考虑源荷不确定性的高速公路服务区链式微网协同优化运行方法

本发明涉及高速公路服务区能源系统，具体涉及考虑源荷不确定性的高速公路服务区链式微网协同优化运行方法。

背景技术：

1、随着可再生能源的快速发展和碳中和目标的逐步推进，高速公路服务区能源系统接入可再生能源成为未来交通与能源融合新途径。在长距离高速公路网络中，多个服务区的能源系统往往相互独立运行，导致资源的利用效率低下，新能源消纳率不足，碳排放量较高。为应对这些问题，链式微网作为一种新型的能源管理模式逐渐受到关注。链式微网通过将多个地理上分散的服务区微网系统有机结合，使其在能源供需、储能管理、负荷调节等方面实现协同优化运行。随着交通流量的变化和电动汽车充电需求增加，现有的协同运行策略可能无法灵活适应这些变化，且现有策略往往侧重于微网内部的局部优化，忽视了整个链式微网系统的全局协同效应，导致整体能源利用效率较低，无法充分发挥分布式能源的优势。因此，提出具有良好的扩展性和适应性的协同运行策略，满足未来高速公路服务区能源系统的需求，是当前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了考虑源荷不确定性的高速公路服务区链式微网协同优化运行方法，用以至少解决现有技术中多服务区系统协同运行策略适应性差能源利用率低的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、考虑源荷不确定性的高速公路服务区链式微网协同优化运行方法，包括以下步骤：

4、采集第个服务区微网的历史数据，根据历史数据构建可再生能源典型日出力模型和电动汽车充电负荷预测模型，其中可再生能源典型日出力模型包括第个服务区典型日光伏出力功率和风电出力功率，电动汽车充电负荷预测模型为第个服务区的电动汽车充电负荷功率；

5、获取第个服务区内的各子微网相关参数，并根据各子微网相关参数、、和建立第个服务区内各子微网的供需平衡方程及相邻服务区之间的交互模型，其中供需平衡方程包括子微网系统供需平衡式和子微网设备运行约束，交互模型包括第个服务区向第个服务区传输的交互功率，其中各子微网相关参数包括新能源配置、储能及负荷参数；

6、基于第个服务区内各子微网协同供用能情况，以第个服务区运行成本最低和服务区微网系统能源自洽率最高为优化目标，建立单个服务区微网优化模型作为上层策略；

7、基于服务区微网之间的交互功率，以系统碳排放量日治理成本最低以及多服务区之间交互成本最低为优化目标，构建多服务区自洽系统协同优化模型作为下层策略；

8、结合各子微网的供需平衡方程及相邻服务区之间的交互模型对上层策略和下层策略进行寻优求解，得到使系统经济性、低碳性和自洽率最优的分布式能源出力、储能充放功率和服务区微网交互功率；

9、针对个服务区进行迭代寻优，形成多自洽能源系统协同运行方案。

10、优选的，构建可再生能源典型日出力模型和电动汽车充电负荷预测模型的具体内容包括：

11、可再生能源典型日出力模型包括：

12、第个服务区微网的历史数据的采样步长为1h，出力标幺值区间步长为0.1，计算各时段各标幺值区间概率大小，再计算时段内所有出力总和的平均值，最后按时段对出力功率值进行求和得到第个服务区典型日光伏出力功率和风电出力功率；

13、式中，或，和分别代表光伏和风电；和分别表示第个服务区在时段内新能源出力大小在标幺值范围内的天数及功率大小。

14、优选的，电动汽车充电负荷预测模型包括：

15、统计分析历史数据中的电动汽车到站起始充电时刻和充电时长数据，得出和的概率分布函数，进行蒙特卡洛随机抽样得到第次模拟的充电负荷：

16、式中，为电动汽车充电效率；为第个服务区充电桩额定充电功率；和分别为随机抽样到的电动汽车起始充电时刻和充电时长；

17、次随机抽样后，计算得到平均值则为该服务区的电动汽车充电负荷功率：

18、。

19、优选的，子微网系统供需平衡式的具体内容包括：

20、服务站子微网：

21、隧道子微网：收费站子微网：式中，和分别为第个服务区微网内的常规负荷和电网供电功率；和分别为第个服务区微网内的储能充放电功率；和为第个服务区子微网的传输功率和接收功率的最大限值；上标1、2和3分别表示服务站、隧道和收费站三个子微网。

22、优选的，子微网设备运行约束具体包括：

23、储能设备约束：

24、式中，和分别为第个服务区微网内的储能充放电功率；为引入的0-1变量，表示储能设备不能同时进行充放能；和为储能设备最大充电和放电功率；和为储能设备最大和最小荷电状态；和分别表示储能设备的充放电效率；为储能额定容量；

25、光伏及风电出力约束：

26、服务区充电功率约束：服务区内子微网功率互济约束：式中，、和分别为第个服务区光伏、风电最大出力功率及充电桩个数；为充电桩额定充电功率；上标代表第个服务区内的任一子微网，和分别为第个服务区时刻子微网的传输功率和接收功率，和分别为第个服务区子微网的传输功率和接收功率最大限值；为引入的0-1变量，表示子微网不能同时接收或传输功率。

27、优选的，交互模型为：

28、式中，第个服务区向第个服务区传输的交互功率为。

29、优选的，建立单个服务区微网优化模型的具体内容包括：

30、第个服务区运行成本优化目标：

31、式中，为第个服务区微网内的电网供电功率；为储能系统功率；和分别为服务区微网总单位购电成本、光伏运维成本、风机运维成本、储能运维成本、充电桩运维成本及电动汽车充电收益；

32、第个服务区微网系统能源自洽率优化目标：

33、式中，为系统能源自洽率，分别为第个服务区微网时刻各个子微电网总光伏、风电出力功率大小、电网供电功率及服务区微网总负荷。

34、优选的，构建多服务区自洽系统协同优化模型的具体内容包括：

35、高速公路多服务区低碳运行优化目标：

36、引入碳排放惩罚价格，建立碳排放优化目标为：

37、式中，为系统碳排放量日治理成本，为单位二氧化碳排放惩罚金额，为第个服务区时刻天然气使用量；和分别为电网单位购电量和天然气燃烧的碳排放因子；为第个服务区微网内的电网供电功率；和分别为光伏和风电弃电量；

38、高速公路多服务区交互成本优化目标：

39、式中，表示第个服务区和第个服务区之间的单位功率交互成本；表示服务区个数；表示调度周期；为仿真步长。

40、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了考虑源荷不确定性的高速公路服务区链式微网协同优化运行方法，具有以下有益效果：本发明构建了考虑多种不确定性因素的供需匹配模型，并基于服务区微网内各个子微网供用能情况，对链式微网中的各子网进行协同优化，建立单个服务区微网优化模型作为上层策略；考虑服务区微网之间交互功率，以多服务区微网协同运行低碳性、新能源消纳率最优为优化目标，构建多服务区自洽系统协同优化模型作为下层策略；该方法充分考虑了高速公路链式服务区微网协同运行潜力，包括微网间的能量互动情况，该优化运行策略不仅在各子网内部进行优化，还在整个链式微网系统范围内协调分配资源，实现链式微电网的有序运行，降低单个高速公路服务区灵活性差的风险，且能够实现服务区之间的能量互动，有效提高高速公路路域可再生能源的消纳能力，以提升整体系统的能源利用效率和稳定性。