私募基金网站建设,沈阳最新消息发布,电商食品网站建设,大气建站工作室网站源码标题 考虑量化储热的多区域电–热综合能源系统优化调度 可以分解为几个关键词和短语#xff0c;我们逐步解读#xff1a; 考虑量化储热#xff1a; 考虑#xff1a; 意味着在解决问题或进行研究时#xff0c;会综合或纳入特定因素。量化#xff1a; 将抽象的…标题 考虑量化储热的多区域电–热综合能源系统优化调度 可以分解为几个关键词和短语我们逐步解读 考虑量化储热 考虑 意味着在解决问题或进行研究时会综合或纳入特定因素。量化 将抽象的概念或参数用具体的数值表示即进行定量分析。储热 储存热能可能涉及热能的采集、存储和释放等方面。 多区域 涉及多个地理或功能区域这可能指涉及多个城市、地区、或者系统中的多个子系统。 电–热综合能源系统 电 涉及电能可能包括发电、输电等。热 涉及热能可能包括热能的生产、输送等。综合能源系统 将不同形式的能源集成在一起的系统这里指的是电能和热能。 优化调度 优化 在给定的条件下寻找最优解决方案的过程可能涉及最大化效益、最小化成本等。调度 对资源或任务进行合理的分配和安排。
因此整体来说这个标题可能指的是一个研究方向或项目旨在通过考虑热能的量化储存针对涉及多个地理或功能区域的电–热综合能源系统进行优化调度。这涉及到电和热能的综合利用以及如何在多区域环境下最有效地分配和利用这些能源。
摘要多区域电–热综合能源系统(integratedpowerand heatingsystem,IPHS)是包含多个独立供热系统的跨区域电热耦合系统,其供热管网储热能力具有巨大调控潜力。但目前IPHS调度未考虑储热量化和储热主动调控,造成管网热损增加、管道加速老化等诸多问题,严重影响管网储热潜力的灵活利用。因此,该文提出一种考虑量化储热的多区域IPHS优化调度方法。首先,考虑供热管网储热特性和多区域调度的计算效率需求,基于一阶隐式迎风差分改进并简化供热管网模型,建立供热管网的虚拟蓄热罐模型;在此基础上,提出供热系统热储能状态指标(state of thermal storage,SOTS),用于一次管网储热量化,并建立管网储热的量化调控指标;最后,结合1–bin机组组合模型构建多区域IPHS优化调度模型,将管网储热调控目标加入IPHS优化调度目标,并利用混合整数二次规划求解器求解,得到IPHS优化调度方案。算例分析验证了该方法在提升IPHS机组经济性、促进风电消纳、降低热损量等方面的有效性。
这段摘要讨论了针对多区域电–热综合能源系统IPHS的优化调度方法旨在解决目前IPHS调度中未考虑储热量化和主动储热调控所导致的问题。 系统描述 IPHS 是一个包含多个独立供热系统的电热耦合系统其供热管网储热能力有潜力进行调节。问题存在 目前IPHS调度未考虑储热量化和主动储热调控导致管网热损增加、管道老化加速等问题限制了管网储热潜力的有效利用。 提出方法 建模改进 基于一阶隐式迎风差分方法对供热管网模型进行改进和简化建立了供热管网的虚拟蓄热罐模型以考虑供热管网的储热特性和多区域调度的计算效率需求。引入指标 提出了供热系统热储能状态指标 (SOTS)用于量化管网的储热情况并建立了管网储热的量化调控指标。优化模型 结合了1–bin机组组合模型构建了多区域IPHS优化调度模型并将管网储热调控目标整合到IPHS优化调度目标中。最后利用混合整数二次规划求解器来得到IPHS优化调度方案。 算例验证 有效性验证 通过算例分析证明了这种方法在提升IPHS机组经济性、促进风电消纳以及降低热损量等方面的有效性。
综合来看这项研究通过引入量化储热和储热主动调控的方法提出了一种综合考虑供热管网特性和多区域调度需求的优化方案旨在解决IPHS调度中存在的问题并证明了该方案的有效性。
关键词:电_热综合能源系统;多区域系统;量化储热;优化调度;
这些关键词涉及能源系统管理和优化的关键概念 电-热综合能源系统 这指的是一种综合利用电力和热能的系统旨在实现能源的高效利用和互联互通。这种系统可能整合电力和热能生产、传输、储存和使用通过有效管理和协调这两种能源形式来提高能源利用效率。 多区域系统 指的是跨越多个区域或地域范围的系统这些区域可能在能源生产、需求或供应方面存在差异。在能源管理中多区域系统需要考虑不同地区的能源特性、需求和传输以便进行更有效的能源分配和利用。 量化储热 意味着对热能储存量进行量化分析和管理。这可能涉及衡量热能的储存容量、储存效率以及在系统中存储和释放热能的方法。通过量化储热可以更有效地利用可再生能源或尖峰时段产生的能源并在需要时释放。 优化调度 指通过算法、模型或技术对系统进行智能调度和管理以最大程度地提高系统效率、降低成本、满足能源需求并考虑到各种约束条件。在能源系统中优化调度可以指调整能源生产、传输和消费的时间、量和方式以达到系统运行的最佳状态。
综合来看这些关键词涉及到整合不同形式能源、管理跨区域系统、量化能源储存以及通过优化调度来提高能源系统效率的重要概念。在电力和热能管理中这些概念都是为了更有效地利用资源、降低能源成本、减少环境影响并确保能源供应的可靠性。
仿真算例
本文选取 IEEE-118 节点电力系统算例系统 中29个节点为传统火电机组6个节点为风电机组 19 个节点为 CHP 机组CHP 机组装机容量在火电 机组中占比 41.6%风电机组在发电机组中占比为 19%如图 4 所示。每个 CHP 机组对应一个区域供 热系统分别选取 6 节点、28 节点以及 44 节点供 热系统算例[7]进行复用并设置管网水温上下限 供水管网温度上下限 Ts,max/T s,min 为 110℃/80℃回 水管网温度上下限 T r,max/T r,min 为 70℃/40℃。供热 系统参数如附录 A 表 A1 所示。所有供热系统在 0 时的 SOTS 设为 50% min OTSk S 均为 0% max OTSk S 均为 100% max OTSk S 均设为 50%。IPHS 的电、热负荷以及风电预测出力如附录 A 图 A1 所示调度周期 24h调度时间分辨率为 1h。为验证本文调度方法 的有效性算例设置 3 个场景 1场景 I 采用以热定电运行模式调度模型为(32)并 将其中约束(4)—(7)(13)(14)替换为式(30) 2场景Ⅱ 采用本文调度方法调度模型为(32)仅考虑 热电解耦不考虑供热管网储热量的协同调控忽略协同调控惩罚项的影响罚因子设为 0 3场景Ⅲ 采用本文调度方法调度模型为(32)考虑供 热管网储热量的协同调控将罚因子设为 103
仿真程序复现思路
复现这个仿真涉及以下步骤 建模 使用电力系统仿真工具如MATLAB/Simulink或PowerWorld等构建 IEEE-118 节点电力系统模型。定义每个节点的特性包括传统火电机组、风电机组和CHP机组等。 区域供热系统建模 为每个CHP机组创建相应的区域供热系统模型。选择并复用6、28和44节点的供热系统算例并设置管网水温上下限、供水和回水管网温度上下限。 IPHS负荷和风电预测建模 根据文中提到的IPHS的电、热负荷以及风电预测出力使用合适的数学模型进行建模。这可能涉及创建时间序列模型或使用已知数据进行插值。 调度模型设置 为每个场景设置调度模型。在场景 I 中采用以热定电运行模式替换特定约束为新的式(30)。在场景Ⅱ中考虑热电解耦但不考虑供热管网储热量的协同调控。在场景Ⅲ中考虑供热管网储热量的协同调控并设置罚因子。 调度周期和分辨率设置 设置调度周期为24小时调度时间分辨率为1小时以匹配仿真的时间尺度。 运行仿真 编写仿真脚本将上述模型和参数传入仿真工具。运行三个场景的仿真并记录相关输出数据。 结果分析 分析仿真结果比较场景 I、Ⅱ 和Ⅲ 的性能。这可能涉及评估电力系统的稳定性、经济性和环境影响等方面的指标。
以下是一个简化的仿真思路的伪代码表示使用Python作为伪代码的编程语言表示
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize# 步骤1建模
def build_power_system_model():# 实现电力系统的建模passdef build_heating_systems():# 实现供热系统的建模pass# 步骤2区域供热系统建模
def build_heating_system_model(chp_unit):# 实现单个供热系统的建模pass# 步骤3IPHS负荷和风电预测建模
def build_iphs_load_model():# 实现IPHS负荷建模passdef build_wind_power_forecast():# 实现风电预测建模pass# 步骤4调度模型设置
def set_dispatch_model(scenario, heat_decouplingFalse, penalty_factor0):# 实现调度模型设置可能使用数学规划库如scipy.optimizepass# 步骤6运行仿真
def run_simulation(dispatch_model, dispatch_cycle, time_resolution):# 实现仿真运行可能调用优化算法进行求解pass# 步骤7结果分析
def analyze_results(results_scenario_I, results_scenario_II, results_scenario_III):# 实现仿真结果的分析pass# 主程序
if __name__ __main__:# 步骤1建模power_system build_power_system_model()heating_systems build_heating_systems()# 步骤2区域供热系统建模for chp_unit in heating_systems:build_heating_system_model(chp_unit)# 步骤3IPHS负荷和风电预测建模iphs_load build_iphs_load_model()wind_power_forecast build_wind_power_forecast()# 步骤4调度模型设置scenario_I_model set_dispatch_model(Scenario I, constraints_replaceTrue)scenario_II_model set_dispatch_model(Scenario II, heat_decouplingTrue, penalty_factor0)scenario_III_model set_dispatch_model(Scenario III, heat_decouplingTrue, penalty_factor1e3)# 步骤5调度周期和分辨率设置dispatch_cycle 24 # hourstime_resolution 1 # hour# 步骤6运行仿真results_scenario_I run_simulation(scenario_I_model, dispatch_cycle, time_resolution)results_scenario_II run_simulation(scenario_II_model, dispatch_cycle, time_resolution)results_scenario_III run_simulation(scenario_III_model, dispatch_cycle, time_resolution)# 步骤7结果分析analyze_results(results_scenario_I, results_scenario_II, results_scenario_III)请注意这只是一个简化的示例并没有具体的优化算法或电力系统建模的详细内容。实际的仿真程序可能需要更多的细节和精确性并可能使用专业的仿真工具和优化库。
