这篇文章的标题涉及到城市综合能源系统中的一种优化调度,该系统包括电力、氢气以及混合氢天然气。以下是对标题的解读:
1.电-氢-混氢天然气耦合:
2.电(Electricity): 表示系统中包含电力作为能源形式。
3.氢(Hydrogen): 表示系统中涉及氢气作为能源形式。
4.混氢天然气(Hydrogen-Natural Gas Blend): 意味着系统中还包括一种混合气体,其中可能包含氢气和天然气的混合物。
5.城市综合能源系统:
6.城市综合能源系统(Urban Integrated Energy System): 涉及到在城市环境中综合利用多种能源形式,以满足城市能源需求的系统。
7.低碳优化调度:
8.低碳(Low Carbon): 表示系统设计的目标是减少碳排放,采用更环保的能源和技术。
9.优化调度(Optimization Scheduling): 表示对系统中各种能源的使用进行优化安排,以实现最佳的能源利用和减少碳排放。
因此,整个标题的含义是,这篇文章关注于在城市综合能源系统中,通过耦合电力、氢气和混合氢天然气,采用低碳的优化调度方法,以达到更有效、环保的能源利用。文章可能涉及到能源系统的设计、管理、以及优化算法等方面的内容。
摘要:混氢天然气(HCNG)技术可有效解决大规模电制氢面临的纯氢运输成本高的问题。针对大规模风光消纳与城市综合能源系统(UIES)低碳优化调度问题,在源-网-荷-氢协同优化框架下,提出考虑电-氢-HCNG耦合与需求响应的UIES低碳优化调度方法。对电-氢-HCNG耦合单元运行特性进行建模,并引入用户单元需求响应机制,以系统运行成本最小为目标,建立UIES低碳优化调度模型。通过算例分析对所提模型进行验证,结果表明电-氢-HCNG耦合单元与用户单元需求响应机制的引入能够有效促进风光消纳,提高UIES低碳性。
这段摘要主要涉及到混合氢天然气(HCNG)技术在解决大规模电制氢中可能面临的问题以及在城市综合能源系统(UIES)中的应用。以下是对摘要的详细解读:
1.问题背景:
2.大规模电制氢的问题: 提到纯氢运输成本高,这是电制氢面临的一个问题。这可能涉及到纯氢在运输和存储方面的挑战,导致成本上升。
3.研究目标:
4.大规模风光消纳与UIES低碳优化调度问题: 着眼于解决大规模风光能源集成到城市综合能源系统中的问题,以及对该系统进行低碳优化调度的挑战。
5.方法提出:
6.源-网-荷-氢协同优化框架: 引入了一种协同优化框架,考虑了能源源头(源)、能源网络(网)、能源负荷(荷)、氢气(氢)等方面的优化。
7.电-氢-HCNG耦合与需求响应: 在调度方法中考虑了电力、氢气和混合氢天然气之间的耦合关系,并引入了用户单元的需求响应机制。
8.模型建立:
9.对电-氢-HCNG耦合单元建模: 建立了电-氢-HCNG耦合单元的运行特性模型。
10.引入用户单元需求响应机制: 考虑了用户单元对能源需求的响应,以适应系统调度的需求。
11.优化目标:
12.系统运行成本最小: 以最小化系统运行成本为目标进行优化。
13.验证与结果:
14.算例分析验证模型: 通过算例分析对所提出的模型进行验证。
15.有效性结论: 结果表明引入电-氢-HCNG耦合单元与用户单元需求响应机制能够有效促进风光消纳,提高UIES的低碳性。
总体来说,这篇研究的重点是在城市综合能源系统中,通过协同优化框架,考虑混氢天然气技术和用户需求响应,实现对系统的低碳优化调度,以提高大规模风光能源的整合效果。
关键词:风光消纳;城市综合能源系统;氢能;混氢天然气;需求响应;掺氢比;
1.风光消纳:
2.含义: 指的是将风能和光能等可再生能源(风能和太阳能)引入能源系统,使其成为系统的一部分。在这个上下文中,可能涉及到解决风光能源不稳定性和间歇性的问题,以及如何更有效地利用这些可再生能源。
3.城市综合能源系统:
4.含义: 指的是一个涵盖多种能源形式(电力、热能等)和能源设备(发电厂、电网、储能系统等)的系统,旨在提高能源的效益和可持续性。在这个上下文中,可能关注城市中的能源需求、供应、储存等问题。
5.氢能:
6.含义: 是指氢气作为能源的应用和利用。通常包括制备氢气的方法、氢气的储存和运输,以及氢能在能源系统中的角色。这可能与解决能源存储和传输的挑战有关。
7.混氢天然气(HCNG):
8.含义: 是指将氢气与天然气混合的技术,形成混合气体。在这个上下文中,可能涉及到使用混氢天然气作为一种能源载体,以解决纯氢运输成本高的问题。
9.需求响应:
10.含义: 指的是根据系统需求和条件,用户或设备对能源需求进行灵活调整的能力。在这个上下文中,可能包括用户单元对能源需求的主动调整,以适应系统调度的需求。
11.掺氢比:
12.含义: 可能是指混氢天然气中氢气的含量比例。在这个上下文中,可能涉及到确定混氢天然气的最佳氢气含量,以实现最佳的能源效益和系统性能。
这些关键词在文中的使用可能与解决城市能源系统中的低碳化、可再生能源整合、氢能应用等问题有关,表明该文研究的焦点可能是在城市能源系统中引入氢能技术,特别是混氢天然气技术,以解决风光能源的消纳问题,并考虑了用户需求的灵活性。
算例仿真:采用某实际 10 kV及以上 102节点城市配电网和 8 节点 HCNGN 对所提模型进行仿真验证,调度周期为 1 d,步长为 1 h,系统结构图见附录 B图 B1。城市配电网中,节点 15 接有容量为 50 MW的火电机组,节点 27、38 分别接有容量为 200 MW的大型风电场,节点 20、45分别接有容量为 80 MW的光伏电站,电解水装置与储氢单元分别接入节点20、27、38、45。商业园区、工业园区和居民小区3 类用户单元分别接入节点 24、32、41。HCNGN中,节点 1、7 为气源点,节点 3、4 为掺氢点,节点 5 为气负荷接入点。系统运行参数见附录 B 表B1、B2,电、气、冷、热、氢负荷及风电、光伏预测出力见附录 B 图 B2、B3,分时电价、分时气价见附录 B 图 B4。
仿真复现思路:为了复现文章中描述的仿真场景,我们可以采用编程语言来建模和模拟整个系统。由于文章没有具体提到使用的仿真软件或工具,我将以Python为例,使用常见的科学计算库和建模工具,如NumPy和pandas,进行描述。请注意,以下代码是一种概念性的示例,实际复现可能需要根据具体情况进行修改和适应。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义城市配电网参数
nodes = 102
power_grid_capacity = {
15: 50, # 火电机组容量
27: 200, # 风电场容量
38: 200, # 风电场容量
20: 80, # 光伏电站容量
45: 80 # 光伏电站容量
}
user_units = {
24: 'Commercial Park',
32: 'Industrial Park',
41: 'Residential Area'
}
# 定义HCNGN参数
hcng_nodes = 8
hcng_capacity = {
1: 'Gas Source',
7: 'Gas Source',
3: 'Hydrogen Injection Point',
4: 'Hydrogen Injection Point',
5: 'Gas Load Connection Point'
}
# 仿真参数
simulation_days = 1
time_steps_per_hour = 1
total_time_steps = simulation_days * 24 * time_steps_per_hour
# 创建时间步长
time_index = pd.date_range(start='2023-11-11', periods=total_time_steps, freq='H')
# 创建空数据框用于存储仿真结果
simulation_results = pd.DataFrame(index=time_index)
# 初始化各节点电、气、冷、热、氢负荷及风电、光伏预测出力等参数(根据附录 B 表B1、B2、B3)
# 这里只是一个示例,实际情况可能需要根据具体数据进行初始化
# 同时,还需要考虑分时电价、分时气价等参数的初始化
# 在这里,我们假设电力负荷和风光发电的数据已经在附录 B 中给出,并假设存储为electric_load和renewable_output
# 具体数据格式和获取方式需要根据实际情况进行调整
electric_load = np.random.rand(total_time_steps) * 100 # 示例电力负荷数据
renewable_output = np.random.rand(total_time_steps) * 50 # 示例风光发电数据
# 将电力负荷和风光发电数据存入数据框
simulation_results['Electric Load'] = electric_load
simulation_results['Renewable Output'] = renewable_output
# 进行仿真计算,模拟城市配电网和HCNGN的运行状态
# 这里需要根据文章提供的模型进行具体的仿真计算
# 仿真结果可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(simulation_results.index, simulation_results['Electric Load'], label='Electric Load')
plt.plot(simulation_results.index, simulation_results['Renewable Output'], label='Renewable Output')
plt.title('Electric Load and Renewable Output over Time')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Power (MW)')
plt.legend()
plt.show()
请注意,这只是一个基本的仿真思路和代码框架。实际的仿真模型和计算可能涉及到更复杂的数学模型、电力系统方程、气体输运模型等,需要根据具体的模型要求进行相应的编码。此外,由于没有提供具体的数据,上述代码中的电力负荷和风光发电数据仅为示例,实际应用中需要替换为真实的数据。