一种考虑设备变工况特性的综合能源系统的建模方法与流程

1.本发明涉及综合能源系统优化调控领域，具体涉及一种考虑设备变工况特性的综合能源系统建模方法。


背景技术：

2.随着能源技术的研究越来越深入，目前多能协调、多能互补的能源利用方式越来越普及。能源互联网成为集成多种能源，实现能源改革的关键之一，而综合能源系统是能源互联网的重要载体，能够促使传统的电力、热力和天然气网络耦合互补，实现多能耦合互补和能源阶梯利用。
3.综合能源系统所包含的各类能源设备往往具有复杂的运行工况，而系统的运行效果对设备模型的精度有着较高的要求。在目前的研究中，为了降低难度，大多认为能源设备的运行效率为定值，降低了求解结果的精确性。在设备实际运行过程中，其效率往往因为工况的变化具有明显的非线性特征，传统模型对设备变工况特性的忽略降低了设备模型的精确度，进而影响到决策方案的最终效果。


技术实现要素：

4.为克服上述现有方法存在的不足之处，本发明提出一种考虑设备变工况特性的综合能源系统的建模方法，以期能考虑设备效率的影响因素，提高风电消纳程度，从而促进综合能源高效利用。
5.为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
6.本发明一种考虑设备变工况特性的综合能源系统的建模方法的特点在于，所述综合能源系统包括：质子交换膜电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池、储氢罐、热电联产机组和燃气锅炉；并利用风电和上级电网、气网为所述综合能源系统进行供能，部分电能经变压器直接供应给电负荷，剩余电能经所述质子交换膜电解槽转化为氢气，并储存在所述储氢罐中，以供所述氢燃料电池和甲烷反应器使用，所述热电联产机组和燃气锅炉是由所述甲烷反应器产生的天然气和上级气网一同供能；所述建模方法是按如下步骤进行：
7.步骤一、利用式(1)建立考虑能源转换效率随负载率变化的动态能源集线器模型：
[0008][0009]
式(1)中，l
e,t
、l
h,t
分别为综合能源系统在t时刻的电负荷需求功率、热负荷需求功率；p
vt,t
、p
s,t
分别为综合能源系统在t时刻的风电消纳功率、从上级电网购电功率；p
g,t
、p
o,t
分别为综合能源系统在t时刻的天然气供应功率、燃油供应功率；q
out,t
和q
in,t
是储氢罐在t时刻的放能、储能功率；α
e,t
、α
h,t
分别为电能在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；β
e,t
、β
h,t
分别为天然气在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；γ
e,t
、γ
h,t
分别为储氢罐氢能在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；
[0010]
利用式(2)、式(3)和式(4)得到综合能源系统的能源耦合系数：
[0011][0012][0013][0014]
式(2)、式(3)和式(4)中，ν
1,t
是t时刻的电能分配比；ν
2,t
是t时刻的氢能分配比；ν
3,t
是t时刻的天然气分配比；η
t
是变压器效率；η
ec,t
是电解槽在t时刻的转化效率；η
mr,t
是甲烷反应器在t时刻的转化效率；η
gb,t
是燃气锅炉在t时刻的转化效率；η
hfce,t
和η
hfch,t
是t时刻氢气经过氢燃料电池转换成电和热的转化效率；η
chpe,t
和η
chph,t
是t时刻天然气经过热电联产机组转换成电和热的转化效率；
[0015]
步骤二、分析氢燃料电池和热电联产机组的热电产出机理，考虑影响其热电输出功率的不同因素，建立氢燃料电池和热电联产机组的热电产出模型；
[0016]
步骤2.1、构建氢燃料电池的热电产出模型：
[0017]
步骤2.1.1、利用式(5)确定单个氢燃料电池产生的电压量v
cell
：
[0018]vcell
＝e
nernst-η
act-η
ohm-η
con
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0019]
式(5)中；e
nernst
为单个电池的能斯特电压，并由式(6)得到；η
act
为单个电池的活化极化过电压损耗，并由式(7)得到；η
ohm
为单个电池的欧姆过电压损耗，并由式(8)得到；η
con
为单个电池的浓差过电压损耗，并由式(9)得到；
[0020][0021]
式(6)中，λn为标准系数；t为燃料电池的电堆温度；tb为标准环境温度；为标准大气压下的标准熵变值；f为法拉第常数；r为气体常数；分别是氢气分压力、氧气分压力和水蒸气分压力；
[0022][0023]
式(7)中，ξ1、ξ2、ξ3、ξ4为4个参数系数；为氢燃料电池的氧浓度；i
pemfc
为单个电池的电堆电流密度；
[0024]
η
ohm
＝-i
pemfc
×
(r
electronic
+r
proton
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0025]
式(8)中，r
electronic
为电子流动阻力；r
proton
为质子流动阻力；
[0026]
η
con
＝mexp(ni
pemfc
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0027]
式(9)中，m为电解质的传导率；n为气体扩散层的孔隙率；
[0028]
步骤2.1.2、若n1个电池串联，则利用式(10)得到串联后的电池输出电压v
st
：
[0029]vst
＝n
1vcell
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0030]
若n2个电池并联，则利用式(11)得到并联后的电堆电流i：
[0031][0032]
式(11)中，为t时刻氢燃料电池的氢气输入速率；为氢气摩尔质量；
[0033]
利用式(12)得到由多个氢燃料电池串并联组成的氢燃料电池组在t时刻的电功率p
hfce,t
：
[0034][0035]
步骤2.1.4、利用式(13)得到由多个氢燃料电池串并联组成的氢燃料电池组在t时刻的热功率p
hfch,t
：
[0036]
p
hfch,t
＝p
hfch,ex,t
+p
hfch,air,t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0037]
式(13)中：p
hfch,ex,t
为氢燃料电池组在t时刻被冷却水带走的热量，并由式(14)得到；p
hfch,air,t
为氢燃料电池组在t时刻散失在空气中的热量，并由式(15)得到；
[0038][0039][0040]
式(14)和式(15)中；k、w分别为换热器换热系数和额定流量；w
l,t
为t时刻热网回流的冷却水流量；为t时刻的冷却水流速；a、b分别为换热器的流量系数；s、s
air
分别为换热器换热面积和空气接触面积；k
air
为空气散热系数；t
l
、t
air
分别为换热器低温测水温和空气温度；
[0041]
利用式(16)得到t时刻氢气经过氢燃料电池转换成电的转化效率η
hfce,t
和转换成热的转化效率η
hfch,t
：
[0042][0043]
式(17)中，p
hfcin,t
为氢燃料电池组在t时刻输入氢能的功率量纲折算值；
[0044]
步骤2.2、建立热电联产机组的热电产出模型；
[0045]
步骤2.2.1、在热电联产机组不进行补燃时，利用式(17)得到热电联产机组的变工况特性：
[0046][0047]
式(17)中，p
chpin,t
为热电联产机组在t时刻的输入天然气功率；p
chpe,t
、p
chph,t
分别为t时刻热电联产机组的输出电、热功率；p
hfcn
为热电联产机组的额定电输出功率；n
chpe,i
、n
chph,i
分别为热电联产机组的电效率函数系数、热电比函数系数；α
chph,t,0
为不补燃状态下热电联产机组在t时刻的热电比；p
chpin,max
、p
chpin,min
分别为热电联产机组输入功率的上、下限；δp
chpmax
、δp
chpmin
分别为热电联产机组的爬坡功率上、下限；
[0048]
步骤2.2.2、利用式(18)得到补燃对热电比的控制模型：
[0049][0050]
式(18)中，α
chph,t
为t时刻补燃后的热电比；k1为补燃系数；a为补燃率；p
chp,in
为热电联产机组输入的天然气功率；
[0051]
步骤三、考虑设备负载率对设备运行效率的影响，通过多项式拟合得到设备效率与负载率的函数关系，从而建立考虑设备变工况特性的设备模型；
[0052]
步骤3.1、利用式(19)构建质子交换膜电解槽模型：
[0053][0054]
式(19)中，p
ecin,t
、p
ecout,t
分别为质子交换膜电解槽在时刻t时输入电功率、输出氢能的功率量纲折算值；η
ec,t
为t时刻质子交换膜电解槽的能量转换效率；a
ec,i
为质子交换膜电解槽的效率转化系数；p
ecn
为质子交换膜电解槽的额定功率；p
ecin,max
、p
ecin,min
分别为质子交换膜电解槽的输入功率最大值、最小值；δp
ecmax
、δp
ecmin
分别为质子交换膜电解槽的爬坡功率最大值、最小值；
[0055]
步骤3.2、利用式(20)构建燃气锅炉模型：
[0056][0057]
式(20)中，p
gbin,t
、p
gbout,t
分别为燃气锅炉在t时刻输入天然气的功率量纲折算值、输出热能功率；η
gb,t
为燃气锅炉在t时刻的能量转换效率；a
gb,i
为燃气锅炉的效率转化系数；p
gbn
为燃气锅炉的额定功率；p
gbin,max
、p
gbin,min
分别为燃气锅炉输入功率的最大值、最小值；δp
gbmax
、δp
gbmin
分别为燃气锅炉的爬坡功率最大值、最小值；
[0058]
步骤3.3、利用式(21)构建甲烷反应器模型：
[0059][0060]
式(21)中，p
mrin,t
、p
mrout,t
分别为甲烷反应器在t时刻输入氢能的功率量纲折算值、输出天然气的功率量纲折算值；η
mr,t
为甲烷反应器在t时刻的能量转换效率；a
mr,i
为甲烷反应器的效率转化系数；p
mrn
为甲烷反应器的额定功率；p
mrin,max
、p
mrin,min
分别为甲烷反应器的输入功率最大值、最小值；δp
mrmax
、δp
mrmin
分别为甲烷反应器的爬坡功率最大值、最小值；
[0061]
步骤3.4、定义储氢罐在δt时间段内充能功率/放能功率为定值，则利用式(22)得到储氢罐在相邻时刻的能量存储关系式：
[0062]et+1
＝e
t
(1-λ
es
)+p
es,t
δt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0063]
式(22)中，e
t+1
、e
t
为相邻t时刻和t+1时刻储氢罐的储能量；λ
es
为储氢罐在单位时间内的放能率；p
es,t
为储氢罐t时刻的充放能功率，且向储氢罐充能时，令p
es,t
为正；δt为单位时间长度；
[0064]
利用式(23)构建储氢罐的储能限制条件：
[0065]emin
≤e
t
≤e
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)
[0066]
式(23)中，e
max
、e
min
为储氢罐允许储存的最大能量、最小能量；
[0067]
利用式(24)构建储氢罐的充放能功率限制条件：
[0068][0069]
式(24)中，p
es,c,max
、p
es,d,max
分别为储氢罐的充能功率上限、放能功率上限；
[0070]
利用式(25)构建储氢罐的爬坡功率限制条件：
[0071][0072]
式(25)中，δp
es,c,max
、δp
es,c,min
分别为储氢罐充能时爬坡功率的上限、下限；δ
p
es,d,max
、δp
es,d,min
分别为储氢罐放能时爬坡功率的上限、下限；
[0073]
步骤四、基于建立的变工况设备模型，以风电消纳水平和环境污染水平为上层优化目标，以用能效率为下层优化目标，建立综合能源系统双层优化模型；
[0074]
步骤4.1、利用式(26)设置上层优化目标f1为风电消纳水平m和环境污染水平p的最大差值，决策变量为电能分配比、氢能分配比和天然气分配比：
[0075]
maxf1＝m-p (26)
[0076]
式(26)中，m表示风电消纳水平，并由式(27)得到，p表示环境污染水平，并由式(28)得到；
[0077][0078]
式(27)中，α
vt
为权重系数；
[0079][0080]
式(28)中，cg、co分别为所购天然气、所购补燃燃油的co2排放系数；q
gas
、qo分别为天然气和补燃燃油的低热值；
[0081]
步骤4.2、利用式(29)设置下层优化模型的优化目标f2为用能效率最大值，决策变量为氢燃料电池的冷却水流速和热电联产机组的补燃率；
[0082][0083]
步骤4.3、构建综合能源系统的双层优化模型的约束条件：
[0084]
步骤4.3.1、利用式(30)构建风电出力约束：
[0085]
p
vt,t
(t)-p
vt,t
(t)≥0 (30)
[0086]
式(30)中，p
vt,t
(t)为t时刻的风电预测值；
[0087]
步骤4.3.2、利用式(31)构建储氢罐启停约束：
[0088]uout,t
+u
in,t
≤1 (31)
[0089]
式(31)中，u
out,t
为储氢罐在t时刻放能的标志位，当储氢罐在t时刻放能时，令u
out,t
为1，否则，令u
out,t
为0；u
in,t
为储氢罐在t时刻储能的标志位，当储氢罐在t时刻储能时，令u
in,t
为1，否则，令u
in,t
为0；
[0090]
步骤4.3.3、利用式(32)构建天然气约束：
[0091]
p
gbin,t
+p
chpin,t
≥p
mrout,t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)
[0092]
步骤4.4、以式(26)和(29)为双层优化模型的目标函数，在满足式(1)-式(4)、式(12)、式(14)、式(16)-式(25)、式(30)-式(32)的双层优化模型的约束条件下，利用求解器对双层优化模型进行求解，得到的决策结果包括：风电消纳量、外购电能、天然气和燃油量以及各能源设备的热电功率输出量。
[0093]
本发明一种电子设备，包括存储器以及处理器的特点在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
[0094]
本发明一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序的特点在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1所述方法的步骤。
[0095]
与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：
[0096]
1、本发明考虑能源转换效率随负载率变化，建立了动态能源集线器模型，使能源集线器模型更为准确，更能反应实际情况。
[0097]
2、本发明分析了氢燃料电池和热电联产机组的热电产出机理，建立的热电功率输出模型不仅更加准确的反映了输出功率的影响因素，还明确了其可控量，通过控制氢燃料电池的冷却水流速和热电联产机组的补燃率，可以在一定程度上控制二者的热电产出，达到优化热电耦合的效果。
[0098]
3、本发明建立的考虑变工况特性的设备模型，降低了恒定效率带来的误差，提高了模型精度，对于保障系统合理运行，更贴合实际需求有着重要的意义。
[0099]
4、本发明采用考虑变工况特性的设备模型建立综合能源系统优化模型，降低了模型误差，提高了风电消纳程度，促进了综合能源高效利用。
附图说明
[0100]
图1为本发明的综合能源系统模型图；
[0101]
图2为本发明基于设备变工况特性的综合能源系统的建模流程图。
具体实施方式
[0102]
下面结合实施例和说明书附图对本发明的技术方案进行更加清楚、完整的描述。
[0103]
本实施例中，一种考虑设备变工况特性的综合能源系统的建模方法，该综合能源系统如图1所示，包括：质子交换膜电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池、储氢罐、热电联产机组和燃气锅炉；并利用风电和上级电网、气网为综合能源系统进行供能，部分电能经变压器直接供应给电负荷，剩余电能经质子交换膜电解槽转化为氢气，并储存在储氢罐中，以供氢燃料电池和甲烷反应器使用，热电联产机组和燃气锅炉是由甲烷反应器产生的天然气和上级气网一同供能，该建模方法如图2所示，具体是按如下步骤进行：
[0104]
步骤一、利用式(1)建立考虑能源转换效率随负载率变化的动态能源集线器模型：
[0105][0106]
式(1)中，l
e,t
、l
h,t
分别为综合能源系统在t时刻的电负荷需求功率、热负荷需求功率；p
vt,t
、p
s,t
分别为综合能源系统在t时刻的风电消纳功率、从上级电网购电功率；p
g,t
、p
o,t
分别为综合能源系统在t时刻的天然气供应功率、燃油供应功率；q
out,t
和q
in,t
是储氢罐在t时刻的放能、储能功率；α
e,t
、α
h,t
分别为电能在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；β
e,t
、β
h,t
分别为天然气在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；γ
e,t
、γ
h,t
分别为储氢罐氢能在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；
[0107]
利用式(2)、式(3)和式(4)得到综合能源系统的能源耦合系数：
[0108][0109][0110][0111]
式(2)、式(3)和式(4)中，ν
1,t
是t时刻的电能分配比；ν
2,t
是t时刻的氢能分配比；ν
3,t
是t时刻的天然气分配比；η
t
是变压器效率；η
ec,t
是电解槽在t时刻的转化效率；η
mr,t
是甲烷反应器在t时刻的转化效率；η
gb,t
是燃气锅炉在t时刻的转化效率；η
hfce,t
和η
hfch,t
是t时刻氢气经过氢燃料电池转换成电和热的转化效率；η
chpe,t
和η
chph,t
是t时刻天然气经过热电联产机组转换成电和热的转化效率；
[0112]
该动态能源集线器模型更加贴合实际过程，模型精度较传统能源集线器有着较为明显的提升。
[0113]
步骤二、分析氢燃料电池和热电联产机组的热电产出机理，考虑影响其热电输出功率的不同因素，建立氢燃料电池和热电联产机组的热电产出模型。
[0114]
步骤2.1、分析氢燃料电池的内部运行机理，构建氢燃料电池的热电产出模型，可以得到其电热输出功率不仅与输入功率有关，还受冷却水流速影响。
[0115]
步骤2.1.1、利用式(5)确定单个氢燃料电池产生的电压量v
cell
：
[0116]vcell
＝e
nernst-η
act-η
ohm-η
con
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0117]
式(5)中；e
nernst
为单个电池的能斯特电压，并由式(6)得到；η
act
为单个电池的活化极化过电压损耗，并由式(7)得到；η
ohm
为单个电池的欧姆过电压损耗，并由式(9)得到；η
con
为单个电池的浓差过电压损耗，并由式(12)得到；
[0118][0119]
式(6)中，λn为标准系数；t为燃料电池的电堆温度；tb为标准温度；为标准大气压下的标准熵变值；f为法拉第常数；r为气体常数；分别是氢气分压力、氧气分压力和水蒸气分压力。
[0120][0121]
式(7)中，ξ1、ξ2、ξ3、ξ4为4个参数系数；为氢燃料电池的氧浓度，并由式(8)得到；i
pemfc
为单个电池的电堆电流密度；
[0122][0123]
η
ohm
＝-i
pemfc
×
(r
electronic
+r
proton
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0124]
式(9)中，r
electronic
为电子流动阻力；r
proton
为质子流动阻力，并由式(10)得到。
[0125]
[0126]
式(10)中，rm为膜比电阻率，并由式(11)得到；a为有效区域单元面积；l为燃料电池聚合物膜的厚度。
[0127][0128]
η
con
＝mexp(ni
pemfc
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0129]
式(12)中，m为电解质的传导率；n为气体扩散层的孔隙率；
[0130]
步骤2.1.2、若n1个电池串联，则利用式(13)得到串联后的电池输出电压v
st
：
[0131]vst
＝n
1vcell
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0132]
若n2个电池并联，则利用式(14)得到并联后的电堆电流i：
[0133][0134]
式(14)中，为t时刻氢燃料电池的氢气输入速率；为氢气摩尔质量；
[0135]
利用式(15)得到由多个氢燃料电池串并联组成的氢燃料电池组在t时刻的电功率p
hfce,t
：
[0136][0137]
步骤2.1.3、考虑到氢燃料电池的循环散热系统中的冷却水流速越快，散热效果越明显，则在其他条件不变的情况下，冷却水流速将影响电堆温度。反应产生的热能无法完全利用，有部分热能将散失在空气中，利用式(16)得到由多个氢燃料电池串并联组成的氢燃料电池组在t时刻的热功率p
hfch,t
：
[0138]
p
hfch,t
＝p
hfch,ex,t
+p
hfch,air,t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0139]
式(16)中：p
hfch,ex,t
为氢燃料电池组在t时刻被冷却水带走的热量，并由式(17)得到；p
hfch,air,t
为氢燃料电池组在t时刻散失在空气中的热量，并由式(18)得到；
[0140][0141][0142]
式(17)和式(18)中；k、w分别为换热器换热系数和额定流量；w
l,t
为t时刻热网回流的冷却水流量；为t时刻的冷却水流速；a、b分别为换热器的流量系数；s、s
air
分别为换热器换热面积和空气接触面积；k
air
为空气散热系数；t
l
、t
air
分别为换热器低温测水温和空气温度；
[0143]
利用式(19)得到t时刻氢气经过氢燃料电池转换成电的转化效率η
hfce,t
和转换成热的转化效率η
hfch,t
：
[0144][0145]
式(19)中，p
hfcin,t
为氢燃料电池组在t时刻输入氢能的功率量纲折算值；
[0146]
由式(15)与式(17)可知，通过控制氢气流速和冷却水流速可以控制氢燃料电池的热电产出功率，进而优化热电耦合，提高综合能源系统能源利用效率。
[0147]
步骤2.2、定义热电联产机组的工作效率与其输入天然气功率有关，而带补燃装置的热电联产机组可以通过控制补燃燃油量在一定程度上控制热电联产机组的热能产出情况。建立热电联产机组的热电产出模型：
[0148]
步骤2.2.1、在不进行补燃时，热电联产机组的工作效率受负载率影响，将其发电效率拟合为电负载率的四次函数，将其热电比拟合为电负载率的二次函数。利用式(20)得到热电联产机组的变工况特性：
[0149][0150]
式(20)中，p
chpin,t
为热电联产机组在t时刻的输入天然气功率；p
chpe,t
、p
chph,t
分别为t时刻热电联产机组的输出电、热功率；p
hfcn
为热电联产机组的额定电输出功率；n
chpe,i
、n
chph,i
分别为热电联产机组的电效率函数系数、热电比函数系数；α
chph,t,0
为不补燃状态下热电联产机组在t时刻的热电比；p
chpin,max
、p
chpin,min
分别为热电联产机组输入功率的上、下限；δp
chpmax
、δp
chpmin
分别为热电联产机组的爬坡功率上、下限；
[0151]
步骤2.2.2、补燃余热锅炉可以通过添加补燃燃油控制热电联产机组的热电比，在一定范围内控制其热能产出情况，从而提高系统整体的能源利用效率。利用式(21)得到补燃对热电比的控制模型：
[0152][0153]
式(21)中，α
chph,t
为补燃后的热电比；k1为补燃系数；a为补燃率；p
chp,in
为热电联产机组输入天然气功率。
[0154]
由式(21)可知，通过控制补燃率，可以控制热电联产装置的热输出功率，进而优化热电耦合，提高综合能源系统能源利用效率。
[0155]
步骤三、考虑设备负载率对设备运行效率的影响，通过多项式拟合得到设备效率与负载率的函数关系，进而建立考虑设备变工况特性的设备模型。
[0156]
步骤3.1、定义质子交换膜电解槽的工作效率与其输入电功率有关，将其工作效率拟合为输入电功率的二次函数形式，并将其输入电能和输出氢能的量纲统一折算为功率。利用式(22)构建质子交换膜电解槽模型：
[0157][0158]
式(22)中，p
ecin,t
、p
ecout,t
分别为质子交换膜电解槽在时刻t时输入电功率、输出氢能的功率量纲折算值；η
ec,t
为t时刻质子交换膜电解槽的能量转换效率；a
ec,i
为质子交换膜电解槽的效率转化系数；p
ecn
为质子交换膜电解槽的额定功率；p
ecin,max
、p
ecin,min
分别为质子交换膜电解槽的输入功率最大值、最小值；δp
ecmax
、δp
ecmin
分别为质子交换膜电解槽的爬坡功率最大值、最小值；
[0159]
步骤3.2、定义燃气锅炉的工作效率与其输入天然气功率有关，将其工作效率拟合为输入天然气功率的一次函数形式，并将其输入天然气能和输出热能的量纲统一折算为功率。利用式(23)构建燃气锅炉模型：
[0160][0161]
式(23)中，p
gbin,t
、p
gbout,t
分别为燃气锅炉在t时刻输入天然气的功率量纲折算值、输出热能功率；η
gb,t
为燃气锅炉在t时刻的能量转换效率；a
gb,i
为燃气锅炉的效率转化系数；p
gbn
为燃气锅炉的额定功率；p
gbin,max
、p
gbin,min
分别为燃气锅炉输入功率的最大值、最小值；δp
gbmax
、δp
gbmin
分别为燃气锅炉的爬坡功率最大值、最小值；
[0162]
步骤3.3、定义甲烷反应器的工作效率与其输入氢能功率有关，将其工作效率拟合为输入氢能功率的一次函数形式，并将其输入氢能和输出天然气能的量纲统一折算为功率。利用式(24)构建甲烷反应器模型：
[0163][0164]
式(24)中，p
mrin,t
、p
mrout,t
分别为甲烷反应器在t时刻输入氢能的功率量纲折算值、输出天然气的功率量纲折算值；η
mr,t
为甲烷反应器在t时刻的能量转换效率；a
mr,i
为甲烷反
应器的效率转化系数；p
mrn
为甲烷反应器的额定功率；p
mrin,max
、p
mrin,min
分别为甲烷反应器的输入功率最大值、最小值；δp
mrmax
、δp
mrmin
分别为甲烷反应器的爬坡功率最大值、最小值；
[0165]
步骤3.4、定义储氢罐在δt时间段内充能功率/放能功率为定值，则利用式(25)得到储氢罐在相邻时刻的能量存储关系式：
[0166]et+1
＝e
t
(1-λ
es
)+p
es,t
δt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(25)
[0167]
式(25)中，e
t+1
、e
t
为相邻t时刻和t+1时刻储氢罐的储能量；λ
es
为储氢罐在单位时间内的放能率；p
es,t
为储氢罐t时刻的充放能功率，且向储氢罐充能时，令p
es,t
为正；δt为单位时间长度；
[0168]
利用式(26)构建储氢罐的储能限制条件：
[0169]emin
≤e
t
≤e
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(26)
[0170]
式(26)中，e
max
、e
min
为储氢罐允许储存的最大能量、最小能量；
[0171]
利用式(27)构建储氢罐的充放能功率限制条件：
[0172][0173]
式(27)中，p
es,c,max
、p
es,d,max
分别为储氢罐的充能功率上限、放能功率上限；
[0174]
利用式(28)构建储氢罐的爬坡功率限制条件：
[0175][0176]
式(28)中，δp
es,c,max
、δp
es,c,min
分别为储氢罐充能时爬坡功率的上限、下限；δp
es,d,max
、δp
es,d,min
分别为储氢罐放能时爬坡功率的上限、下限；
[0177]
步骤四、基于建立的变工况设备模型，以风电消纳水平和环境污染水平为上层优化目标，以用能效率为下层优化目标，建立综合能源系统双层优化模型，并调用gurobi求解器进行求解，上层策略根据下层优化的结果不断更新迭代，直至达到最优解；
[0178]
步骤4.1、利用式(29)设置上层优化目标f1为风电消纳水平m和环境污染水平p的最大差值，决策变量为电能分配比、氢能分配比和天然气分配比：
[0179]
maxf1＝m-p (29)
[0180]
式(29)中，m表示风电消纳水平，并由式(30)得到，p表示环境污染水平，并由式(31)得到；
[0181]
风电消纳水平如式(30)所示。
[0182][0183]
式(30)中，α
vt
为权重系数；
[0184][0185]
式(31)中，cg、co分别为所购天然气、所购补燃燃油的co2排放系数；q
gas
、qo分别为天然气和补燃燃油的低热值；
[0186]
步骤4.2、利用式(32)设置下层优化模型的优化目标f2为用能效率最大值，决策变
量为氢燃料电池的冷却水流速和热电联产机组的补燃率；
[0187][0188]
步骤4.3、构建综合能源系统的双层优化模型的约束条件：
[0189]
步骤4.3.1、利用式(33)构建风电出力约束：
[0190]
p
vt,t
(t)-p
vt,t
(t)≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(33)
[0191]
式(33)中，p
vt,t
(t)为t时刻的风电预测值；
[0192]
步骤4.3.2、利用式(34)构建储氢罐启停约束：
[0193]uout,t
+u
in,t
≤1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(34)
[0194]
式(34)中，u
out,t
为储氢罐在t时刻放能的标志位，当储氢罐在t时刻放能时，令u
out,t
为1，否则，令u
out,t
为0；u
in,t
为储氢罐在t时刻储能的标志位，当储氢罐在t时刻储能时，令u
in,t
为1，否则，令u
in,t
为0；
[0195]
步骤4.3.3、利用式(35)构建天然气约束：
[0196]
p
gbin,t
+p
chpin,t
≥p
mrout,t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(35)
[0197]
步骤4.4、以式(29)和(32)为双层优化模型的目标函数，在满足式(1)-式(4)、式(15)、式(17)、式(19)-式(28)、式(33)-式(35)的双层优化模型的约束条件下，利用求解器对双层优化模型进行求解，得到的决策结果包括：风电消纳量、外购电能、天然气和燃油量以及各能源设备的热电功率输出量。
[0198]
本实施例中，一种电子设备，包括存储器以及处理器，该存储器用于存储支持处理器执行上述方法的程序，该处理器被配置为用于执行该存储器中存储的程序。
[0199]
本实施例中，一种计算机可读存储介质，是在计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。

技术特征：
1.一种考虑设备变工况特性的综合能源系统的建模方法，其特征在于，所述综合能源系统包括：质子交换膜电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池、储氢罐、热电联产机组和燃气锅炉；并利用风电和上级电网、气网为所述综合能源系统进行供能，部分电能经变压器直接供应给电负荷，剩余电能经所述质子交换膜电解槽转化为氢气，并储存在所述储氢罐中，以供所述氢燃料电池和甲烷反应器使用，所述热电联产机组和燃气锅炉是由所述甲烷反应器产生的天然气和上级气网一同供能；所述建模方法是按如下步骤进行：步骤一、利用式(1)建立考虑能源转换效率随负载率变化的动态能源集线器模型：式(1)中，l
e,t
、l
h,t
分别为综合能源系统在t时刻的电负荷需求功率、热负荷需求功率；p
vt,t
、p
s,t
分别为综合能源系统在t时刻的风电消纳功率、从上级电网购电功率；p
g,t
、p
o,t
分别为综合能源系统在t时刻的天然气供应功率、燃油供应功率；q
out,t
和q
in,t
是储氢罐在t时刻的放能、储能功率；α
e,t
、α
h,t
分别为电能在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；β
e,t
、β
h,t
分别为天然气在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；γ
e,t
、γ
h,t
分别为储氢罐氢能在t时刻与电负荷、热负荷的能源耦合系数；利用式(2)、式(3)和式(4)得到综合能源系统的能源耦合系数：利用式(2)、式(3)和式(4)得到综合能源系统的能源耦合系数：利用式(2)、式(3)和式(4)得到综合能源系统的能源耦合系数：式(2)、式(3)和式(4)中，ν
1,t
是t时刻的电能分配比；ν
2,t
是t时刻的氢能分配比；ν
3,t
是t时刻的天然气分配比；η
t
是变压器效率；η
ec,t
是电解槽在t时刻的转化效率；η
mr,t
是甲烷反应器在t时刻的转化效率；η
gb,t
是燃气锅炉在t时刻的转化效率；η
hfce,t
和η
hfch,t
是t时刻氢气经过氢燃料电池转换成电和热的转化效率；η
chpe,t
和η
chph,t
是t时刻天然气经过热电联产机组转换成电和热的转化效率；步骤二、分析氢燃料电池和热电联产机组的热电产出机理，考虑影响其热电输出功率的不同因素，建立氢燃料电池和热电联产机组的热电产出模型；步骤2.1、构建氢燃料电池的热电产出模型：步骤2.1.1、利用式(5)确定单个氢燃料电池产生的电压量v
cell
：v
cell
＝e
nernst-η
act-η
ohm-η
con
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)式(5)中；e
nernst
为单个电池的能斯特电压，并由式(6)得到；η
act
为单个电池的活化极化过电压损耗，并由式(7)得到；η
ohm
为单个电池的欧姆过电压损耗，并由式(8)得到；η
con
为单个电池的浓差过电压损耗，并由式(9)得到；
式(6)中，λ
n
为标准系数；t为燃料电池的电堆温度；t
b
为标准环境温度；为标准大气压下的标准熵变值；f为法拉第常数；r为气体常数；分别是氢气分压力、氧气分压力和水蒸气分压力；η
act
＝-[ξ1+ξ2×
t+ξ3×
t
×
ln(c
o2
)+ξ4×
t
×
ln(i
pemfc
)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)式(7)中，ξ1、ξ2、ξ3、ξ4为4个参数系数；c
o2
为氢燃料电池的氧浓度；i
pemfc
为单个电池的电堆电流密度；η
ohm
＝-i
pemfc
×
(r
electronic
+r
proton
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)式(8)中，r
electronic
为电子流动阻力；r
proton
为质子流动阻力；η
con
＝mexp(ni
pemfc
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)式(9)中，m为电解质的传导率；n为气体扩散层的孔隙率；步骤2.1.2、若n1个电池串联，则利用式(10)得到串联后的电池输出电压v
st
：v
st
＝n
1vcell
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)若n2个电池并联，则利用式(11)得到并联后的电堆电流i：式(11)中，为t时刻氢燃料电池的氢气输入速率；为氢气摩尔质量；利用式(12)得到由多个氢燃料电池串并联组成的氢燃料电池组在t时刻的电功率p
hfce,t
：步骤2.1.4、利用式(13)得到由多个氢燃料电池串并联组成的氢燃料电池组在t时刻的热功率p
hfch,t
：p
hfch,t
＝p
hfch,ex,t
+p
hfch,air,t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)式(13)中：p
hfch,ex,t
为氢燃料电池组在t时刻被冷却水带走的热量，并由式(14)得到；p
hfch,air,t
为氢燃料电池组在t时刻散失在空气中的热量，并由式(15)得到；为氢燃料电池组在t时刻散失在空气中的热量，并由式(15)得到；式(14)和式(15)中；k、w分别为换热器换热系数和额定流量；w
l,t
为t时刻热网回流的冷却水流量；w
h2o,t
为t时刻的冷却水流速；a、b分别为换热器的流量系数；s、s
air
分别为换热器换热面积和空气接触面积；k
air
为空气散热系数；t
l
、t
air
分别为换热器低温测水温和空气温度；
利用式(16)得到t时刻氢气经过氢燃料电池转换成电的转化效率η
hfce,t
和转换成热的转化效率η
hfch,t
：式(17)中，p
hfcin,t
为氢燃料电池组在t时刻输入氢能的功率量纲折算值；步骤2.2、建立热电联产机组的热电产出模型；步骤2.2.1、在热电联产机组不进行补燃时，利用式(17)得到热电联产机组的变工况特性：式(17)中，p
chpin,t
为热电联产机组在t时刻的输入天然气功率；p
chpe,t
、p
chph,t
分别为t时刻热电联产机组的输出电、热功率；p
hfcn
为热电联产机组的额定电输出功率；n
chpe,i
、n
chph,i
分别为热电联产机组的电效率函数系数、热电比函数系数；α
chph,t,0
为不补燃状态下热电联产机组在t时刻的热电比；p
chpin,max
、p
chpin,min
分别为热电联产机组输入功率的上、下限；δp
chpmax
、δp
chpmin
分别为热电联产机组的爬坡功率上、下限；步骤2.2.2、利用式(18)得到补燃对热电比的控制模型：式(18)中，α
chph,t
为t时刻补燃后的热电比；k1为补燃系数；a为补燃率；p
chp,in
为热电联产机组输入的天然气功率；步骤三、考虑设备负载率对设备运行效率的影响，通过多项式拟合得到设备效率与负载率的函数关系，从而建立考虑设备变工况特性的设备模型；步骤3.1、利用式(19)构建质子交换膜电解槽模型：
式(19)中，p
ecin,t
、p
ecout,t
分别为质子交换膜电解槽在时刻t时输入电功率、输出氢能的功率量纲折算值；η
ec,t
为t时刻质子交换膜电解槽的能量转换效率；a
ec,i
为质子交换膜电解槽的效率转化系数；p
ecn
为质子交换膜电解槽的额定功率；p
ecin,max
、p
ecin,min
分别为质子交换膜电解槽的输入功率最大值、最小值；δp
ecmax
、δp
ecmin
分别为质子交换膜电解槽的爬坡功率最大值、最小值；步骤3.2、利用式(20)构建燃气锅炉模型：式(20)中，p
gbin,t
、p
gbout,t
分别为燃气锅炉在t时刻输入天然气的功率量纲折算值、输出热能功率；η
gb,t
为燃气锅炉在t时刻的能量转换效率；a
gb,i
为燃气锅炉的效率转化系数；p
gbn
为燃气锅炉的额定功率；p
gbin,max
、p
gbin,min
分别为燃气锅炉输入功率的最大值、最小值；δp
gbmax
、δp
gbmin
分别为燃气锅炉的爬坡功率最大值、最小值；步骤3.3、利用式(21)构建甲烷反应器模型：式(21)中，p
mrin,t
、p
mrout,t
分别为甲烷反应器在t时刻输入氢能的功率量纲折算值、输出天然气的功率量纲折算值；η
mr,t
为甲烷反应器在t时刻的能量转换效率；a
mr,i
为甲烷反应器的效率转化系数；p
mrn
为甲烷反应器的额定功率；p
mrin,max
、p
mrin,min
分别为甲烷反应器的输入功率最大值、最小值；δp
mrmax
、δp
mrmin
分别为甲烷反应器的爬坡功率最大值、最小值；步骤3.4、定义储氢罐在δt时间段内充能功率/放能功率为定值，则利用式(22)得到储氢罐在相邻时刻的能量存储关系式：e
t+1
＝e
t
(1-λ
es
)+p
es,t
δt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)式(22)中，e
t+1
、e
t
为相邻t时刻和t+1时刻储氢罐的储能量；λ
es
为储氢罐在单位时间内的放能率；p
es,t
为储氢罐t时刻的充放能功率，且向储氢罐充能时，令p
es,t
为正；δt为单位时间长度；利用式(23)构建储氢罐的储能限制条件：
e
min
≤e
t
≤e
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)式(23)中，e
max
、e
min
为储氢罐允许储存的最大能量、最小能量；利用式(24)构建储氢罐的充放能功率限制条件：式(24)中，p
es,c,max
、p
es,d,max
分别为储氢罐的充能功率上限、放能功率上限；利用式(25)构建储氢罐的爬坡功率限制条件：式(25)中，δp
es,c,max
、δp
es,c,min
分别为储氢罐充能时爬坡功率的上限、下限；δp
es,d,max
、δp
es,d,min
分别为储氢罐放能时爬坡功率的上限、下限；步骤四、基于建立的变工况设备模型，以风电消纳水平和环境污染水平为上层优化目标，以用能效率为下层优化目标，建立综合能源系统双层优化模型；步骤4.1、利用式(26)设置上层优化目标f1为风电消纳水平m和环境污染水平p的最大差值，决策变量为电能分配比、氢能分配比和天然气分配比：maxf1＝m-p (26)式(26)中，m表示风电消纳水平，并由式(27)得到，p表示环境污染水平，并由式(28)得到；式(27)中，α
vt
为权重系数；式(28)中，c
g
、c
o
分别为所购天然气、所购补燃燃油的co2排放系数；q
gas
、q
o
分别为天然气和补燃燃油的低热值；步骤4.2、利用式(29)设置下层优化模型的优化目标f2为用能效率最大值，决策变量为氢燃料电池的冷却水流速和热电联产机组的补燃率；步骤4.3、构建综合能源系统的双层优化模型的约束条件：步骤4.3.1、利用式(30)构建风电出力约束：p
vt,t
(t)-p
vt,t
(t)≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(30)式(30)中，p
vt,t
(t)为t时刻的风电预测值；步骤4.3.2、利用式(31)构建储氢罐启停约束：u
out,t
+u
in,t
≤1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(31)
式(31)中，u
out,t
为储氢罐在t时刻放能的标志位，当储氢罐在t时刻放能时，令u
out,t
为1，否则，令u
out,t
为0；u
in,t
为储氢罐在t时刻储能的标志位，当储氢罐在t时刻储能时，令u
in,t
为1，否则，令u
in,t
为0；步骤4.3.3、利用式(32)构建天然气约束：p
gbin,t
+p
chpin,t
≥p
mrout,t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)步骤4.4、以式(26)和(29)为双层优化模型的目标函数，在满足式(1)-式(4)、式(12)、式(14)、式(16)-式(25)、式(30)-式(32)的双层优化模型的约束条件下，利用求解器对双层优化模型进行求解，得到的决策结果包括：风电消纳量、外购电能、天然气和燃油量以及各能源设备的热电功率输出量。2.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。3.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种考虑设备变工况特性的综合能源系统的建模方法，包括：1、建立考虑能源转换效率随负载率变化的动态能源集线器模型；2、分析氢燃料电池和热电联产机组的热电产出机理，考虑影响其热电输出功率的不同因素，建立氢燃料电池和热电联产机组的热电产出模型。3、考虑设备负载率对设备运行效率的影响，通过多项式拟合得到设备效率与负载率的函数关系，进而建立考虑设备变工况特性的设备模型；4、基于建立的变工况设备模型，建立综合能源系统双层优化模型。本发明考虑了设备效率的影响因素，能够有效降低模型误差，提高风电消纳程度，从而促进综合能源高效利用。从而促进综合能源高效利用。从而促进综合能源高效利用。


技术研发人员：吴红斌 刘哲 张磊 王小明 徐斌 仇茹嘉 王鲸杰
受保护的技术使用者：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
技术研发日：2023.07.04
技术公布日：2023/9/20