双碳目标下考虑电氢互补的智慧园区多楼宇协调调度

范宏; 于伟南; 柳璐; 窦真兰

doi:10.7500/AEPS20210722005

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双碳目标下考虑电氢互补的智慧园区多楼宇协调调度

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 双碳目标下考虑电氢互补的智慧园区多楼宇协调调度
- Multi-building Coordinated Dispatch in Smart Park for Carbon Emission Peak and Carbon Neutrality Considering Electricity and Hydrogen Complementary
- 电力系统自动化 2022年46卷第21期页码：42-51
- 作者机构：
  
  1.上海电力大学电气工程学院,上海市 200090
  2.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学),上海市 200240
  3.国网上海综合能源服务有限公司,上海市 200023
- 作者简介：
  
  范宏(1978—)，女，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：综合能源系统规划和优化运行。E-mail：suep_fh@163.com
  于伟南(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：智能楼宇的优化运行、电力系统的数据驱动优化方法。E-mail：suep_ywn@163.com
  柳璐（1983—），女，通信作者，博士，副研究员，主要研究方向：电力系统规划与评估。E-mail：liu_lu@163.com
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(5400-202017201A-0-0-00)
- DOI：10.7500/AEPS20210722005
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-07-22，
  
  修回日期：2021-12-01，
  
  网络出版日期：2022-02-16，
  
  纸质出版日期：2022-11-10
- 稿件说明：
移动端阅览
范宏,于伟南,柳璐等.双碳目标下考虑电氢互补的智慧园区多楼宇协调调度[J].电力系统自动化,2022,46(21):42-51.

FAN Hong,YU Weinan,LIU Lu,et al.Multi-building Coordinated Dispatch in Smart Park for Carbon Emission Peak and Carbon Neutrality Considering Electricity and Hydrogen Complementary[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(21):42-51.
范宏,于伟南,柳璐等.双碳目标下考虑电氢互补的智慧园区多楼宇协调调度[J].电力系统自动化,2022,46(21):42-51. DOI： 10.7500/AEPS20210722005.

FAN Hong,YU Weinan,LIU Lu,et al.Multi-building Coordinated Dispatch in Smart Park for Carbon Emission Peak and Carbon Neutrality Considering Electricity and Hydrogen Complementary[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(21):42-51. DOI： 10.7500/AEPS20210722005.

摘要

氢能是中国未来能源发展战略规划中承担加速实现“碳达峰·碳中和”使命的重要角色，在电力需求侧考虑氢储能系统能够提高终端用户的灵活性和协调性。但电力终端用户容量小、用能行为各异，传统的调度方法难以应对其动态变化的特性。针对这一问题，提出了一种分布式的智慧园区多楼宇协调调度方法。首先，根据实际工程建立了由含氢储能系统的多个楼宇组成的智慧园区典型场景；其次，制定了考虑可再生能源制氢的智慧园区调度策略，并将该分布式协调调度问题转换至深度强化学习架构中；然后，采用多智能体深度确定性策略梯度算法联合智能楼宇的高维历史用能数据库进行智慧园区的分布式实时调度；最后，通过算例分析和比较验证了所提方法的有效性。

Abstract

Hydrogen energy plays an important role in China’s future energy development strategy to accelerate the realization of carbon emission peak and carbon neutrality. Considering hydrogen energy storage systems on the power demand side can improve the flexibility and coordination of end-users. However

due to the small capacity and different energy consumption behaviors of power end users

traditional dispatch methods are difficult to cope with the dynamic characteristics. To solve this problem

a distributed multi-building coordinated dispatch method in a smart park is proposed. Firstly

a typical scenario of a smart park composed of multiple buildings containing a hydrogen energy storage system is established based on an actual project. Secondly

a smart park dispatch strategy considering hydrogen production from renewable energy is formulated

and the distributed coordinated dispatch problem is transformed into a deep reinforcement learning architecture. Then

the multi-agent deep deterministic policy gradient algorithm combined with a high dimensional historical energy database of smart buildings is used to implement distributed real-time dispatch of smart parks. Finally

the effectiveness of the proposed method is verified by example analysis and comparison.

关键词

Keywords

references

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