计及建筑热负荷弹性的综合能源系统调度方法

TM73; 具有一定弹性的建筑热负荷被视为电-热综合能源系统运行优化的重要调节资源.考虑建筑热负荷具有规模大、单体容量小的特点,非侵入式的数据驱动方法成为量化建筑热负荷弹性的有效手段.然而,由于数据不足或模型精度不够,该方法将不可避免地产生误差,给电-热综合能源系统的优化调度带来认知不确定性.因此,提出一种考虑建筑热负荷弹性并兼容相关认知不确定性的电-热综合能源系统优化调度方法.分析基于数据驱动的建筑热负荷需求弹性评估方法,将评估过程中产生的误差建模为认知不确定性,并通过改进的D-S证据理论对多源误差进行融合;采用拉丁超立方抽样方法生成表征热负荷弹性认知不确定性的场景,并通过模糊聚类法进行场景...

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Bibliographic Details
Published in上海交通大学学报 Vol. 57; no. 7; pp. 803 - 813
Main Authors 胡博, 程欣, 邵常政, 黄威, 孙悦, 谢开贵
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆 400044%国网山西省电力公司经济技术研究院,太原 030001%中国长江电力股份有限公司,湖北宜昌,443002 28.07.2023
Subjects
optimal dispatch
epistemic uncertainty
认知不确定性
需求弹性
电热综合能源系统
优化调度
demand flexibility
heat and electricity integrated energy system(HE-IES)
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ISSN1006-2467
DOI10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.534

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Summary:TM73; 具有一定弹性的建筑热负荷被视为电-热综合能源系统运行优化的重要调节资源.考虑建筑热负荷具有规模大、单体容量小的特点,非侵入式的数据驱动方法成为量化建筑热负荷弹性的有效手段.然而,由于数据不足或模型精度不够,该方法将不可避免地产生误差,给电-热综合能源系统的优化调度带来认知不确定性.因此,提出一种考虑建筑热负荷弹性并兼容相关认知不确定性的电-热综合能源系统优化调度方法.分析基于数据驱动的建筑热负荷需求弹性评估方法,将评估过程中产生的误差建模为认知不确定性,并通过改进的D-S证据理论对多源误差进行融合;采用拉丁超立方抽样方法生成表征热负荷弹性认知不确定性的场景,并通过模糊聚类法进行场景削减;将构造的场景集嵌入电-热综合能源系统的协调优化调度中,实现对建筑热负荷弹性及相关认知不确定性的综合考虑.算例仿真结果表明,考虑建筑热负荷需求弹性及认知不确定性对减少弃风、提高电热综合能源系统的运行灵活性至关重要.
ISSN:1006-2467
DOI:10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.534