多能源枢纽联合运行的㶲损最小化分布式优化调度

何帅; 刘念; 盛超群; 雷金勇

doi:10.7500/AEPS20201021006

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

多能源枢纽联合运行的㶲损最小化分布式优化调度

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 多能源枢纽联合运行的㶲损最小化分布式优化调度
- Distributed Optimal Scheduling for Minimizing Exergy Loss Based on Joint Operation of Multiple Energy Hubs
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第9期页码：28-37
- 作者机构：
  
  1.新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学），北京市 102206
  2.国网浙江杭州市萧山区供电有限公司，浙江省杭州市 311200
  3.南方电网科学研究院有限责任公司，广东省广州市 510663
- 作者简介：
  
  何帅(1993—)，男，博士研究生，主要研究方向：综合能源系统、分布式能源与微网技术。E-mail：ncepuair@163.com
  刘念(1981—)，男，通信作者，教授，博士生导师，主要研究方向：智能配用电、综合能源系统等。E-mail：nianliu@ncepu.edu.cn
  盛超群(1993—)，女，硕士，主要研究方向：综合能源系统优化运行。E-mail：sheng082577@126.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51877076)
- DOI：10.7500/AEPS20201021006
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-10-21，
  
  修回日期：2021-01-02，
  
  网络出版日期：2021-03-12，
  
  纸质出版日期：2021-05-10
- 稿件说明：
移动端阅览
何帅,刘念,盛超群等.多能源枢纽联合运行的㶲损最小化分布式优化调度[J].电力系统自动化,2021,45(9):28-37.

HE Shuai,LIU Nian,SHENG Chaoqun,et al.Distributed Optimal Scheduling for Minimizing Exergy Loss Based on Joint Operation of Multiple Energy Hubs[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(9):28-37.
何帅,刘念,盛超群等.多能源枢纽联合运行的㶲损最小化分布式优化调度[J].电力系统自动化,2021,45(9):28-37. DOI： 10.7500/AEPS20201021006.

HE Shuai,LIU Nian,SHENG Chaoqun,et al.Distributed Optimal Scheduling for Minimizing Exergy Loss Based on Joint Operation of Multiple Energy Hubs[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(9):28-37. DOI： 10.7500/AEPS20201021006.

摘要

能源枢纽是能源转化供应过程中的重要环节，其集成了天然气、热、电等多种能源形式，能够有效提高能源利用效率。文中研究了同一能源配送网络下多能源枢纽的协同优化运行问题。与以往针对运行成本最小化进行优化不同，将热力学参数——㶲，引入多能源枢纽优化调度，以㶲损最低为优化目标，从而实现能源的高效利用。针对热力传输网络的时间延迟问题和功率损耗问题，引入了热力延迟时间参数和损耗系数，提高了热力网络的建模精度。同时，考虑到不同能源枢纽由不同运营商进行管理，采用基于交替方向乘子法（ADMM）的分布式优化算法进行求解，各个能源枢纽仅需提供“期望交换功率”，保护了各能源枢纽的隐私，减少了通信的交流量，保证了调度的相对独立性。最后，以3个能源枢纽的运行调度为算例，验证了所提方法的有效性。

Abstract

Energy hub (EH) is an important part of the energy conversion supply process. It integrates natural gas

heat

electricity and other energy forms to effectively improve energy efficiency. This paper studies the coordinated optimization operation of multiple EHs in the same energy distribution network. Different from the previous optimization for the minimization of operation cost

this paper introduces the thermodynamic parameter

i.e.

exergy

into the optimal scheduling of multiple EHs

and takes the minimum exergy loss as the optimization objective

so as to realize the efficient utilization of energy. Aiming at the time delay and power loss problems of the heat transmission network

the thermal delay time parameter and the power loss coefficient are introduced to improve the modeling accuracy of heat networks. Meanwhile

considering that different EHs are managed by different operators

this paper uses the distributed optimization algorithm based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) to solve the problem. Each EH only needs to provide “expected exchange power”

which protects the privacy of each EH

reduces the amount of communication

and ensures the independence of scheduling. Finally

the operation scheduling of three EHs are used for case study

and the effectiveness of the proposed method is verified.

关键词

Keywords

references

艾芊，郝然 . 多能互补、集成优化能源系统关键技术及挑战［J］. 电力系统自动化， 2018 ， 42 （ 4 ）： 1 - 10 .

AI Qian ， HAO Ran . Key technologies and challenges for multi-energy complementarity and optimization of integrated energy system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2018 ， 42 （ 4 ）： 1 - 10 .

李鹏，王子轩，侯磊，等 . 基于重复博弈的区域综合能源系统优化运行分析［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 14 ）： 81 - 89 .

LI Peng ， WANG Zixuan ， HOU Lei ， et al . Analysis of repeated game based optimal operation for regional integrated energy system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 14 ）： 81 - 89 .

KRAUSE T ， ANDERSSON G ， FROEHLICH K ， et al . Multiple-energy carriers： modeling of production， delivery， and consumption ［J］. Proceedings of the IEEE ， 2011 ， 99 （ 1 ）： 15 - 27 .

FOTUHI-FIRUZABAD M ， MOEINI-AGHTAIE M ， BARMAYOON M H ， et al . Energy storage in renewable-based residential energy hubs ［J］. IET Generation ， Transmission & Distribution ， 2016 ， 10 （ 13 ）： 3127 - 3134 .

BAHRAMI S ， TOULABI M ， RANJBAR S ， et al . A decentralized energy management framework for energy hubs in dynamic pricing markets ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2018 ， 9 （ 6 ）： 6780 - 6792 .

MA Li ， LIU Nian ， ZHANG Jianhua ， et al . Real-Time rolling horizon energy management for the energy-hub-coordinated prosumer community from a cooperative perspective ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2019 ， 34 （ 2 ）： 1227 - 1242 .

史佳琪，胡浩，张建华 . 计及多个独立运营商的综合能源系统分布式低碳经济调度［J］. 电网技术， 2019 ， 43 （ 1 ）： 126 - 134 .

SHI Jiaqi ， HU Hao ， ZHANG Jianhua . Distributed low-carbon economy scheduling for integrated energy system with multiple individual energy-hubs ［J］. Power System Technology ， 2019 ， 43 （ 1 ）： 126 - 134 .

吴存真，张诗针，孙志坚 . 热力过程㶲分析基础［M］. 杭州：浙江大学出版社， 2000 ： 112 - 118 .

WU Cunzhen ， ZHANG Shizhen ， SUN Zhijian . Foundation of thermodynamic process exergy analysis ［M］. Hangzhou ： Zhejiang University Press ， 2000 ： 112 - 118 .

刘浩，隋军，韩巍，等 . 一种新型分布式冷热电联产系统热力学分析［J］. 工程热物理学报， 2015 ， 36 （ 11 ）： 2309 - 2313 .

LIU Hao ， SUI Jun ， HAN Wei ， et al . Thermodynamic analysis of a new distributed combined cooling， heating and power system ［J］. Journal of Engineering Thermophysics ， 2015 ， 36 （ 11 ）： 2309 - 2313 .

李明震，张文强，牛强，等 . 稻谷烘干中的生物质斯特林热电联产系统性能测试［J］. 工程热物理学报， 2015 ， 36 （ 9 ）： 1847 - 1852 .

LI Mingzhen ， ZHANG Wenqiang ， NIU Qiang ， et al . Performance test of a micro-scale biomass CHP system with a Stirling engine for rice drying ［J］. Journal of Engineering Thermophysics ， 2015 ， 36 （ 9 ）： 1847 - 1852 .

黄子硕，于航，彭震伟 . 多能互补分布式能源系统的能效水平及其影响因素［J］. 暖通空调， 2017 ， 47 （ 4 ）： 23 - 28 .

HUANG Zishuo ， YU Hang ， PENG Zhenwei . Energy efficiency analysis of distributed multi-energy system ［J］. Heating Ventilating & Air Conditioning ， 2017 ， 47 （ 4 ）： 23 - 28 .

陈皓勇，文俊中，王增煜，等 . 能量网络的传递规律与网络方程［J］. 西安交通大学学报， 2014 ， 48 （ 10 ）： 66 - 76 .

CHEN Haoyong ， WEN Junzhong ， WANG Zengyu ， et al . Transfer laws and equations of energy networks ［J］. Journal of Xi’an Jiaotong University ， 2014 ， 48 （ 10 ）： 66 - 76 .

郑宝敏，余涛，瞿凯平，等 . 电-气互联系统的气电解耦分布式多目标优化调度［J］. 控制理论与应用， 2019 ， 36 （ 3 ）： 492 - 503 .

ZHENG Baomin ， YU Tao ， QU Kaiping ， et al . Distributed multi-objective optimization for scheduling of integrated electric and gas system based on electric and gas network decoupling ［J］. Control Theory & Applications ， 2019 ， 36 （ 3 ）： 492 - 503 .

周晓倩，艾芊，林琳，等 . 多能互补微网集群分布式优化调度［J］. 电网技术， 2019 ， 43 （ 10 ）： 3678 - 3686 .

ZHOU Xiaoqian ， AI Qian ， LIN Lin ， et al . Distributed optimal dispatch of interconnected CCHP microgrids ［J］. Power System Technology ， 2019 ， 43 （ 10 ）： 3678 - 3686 .

GUO Junyao ， HUG G ， TONGUZ O K . Intelligent partitioning in distributed optimization of electric power systems ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2016 ， 7 （ 3 ）： 1249 - 1258 .

瞿凯平，黄琳妮，余涛，等 . 碳交易机制下多区域综合能源系统的分散调度［J］. 中国电机工程学报， 2018 ， 38 （ 3 ）： 697 - 707 .

QU Kaiping ， HUANG Linni ， YU Tao ， et al . Decentralized dispatch of multi-area integrated energy systems with carbon trading ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2018 ， 38 （ 3 ）： 697 - 707 .

HOUWING M ， NEGENBORN R R ， SCHUTTER B D . Demand response with micro-CHP systems ［J］. Proceedings of the IEEE ， 2011 ， 99 （ 1 ）： 200 - 213 .

BRAHMAN F ， HONARMAND M ， JADID S . Optimal electrical and thermal energy management of a residential energy hub， integrating demand response and energy storage system ［J］. Energy Buildings ， 2015 ， 90 ： 65 - 75 .

LIU Nian ， ZHOU Linjie ， WANG Cheng ， et al . Heat-electricity coupled peak load shifting for multi-energy industrial parks： a Stackelberg game approach ［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy ， 2020 ， 11 （ 3 ）： 1858 - 1869 .

荣爽 . 促进供暖期风电消纳的多热源容量规划与协调调度策略［D］. 哈尔滨：哈尔滨工业大学， 2016 .

RONG Shuang . Capacity planning and coordinative dispatching strategy of multi-heating sources to the promotion of wind power consumption during heating season ［D］. Harbin ： Harbin Institute of Technology ， 2016 .

顾伟，陆帅，王珺，等 . 多区域综合能源系统热网建模及系统运行优化［J］. 中国电机工程学报， 2017 ， 37 （ 5 ）： 1305 - 1315 .

GU Wei ， LU Shuai ， WANG Jun ， et al . Modeling of the heating network for multi-district integrated energy system and its operation optimization ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2017 ， 37 （ 5 ）： 1305 - 1315 .

BOYD S ， PARIKH N ， CHU E ， et al . Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers ［M］// Foundations and Trends in Machine Learning . USA ： Now Foundations and Trends ， 2011 .

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于分布鲁棒优化的分布式配-微协同日前调度方法

计及站-网损耗分摊的区域综合能源系统碳排放流计算方法

面向可再生能源集成的综合能源系统熵态计算模型

面向能源转型的高㶲综合能源系统理论与应用