂得多。如何综合考虑各方面因素,构建综合能源系统优化配置模型并求解是亟需解决的技术难点。因此,开展综合能源系统优化配置研究,为综合能源系统优化建设提供有力的技术参考和依据,具有非常强烈的现实意义。储能系统是未来电网的重要元素,具有降低间歇性能源出力波动、减小峰谷差、改善电能质量及为电力系统提供备用等重要作用。目前,综合能源系统优化配置研究方面,更加偏向于分布式能源的互补配置及多能耦合,对于储能在综合能源系统的关键作用,仍未见针对性的研究。要考虑储能系统的全寿命周期运维,研究综合能源系统的优化配置,需解决以下问题:1)如何构建储能系统的数学模型,才能更加符合储能系统的实际运行状况;2)如何考虑多方面因素,建立计及储能全寿命周期运维的综合能源系统优化配置模型

发明内容

为了弥补现有技术的不足,本发明提供了一种计及储能全寿命周期运维的综合能源系统优化配置方法。

所述方法包括:

步骤1:构建综合能源系统非储能系统数学模型,所述综合能源系统非储能系统数学模型综合考虑综合能源系统涉及的能流设备、能流转换设备,能够适用于包含多种能流设备的综合能源系统优化配置;具体包括:内燃机数学模型、双吸收式制冷机数学模型、电压缩式制冷机数学模型、余热锅炉数学模型、燃气锅炉数学模型;

步骤2:构建储能系统数学模型,考虑充放电功率、充放电状态、容量衰减、荷电状态及充放电周期内功率平衡因素,构建储能数学模型;具体包括:储能充放电功率数学模型、储能充放电状态数学模型、储能充放电周期内功率平衡数学模型、储能容量衰减数学模型、储能荷电状态数学模型;

步骤3:建立计及储能全寿命周期运维的综合能源系统优化配置模型的目标函数,根据所述步骤1建立的综合能源系统非储能系统数学模型,考虑全寿命周期成本和一次能源消耗量,给出计及储能全寿命周期运维的综合能源系统优化配置目标函数;

步骤4:给定计及储能全寿命周期运维的综合能源系统优化配置模型的约束条件,具体包括多能流网络功率平衡约束、各设备输出约束和设备容量约束;用优化求解器求解综合能源系统优化配置模型。

进一步地,所述步骤1包含以下五个步骤:

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