(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210872624.7 (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 浙江大学 地址 310027 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 申请人 华北电力大 学　 国网青海省电力公司经济技 术研究 院　 国网青海省电力公司清洁能源发展 研究院 (72)发明人 李楠　鞠立伟　李志青　潘昱树　 杨莘博　李芳　鲁肖龙　周青青　 汪震　李知艺　 (74)专利代理 机构 北京君有知识产权代理事务 所(普通合伙) 11630 专利代理师 焦丽雅(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/38(2006.01) H02J 3/28(2006.01) H02J 15/00(2006.01) (54)发明名称 考虑电转气存储的区域综合能源系统运行 优化方法及应用 (57)摘要 考虑电转气存储的区域综合能源系统运行 优化方法， 包括： 搭建区域综合能源系统框架； 构 建区域综合能源系统设备运行模 型； 构建多目标 优化模型； 模型求解办法。 通过P2G转化弃风和弃 光为CH4， 并通过GST进行储气、 发电或售气实现 电‑气网络互连， 增加系统对新能源消纳能力， 降 低系统碳排放量， 提升RIES运营经济和环境效 益； 本发明能发挥不同分布式能源间互补特性, 协同满足用户电、 热、 气负荷需求； 所提多目标优 化模型能够兼顾不同目标函数优化诉求,在追 逐 RIES最大化运行效益同时合理控制其运行风险, 实现整体最优均衡运行； 能描述WPP,PV,SC不确 定性给RIES运行带来的风险， 为不同类型决策者 提供风险规避工具。 权利要求书8页 说明书15页 附图1页 CN 115204705 A 2022.10.18 CN 115204705 A 1.考虑电转气存储的区域综合能源系统运行优化方法， 其特征为： 该方法包含如下步 骤： 步骤1： 搭建区域综合能源系 统框架： 该系 统框架包括电力子系 统、 热力子系统与P2GS 三个部分， 首 先要对三个子系统进行构建， 并进行耦合； 步骤2： 构建区域综合能源系统设备运行模型： 基于搭建好的区域综合能源系统框架， 对电力子系统、 热力子系统中的各个组件构建出力模型， 并构建P2GS的运行模型； 步骤3： 构建多目标优化模型： 综合考虑不确定性与需求响应， 以兼顾经济效益与运行 风险的优化为 目标， 提出了区域综合能源系统的多目标优化模型， 并考虑能量供需平衡约 束、 子系统运行约束、 旋转备用约束及负荷波动约束； 步骤4： 对模型进行求解： 对非线性目标函数与约束条件采取线性化处理， 借助模糊满 意度理论对目标函数进行一致化处理， 通过设置合理的权重系数加权多目标模型为单目标 模型， 从而 进行数学模型的求 解。 2.根据权利要求1所述的考虑电转气存储的区域综合能源系统运行优化方法， 其特征 为： 所述步骤1进一步包括如下内容： 电力子系统包括风电WPP、 光伏发电PV、 传 统燃气轮机 CGT、 电动汽车集群EVG以及可调节负荷CL； 其中,CL通过用户需求响应参与电力子系统调 度； 热力子系统包括CHP以及SC(solar  collectors)； P2GS包括电解和甲烷化两个过程， 电 解将水分解为氢气和氧气， 而甲烷化过程利用RIES产生的CO2与氢气化学反应产生CH4； GST 则将P2G产生的C H4进行存 储。 3.根据权利要求1所述的考虑电转气存储的区域综合能源系统运行优化方法， 其特征 为： 所述步骤2进一步包括如下内容： 所述设备运行模型包括电源出力模 型、 热源出力模型、 P2GS运行模型； 所述电源出力模型包括： WPP/PV输出模型 由于风速和太阳辐照度具有较强的随机性， WPP和PV的出力也具有较强的不确定性， 式 (1)和式(2)计算了WP P和PV的可用出力: 其中, 表示WPP在t时段的可用输出； gR表示额定输出； vt表示在时间t内的实时风 速， vin， vout和vrated分别表示切入， 切出和额定 速度； 其中， 为t时刻PV的可用出力； ηPV和SPV分别表示效率和总面积； θt为时刻t的太阳辐 射强度； CL出力模型 设定CL主要通过IBDR参与RIES调度运行， DRPS主要根据市场价格分步提供DR； 设置步 骤j中DRP  i的最小需求响应为 最大需求响应为 因此， DRPs需要满足以下原权　利　要　求　书 1/8 页 2 CN 115204705 A 2则: 式中， 为第j步DRP  i在时刻t提供的实际减负荷； 为第j步DRP  i在时刻t提供的 可用负载减量； ΔLi,t为DRP i在时刻t提供的累计负荷减少量； ΔLIB,t是在时间t内IBDR提 供的输出功率； EVG出力模型 通过荷电状态(State  of Charge,SOC)反映EV G蓄电池的剩余电量， 表示为蓄电池剩余 电力和其总容 量的百分比， 具体如下: 当EV处于充电状态: 当EV处于放电状态: 其中， SOCEV,t和SOCEV,t‑1分别是EV蓄电池在时间t和t ‑1的剩余电量； ηch和 ηdis分别是EV 充电和放电效率； 和 是EA在时间t的充放电功率； CEV是EA蓄电池的额定容 量； 其中， gEV,t表示EV在时间t的净充放电功率； uch表示EV的充放电状态变量， 当EV处于充 电状态时， uch＝1,udis＝0； 当EV处于放电状态时， uch＝0,udis＝1； ΔgNE,t表示WPP和PV的出力 偏差， 等于 其中， 和 表示WPP和PV在时间t的实际可 用出力； 分别表示EA在时间t的最大放电和充电功率； 为便于分析， 设定电 动汽车类型相同， 故EVG输出功率主 要跟电动汽车的数量 直接相关， 具体 计算如下: gEVG,t＝NEVG,tgEV,t                          (10) 其中,gEVG,t表示EVG在时间t的输出功率； NEVG,t表示EVG在时间t的并 网数量； 所述热源出力模型包括如下模型： micro‑CHP运行模型 电‑热特性可以描述如下: 权　利　要　求　书 2/8 页 3 CN 115204705 A 3