全可再生能源热电气储耦合供能系统优化调控模型研究

发布时间：2021-02-07 21:02

　　针对全可再生能源热电气储耦合供能系统源、荷双侧不确性、多能耦合等问题,文中基于分层递阶理论建立了针对系统复杂的优化调度决策和快速的实时控制问题的分层调控框架及多时间尺度优化调控模型。在日前优化中通过鲁棒算法解决可再生能源出力及负荷预测不确性对系统安全运行的影响,在日内优化中基于模型预测控制原理对日前优化结果进行反馈校正与滚动优化,应对可再生能源出力及负荷随机性波动,从而实现系统的安全经济运行。 

【文章来源】：电网与清洁能源. 2020,36(07)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

全可再生能源综合能源系统

借鉴大系统分层递阶结构理论，本文提出全可再生能源系统的优化调控框架如图2所示。根据时间颗粒度，将系统面临的内、外部扰动分为慢扰动、较慢扰动、较快扰动和快扰动，其中慢扰动包括能源系统结构变化等，较慢扰动包括环境、负荷周期性变化等，较快扰动包括风电、光伏出力以及终端用户负荷的随机性变化等，快扰动包括系统运行参数的波动。通过日前优化、日内优化、实时控制多时间尺度协调优化机制应对上述扰动，日前优化主要解决气化炉、内燃机组等启停较慢设备的运行方式以及储能的充放电状态，同时确定各设备的基点负荷指令，日内优化在日前优化的基础上针对可再生能源出力及用户负荷的随机性波动进行反馈校正，闭环优化，生成各机组的最佳负荷指令，实时控制按照最佳负荷指令进行相关工艺参数的闭环调节。

实际运行时，源、荷双侧均存在一定的随机性波动，需要对日前优化结果进行动态调整。模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制方法，它根据当前状态和预测模型预测被控系统未来的动态行为，为优化控制提供先验知识，对运行过程中存在较大干扰、系统状态不确定的被控对象而言，通过不断的滚动优化，可以有效降低外部干扰、建模误差等因素的影响，获得未来一段时间的最优控制方案[20]。借鉴MPC思想建立日内优化模型如图3所示。在k时刻对未来M个优化计算周期内可再生能源出力及冷热电负荷进行预测，计算未来M个优化计算周期内系统中各设备的最优负荷指令增量，取第一项得到k+1时刻各设备的最优负荷指令，在k+1时刻通过实际测量的信息重新预测未来M个优化计算周期内可再生能源出力及冷热电负荷，进行新一轮的优化，如此重复滚动，预测域向调度周期末端时刻不断压缩，控制域不断后移，直至完成调度周期所有时段调度计划的生成。优化模型采用矩阵形式表示如下：

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3022820