[发明专利]一种用于供用能系统的聚合方法

权利要求书

1.一种用于供用能系统的聚合方法，其特征在于，包括：

基于预设的负荷聚合模型对获取的至少一个用户的负荷可调容量进行聚合，得到供用能系统的负荷可调容量，其中，所述负荷可调容量包括可中断负荷容量以及可转移负荷容量；

获取供用能系统中各个机组的预测出力大小，并基于预设的多阶段优化模型对各个机组的预测出力大小进行优化，得到供用能系统的目标可调出力范围，其中，所述目标可调出力范围中包含至少一个目标可调出力大小，得到供用能系统的目标可调出力范围包括：以系统整体对外输出功率可调范围最大为优化目标对供用能系统中各个机组的预测出力大小进行第一阶段优化；以日前供用能系统的出力范围和爬坡范围最大为优化目标对供用能系统中各个机组的预测出力大小进行第二阶段优化；以供用能系统实际出力与调度计划之间的偏差最小为优化目标对供用能系统中各个机组的预测出力大小进行第三阶段优化；

计算所述至少一个目标可调出力大小对应的供用能系统的至少一个目标调控成本，得到与所述目标可调出力范围相关联的目标调控成本范围；

根据供用能系统的负荷可调容量、目标可调出力范围以及与所述目标可调出力范围对应的目标调控成本范围构建等值模型，基于所述等值模型对供用能系统进行优化调度。

2.根据权利要求1所述的一种用于供用能系统的聚合方法，其特征在于，所述获取供用能系统中各个机组的预测出力大小包括：

确定风电和光伏出力的预测误差的不确定性模糊集；

获取所述不确定性模糊集，并基于预先构建的机组出力模型获取供用能系统中各个机组的预测出力大小。

3.根据权利要求2所述的一种用于供用能系统的聚合方法，其特征在于，其中，风电和光伏出力的预测误差的不确定性模糊集的表达式为：

式中，u_DN，L(t)为t时刻风电的出力，U_DN为风电出力的预测误差的不确定性集合，为t时刻风电出力预测值，为t时刻风电出力预测允许出现的最大预测误差，τ为预测误差百分比。

4.根据权利要求2所述的一种用于供用能系统的聚合方法，其特征在于，其中，所述机组出力模型包括风力发电机组不确定性出力模型、光伏发电机组不确定性出力模型、燃气锅炉机组出力模型、蓄电池机组出力模型以及燃气轮机机组出力模型；

所述风力发电机组不确定性出力模型的表达式为：

式中，P_WT为风机输出功率，v为实际风速，v_ci为切入风速，v_co为切出风速，为额定输出功率，v_N为额定风速；

所述光伏发电机组不确定性出力模型的表达式为：

式中，P_PV为光伏机组的平均输出功率，N_s为光伏阵列数，G_max为光照强度最大值，为太阳能组件的输出功率，f(·)为关于光照强度的函数，G为实际光照强度，为标准测试条件下的测试功率，η_T为温度系数，T_ST为参考温度，T_N为组件工作额定温度，T为环境温度，G_ST为标准测试条件下的光照强度；

所述燃气锅炉机组出力模型的表达式为：

H_GB(t)＝V_GB(t)L_NGη_GB，

式中，H_GB(t)为t时段燃气锅炉的输出热功率，V_GB(t)为t时段燃气锅炉的单位时间天然气消耗量，η_GB为燃气锅炉的效率，L_NG为燃气热值；

所述蓄电池机组出力模型的表达式为：

式中，S_OC(t)为第t个时段结束时的蓄电池荷电状态，S_OC(t-1)为第t-1个时段结束时的蓄电池荷电状态，P_B(t)为t时段蓄电池的功率，Δt为时间步长，W_B为蓄电池的额定容量，η_B为蓄电池效率，η_BC为蓄电池的充电效率，η_BD为蓄电池的放电效率；

所述燃气轮机机组出力模型的表达式为：

式中，P_GT(t)为t时段燃气轮机的发电功率，V_GT(t)为t时段燃气轮机的单位时间天然气消耗量，L_NG为燃气热值，η_GT为燃气轮机的发电效率，H_GT(t)为t时段燃气轮机的输出热功率，η_GT，l为燃气轮机的热损失系数。