工业园区内光伏及储能配置方法、系统、装置及存储介质与流程

1.本发明属于能源运行优化技术领域，具体涉及一种工业园区内光伏及储能配置方法、系统、装置及存储介质。


背景技术：

2.近年来，随着经济水平的不断发展，居民生活水平的不断提高，用户对能源需求呈现多元化的趋势，由此带来的城市环境污染、能源利用率低等一系列问题日益突出。与此同时，国家建设了大量的可再生能源发电系统以达到调整能源结构的目的，提升可再生能源在能源结构中的占比成为行业发展的重要战略。工业园区作为用电重要用户，用电负荷类型多，供电质量要求高，而园区厂房屋面面积大，具备良好的光伏发电条件。因此，可以在园区内配置合理的光伏容量，有效降低其购电成本。然而由于光伏出力具有较强的不确定性，需要配置一定的储能来降低其对系统的冲击，减少功率偏差。储能因具有灵活的吞吐特性，能够通过低储高放能够起到削减尖峰负荷和峰谷套利的效果，同时能够减少用户基本容量费用。在工业园区内加入储能，可通过储能系统的蓄电特性实现能量的跨时段转移，延缓部分用电设备因用电负荷增长带来的的容量升级改造。因此，储能系统的使用，不仅给工业园区的安全运行带来保障，同时提升其能源利用率以及经济效益。
3.但是现有的技术大多集中于从储能的角度出发，对工业园区供电系统进行优化配置。而目前工业园区有分布式光伏的接入，且存在负荷峰谷差、多类型负荷需求，因此现有的优化配置方法往往不能获得最优的结果，需要结合多方面因素进行考虑。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种工业园区内光伏及储能配置方法、系统、装置及存储介质。以解决现有技术中大多集中于从储能的角度出发，对工业园区供电系统进行优化配置，不能获得最优的结果的问题。
5.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.本发明的第一方面，提供了一种工业园区内光伏及储能配置方法，包括如下步骤：
7.以工业园区日运行成本费用最小化为目标函数搭建园区光-储鲁棒配置模型；其中，园区光-储鲁棒配置模型包括光伏和储能；
8.利用盒式鲁棒不确定集对所述光伏的出力进行处理，以得到变形后的园区光-储鲁棒配置模型；
9.基于所述变形后的园区光-储鲁棒配置模型，设定光伏扰动水平为λ，改变光伏扰动水平，选取工业园区日运行成本费用最小对应的光伏扰动水平作为光伏与储能容量优化配置结果。
10.可选的，园区光-储鲁棒配置模型如下：
11.minf＝c1 c2 c3 c4 c5ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
12.式中，f为系统总运行费用；c1为工业园区向上级电网购电成本；c2为购买燃料费
用；c3表示储能装置投资成本；c4表示光伏装置投资成本；c5为设备运行维护成本。
13.可选的，所述园区光-储鲁棒配置模型的约束条件包括：与电网传输电力约束、系统功率平衡约束、储能充放电功率约束、储能荷电状态约束、燃气轮机出力约束、燃气轮机爬坡约束以及设备制热、制冷功率约束。
14.可选的，所述系统功率平衡约束：
[0015][0016][0017][0018]
式中：p
gt
(t)为燃气机组发电功率；为工业园区电负荷需求；p
pv
(t)为光伏出力；p
ch
(t)、p
dis
(t)表示储能在t时段的充/放电功率；p
gb
(t)为燃气锅炉供热功率；(t)为燃气锅炉供热功率；为冷/热负荷需求；p
ec
(t)为双工况制冷设备制冷功率。
[0019]
可选的，利用盒式鲁棒不确定集对所述光伏的出力进行处理，具体方式如下：
[0020]
将太阳实际光照强度表示为s
*
ζ，光伏输出功率p
pv
变形为：
[0021][0022]
其中，w
pv
为光伏发电系统容量；sd为标准条件下的光照强度；为逆变器转换效率；s
*
为光照强度；ζ为设定的扰动区间，采用盒式不确定集，表示为：
[0023]
u＝{ζ|e
t
ζ＝0,ζ
min
≤ζ≤ζ
max
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0024]
式中：e
t
为单位向量，上标t表示转置；ζ
max
、ζ
min
分别为给定量的上限和下限，ζ为扰动变量；
[0025]
光伏出力做以下变化：
[0026][0027]
其中，p
pv
为光伏输出功率，w
pv
为光伏发电系统容量；s
*
为光照强度；ζ为设定的扰动区间；为逆变器转换效率；sd为标准条件下的光照强度；e
t
为单位向量，上标t表示转置；ζ
max
、ζ
min
分别为给定量的上限和下限。
[0028]
可选的，针对不确定部分构造拉格朗日函数：
[0029][0030]
令：其中：l、γ为拉格朗日系数；
[0031]
由优化对偶理论可得：
[0032][0033]
因此：
[0034][0035]
由于经过上述变化，式(8)变为：
[0036][0037]
可选的，园区光-储鲁棒配置模型变形为以下形式：
[0038][0039]
其中，p
pv
为光伏输出功率，w
pv
为光伏发电系统容量；s
*
为光照强度；ζ为设定的扰动区间；为逆变器转换效率；sd为标准条件下的光照强度；e
t
为单位向量，上标t表示转置；ζ
max
、ζ
min
分别为给定量的上限和下限。
[0040]
本发明的第二方面，提供了一种用于所述工业园区内光伏及储能配置方法的系统，包括：
[0041]
模型建立模块，用于以工业园区日运行成本费用最小化为目标函数搭建园区光-储鲁棒配置模型；其中，园区光-储鲁棒配置模型包括光伏和储能；
[0042]
光伏不确定处理模块，用于利用盒式鲁棒不确定集对所述光伏的出力进行处理，以得到变形后的园区光-储鲁棒配置模型；
[0043]
设定模块，用于基于所述变形后的园区光-储鲁棒配置模型，设定光伏扰动水平为λ，改变光伏扰动水平，选取工业园区日运行成本费用最小对应的光伏扰动水平作为光伏与储能容量优化配置结果。
[0044]
本发明的第三方面，提供了一种计算机装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的工业园区内光伏及储能配置方法。
[0045]
本发明的第四方面，提供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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的工业园区内
光伏及储能配置方法。
[0046]
本发明的有益效果如下：
[0047]
本发明实施例提供了一种工业园区内光伏及储能配置方法，考虑了光伏不确定性，在不确定性处理上，将光伏出力波动限制在固定范围内，构建拉格朗日函数，通过对偶优化原理对函数进行化简该方法避免了复杂的计算方法和其他优化算法所带来的求解问题；本发明提出的工业园区冷、热、电负荷需求下考虑光伏波动性的光伏与储能配置策略，能够针对不同光伏扰动情况进行优化配置。该方法不仅简单有效，还能够保障系统运行的可靠性。
附图说明
[0048]
构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0049]
图1为本发明实施例工业园区内光伏及储能配置方法应用的典型工业园区结构图。
[0050]
图2为本发明实施例工业园区内光伏及储能配置方法流程图。
[0051]
图3为本发明实施例工业园区内典型日冷、热、电负荷预测曲线。
[0052]
图4为本发明实施例中工业园区运行成本变化曲线示意图。
具体实施方式
[0053]
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0054]
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本技术所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
[0055]
本发明实施例中提出了一种以园区总运行成本为目标函数的光-储优化配置模型，针对光伏不确定性，采用盒式鲁棒优化模型对其进行优化处理，线性化求解模型，制定相适应的日前优化调度方法，提高经济性。如图1所示，为本发明实施例工业园区内光伏及储能配置方法应用的典型工业园区结构图，其中工业园区场景可划分为四个单元。由燃气轮机、燃气锅炉、光伏发电装置组成的分布式发电装置，以及产热装置构成工业园区的系统能量输入部分；由双工况电制冷设备、热泵、溴化锂吸收式制冷设备等组成园区能量转换部分；由储能装置构成的能量存储部分。针对光伏接入背景下工业园区内三种冷/热/电负荷需求，考虑光伏不确定性条件下以运行成本作为目标函数建立模型。利用鲁棒优化理论，将光照强度作为不确定参数，采用盒式不确定集进行处理，通过光照强度变化范围对不确定性进行描述。
[0056]
本发明是针对光伏接入背景下工业园区内冷/热/电负荷需求，考虑光伏不确定性条件下以运行成本作为目标函数建立了园区光-储鲁棒优化配置模型。约束条件考虑了系统冷/热/电负荷功率平衡、设备出力约束等多种影响因素。利用鲁棒优化理论，将光照强度作为不确定参数，采用盒式不确定集进行处理，通过光照强度变化范围对不确定性进行描
述。本发明基于上述模型，结合工业园区实际负荷需求，完成储能与光伏的鲁棒优化配置。
[0057]
如图2所示，本发明的第一方面，提供了一种考虑光伏不确定性的光伏及储能配置方法，具体包括如下步骤：
[0058]
(1)以工业园区日运行成本费用最小化为目标函数搭建园区光-储鲁棒配置模型；
[0059]
园区光-储鲁棒配置模型如下：
[0060]
minf＝c1 c2 c3 c4 c5ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0061]
式中，f为系统总运行费用；c1为工业园区向上级电网购电成本；c2为购买燃料费用；c3表示储能装置投资成本；c4表示光伏装置投资成本；c5为设备运行维护成本。
[0062]
考虑工业园区用电量较大，cchp机组发电容量较小，因此本实施例中仅考虑园区向主网购电，工业园区向上级电网购电成本表示为：
[0063][0064]
式中：p
grid
(t)表示t时段系统向电网的购电功率；c
t
表示t时段买卖电量的分时电价；δt为每个时段的长度；
[0065]
cchp机组运行时所需燃料为天然气，购买燃料费用表示为：
[0066][0067]
式中，c
gas
为天然气的单位热值价格；q
gb,n
为n台联供燃气锅炉的产热功率；β
gb
为燃气锅炉的产热效率；p
gt
,为台联供燃气轮机的发电功率；a,b,c为燃气轮机成本系数；
[0068]
投资成本为储能装置按照使用寿命，将购买以及安装费用化为日等值投资费用，储能装置投资成本表示为：
[0069][0070]
式中：c
ess
为储能单位容量成本；e
ess
为储能安装容量；r
es
为储能投资贴现率；yc为储能设备使用寿命；
[0071]
投资成本为储能装置按照使用寿命，将购买以及安装费用化为日等值投资费用，光伏装置投资成本表示为：
[0072][0073]
式中：c
pv
为光伏发电装置单位容量投资成本；e
pv
为光伏装置容量；r
pv
为光伏投资贴现率；yr为光伏装置使用寿命。
[0074]
设备运行维护成本表示为：
[0075][0076]
式中，cv为光伏单位容量运行成本；ce为储能的单位容量运行成本。
[0077]
园区光-储鲁棒配置模型的约束条件包括与电网传输电力约束，系统功率平衡约束，储能充放电功率约束，储能荷电状态约束，燃气轮机出力约束，燃气轮机爬坡约束以及设备制热、制冷功率约束。其中，系统功率约束中光伏出力为不确定量。
[0078]
1)工业园区内与上级电网交易过程中，由于受到设备容量、电力线路等约束，传输功率有一定限制，与电网传输电力约束：
[0079]
0≤p
grid
(t)≤p
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0080]
式中：p
max
为传输功率允许的上限值。
[0081]
2)系统平衡包含电能、热能和冷能三种功率平衡，电能需时刻保持实时平衡，而冷及热两种能量需满足系统输入大于需求。系统功率平衡约束：
[0082][0083][0084][0085]
式中：p
gt
(t)为燃气机组发电功率；为工业园区电负荷需求；p
pv
(t)为光伏出力；p
ch
(t)、p
dis
(t)表示储能在t时段的充/放电功率；p
gb
(t)为燃气锅炉供热功率；(t)为燃气锅炉供热功率；为冷/热负荷需求；p
ec
(t)为双工况制冷设备制冷功率，可表述为：
[0086]
p
ec
(t)＝p
ec
(t)
·
β
ec
·
σ
ec
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0087]
式中：p
ec
(t)为ec电制冷所需电功率；β
ec
为ec运行效率(取0.8)；σ
ec
为ec制冷系数(取3.2)。
[0088]
3)储能电池不允许同时处于充电和放电状态，充放电功率不可超过限值。储能充放电功率约束：
[0089][0090][0091]
β
dis
β
ch
≤1
ꢀꢀ
(10)
[0092]
式中：为储能充/放电功率上限；β
ch
、β
dis
为储能充/放电状态变量，取值为0或1。
[0093]
4)储能荷电状态约束：
[0094][0095]
soc
min
≤soc(t)≤soc
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0096]
式中：soc(t)和soc(t-1)分别为储能在t和t-1时段末的荷电状态(state of charge,soc)；η
ch
、η
dis
分别为储能充/放电效率；e
max
为储能额定容量；soc
max
和soc
min
分别为储能荷电状态上/下限值。
[0097]
5)燃气轮机出力约束：
[0098][0099]
式中：分别为机组出力上/下限。
[0100]
6)燃气轮机爬坡约束：
[0101][0102]
式中：分别为燃机轮机最大向上/下爬坡率。
[0103]
7)设备制热、制冷功率约束：
[0104][0105]
式中：为ec制冷功率上/下限；为gb制热功率上/下限。
[0106]
(2)光伏不确定性处理。
[0107]
将太阳实际光照强度表示为s
*
ζ，此时输出功率p
pv
变形为：
[0108][0109]
其中，w
pv
为光伏发电系统容量；sd为标准条件下的光照强度，一般取1000w/m2；为逆变器转换效率；s
*
为光照强度；ζ为设定的扰动区间，采用盒式不确定集，可表示为：
[0110]
u＝{ζ|e
t
ζ＝0,ζ
min
≤ζ≤ζ
max
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0111]
式中：e
t
为单位向量，上标t表示转置；ζ
max
、ζ
min
分别为给定量的上限和下限，ζ为扰动变量。
[0112]
由于系统功率平衡约束中存在不确定参数，模型为非线性难于求解，因此需要通过以下变化将其转换为确定量的形式，将模型变形为线性规划模型。
[0113]
根据对偶理论，光伏出力可做以下变化:
[0114][0115]
针对不确定部分构造拉格朗日函数：
[0116][0117]
令：其中：l、γ为拉格朗日系数。
[0118]
由优化对偶理论可得：
[0119][0120]
因此：
[0121][0122]
由于经过上述变化，式(8)可变为：
[0123][0124]
则此时模型可变形为以下形式：
[0125][0126]
(3)园区电价采用北京市一般工商业10kv分时电价，设定机组以及光伏与储能装置各项参数，相关数据见表1～4。给定园区典型日冷、热、电负荷预测数据，如图3所示，完成相关基础数据的设置。
[0127]
表1分时电价表
[0128][0129][0130]
表2燃气轮机参数
[0131][0132]
表3光伏设备参数
[0133][0134]
表4储能设备参数
[0135][0136]
(4)园区光-储配置场景对比分析。设定扰动水平为λ，选取园区无储能无光伏、无储能有光伏以及有储能有光伏三种不同场景对园区分别进行对比分析，得到光伏与储能容量优化配置结果。储能与光伏不同配置情况对园区运行成本影响较大，故通过三种园区场景进行对比分析，完成光伏与储能容量的配置。
[0137]
(5)基于上述配置结果，改变盒式不确定集区间，按照不同光伏扰动水平，对比分析园区鲁棒性与运行成本变化，选取工业园区日运行成本费用最小对应的光伏扰动水平作为光伏与储能容量优化配置结果。随着光伏波动范围不断扩大，园区运行成本不断提高，系统鲁棒性随之增强，系统需要预留的备用裕度增大。
[0138]
下面结合具体的实施例子，对本发明方法进行进一步的验证：
[0139]
为研究光-储配置容量对园区经济性的影响，选取不同光-储配比对园区运行成本进行分析，储能额定功率设置为0.25e
max
，仿真结果见图4。
[0140]
由图4可见，园区总运行成本随着光伏与储能容量配置的增加而逐步减少，当光伏配置容量为8.5mw，储能容量达到7.0mw左右时，此时光伏与储能的经济价值达到饱和状态，再增大容量反而会引起系统运行成本的上升。由此可见，光伏与储能配置过少无法有效体现其经济效益，配置过多则会造成资源的浪费，导致系统成本的上升。因此，园区不仅需要根据屋顶面积规划光伏开发容量，更需要根据实际用电需求合理配置光伏与储能容量，以达到最优的经济性。
[0141]
系统可靠性分析：
[0142]
在上述鲁棒优化配置中，系统是在考虑光伏出力最不利条件下进行储能的配置，从而使系统运行总成本最小。该种情形下，系统需要预留更多的备用裕度即配置更大的储能容量，来应对光伏出力的不确定性，以一定的收益保守性换取投资回报的确定性。与此同时，储能soc状态在大部分时段处于较高水平，可作应急电源使用，当园区突发停电事故时
为园区重要设备进行供电，减小损失的同时提升系统供电可靠性。
[0143]
本发明的第二方面，提供了一种用于所述工业园区内光伏及储能配置方法的系统，包括：
[0144]
模型建立模块，用于以工业园区日运行成本费用最小化为目标函数搭建园区光-储鲁棒配置模型；其中，园区光-储鲁棒配置模型包括光伏和储能；
[0145]
光伏不确定处理模块，用于利用盒式鲁棒不确定集对所述光伏的出力进行处理，以得到变形后的园区光-储鲁棒配置模型；
[0146]
设定模块，用于基于所述变形后的园区光-储鲁棒配置模型，设定光伏扰动水平为λ，改变光伏扰动水平，选取工业园区日运行成本费用最小对应的光伏扰动水平作为光伏与储能容量优化配置结果。
[0147]
本发明的第三方面，提供了一种计算机装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的工业园区内光伏及储能配置方法。
[0148]
本发明的第四方面，提供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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的工业园区内光伏及储能配置方法。
[0149]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0150]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0151]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0152]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0153]
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。