一种基于离散化模型的能源互联网规划方法及装置

技术领域

本发明属于能源互联网领域，特别涉及一种基于离散化模型的能源互联网规划方法及装置。

背景技术

能源互联网是一种以可再生电力为核心的能源系统，通过将互联网理念、技术应用于能源基础设施、信息通信与能源市场等领域，实现能源系统在安全、经济、环保等多个目标下达到最优。

传统能源规划以专项规划为主，不同能源规划独立进行，产生负荷重复计算、占地冲突、能源结构不合理等问题。能源互联网规划通过对不同能源统一规划，从能源系统顶层匹配需求和资源，可避免上述问题，具有清洁低碳、安全高效等特点。

由于能源互联网涵盖了能源的不同种类(如电、热、冷、气等)和不同环节(如源、网、荷、储等)，不同能源在不同环节中均有大量设备可选，为规划工作带来很大困难。以往的规划方法主要分为两类：

一是场景分析法。根据项目的用能需求、资源和基础设施条件，选取几种典型的规划场景进行对比分析。该方法的优点是可操作性较强，缺点是主观性较强，较依赖规划人员的经验和积累，可能无法得出最优方案。

二是建模分析法。该方法需尽可能地考虑系统的全部约束条件，模型具有多目标、多尺度、非线性的特点。该方法的优点是理论上可获得最优方案，缺点是建模、求解较困难。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种基于离散化模型的能源互联网规划方法及装置，能够克服现有技术的上述不足。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于离散化模型的能源互联网规划方法，该方法包括：

建立能源互联网系统设备容量标准优化模型；

将所述设备容量标准优化模型中的连续变量离散化，建立设备容量离散化模型；

求解所述设备容量离散化模型，得到目标函数值最优的设备容量和运行方案。

进一步的，所述设备容量标准优化模型，包括：目标函数和约束条件，其中，所述目标函数为系统经济性指标，所述约束条件为系统功率平衡方程。

进一步的，所述系统经济性指标为系统总投资回报率，其中，所述系统总投资回报率的计算公式为：

式中，ROI为一段时间内系统总投资回报率，f(i)、g(i)、h(i)分别为所述一段时间内第i套设备的收益、运行成本和设备投资，n为能源互联网设备数量。

进一步的，所述系统功率平衡方程为：

式中，m为系统能源种类，n为能源互联网设备数量，T为一段时间内间隔相等的时刻总数，

进一步的，所述设备容量标准优化模型为：

i＝1，2，…，n，

j＝1，2，…，m，

t＝1，2，…，T，

式中，ROI为一段时间内系统总投资回报率，f(i)、g(i)、h(i)分别为所述一段时间内第i套设备的收益、运行成本和设备投资；n为能源互联网设备数量，m为系统能源种类，T为一段时间内间隔相等的时刻数，每个间隔的时长为T

进一步的，所述设备容量标准优化模型的决策变量为设备容量

进一步的，所述设备容量离散化模型，包括：目标函数和约束条件，其中，所述目标函数为系统经济性指标，所述约束条件为连续变量离散化的系统功率平衡方程。

进一步的，所述系统功率平衡方程的离散化方法，包括：对于系统某j类能源负荷，将一段时间平均分为T个间隔相等的时刻，每个间隔的时长为T

进一步的，所述系统的负荷曲线可由T×K个离散网格表示，每个网格的坐标为(t，k)，t∈[1，T]，k∈[1，K]，每个网格表示的负荷值和能量值分别为L

当

当

当

式中，t为负荷曲线横轴，表示时刻；k为负荷曲线纵轴，表示负荷段；

进一步的，当所述负荷曲线每段负荷的功率值

进一步的，所述设备容量离散化模型为：

i＝1，2，…，n，

j＝1，2，…，m，

t＝1，2，…，T，

式中，

进一步的，所述设备容量离散化模型的决策变量为负荷段功率值

进一步的，所述求解所述设备容量离散化模型，得到目标函数值最优的设备容量和运行方案，具体执行以下步骤：

计算每个时刻中所有设备网格数组合；

从每个时刻中取出一个所述设备网格数组合，组成一种设备运行方案；

计算每种所述设备运行方案的优化指标，得到最优的设备容量和运行方案。

另一方面，本发明提出了一种基于离散化模型的能源互联网规划装置，该装置包括：

标准模型单元，用于建立能源互联网的各个设备容量标准优化模型；

离散化模型单元，用于将所述设备容量标准优化模型中的连续变量离散化，建立设备容量离散化模型；

计算单元，用于求解所述设备容量离散化模型，得到目标函数值最优的设备容量和运行方案。

进一步的，所述计算单元具体执行以下步骤：

计算每个时刻中所有设备网格数组合；

从每个时刻中取出一个所述设备网格数组合，组成一种设备运行方案；

计算每种所述设备运行方案的优化指标，得到最优的设备容量和运行方案。

本发明提供了一种基于离散化模型的能源互联网规划方法及装置，解决了能源互联网系统建模、求解复杂的问题，避免了规划人员主观性的影响，大幅度降低了规划工作难度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了根据本发明实施例的基于离散化模型的能源互联网规划方法的流程框图；

图2示出了根据本发明实施例的系统某类能源的负荷曲线图；

图3示出了根据本发明实施例的离散化的负荷曲线图；

图4示出了根据本发明实施例的求解设备容量离散化模型的流程框图；

图5示出了根据本发明实施例的某商业用户夏季典型日电负荷曲线图；

图6示出了根据本发明实施例的离散化的电负荷曲线图；

图7示出了根据本发明实施例的计算每个时刻中所有设备网格数组合的流程框图；

图8示出了根据本发明实施例的基于离散化模型的能源互联网规划装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种基于离散化模型的能源互联网规划方法，包括：

步骤S1：建立能源互联网系统设备容量标准优化模型，其中，设备容量标准优化模型，包括：目标函数和约束条件；目标函数为系统经济性指标，所述约束条件为系统功率平衡方程；

例如，能源互联网系统设备容量标准优化模型的优化目标为系统经济性最优。

在本发明的一些实施例中，衡量系统经济性的目标函数可定义为系统总投资回报率，即系统经济性指标为系统总投资回报率。假设系统有m类能源负荷和n套能源互联网设备，系统总投资回报率可表示为：

式中，ROI为一段时间内系统总投资回报率，f(i)、g(i)、h(i)分别为该段时间内第i套设备的收益、运行成本和设备投资。

能源互联网系统设备容量标准优化模型的约束条件为系统功率平衡方程。假设在一段时间内有T个间隔相等的时刻，系统功率平衡方程可表示为：

式中，m为系统能源种类，n为能源互联网设备数量，T为一段时间内间隔相等的时刻总数，

在本发明的一些实施例中，能源互联网系统设备容量标准优化模型可表示为：

i＝1，2，…，n，

j＝1，2，…，m，

t＝1，2，…，T，

式中，ROI为一段时间内系统总投资回报率，f(i)、g(i)、h(i)分别为所述一段时间内第i套设备的收益、运行成本和设备投资；n为能源互联网设备数量，m为系统能源种类，T为一段时间内间隔相等的时刻数，每个间隔的时长为T

设备容量标准优化模型的决策变量为设备容量

步骤S2：将设备容量标准优化模型中的连续变量离散化，建立设备容量离散化模型，其中，设备容量离散化模型，包括：目标函数和约束条件；目标函数为系统经济性指标，约束条件为连续变量离散化的系统功率平衡方程；

在本发明的一些实施例中，系统功率平衡方程的离散化方法，包括：对于系统某j类能源负荷，将一段时间平均分为T个间隔相等的时刻，每个间隔的时长为T

例如，如图2所示，假设系统某j类能源的负荷数据由T个时间间隔相等的负荷值

在本发明的一些实施例中，如图3所示，该类能源的负荷曲线可由T×K个离散网格表示，每个网格的坐标为(t，k)(t∈[1，T]，k∈[1，K])，每个网格表示的负荷值和能量值分别为L

当

当

当

式中，t为负荷曲线横轴，表示时刻；k为负荷曲线纵轴，表示负荷段；

当负荷曲线每段负荷的功率值

系统某j类能源负荷可表示为：

式中，

系统某j类能源功率平衡方程可表示为：

式中，

在本发明的一些实施例中，能源互联网系统设备容量离散化模型可表示为：

i＝1，2，…，n，

j＝1，2，…，m，

t＝1，2，…，T，

式中，

在本发明的一些实施例中，设备容量离散化模型的决策变量为负荷段功率值

步骤S3：求解设备容量离散化模型，得到目标函数值最优的设备容量和运行方案。

如图4所示，求解设备容量离散化模型，得到目标函数值最优的设备容量和运行方案，具体执行以下步骤：

步骤S31：计算每个时刻中所有设备网格数组合；

步骤S32：从每个时刻中取出一个设备网格数组合，组成一种设备运行方案；

步骤S33：计算每种设备运行方案的优化指标，得到最优的设备容量和运行方案。

设备容量离散化模型的最优解为：

即系统设备的运行方案。对于某j类能源的最优解

如图5所示，以能源种类m＝1的能源系统为例，对本规划方法进行说明。已知某商业用户夏季典型日电负荷曲线(时刻数T＝24，间隔时长T

h(i)＝P

i＝1，2，3，

t＝1，2，…，24，

式中，L

h(i)＝20I

i＝1，2，3，

t＝1，2，…，24，

式中，k

首先计算每个时刻中所有设备网格数组合。假设在第t时刻中三种供电设备共有x

plan

t＝1，2，…，24，

plan

再从每个时刻中取出一个设备网格数组合，组成一种设备运行方案。该系统的设备运行方案共有

P

i＝1，2，3，

t＝1，2，…，24，

最后计算每种设备运行方案的优化指标，得到最优的设备容量和运行方案。计算并比较每种方案的优化指标ROI，得到经济性最优的设备容量和运行方案。

另一方面，如图8所示，本发明提供了一种基于离散化模型的能源互联网规划装置，包括：

标准模型单元，用于建立能源互联网系统的各个设备容量标准优化模型；

离散化模型单元，用于将所述设备容量标准优化模型中的连续变量离散化，建立设备容量离散化模型；

计算单元，用于求解所述设备容量离散化模型，得到目标函数值最优的设备容量和运行方案。

计算单元具体执行以下步骤：

计算每个时刻中所有设备网格数组合；

从每个时刻中取出一个所述设备网格数组合，组成一种设备运行方案；

计算每种所述设备运行方案的优化指标，得到最优的设备容量和运行方案。

本发明提供了一种基于离散化模型的能源互联网规划方法及装置，解决了能源互联网系统建模、求解复杂的问题，避免了规划人员主观性的影响，大幅度降低了规划工作难度。

尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。