技术领域
[0001] 本发明涉及计及广义储能的园区综合能源系统的碳排放规划方法，属于综合能源系统规划扩建领域。
相关背景技术
[0002] 合理规划园区综合能源系统，对改善园区用能结构，促进产业低碳化转型具有重要支撑作用。当前围绕园区综合能源系统规划存在诸多不足，如规划层面的研究侧重于中长期用能平衡，忽略了短期运行的灵活性平衡问题，以及未充分挖掘园区各类用能资源的灵活调度潜力等。广义储能资源可充分利用园区各用能主体能量的时间转移特性，于平谷时段进行热储能，峰时释放能量，实现多种能量的跨时段、高价值利用。
具体实施方式
[0056] 下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，进一步阐明本发明，显然，所描述的实施例仅是本发明的部分实施例，而不用于限制本发明的实施范围，基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例均属于本发明的保护范围。
[0057] 如图1所示，本发明提出一种计及广义储能的园区综合能源系统的碳排放规划方法，本发明实施例中的园区综合能源系统规划方法包括以下步骤：
[0058] 步骤1：采集园区综合能源系统历史光伏出力数据等园区运行参数与以光伏、蓄电池等设备为主的单位投资成本。
[0059] 步骤2：生成多能负荷增长长期不确定性及光伏出力短期不确定性场景，以系统规划年扩建成本与运行成本之和为目标函数。
[0060] 生成多能负荷增长长期不确定性及光伏出力短期不确定性场景：
[0061] 按季节性差异生成上层多能负荷长期不确定性场景共三类，分别为过渡季、夏季和冬季，如图3；基于光伏历史出力数据，利用k‑means聚类法生成下层光伏出力短期不确定性场景共四类，如图5。
[0062] 以不确定性场景为基础，构建以扩建成本与运行成本之和为目标函数，为：
[0063]
[0064] 式中，下标t表示调度时刻； 为光伏机组扩建容量， 为蓄电池机组扩建容量，为地源热泵机组扩建容量， 为冷热电三联供机组的扩建容量； 为光伏机组单位扩建成本， 为蓄电池机组单位扩建成本， 为地源热泵机组单位扩建成本， 为冷热电三联供机组的单位扩建成本；Ωg为典型日集合，ωg为各典型日权重；ΩPV为光伏出力E场景集合，ωPV为光伏出力场景权重；Pt为t时段的上级电网购电量， 为t时段的上级气网购气量； 为t时段的电价， 为t时段的气价；IE为单位购电量的碳排放成本，IG为单位购气量的碳排放成本。
[0065] 式(A‑1)中，前四项分别为各扩建机组年化扩建成本，包括光伏机组，蓄电池机组，地源热泵机组和冷热电三联供机组，第五项为年运行成本，其中计及了购电与购气的碳排放成本。
[0066] 各规划变量约束为：
[0067]
[0068] 式(A‑2)中， 为光伏机组扩建容量上限， 为蓄电池机组扩建容量上限，为GSHP机组扩建容量上限， 为CCHP机组扩建容量上限。 为原始光伏装机容量， 为原始蓄电池容量， 为原始CCHP机组容量， 为原始GSHP机组容量。前四项为扩建机组投资上限约束，后四项为扩建机组运行上限约束。
[0069] 步骤3：建立以园区枢纽为核心的能源集线器模型：
[0070] 园区能流平衡约束为：
[0071]
[0072] 式中，PtLC为t时段冷负荷需求， 为t时段GSHP机组工业供冷量，GSHP机组即地LH源热泵机组， 为t时段CCHP机组供冷量，CCHP机组即冷热电三联产机组；Pt 为t时段热负荷需求， 为t时段CCHP机组供热量； 为t时段GSHP机组供热量； 为t时段
PV dis
气锅炉供热量， 为t时段电锅炉供热量；Pt 为t时段光伏出力，Pt 为t时段蓄电池充电LE GSHP EB
量，Pt 为t时段电负荷需求，Pt 为t时段工业GSHP机组耗电量，Pt 为t时段电锅炉耗电量，ch BD DC
Pt 为t时段蓄电池机组放电量，Pt 为t时段楼宇GSHP机组耗电量，Pt 为t时段数据中心耗CCHP GB
电量； 为t时段CCHP机组提供的电量；Pt 为t时段CCHP机组耗气量，Pt 为t时段气锅炉耗气量。约束(A‑2)从上到下依次为冷总线、热总线、电总线和气总线平衡方程。
[0073] 园区常规多能转化设备运行约束为：
[0074]
[0075] 式中， 为CCHP机组冷转化效率，PtCCHP，C为输入CCHP机组用于转冷的天然气量；CCHP，H
为CCHP机组热转化效率，Pt 为输入CCHP机组用于转热的天然气量； 为CCHP机
CCHP，E TF
组的电转化效率，Pt 为输入CCHP机组用于转电的天然气量；Pt 为输入变压器的电量，ηTF为变压器的电转化效率；ηEB为电锅炉热转化效率，ηGB为气锅炉热转化效率。前三项为CCHP机组运行方程，后三项分别为变压器、电锅炉和气锅炉运行方程。
[0076] 涉及到园区广义储能资源的设备运行约束包括蓄电池、地源热泵和数据中心，其中：
[0077] 蓄电池机组运行约束为：
[0078]
[0079] 式中，Ptch为t时段储能充电功率，Ptdis为t时段储能放电功率； 为t时段储能充电状态变量， 为t时段储能放电状态变量；Et为t时段储能电量；λE为t时段储能自放电系数，ηch为t时段储能充电效率，ηdis为t时段储能放电效率；Emin为储能电量下限，Emax为储能电量上限。
[0080] 地源热泵机组运行约束为：
[0081]
[0082] 式中，PtBD，C为t时段楼宇GSHP机组用于转热的电能，PtBD，H为t时段楼宇GSHP机组用于转冷的电能； 和 分别为t时段GSHP向楼宇输送的热能和冷能； 和 分别为制热与制冷运行状态变量。工业GSHP机组运行约束与之相同，因此不再赘述。
[0083] 数据中心运行约束为；
[0084]
[0085] 式中，PtIT为t时段数据中心IT设备功耗， 为t时段每台k型服务器功率； 为t时段k类服务器的固定功耗， 为t时段CPU功耗；C1为服务器的功耗系数，d'k，t为t时段数据中心k类服务器需要处理的数据负载量；ak，s，t为t时段数据中心k型服务器CPU s挡工作频率标志位；fk，s为数据中心k型服务器CPU s挡工作频率。
[0086] 步骤4：根据蓄电池储能，数据中心热特性、园区楼宇热特性，建立广义储能模型。
[0087] 蓄电池t时段广义储能量为Et。
[0088] 数据中心热特性与广义储能约束为：
[0089]
[0090] 式中， 为数据中心t时段广义储能，HDC为数据中心比热容，Ttdc，in为数据中心t时dc，in，max段室内温度，Tt 为t时段室内温度上限；ηc为数据中心制冷设备效率，Qt为数据中心tdc,out C
时段制冷设备制造的冷量Tt 为t时段外界环境温度，U 为数据中心对外传热系数；
为数据中心温度变化率下限， 为数据中心温度变化率上限； 为数据中心
室内温度下限， 为数据中心室内温度上限。
[0091] 园区楼宇热特性与广义储能约束为：
[0092]BD BD
[0093] 式中， 为数据中心t时段广义储能，H 为数据中心比热容，Tt 为数据中心t时段室内温度， 为t时段室内温度上限， 为t时段室内温度下限； 为通过楼宇釉面的太阳辐射量，φt为t时段太阳能辐射热量，σ为太阳能辐射损失率； 为楼宇向外辐射热量，E ATt为t时段园区建筑墙壁温度；Tt为t时段园区室内温度；U为建筑物外立面直接传热系数；
E a E
U为室内向墙壁传热系数；Tt为t时段外界环境温度。式中，Tt为t时段楼宇外墙温度， 为PE a
t‑1时段楼宇外墙温度，H 为楼宇墙壁的比热容，Tt为t时段外界环境温度。
[0094] 园区广义储能总量为：
[0095]
[0096] 步骤5：计算园区规划年365天运行成本及扩建成本，输出最优规划及运行策略。
[0097] 实际求解过程中，目标函数为年化投资成本与规划年运行成本之和，其中年化投资成本为总扩建成本除以规划年限，且计算规划年运行成本时，各设备运行约束需满足规划期间所有负荷及光伏出力情况。
[0098] 实例分析
[0099] 选取江苏省某工业园区各典型日用能负荷为测试负荷，光伏输入数据来源于荷兰太阳能预报与智能电网项目数据库。典型日选取情况如表1所示，分时用能价格如表2所示。
[0100] 表1典型日选取
[0101]
[0102] 表2分时购电购气价格[￥/kWh]
[0103]
[0104] 在本实施例中我们就投资成本、总成本与碳排放将本发明所提方法与不计及广义储能的园区规划方法进行对比，不计及广义储能的方法中，楼宇和数据中心的温度都是控制在一个恒定不变的值，没有削峰填谷能力，如表3所示。本发明计及广义储能资源灵活性运行方式的园区综合能源系统规划方法投资成本较传统方法略高，但年规划总成本降低170.7万元，同时年碳排放量降低0.15千吨，楼宇和数据中心温度可以在特定舒适区间内变化，实现能量跨时段转移，因此计及园区广义储能主体灵活性运行的规划方法提高了园区综合能源系统运行经济性与环保性。
[0105] 表3计及与不计及园区广义储能资源的投资成本与碳排放对比
[0106]
[0107] 在本实例中，计及广义储能的园区规划年夏季广义储能情况如图4所示。由图4可知，夏季典型日中，2—7时段和15—18时段电价较低，广义储能优先储存能量，即储能量柱状图呈“双峰”特性，其中蓄电池于平谷时段购入电能，于12—14时段和19—22时段放出电能，满足峰时负荷需求。数据中心和楼宇在新能源出力高峰时期与电价平谷时期进行热储能，于18—23时段释放部分储能。由以上结果可知，广义储能利用其灵活充/放电特性，实现了园区多元化用能负荷的削峰填谷。
