1.一种考虑配电网潮流均衡性的蓄热式电采暖优化配置方法,其特征在于:它包括以下步骤:
步骤1):根据历史气温和太阳辐射数据,计算整个供暖季逐时热负荷需求,并采用场景缩减法处理热负荷需求不确定性;
步骤2):建立蓄热式电采暖多目标双层优化模型,上层优化配置模型以蓄热式电采暖系统年综合成本和线路负荷标准差最小为优化目标,进行蓄热式采暖系统的选址定容规划;下层优化运行模型以蓄热式采暖系统年运行成本最小化为目标,优化蓄热式采暖系统的运行功率;
步骤3):采用多目标粒子群优化算法进行求解,得到一系列Pareto解集;
步骤4):通过信息熵确立各目标值的权重,利用逼近理想解排序法对各方案进行排序从中选取最佳折中解。
2.根据权利要求1所述的一种考虑配电网潮流均衡性的蓄热式电采暖优化配置方法,其特征在于:步骤1)包括如下步骤:
101)计算室外综合温度tz;
2
式中:tw为室外气温,℃;I为太阳辐射强度,W/m ;αw为围护结构外表面热交换系数,W/2
(m·K);ε为围护结构外表面的长波辐射力;ρ为围护结构外表面对太阳的吸收率;△R为围2
护结构外表面与周围环境长波辐射热交换量,W/m ;在垂直面△R=0℃;在水平面ε△R/αw=
3.5~4.0℃;
102)计算围护结构传热耗热量Q1,t;
Q1,t=Qτ,t+Qw,t+Qg,t;
式中:Q1,t为围护结构传热耗热量;Qτ,t为外墙和屋面传热量;Qg,t为地面传热量;Qw,t为外窗传热量;
103)计算冷风渗透耗热量Q2,t;
Q2,t=0.278cwntρwV(tn,t‑tw,t);
式中:cw为室外空气的比热,取1.0kJ/(kg·℃);nt为换气次数,次/h;ρw为室外气温下
3 3
的空气密度,取1.4kg/m;V为建筑内空气体积,m;
104)计算冷风侵入耗热量Q3,t;
Q3,t=σKdSd(tn,t‑tw,t);
2 2
式中:σ为冷风侵入的外门附加率;Kd为外门传热系数,W/(m·K);Sd为外门面积,m;
105)计算逐时总热负荷需求Qall,t;
Qall,t=Q1,t+Q2,t+Q3,t;
106)采用k‑means算法进行处理得到各典型日场景热负荷数据和概率。
3.根据权利要求2所述的一种考虑配电网潮流均衡性的蓄热式电采暖优化配置方法,其特征在于:步骤102)包括如下步骤:
10201)计算外墙和屋面传热量Qτ,t;
2
式中:Si围护结构i的面积,m ;tn,t、tz,t分别为t时刻室内温度和室外空气综合温度,℃;
2
Ki为围护结构i的传热系数,W/(m·K),计算公式为:2
式中:αn、αw分别为围护结构内、外表面换热系数,W/(m·K);δi为围护结构各层材料的厚度,m;λi为围护结构各层材料的导热系数,W/(m·K)。
10202)计算外窗传热量Qw,t;外窗传热量包括两部分,一部分是由于窗户内外温度差损耗的热量Qw,h,t,另一部分是太阳透过窗户向室内辐射得热量Qw,d,t;
Qw,d,t=ξβγμIt;
Qw,t=Qw,h,t‑Qw,d,t;
式中:Qw,h,t、Qw,d,t分别为t时刻透过外窗的耗热量和得热量,W;tn,t为t时刻室外气温,
2 2
℃;Kw为外窗的传热系数,W/(m·K);Sw为外窗面积,m ;窗框修正系数;ξ为太阳热利用系数;μ为窗户总透过系数;γ为窗户结霜影响系数;β为太阳辐射通过窗户系数;It为t时刻太2
阳辐射强度,W/m。
10203)计算地面传热量Qg,t;
Qg,t=KgSg(tn,t‑tw,t);
2 2
式中:Kg为地面传热系数,W/(m·K);Sg为地面面积,m;
10204)计算围护结构传热耗热量Q1,t;
Q1,t=Qτ,t+Qw,t+Qg,t。
4.根据权利要求1所述的一种考虑配电网潮流均衡性的蓄热式电采暖优化配置方法,其特征在于,步骤2)包括以下步骤:
201)构建上层优化配置模型以蓄热式电采暖系统年综合成本和线路负荷标准差为优化目标,决策变量包括蓄热式电采暖系统的接入位置、额定容量和额定功率;
20101)蓄热式电采暖系统年综合成本由初始投资成本、运行成本和维护成本组成;投资成本与装置功率和容量有直接关系,维护成本通过系统的初始投资进行估算;
Ctotal=CHS+CEB+Cop;
式中:Ctotal为蓄热式电采暖系统综合成本;CEB为电锅炉的功率成本;Cop为蓄热式电采暖系统年运行费用;CHS为蓄热装置的容量成本;
式中:NHSEB为蓄热式电采暖安装节点集合;cEB为电锅炉单位功率投资成本;cHS为蓄热装置单位容量投资成本;PEBN,i、QHSN,i分别为第i个节点接入的电锅炉额定功率和蓄热装置额定容量;x%、y%分别为蓄热式电采暖的维护成本占初始投资的比值;rd为贴现率;Y为蓄热电采暖设备寿命期望值;
20102)线路负荷标准差;
式中:ps为场景s出现的概率;Fs,t为场景s下t时刻配电网整体线路负载率标准差,其值越小配电网整体潮流越均衡;Fs,ij为场景s下线路ij在整个时间周期内线路负载率标准差,其值越大线路上潮流波动越大,该线路在长时间运行下潮流越不均衡,容易出现短时阻塞现象;Fs,t反映的是配电网中全部线路某一时刻的潮流均衡度,而Fs,ij反映的是在整个运行周期内配电网某条线路的潮流均衡度;T为整个运行周期;N为配电网线路总数;Nij为配电网线路的集合;Pij,t、Pij,t,max分别为t时刻线路ij当前传输功率与最大传输功率。
202)上层模型约束条件;
20201)配电网潮流约束;
式中:Pi,t和Qi,t为节点i在t时刻注入有功功率和无功功率,受电采暖设备选址定容的影响;Ui,t、Uj,t为节点i、j在t时刻的电压幅值;Gi,j、Bi,j为支路ij的电导和电纳;θij为节点i、j的电压相位差;Nbus为配电网节点总数;
20202)节点电压约束;
Umin≤Ui,t≤Umax式中:Umin、Umax为节点i的电压上、下限;
20203)蓄热式电采暖容量和运行功率约束;
式中:PEB,min、PEB,max、QHS,min、QHS,max分别为受安装场地、投资金额等条件限制节点i所能安装电锅炉额定功率和蓄热装置额定容量的上、下限;xi为0‑1变量,表示节点i处是否安装蓄热式电采暖,若安装则取值为1,否则取值为0;
20204)变压器容量约束;
式中:S为变压器视在功率; 为功率因数,取0.8;ρ为变压器效率,取0.95。
5.根据权利要求4所述的一种考虑配电网潮流均衡性的蓄热式电采暖优化配置方法,其特征在于,步骤2)还包括以下步骤:
203)构建下层优化运行模型以运行成本最小化为目标;决策变量为每台电锅炉的运行功率、蓄热功率、放热功率、储存在蓄热装置中的热量、直供热量;
式中:Cop为蓄热式电采暖系统年运行费用;M为场景总数;ds为第s个场景持续的天数;ct为逐时电价;PEB,s,i,t为第s个场景下t时刻第i台蓄热式电采暖的运行功率;
204)下层模型约束条件;
20401)热能供需平衡约束;
式中:Qd,i,t为t时刻第i台电锅炉的直供热量;QHS_out,j,t为t时刻第j台蓄热水箱的放热量;
Qall,t为t时刻总热负荷需求;
20402)电锅炉运行约束;
QEB,i,t=Qd,i,t+QHS_in,i,t;
0≤PEB,i,t≤PEBN,i;
QEB,i,t=PEB,i,tηEB;
0≤Qd,i,t;
式中:PEB,i,t为t时刻第i台电锅炉运行功率;ηEB为电锅炉的电热转换效率;QEB,i,t为t时刻第i台电锅炉的热功率;QHS_in,i,t为t时刻第i台蓄热水箱的蓄热功率;
20403)蓄热水箱运行约束;
0≤QHS_in,i,tηin≤QHSN,i‑QHS_C,i,t;
Qmin≤QHS_C,i,t≤Qmax;
QHS_C,i,0=QHS_C,i,24;
式中:QHS_C,i,t为累计到t时刻第i台蓄热水箱中的蓄热量;ηin、ηout分别为蓄热水箱的蓄放热效率;ω为散热系数;QHS_N,i为蓄热水箱的额定蓄热量;Qmax、Qmin分别为蓄热水箱的运行上、下限;
20404)配电网用电功率上限约束;
式中:PN为配电配电网最大用电功率,为使配电网留有一定的灵活性,取70%的最大用电功率作为上限;PL,t为t时刻配电网非电采暖负荷;Pt,max为t时刻最大允许运行功率;PEB,t为t时刻电锅炉的运行功率。
6.根据权利要求1所述的一种考虑配电网潮流均衡性的蓄热式电采暖优化配置方法,其特征在于:步骤3)包括以下步骤:
301)上层初始化蓄热式电采暖系统的安装位置、功率和容量,作为下层的输入;
302)将上层模型初始结果作为下层模型的约束条件,并根据下层的优化目标和约束条件,优化蓄热式电采暖系统各时段的运行功率;
303)将下层设备出力数据代入上层潮流计算模块,验证潮流是否收敛、支路是否超载;
304)若潮流不满足要求,则将上层多目标模型适应度设为无穷大;若满足要求,将系统出力和潮流结果代入上层多目标模型,计算各粒子的适应度值;
305)根据Pareto支配关系,选择非支配粒子,将其存入非支配集中;
306)将非支配集中粒子根据Pareto支配关系与外部档案集的粒子进行比较,将非支配值存入外部档案集,并删除被支配值;
307)若外部档案集中的粒子数大于最大存储数,采用拥挤距离法进行排序,删除多余的较劣解,保留较优解;
308)对种群粒子速度和位置进行更新,并判断是否达到了迭代次数,如没有则转回到步骤301),继续更新迭代;若达到最大迭代次数,则输出外部集中的非劣解集。
7.根据权利要求1所述的一种考虑配电网潮流均衡性的蓄热式电采暖优化配置方法,其特征在于:步骤4)包括以下步骤:
401)求各目标函数值的权重;
式中:Ej、ωj分别为第j个目标的信息熵和权重;m为目标函数个数;n为Pareto解集个数;fij为第i个粒子第j个目标的函数值;
402)构造归一化决策矩阵;
式中:f’ij为规范化的目标值;
403)计算每个方案到正理想解与负理想解的距离;
式中: 分别为粒子i的正负理想距离; 分别为第j个目标函数正负理想解。
404)计算每个方案与最优方案的贴近程度;
式中:Ci为粒子i的贴近程度,其值越大该方案越优。