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申请/专利权人：山西省能源互联网研究院;太原理工大学

摘要：本发明涉及风光氢储荷容量优化配置技术领域，尤其涉及一种面向极地清洁综合能源系统的容量双层优化方法，其包括获取极地地区的日负荷数据、风速数据、光照数据和温度数据；构建综合能源系统内部各设备的数学模型；构建综合能源系统的双层优化模型；双层优化模型包括上层经济配置优化模型和下层可靠运行优化模型；上层经济配置优化模型以系统投资运行成本最低为目标对系统设备容量进行配置，下层可靠运行优化模型以系统弃风弃光惩罚以及切负荷惩罚最低为目标对系统运行状态进行优化；基于已获取的极地地区的日负荷数据、风速数据、光照数据和温度数据对双层优化模型进行求解，得到极地综合能源系统的最优容量配置结果。

主权项：1.一种面向极地清洁综合能源系统的容量双层优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取极地地区的日负荷数据、风速数据、光照数据和温度数据；步骤S2、构建综合能源系统内部各设备的数学模型；步骤S3、根据综合能源系统的结构，构建综合能源系统的双层优化模型；双层优化模型包括上层经济配置优化模型和下层可靠运行优化模型；上层经济配置优化模型以系统投资运行成本最低为目标对系统设备容量进行配置，下层可靠运行优化模型以系统弃风弃光惩罚以及切负荷惩罚最低为目标对系统运行状态进行优化；上层经济配置优化模型的优化目标为：Objective＝Fqfh·365+Fqfg·365+CIN，Objective为投资运行成本，包括年化切负荷惩罚Fqfh、年化弃风光惩罚Fqfg与总投资成本CIN；其中，CIN＝CIfPwMax+CIgPvMax+CIxQXMax+CIqQqMax+CIdPdjMax+CIrPrlMax，CIf＝Cf·r·1+rYf1+rYf-1；CIg＝Cg·r·1+rYg1+rYg-1；CIx＝Cx·r·1+rYx1+rYx-1；CIr＝Cr·r·1+rYr1+rYr-1；CId＝Cd·r·1+rYd1+rYd-1；CIq＝Cq·r·1+rYq1+rYq-1；总投资成本CIN包括风力发电机、光伏板、蓄电池、燃料电池、电解槽、储氢罐的投资成本，取决于设备的型号与容量；PwMax、PvMax、QXMax、PrlMax、PdjMax、QqMax分别为风力发电机、光伏板、蓄电池、燃料电池、电解槽、储氢罐的购置容量，CIf、CIg、CIx、CIr、CId、CIq分别为风力发电机、光伏板、蓄电池、燃料电池、电解槽、储氢罐的年化投资成本，Cf、Cg、Cx、Cr、Cd、Cq分别为风力发电机、光伏板、蓄电池、燃料电池、电解槽、储氢罐的购置成本，r为利率，Yf、Yg、Yx、Yr、Yd、Yq分别为风力发电机、光伏板、蓄电池、燃料电池、电解槽、储氢罐的期望寿命；上层经济配置优化模型的约束条件包括，光伏发电功率约束：0≤Pv≤PvMax，风电发电功率约束：0≤Pw≤PwMax，蓄电池容量约束：0≤QX≤QXMax，电解槽功率约束：0.5·PdjMax≤Pdj≤PdjMax，燃料电池功率约束：0.5·PrlMax≤Prl≤PrlMax，储氢罐容量约束：0≤Qq≤QqMax，Pv为光伏的当前发电功率，Pw为风机的当前发电功率，QX为蓄电池的当前容量，Pdj为电解槽的当前工作功率，Prl为燃料电池的当前工作功率，Qq为储氢罐的当前容量，上式考虑电解槽和燃料电池工作时效率在50％到100％之间，门槛功率为50％；下层可靠运行优化模型的优化目标为：Fqfh＝σqfhPload-PL； Fqfh为切负荷惩罚，Fgfg为弃风光惩罚，σqfh为切负荷惩罚因子，σqfg为弃风光惩罚因子，Pload为预测负荷功率，PL为实际负荷功率；下层可靠运行优化模型的约束条件包括：功率平衡约束：Pw+Pv+Prl+Pdsg＝PLoad-PLcur+Pdj+Pchg，PLoad为预测负荷功率，PLcur为切负荷功率，Pchg为蓄电池当前充电功率，Pdsg为蓄电池当前放电功率；蓄电池充放电功率约束：0≤Pchg≤PchgMax·Ue，0≤Pdsg≤PdsgMax·1-Ue，PchgMax为蓄电池最大充电功率，PdsgMax为蓄电池最大放电功率；Ue表示蓄电池的充放电状态，其值为互补的0或1；初始时刻蓄电池储能状态约束：QX0＝0.5·QXMax：QX0为蓄电池的初始容量；其他时刻蓄电池储能状态约束： QXt为t时刻的蓄电池容量，QXt-1为t-1时刻的蓄电池容量，ηchg为充电效率，ηdsg为放电效率，Pchgt为t时刻蓄电池充电功率，Pdsgt为t时刻蓄电池放电功率；初始时刻储氢罐储能状态约束：Qq0＝0.5·QqMax，Qq0为储氢罐的初始容量；其他时刻储氢罐状态约束：Qqt＝Qqt-1+QEt-QHt，Qqt为t时刻储氢罐容量，Qqt-1为t-1时刻储氢罐容量，QEt为t时刻电解槽的制氢量，QHt为t时刻燃料电池的氢气进气量；步骤S4、基于已获取的极地地区的日负荷数据、风速数据、光照数据和温度数据对步骤3中的双层优化模型进行求解，得到综合能源系统的最优容量配置结果。

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