風電消納下制氫機組陣列的調度方法技術

本發明專利技術為一種風電消納下制氫機組陣列的調度方法，包括第一步、獲取制氫機組陣列的機組啟停約束和功率輸入約束；第二步、搭建機組出力雙層優化模型，包括機組功率分配優化模型和機組啟停狀態優化模型；第三步、對機組功率分配優化模型進行求解，得到每個時段各機組在不同開關狀態下的出力和制氫機組陣列的經濟值；第四步、利用混合二進制螢火蟲算法求解機組啟停狀態優化模型，得到制氫機組陣列中各機組在各時段的啟停狀態；第五步、根據制氫機組陣列中各機組在各時段的啟停狀態，得到各時段出力的制氫機組，生成制氫機組陣列的時序出力計劃表，對制氫機組陣列進行調度。提升了制氫機組陣列運行的經濟性，為風電制氫工廠制定工作計劃提供了依據。

【技術實現步驟摘要】
風電消納下制氫機組陣列的調度方法
本專利技術屬于制氫
，具體涉及一種風電消納下制氫機組陣列的調度方法。
技術介紹
近年來，隨著風力發電發展迅猛，裝機規模快速擴張，風電消納問題嚴重。可再生能源耦合電解制氫技術對于解決就地風電消納，實現可再生能源健康持續發展具有重要意義。先進的能量管理策略可以有效提高風氫耦合系統的經濟性與風電消納能力，對制氫機組陣列中機組的出力進行調度，有利于實現最大經濟效益。魏繁榮等學者提出一種考慮制氫機組功率-效率特性的能量調度策略，將制氫系統看作一個統一的制氫機組，然而受限于制氫機組的單體制造水平，大規模制氫工程應用需要多個單體制氫機組組成制氫機組陣列，所以提出的能量調度策略不能應用于制氫機組陣列。而針對含有多臺同型號制氫機組陣列的調度策略不適用于含有多型號制氫機組的陣列；能量調度策略在應用到堿式制氫機組時，會因為堿式制氫機組存在的組啟停約束、功率輸入約束，導致堿式機組異常停機，造成陣列運行的經濟性較差，隨意性較高，風電消納能力較差，而且只能針對同一型號的制氫機組進行調度，參見文獻《魏繁榮,隨權,林湘寧,等.考慮制氫設備效率特性的煤風氫能源網調度優化策略[J].中國電機工程學報,2018,38(05):1428-1439.》。TuyenNguyenDuc等學者提出的調整制氫陣列中機組開關數量以跟蹤光伏發電功率的調度策略，提高了系統的制氫效率，但不適用于含有多型號制氫機組的陣列，解決類似問題的優化算法求解能力和穩定性較差，參見文獻《TuyenNguyenDuc,GoshomeKiyotaka,EndoNaruki,etal.Optimizationstrategyforhighefficiency20kW-classdirectcoupledphotovoltaic-electrolyzersystembasedonexperimentdata[J].InternationalJournalofHydrogenEnergy,2019,44(49):26741-26752.》。綜上所述，本專利技術針對制氫機組陣列的優化調度問題，考慮制氫機組的機組啟停時間、機組的輸入功率范圍、機組的功率-效率特性，結合輔助購電策略，以經濟效益最高為目標，提出一種風電消納下制氫機組陣列的調度方法。
技術實現思路
針對現有技術的不足，本專利技術擬解決的技術問題是，提供了一種風電消納下制氫機組陣列的調度方法。本專利技術解決所述技術問題采用的技術方案是：一種風電消納下制氫機組陣列的調度方法，包括以下步驟：第一步、獲取制氫機組陣列的機組啟停約束和功率輸入約束；第二步、以經濟效益最大為目標，考慮購電成本、售氫收益，計及機組啟停約束和功率-效率特性，搭建機組出力雙層優化模型，包括機組功率分配優化模型和機組啟停狀態優化模型；第三步、將機組的啟停約束、功率輸入約束以及風電功率的時序數據代入機組功率分配優化模型，對機組功率分配優化模型進行求解，得到每個時段各機組在不同開關狀態下的出力和制氫機組陣列的經濟值；第四步、利用混合二進制螢火蟲算法求解機組啟停狀態優化模型，得到制氫機組陣列中各機組在各時段的啟停狀態；第五步、根據第四步得到的制氫機組陣列中各機組在各時段的啟停狀態，從第三步查找各時段出力的制氫機組，生成制氫機組陣列在所有時段的時序出力計劃表，根據此表對制氫機組陣列進行調度，以獲得最大經濟效益。第二步中，機組功率分配優化模型F(U1,t,U2,t,...,UD,t)為：式(1)中，U1,t,U2,t,...,Uj,t,...,UD,t為機組1,2,...,j,...,D在t時段的開關狀態，為氫氣售價，Te為時段時長，Fvout,j(Pjcell,t/Pst,j)為機組j每小時的氫氣產量函數，Pjcell,t為機組j在t時段的輸入功率，Pst,j為機組j的額定輸入功率，Cel為電網購電價格，Pem(U1,t,U2,t,...,UD,t)為制氫機組陣列購電量；制氫機組陣列購電量Pem(U1,t,U2,t,...,UD,t)為：式(2)中，Pwind,t為t時段的風電功率，Pem(U1,t,U2,t,...UD,t)大于等于0；機組出力約束為：Pmin,j＜Pjcell,t＜Pmax,j(3)式(3)中，Pmin,j、Pmax,j為機組j的最小、最大輸入功率；機組啟停狀態優化模型為：式(4)中，tot_eco(U1,t,U2,t,...,UD,t)為制氫機組陣列在K個時段累加的總經濟值；機組啟停約束為：To,j,t≥Tomin，Ts,j,t≥Tsmin(5)式(5)中，To,j,t、Ts,j,t為機組j連續運行時間和停運時間，Tomin、Tsmin為機組j的最短開啟時間和最短關停時間。第四步的具體過程為：4-1、初始化種群制氫機組陣列的啟停狀態用一個D×K的矩陣X表示，表示K個時段內D臺機組的啟停狀態，如式(6)；初始化種群，隨機生成多個螢火蟲，得到普通種群；一個螢火蟲的位置矩陣對應一個矩陣X；采用向前繼承的時間修復策略對矩陣X的所有行向量的狀態序列進行修復，以滿足機組啟停約束；4-2、普通種群的進化計算普通種群所有個體的亮度，對于個體a，若種群中存在亮度比個體a高的個體b，使個體a向個體b飛行，則在個體a與個體b之間得到一個新位置，若新位置的亮度比個體a原位置高，則個體a飛行到新位置處，否則保持原位置不動；然后對個體a進行概率協同的雙鄰域搜索，得到當前解的鄰域；若鄰域內存在亮度比個體a高的個體，則將該個體的位置復制到個體a；然后重復前述個體a向個體b的飛行過程，個體a每飛行一次都要進行概率協同的雙鄰域搜索，直到種群中沒有比個體a亮的個體；所有個體都按照個體a的過程進行飛行，直到所有個體都飛行完畢，則完成普通種群進化一代，直到滿足最大進化代數；4-3、精英種群的進化當普通種群進化至種群交流準則當前進化代數與總進化代數之間的比值達到設定值時，從普通種群中復制部分精英個體到精英種群中；精英種群初始為空；對精英種群進行選擇操作，然后對精英種群中的所有精英個體進行兩兩組合，對組合后的兩個精英個體進行帶端粒保護的交叉操作，生成子代個體；對于任意子代個體c進行鄰域搜索，得到當前解的鄰域；若鄰域內存在亮度比子代個體c高的個體d，則將子代個體d的位置復制到個體c，否則保持不動，完成子代個體c的位置更新；子代個體c每進行一次位置更新都進行鄰域搜索，直到鄰域內沒有比個體c更亮的個體；所有子代個體都執行子代個體c的過程，完成位置更新，當所有子代個體都完成位置更新后，實現精英種群進化一代，直到進化代數達到最大進化代數時，完成精英種群的整個進化過程，至此實現普通種群和精英種群的第一次交流；4-4、雙種群協同進化當精英種群進化完成后，從精英種群中隨機選擇部分精英個體與步驟4-2得到的普通種群的部分劣勢本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種風電消納下制氫機組陣列的調度方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：/n第一步、獲取制氫機組陣列的機組啟停約束和功率輸入約束；/n第二步、以經濟效益最大為目標，考慮購電成本、售氫收益，計及機組啟停約束和功率-效率特性，搭建機組出力雙層優化模型，包括機組功率分配優化模型和機組啟停狀態優化模型；/n第三步、將機組的啟停約束、功率輸入約束以及風電功率的時序數據代入機組功率分配優化模型，對機組功率分配優化模型進行求解，得到每個時段各機組在不同開關狀態下的出力和制氫機組陣列的經濟值；/n第四步、利用混合二進制螢火蟲算法求解機組啟停狀態優化模型，得到制氫機組陣列中各機組在各時段的啟停狀態；/n第五步、根據第四步得到的制氫機組陣列中各機組在各時段的啟停狀態，從第三步查找各時段出力的制氫機組，生成制氫機組陣列在所有時段的時序出力計劃表，根據此表對制氫機組陣列進行調度，以獲得最大經濟效益。/n

【技術特征摘要】
1.一種風電消納下制氫機組陣列的調度方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
第一步、獲取制氫機組陣列的機組啟停約束和功率輸入約束；
第二步、以經濟效益最大為目標，考慮購電成本、售氫收益，計及機組啟停約束和功率-效率特性，搭建機組出力雙層優化模型，包括機組功率分配優化模型和機組啟停狀態優化模型；
第三步、將機組的啟停約束、功率輸入約束以及風電功率的時序數據代入機組功率分配優化模型，對機組功率分配優化模型進行求解，得到每個時段各機組在不同開關狀態下的出力和制氫機組陣列的經濟值；
第四步、利用混合二進制螢火蟲算法求解機組啟停狀態優化模型，得到制氫機組陣列中各機組在各時段的啟停狀態；
第五步、根據第四步得到的制氫機組陣列中各機組在各時段的啟停狀態，從第三步查找各時段出力的制氫機組，生成制氫機組陣列在所有時段的時序出力計劃表，根據此表對制氫機組陣列進行調度，以獲得最大經濟效益。


2.根據權利要求1所述的風電消納下制氫機組陣列的調度方法，其特征在于，第二步中，機組功率分配優化模型F(U1,t,U2,t,...,UD,t)為：



式(1)中，U1,t,U2,t,...,Uj,t,...,UD,t為機組1,2,...,j,...,D在t時段的開關狀態，為氫氣售價，Te為時段時長，Fvout,j(Pjcell,t/Pst,j)為機組j每小時的氫氣產量函數，Pjcell,t為機組j在t時段的輸入功率，Pst,j為機組j的額定輸入功率，Cel為電網購電價格，Pem(U1,t,U2,t,...,UD,t)為制氫機組陣列購電量；
制氫機組陣列購電量Pem(U1,t,U2,t,...,UD,t)為：



式(2)中，Pwind,t為t時段的風電功率，Pem(U1,t,U2,t,...UD,t)大于等于0；
機組出力約束為：
Pmin,j＜Pjcell,t＜Pmax,j(3)
式(3)中，Pmin,j、Pmax,j為機組j的最小、最大輸入功率；
機組啟停狀態優化模型為：



式(4)中，tot_eco(U1,t,U2,t,...,UD,t)為制氫機組陣列在K個時段累加的總經濟值；
機組啟停約束為：
To,j,t≥Tomin，Ts,j,t≥Tsmin(5)
式(5)中，To,j,t、Ts,j,t為機組j連續運行時間和停運時間，Tomin、Tsmin為機組j的最短開啟時間和最短關停時間。


3.根據權利要求1所述的風電消納下制氫機組陣列的調度方法，其特征在于，第四步的具體過程為：
4-1、初始化種群
制氫機組陣列的啟停狀態用一個D×K的矩陣X表示，表示K個時段內D臺機組的啟停狀態，如式(6)；



初始化種群，隨機生成多個螢火蟲，得到普通種群；一個螢火蟲的位置矩陣對應一個矩陣X；采用向前繼承的時間修復策略對矩陣X的所有行向量的狀態序列進行修復，以滿足機組啟停約束；
4-2、普通種群的進化
計算普通種群所有個體的亮度，對于個體a，若種群中存在亮度比個體a高的個體b，使個體a向個體b飛行，則在個體a與個體b之間得到一個新位置，若新位置的亮度比個體a原位置高，則個體a飛行到新位置處，否則保持原位置不動；然后對個體a進行概率協同的雙鄰域搜索，得到當前解的鄰域；若鄰域內存在亮度比個體a高的個體，則將該個體的位置復制到個體a；然后重復前述個體a向個體b的飛行過程，個體a每飛行一次都要進行概率協同的雙鄰域搜索，直到種群中沒有比個體a亮的個體；所有個體都按照個體a的過程進行飛行，直到所有個體都飛行完畢，則完成普通種群進化一代，直到滿足最大進化代數；
4-3、精英種群的進化
當普通種群進化至種群交流準則當前進化代數與總進化代數之間的比值達到設定值時，從普通種群中復制部分精英個體到精英種群中；精英種群初始為空；
對精英種群進行選擇操作，然后對精英種群中的所有精英個體進行兩兩組合，對組合后的兩個精英個體進行帶端粒保護的交叉操作，生成子代個體；對于任意子代個體c進行鄰域搜索，得到當前解的...

【專利技術屬性】
技術研發人員：林濤，趙丹陽，嚴寒，陳志鵬，丁庭宇，
申請(專利權)人：河北工業大學，
類型：發明
國別省市：天津;12