Page 10 - 电力与能源2022年第五期

3 7 2 陈云辉, 等: 多能流耦合的综合能源系统规划运行一体化优化

,[
min
min { P i , k S i , k -S i , k t ≤ in ()
max
()]/ Δt } P i , k t ≤
()]/ Δt }
max ,[ S i , k -S i , k t ( 14 )
max
min { P i , k
min ,[ () min in ()
≤
min { P i , k S i , k t -S i , k ]/ Δt } P i , k t ≤
max () max ]/ Δt } ( 15 )
min { P i , k ,[ S i , k t -S i , k
max , min ———存储元件k 第 i 种能量形式
式中 S i , k S i , k
max , min ———存储元件 k
的存储容量上下限值; P i , k P i , k
第 i 种能量形式的存储功率上下限值。
( 5 ) 分布式可再生能源元件功率约束。分布
式可再生能源元件输出功率的上限受自然条件的
影响, 其功率输出约束如式( 5 )。
3.2 双层优化规划模型
为了实现在规划阶段更好地考虑运行阶段的
实际情况, 实现规划运行一体化的综合能源系统
优化规划, 需要建立综合能源系统“ 规划运行一体
化” 优化规划模型。该问题既涉及设备容量、 数量
图 2 综合能源系统双层规划模型
的优化配置方案, 又涉及设备冷、 热、 电运行方式
3.2.2 约束条件
的优化, 根据分解协调思想, 该问题可以转化为双
上层规划的约束条件主要根据综合能源系统
层规划模型。上层规划以综合能源系统内部收益
空间限制确定的设备容量和数量的限制:
率或净现值最大为目标, 开展设备容量、 数量的优
ì n low , j ≤n j ≤n u p , j
化配置; 下层优化对应综合能源系统运行策略优 ï
ï
í EC rate , low , j ≤EC rate , j ≤EC rate , u p , j ( 18 )
化, 以上层优化的设备容量和数量为基础, 将综合 ï ï
î
能源系统的运行成本最小和电能占总能源消费量 E rate , low , j ≤E rate , j ≤E rate , u p , j
, ———
———第 j 个设备的数量; n low , j n u p , j
式中 n j
比例最大这 2 个目标分别赋权构成目标函数, 考
———第 j 个
虑设备运行约束, 开展设备冷、 热、 电运行方式的 第 j 个设备数量 下限和上限; EC rate , j
, ———第 j 个设备
设备的容量; EC rate , low , j EC rate , u p , j
优化, 并将优化目标传递给上层优化用于计算内
———第 j 个 设 备 的 功 率;
容量下限和上限; E rate , j
部收益率或净现值, 通过上下层迭代优化得到最
, ———第 j 个 设 备 的 功 率 下 限 和
优的“ 规划运行一体化” 综合能源系统优化规划 E rate , low , j E rate , u p , j
上限。
方案。
3.2.3 下层规划模型
双层规划的流程如图 2 所示。
下层规划模型采用多综合能源系统运行策略
3.2.1 上层规划模型
优化模型。
( 1 ) 优化目标:
max IRR ( 16 ) 4 算例研究
内部收益率可通过下列方程式求解得到:
4.1 热负荷预测
n
- t
∑ ( CI-CO )( 1+IRR ) =0 ( 17 ) 以某区 域 为 案 例, 开 展 综 合 能 源 系 统 规 划
t
t = 0 运行一体 化 优 化 规 划 方 法 验 证, 区 域 典 型 能 源
———第t 年综合能源系统的现金流入
式中 CI t
站上层优化模型以最大化综合能源系统内部收
———第t年综合能源系统的现金流出量。
量; CO t
益率为目 标, 目 标 函 数 表 达 典 型 日 逐 时 热 负 荷
CI t 的值可由下层规划计算得到的设备年运
行曲线和运行收益计算得到。 CI t 包括设备的初 如图 3 所示。
始投资成本和运行维护成本, 初始投资成本可由 4.2 优化结果
根据双层优化模型建模, 通过优化算法计算
设备的容量和数量计算得到, 运行维护成本中的
得出 区 域 能 源 站 配 置 方 案 如 表 1 所 示, 对 比 方
运行成本可由设备年运行曲线计算得到, 维护成
案 1 和方案 2 是由专家经验得到。
本可由初始投资按一定比例计算得到。