含光热电站的冷、热、电综合能源系统优化调度【节点网络】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在综合能源系统中，引入节点网络概念能更精准地描述能源的产生、转换、传输和消耗过程。含光热电站的冷、热、电综合能源系统节点网络优化调度，通过明确各节点的功能与关联，实现能源的高效分配与协同运行，对于提升系统经济性、环保性和可靠性具有重要意义。

节点网络结构设计

节点类型划分

根据能源的生产、转换、存储和消耗特性，将含光热电站的冷、热、电综合能源系统节点网络划分为以下几类节点：

• 能源生产节点：主要包括光热电站节点，该节点负责将太阳能转化为热能，进而通过发电设备转化为电能，同时光热电站的储热系统可实现热能的存储；此外，还可能包含常规电站节点（如燃气轮机电站）、可再生能源发电节点（如光伏、风电）等，作为能源供应的补充。

• 能源转换节点：包含制冷站节点（如吸收式制冷机、电制冷机，可将电能或热能转化为冷能）、热泵节点（将低品位热能转化为高品位热能用于供热）、P2G（电转气）节点（将电能转化为天然气）等，实现不同形式能源之间的转换。

• 能源存储节点：除光热电站的储热节点外，还包括储电节点（如蓄电池）、储气节点（如天然气储罐）、储冷节点（如冰蓄冷装置）等，用于平衡能源供需的时空差异。

• 负荷节点：分为电负荷节点、热负荷节点和冷负荷节点，分别对应用户的电力、热力和冷量需求，是能源消耗的终端。

• 联络节点：用于连接不同区域的节点网络，实现能源在更大范围内的传输与调配，如与外部电网的连接节点、与外部天然气管网的连接节点等。

节点间能源传输路径

节点之间通过不同的能源传输网络实现能源流动：

• 电力传输网络：连接能源生产节点（光热电站、常规电站、可再生能源发电节点等）、能源转换节点（P2G 节点等耗电设备）、能源存储节点（储电节点）和电负荷节点，采用电缆等设备进行电力传输，需考虑线路阻抗、传输容量等限制。

• 热力传输网络：连接光热电站的供热输出端、热泵节点、热负荷节点以及储热节点，通过热力管道传输热能，需考虑管道的热损失、传输距离对压力和温度的影响以及传输容量约束。

• 冷力传输网络：连接制冷站节点、储冷节点和冷负荷节点，借助冷水管网等传输冷能，需关注冷量损失、管道保温以及传输压力等问题。

• 天然气传输网络：连接 P2G 节点、燃气轮机电站节点、储气节点以及可能的燃气负荷节点，通过天然气管网传输天然气，需考虑管网压力、流量限制和泄漏等因素。

优化目标

在节点网络架构下，含光热电站的冷、热、电综合能源系统优化调度的目标是实现多目标协同最优，主要包括以下几个方面：

经济性最优

以系统的总运行成本最小化为核心，总运行成本涵盖光热电站的运行成本（包括燃料消耗成本、设备维护成本等）、其他能源生产节点的运行成本（如燃气轮机的燃料成本）、能源转换节点的运行成本（如制冷机的耗电成本、热泵的能耗成本）、能源存储节点的充放电 / 充放能成本、与外部电网的购售电成本、与外部天然气管网的购气成本以及设备的启停成本等。通过优化各节点的能源产出与转换量，降低整体经济支出。

环保性最优

减少系统运行过程中的污染物排放，如二氧化碳、氮氧化物等。优先调度光热电站等清洁能源发电和供热，减少对化石能源的依赖；合理安排燃气轮机等设备的运行，提高其燃烧效率，降低单位能源产出的排放量；通过优化 P2G 设备的运行，促进可再生能源的消纳，间接减少碳排放。以污染物排放总量最小化为目标，提升系统的环境效益。

能源利用效率最优

充分发挥节点网络中各设备的协同作用，提高能源的综合利用效率。例如，光热电站产生的热能除用于发电外，可直接用于供热或驱动吸收式制冷机产生冷能，实现热能的梯级利用；能源转换节点尽可能利用低品位能源（如工业余热、太阳能余热）进行能源转换，减少高品位能源的消耗；通过能源存储节点的合理调度，减少能源的浪费，实现能源在时间上的优化配置。

约束条件

为保证节点网络系统的安全、稳定运行，优化调度需满足一系列约束条件：

节点能源平衡约束

每个节点需满足自身的能源供需平衡：

• 能源生产节点：光热电站节点的发电量与供热量之和（考虑储热系统的充放热）应等于其能源产出总量，同时需满足发电和供热设备的出力限制；其他能源生产节点的产出量需与其消耗的能源量（如燃气轮机消耗的天然气）相匹配，并符合出力上下限约束。

• 能源转换节点：输入能源量与输出能源量需满足转换效率关系，如制冷机的耗电量与产冷量之比应在其效率范围内，且输入和输出能源量不得超过设备的最大容量限制。

• 能源存储节点：储能量的变化量等于充能量与放能量之差（考虑损耗），且储能量需在其最大和最小容量之间；充放能速率不得超过设备的允许范围，同时满足充放能的时间约束（如不能频繁充放）。

• 负荷节点：接入的能源量（电力、热力、冷量）需等于用户的需求负荷，确保用户的能源供应。

网络传输约束

能源在节点间的传输需满足传输网络的物理限制：

• 电力传输线路的传输功率不得超过其最大载流量，电压降需在允许范围内，避免线路过载和电压不稳定。

• 热力和冷力传输管道的流量不得超过其设计容量，压力损失和温度损失需控制在合理范围内，保证能源传输的效率和稳定性。

• 天然气管网的输气流量需在管道的允许范围内，管网压力需维持在安全运行区间，防止出现爆管或供气不足等问题。

设备运行约束

各节点的设备运行需符合其自身的技术特性：

• 光热电站的集热系统、发电系统和储热系统需满足各自的运行参数限制，如集热器的工作温度范围、汽轮机的最大最小出力、储热罐的温度和压力约束等。

• 制冷机、热泵、P2G 等转换设备的运行需在其额定工况范围内，启动和停机过程需满足时间和功率变化率约束，避免设备损坏。

• 能源存储设备的充放电 / 充放能过程需遵循其充放特性，如蓄电池的充放电深度限制、储热罐的温度变化速率限制等。

联络节点约束

与外部系统连接的联络节点，其购售电量需在外部电网的允许范围内，避免对主网造成冲击；购气量需符合外部天然气管网的供应能力，同时遵守相关的交易规则和调度协议。

优化调度模型构建

光热电站节点调度策略

根据光照强度、负荷需求和电价等因素，优化光热电站节点的运行：

• 在光照充足时段，优先利用太阳能集热系统产生的热能进行发电和供热，多余的热能存入储热系统；当电力或热力负荷较低时，可增加储热量，为后续时段储备能源。

• 在光照不足或夜间时段，优先使用储热系统中的热能满足发电和供热需求；若储热量不足，启动辅助燃料装置补充热能，确保能源供应的连续性。

• 结合节点网络中的电价和热价信号，在电价 / 热价较高时，增加发电 / 供热出力（利用储热或辅助燃料），提高经济效益；在电价较低时，可适当减少发电，将更多热能储存起来。

能源转换节点与存储节点协同调度策略

• 制冷站节点根据冷负荷需求和能源供应情况，选择最优的制冷方式：当光热电站有多余热能时，优先启用吸收式制冷机，利用热能产冷；当电力供应充足且电价较低时，可采用电制冷机补充冷量。

• 热泵节点优先利用低品位热源（如地热能、工业余热）进行供热，在热源不足时，可消耗电能从环境中吸收热量，同时结合热负荷需求和电价，优化其运行时段。

• 能源存储节点根据各时段的能源价格和负荷波动，制定充放能计划：在能源价格低、供应充足时进行充能；在能源价格高、需求旺盛时进行放能，平抑能源供需波动，降低运行成本。

节点网络全局协同调度策略

综合考虑各节点的能源供需关系和网络传输能力，实现全局优化：

• 通过节点间的信息交互，实时掌握各节点的能源产出、转换、存储和负荷情况，根据能源传输成本和损耗，优化能源的传输路径和传输量。

• 当某一区域的能源供应不足时，通过联络节点从外部系统购入能源，或从其他区域的节点调配能源（如将光热电站的多余电能通过电力网络传输至负荷紧张节点）；当能源供应过剩时，将多余能源存储或出售给外部系统。

• 针对不同季节的负荷特点（如夏季冷负荷大、冬季热负荷大），调整各节点的运行优先级：夏季优先保障制冷站节点的能源供应，冬季重点满足热负荷节点的需求，同时确保电力供应的稳定。

模型求解方法

含光热电站的冷、热、电综合能源系统节点网络优化调度模型是一个多目标、多约束的复杂优化问题，常用的求解方法如下：

数学规划方法

• 混合整数线性规划（MILP）：将模型中的非线性因素（如部分设备的效率曲线）线性化处理，将离散变量（如设备启停）用整数变量表示，构建 MILP 模型。该方法求解速度快、结果精确，适用于中小型节点网络系统。例如，可通过线性化处理光热电站的储热效率和制冷机的能耗特性，快速得到各节点的优化调度方案。

• 混合整数非线性规划（MINLP）：对于难以线性化的非线性约束（如管网的压力损失与流量的非线性关系），采用 MINLP 方法。该方法能更准确地描述系统特性，但求解难度较大，计算时间较长，适用于对精度要求较高的小规模系统。

智能优化算法

• 遗传算法（GA）：模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作，在解空间中搜索最优解。具有较强的全局搜索能力，适用于处理复杂的多目标优化问题。在节点网络调度中，可将各节点的能源产出量、转换量作为基因，通过迭代优化得到较优的调度方案。

• 粒子群优化（PSO）：模拟鸟群觅食行为，通过粒子的位置和速度更新寻找最优解。算法实现简单、收敛速度快，适合处理连续变量较多的优化问题。可用于优化各节点的连续变量（如充放能速率、能源传输量），提高求解效率。

混合求解方法

结合数学规划方法和智能优化算法的优势，例如：采用智能优化算法对模型中的离散变量（如设备启停）进行优化，得到可行的离散解后，将其代入数学规划模型（如线性规划）中，求解连续变量的最优值。这种方法既能处理离散变量的复杂性，又能保证连续变量求解的精度和速度，适用于大规模节点网络系统的优化调度。

总结与展望

含光热电站的冷、热、电综合能源系统节点网络优化调度，通过合理设计节点类型与传输路径，明确优化目标和约束条件，构建科学的调度模型并选择合适的求解方法，可实现能源的高效利用与系统的经济环保运行。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 胡福年,徐伟成,陈军.计及电动汽车充电负荷的风电-光伏-光热联合系统协调调度[J].电力系统保护与控制, 2021, 49(13):11.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.201075.

[2] 胡福年,徐伟成,陈军.含可再生能源与CAES电站的电热综合能源系统调度策略[J].中国电力, 2022, 55(11):13.

[3] 窦东,姚李孝.含光热电站的联合发电系统优化调度[J].电网与清洁能源, 2021, 37(6):6.DOI:10.3969/j.issn.1674-3814.2021.06.011.

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