申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2023-03-22

公开（公告）日：2023-07-11

公开（公告）号：CN116415779A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;H02J3/46;H02J3/00;H02J3/32;F17D1/04;F17D3/01;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F30/18;G06F30/20;G06F113/04;G06F113/14;G06F111/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.07.28#实质审查的生效;2023.07.11#公开

摘要：本发明公开了一种基于IGDT的电‑气综合能源系统调度优化方法，先建立确定性下的电‑气综合能源系统的调度模型，然后建立风电出力的不确定性模型，最后建立电‑气综合能源系统的调度优化模型；假设当风电预测值和实际值相等时，求出电‑气综合能源系统运行调度的调度基准值；然后结合预设的偏差因子，获取电‑气综合能源系统的调度策略。

主权项：1.一种基于IGDT的电-气综合能源系统调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1、构建确定性下的电-气综合能源系统的调度模型；1.1、构建电力网络模型； 其中，表示第i台发电机在t时刻的输出功率，PiG-max、PiG-min分别表示第i台发电机的出力上、下限；为第i台发电机爬坡约束的最大值和最小值；PtW和分别表示在t时刻的风电实际输出功率和预测输出功率，为第j个电转气装置P2G在t时刻消耗的电能，PtEV为t时刻电动汽车的负荷需求，Lt为t时刻居民用户的负荷需求；NE表示发电机的集合，NP2G表示P2G装置的集合；1.2、构建天然气网络； 其中，为天然气源出力的上下限，第个气源在t时刻的天然气出气量；Fk-n表示管道中节点k至节点n的天然气流量；ck-n为管道中节点k至节点n的传输参数；pk、pn分别表示节点k与节点n的气压强度；sgnpk,pn为方向参数，表征天然气在管道中的流向，当sgnpk,pn＝1表示天然气由节点k流向节点n，sgnpk,pn＝-1则表示天然气由节点n流向节点k；表示第j个P2G在t时刻传输给天然气网络的天然气量；Qt表示t时刻的天然气节点负荷值；Fl表示天然气网络中的第l条支路的传输损耗；NG表示天然气源的总数量，NL表示天然气管道的总数量；1.3、构建电动汽车充电站模型； 其中，PtEV表示t时刻电动汽车入网的功率，当PtEV为正的时，表示电动汽车充电，当PtEV为负时，表示电动汽车入网放电；Pd、Pc分别为单辆电动汽车充、放电功率；为t时刻充电的电动汽车数量；Qt为电动汽车充电站在t时刻的存储容量；分别为单辆电动汽车的电池存储容量上、下限，NEV为电动汽车的总数量集合；η为电动汽车充放电效率；1.4、建立电转气的线性模型； 其中，ψ为P2G装置的转换效率，Hg为天然气热值；1.5、建立目标函数； 其中，ai、bi、ci代表第i台发电机的耗能发电特性参数；为第个气源出力的成本系数；λ表示单位弃风惩罚系数；Ct为电动汽车在t时刻充放电的价格，T表示总时刻数；2、基于IGDT建立风电出力的不确定集模型； 其中，α表示风电出力的不确定半径；3、建立基于IGDT的电-气综合能源系统的调度优化模型；3.1、建立鲁棒模型；max{α:maxFX,d≥1+δFo}s.t. 其中，FX,d表示确定性下的电-气综合能源系统调度目标函数，X为决策变量，d表示电-气综合能源系统的不确定性参数；GX,d表示电-气综合能源系统调度模型的约束条件，Fo为调度基准值；δ表示偏差因子；3.2、建立机会模型；min{α:minFX,d≤1-δFo}s.t. 4、电-气综合能源系统的实时调度优化；采集电-气综合能源系统的实时参数，代入步骤1建立的确定性下的电-气综合能源系统的调度模型计算出目标函数F，进而求得调度基准值Fo；然后结合预设的偏差因子δ分别计算步骤3建立的电-气综合能源系统的调度优化模型；其中，在计算鲁棒调度方案中，当风能出力的不确定性半径α越小的时候，调度成本越小，而且当风能出力在的范围内，调度成本就低于决策期望值1+δFo，此时就得到在调度者预期成本下的最大不确定性半径，进而得出在调度者对风电出力悲观态度下电气综合能源系统的优化调度方案；在计算机会调度方案中，当风能出力的不确定性半径α越小的时候，调度成本越大，而且当风能出力在的范围内，调度成本就低于决策期望值1-δFo，此时就得到在调度者预期成本下的最小不确定性半径，进而得出在调度者对风电出力积极态度下电气综合能源系统的优化调度方案；如果鲁棒调度方案和机会调度方案均不符合调度者要求，则改变偏差因子参数δ，重复步骤4。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于IGDT的电-气综合能源系统调度优化方法

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