综合能源系统的经济调度优化方法、系统、设备及介质与流程

本发明属于新能源，涉及经济调度优化方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、新型能源风电和光伏依赖于自然资源，具有间歇性和不可控性；风电和光伏的高比例接入给综合能源系统带来了很大的不确定性。为解决综合能源系统的不确定性，需要采用其他类型的发电机组来平衡其出力波动，还需要及时调整调度规则以有效地指导综合能源系统在变化环境下持续发挥较优的效益。

2、综合能源系统中经济调度的目标是在特定的约束条件下优化各台发电机组的出力参数，从而最小化发电机的运行成本，一般来说，综合能源系统的经济调度只根据运行约束来降低燃料成本。然而，综合能源系统的运行往往产生大量的二氧化碳，而二氧化碳排放的持续增加是导致全球气候变暖、海平面上升、极端天气恶化的主要原因之一，进一步推动二氧化碳减排已经成为环境保护的重要任务。因此，依据目前的环境形势，综合能源系统的经济调度的优化目标增多了，比如降低碳排放量和提升新能源消纳率，然而在多个优化目标的综合能源系统经济调度模型框架中，优化调度会依赖于对各类机组出力情况的假设，各类机组出力情况的假设往往存在与真实情况不匹配的现象，导致综合能源系统的经济调度优化结果准确度低不可靠。

技术实现思路

1、为了解决背景技术中所述综合能源系统的经济调度优化结果准确度低不可靠的问题，本发明提出了综合能源系统的经济调度优化方法、系统、设备及介质。

2、本发明的方法包括以下步骤：

3、依据综合能源系统发电环节中各类能源的碳排放因子，采用蒙特卡罗模拟方法，建立综合能源系统的碳减排模型；

4、依据能源发电环节中各类能源的运行成本和所述碳减排模型，以能源出力上下限、电量供需平衡以及风力发电量的限制作为约束条件，建立以综合能源系统运行成本最低和碳排放最小为目标函数的经济调度模型；

5、采用集合卡尔曼滤波算法对经济调度模型的发电量参数进行预测和同化，得到更新后的经济调度模型；

6、采用闭环反馈优化控制算法对更新后的经济调度模型中的目标函数进行优化求解，得到综合能源系统的经济调度优化结果。

7、进一步地，所述碳减排模型中，一定时间段内的二氧化碳当量的计算公式为：

8、

9、其中，ei为发电量，i为燃料指数，t为时间指数，fi为燃料的碳排放因子，ni为燃料总量，nt是时间步长总数；

10、碳减排量εs的计算如下式所示：

11、εs＝εbau-εo  (2)，

12、式中，εbau是一定时间段内的二氧化碳当量，εo为利用闭环反馈优化控制算法优化所得到的碳排放量。

13、更进一步地，所述经济调度模型的目标函数为：

14、

15、式中，为火电发电机组所消耗的燃料成本；hmax,i为最大价格惩罚因子；εi(ei,t)为碳排放成本，为风力发电成本，ng为火电发电机组总数，ne是产生碳排放的发电机组总数，nw为风力发电机组总数，i表示发电机组的组数序号，t表示时刻序号；

16、所述火电发电机组所消耗的燃料成本的表达式为：

17、

18、式中，a是火电发电机组i燃料成本函数实数项的成本系数，b是火电发电机组i燃料成本函数一次项的成本系数，c是火电发电机组i燃料成本函数二次项的成本系数，ei,t是第i台火电发电机组在t时刻的发电量；

19、所述碳排放成本的表达式为：

20、

21、式中，d是发电机组i碳排放成本函数实数项的碳排放系数，e是发电机组i碳排放成本函数一次项的碳排放系数，f是发电机组i碳排放成本函数二次项的碳排放系数，ei,t是第i台发电机组在t时刻的发电量；

22、所述风力发电成本的表达式为：

23、

24、式中，为第i台风力发电机组在t时刻的风力发电系数，wi,t为第i台风力发电机组在t时刻的有功发电量；

25、所述最大价格惩罚因子为燃料成本的最大值与能量输出时的最大碳排放量之比，表达式为：

26、

27、更进一步地，所述经济调度模型的目标函数可简化为：

28、

29、式中，和分别为t时刻对应的燃料成本系数和排放成本系数，ei,t是第i台火电发电机组在t时刻的发电量；为第i台风力发电机组在t时刻的风力发电系数，wi,t为第i台风力发电机组在t时刻的有功发电量；ng为火电发电机组总数，ne是产生碳排放的发电机组总数，nw为风力发电机组总数，i表示发电机组的组数序号，t表示时刻序号。

30、更进一步地，所述经济调度模型的目标函数可简化为：

31、

32、式中，和分别为t时刻对应的燃料成本系数和排放成本系数，ei,t是第i台火电发电机组在t时刻的发电量；为第i台风力发电机组在t时刻的风力发电系数，wi,t为第i台风力发电机组在t时刻的有功发电量；ng为火电发电机组总数，ne是产生碳排放的发电机组总数，nw为风力发电机组总数，i表示发电机组的组数序号，t表示时刻序号。

33、更进一步地，采用集合卡尔曼滤波算法对经济调度模型的参数进行预测和同化的方法为：

34、根据能源发电数据对系统发电量进行预测和同化，首先在初始时刻生成符合均值和标准差为零的正态分布的状态向量集合，再根据状态转移方程和观测方程对系统的状态进行逐阶段估计与更新，每一个阶段主要包括预测和更新两个步骤；

35、状态转移方程和观测方程如下：

36、yj＝y+wj  (10)，

37、式中，y为状态向量，wj是预测误差向量；

38、将状态向量y扩展进一步组合成一个矩阵y，表示为初始集合：

39、

40、式中，ne是集合成员的总数；

41、考虑到经济调度中可能存在的误差，需要对观测变量施加随机扰动d，表达式为：

42、dobs,j＝d+vj  (12)，

43、式中，dobs,j为扰动观测值，vj为集合成员j处的观测噪声；

44、利用集合卡尔曼滤波算法对先验集合进行传播，并进行如下更新得到后验集合

45、

46、式中，cy是y的协方差矩阵；r是高斯测量误差v的协方差矩阵；ht是集合成员j在允许误差下将模型变量与扰动观测值dobs,j联系起来的测量算子；h是扰动观测值dobs,j的测量算子；cyht的乘积是状态变量与预测观测值之间的互协方差；hcyht是预测观测值的自协方差，在这种情况下对应于cyht(hcyht+r)-1表示为卡尔曼增益；

47、其中，cy的公式如下：

48、

49、式中，yp表示的矩阵形式；

50、从而，通过集合卡尔曼滤波算法更新后的综合能源系统中的各机组预测发电量的后验集合将收敛于“真实”数据。即发电机机组的发电预测将更加接近其真实出力情况，降低与实际出力的偏差，减少了预测误差，提高预测精度。

51、更进一步地，采用闭环反馈优化控制算法对更新后的经济调度模型中的目标函数进行优化求解的方法为：

52、闭环反馈优化控制算法基于集合卡尔曼滤波算法传播后的后验集合对目标函数进行优化，的集合以矩阵形式yu表示；引入控制向量x对不同的控制步骤中建模的能量数据进行集成，控制向量x的公式如下：

53、

54、式中，k是平滑系数；nx是控制变量的总数，其计算方法为火电机组数和控制步数的乘积；

55、基于闭环反馈优化控制算法对第i台发电机组对应的控制向量x的积分进行优化后的发电成本为：

56、

57、基于闭环反馈优化控制算法模拟出来的可以节省的碳排放成本计算如下：

58、

59、式中，为利用闭环反馈优化控制算法优化所得到的碳排放成本，co＝εo*pt,pt为碳排放价格；为碳排放成本，pt为碳排放价格；

60、经济调度模型优化后的目标函数为：

61、

62、发电机组的出力优化为：

63、

64、式中，为火电机组的后验集合估值，为风电机组的后验集合估值，x表示待优化的控制向量；和都是基于式(17)的集合卡尔曼滤波算法传播；

65、由于闭环反馈优化控制算法利用了和ne的相关性实现了仿真运行，式(19)可改写为：

66、

67、式中，是在ne次模拟运行下的后验集合

68、采用梯度下降法得到了最小化的最优cy(x)：

69、

70、式中，λ表示迭代指数，αλ是确定步长的调节参数，cx是x的协方差矩阵，是x和cy(x)的互协方差，如式(22)和式(23)所示：

71、

72、

73、通过闭环反馈优化控制算法对综合能源系统中各发电机组出力所对应的控制向量x的积分进行优化，在满足约束条件的同时，使得系统运行成本最低和碳排放最小，求解得到综合能源系统的经济调度优化结果。

74、本发明还提出了综合能源系统的经济调度优化系统，包括碳减排模型建立模块、经济调度模型建立模块、经济调度模型更新模块和经济调度优化结果求解模块。

75、所述碳减排模型建立模块，用于依据综合能源系统发电环节中各类能源的碳排放因子，采用蒙特卡罗模拟方法，建立综合能源系统的碳减排模型；所述经济调度模型建立模块，用于依据能源发电环节中各类能源的运行成本和所述碳减排模型，以能源出力上下限、电量供需平衡以及风力发电量的限制作为约束条件，建立以综合能源系统运行成本最低和碳排放最小为目标函数的经济调度模型；所述经济调度模型更新模块，用于采用集合卡尔曼滤波算法对经济调度模型的发电量参数进行预测和同化，得到更新后的经济调度模型；所述经济调度优化结果求解模块，用于采用闭环反馈优化控制算法对更新后的经济调度模型中的目标函数进行优化求解，得到综合能源系统的经济调度优化结果。

76、一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而实现上述所述的综合能源系统的经济调度优化方法。

77、本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的综合能源系统的经济调度优化方法。

78、本发明与现有技术相比，首先建立综合能源系统的碳减排模型，然后依据能源发电环节中各类能源的运行成本和碳减排模型，建立以系统运行成本最低和碳排放最小为目标函数的经济调度模型，接着采用集合卡尔曼滤波算法更新经济调度模型，使得综合能源系统中的各机组预测发电量的后验集合将收敛于“真实”数据，最后采用闭环反馈优化控制算法对更新后的经济调度模型中的目标函数进行优化求解，对综合能源系统的机组运行进行优化调度，在满足约束条件的同时，使得系统运行成本最低和碳排放最小，得到综合能源系统的经济调度优化结果。本发明发电机机组的发电预测将更加接近其真实出力情况，大大降低与实际出力的偏差，减少了预测误差，大大提高预测精度，在满足综合能源系统运行约束条件的同时，实现了系统运行成本和碳排放最小化；本发明不仅保证在综合能源系统在经济调度问题上投资的盈利回报率，而且能在满足运行约束的同时减少碳排放量，经济调度优化结果的准确度和可靠性高。

技术特征：

1.综合能源系统的经济调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述综合能源系统的经济调度优化方法，其特征在于：所述碳减排模型中，一定时间段内的二氧化碳当量的计算公式为：

3.根据权利要求2所述的综合能源系统的经济调度优化方法，其特征在于：所述经济调度模型的目标函数为：

4.根据权利要求3所述的综合能源系统的经济调度优化方法，其特征在于：所述经济调度模型的目标函数可简化为：

5.根据权利要求4所述的综合能源系统的经济调度优化方法，其特征在于：所述约束条件的表达式为：

6.根据权利要求5所述的综合能源系统的经济调度优化方法，其特征在于：采用集合卡尔曼滤波算法对经济调度模型的参数进行预测和同化的方法为：

7.根据权利要求6所述的综合能源系统的经济调度优化方法，其特征在于：采用闭环反馈优化控制算法对更新后的经济调度模型中的目标函数进行优化求解的方法为：

8.综合能源系统的经济调度优化系统，其特征在于：包括碳减排模型建立模块、经济调度模型建立模块、经济调度模型更新模块和经济调度优化结果求解模块；

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而实现如权利要求1-7任一项所述的综合能源系统的经济调度优化方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的综合能源系统的经济调度优化方法。

技术总结
本发明提出了综合能源系统的经济调度优化方法、系统、设备及介质，首先建立综合能源系统的碳减排模型，然后依据能源发电环节中各类能源的运行成本和碳减排模型，建立以系统运行成本最低和碳排放最小为目标函数的经济调度模型，接着采用集合卡尔曼滤波算法更新经济调度模型，使得综合能源系统中的各机组预测发电量的后验集合将收敛于“真实”数据，最后采用闭环反馈优化控制算法对更新后的经济调度模型中的目标函数进行优化求解，对综合能源系统的机组运行进行优化调度，在满足约束条件的同时，使得系统运行成本最低和碳排放最小，得到综合能源系统的经济调度优化结果。

技术研发人员：刘鹏龙,张海静,肖楚鹏,邱泽晶,许静,李文芳,张雪梅,李文庆,李晨,吴凯槟,胡文博
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23