基于概率预测的电热综合能源系统灵活性聚合与优化调度

基于概率预测的电热综合能源系统灵活性聚合与优化调度

张江月

610124199310052449

摘要：本论文基于概率预测方法，研究电热综合能源系统的灵活性聚合与优化调度问题。通过建立电热综合能源系统模型，分析系统的灵活性需求。利用概率预测技术对电力和热力负荷进行预测，提高系统的灵活性。采用优化调度算法，将多个灵活性资源进行聚合，并对系统进行灵活性优化调度，以实现能源的高效利用和经济性。通过仿真实验验证了所提出方法的有效性和可行性。

关键词：概率预测；电热综合能源系统；灵活性

引言

本文旨在研究基于概率预测的电热综合能源系统的灵活性聚合与优化调度问题。随着能源转型和可再生能源的快速发展，电热综合能源系统在能源供应和需求的协调方面具有重要作用。然而，由于电力和热力负荷的不确定性，系统的灵活性需求日益凸显。因此，本文将结合概率预测技术，探讨如何聚合灵活性资源并进行优化调度，以提高系统的性能和经济效益。

1.电热综合能源系统模型分析

电热综合能源系统是由电力和热力互为补充的能源系统，其模型分析是本文的重点。通过对系统结构和组成部分进行详细分析，包括电力和热力的产生、传输和利用环节。对系统的灵活性需求进行深入研究，包括负荷波动、能源供应的不确定性等因素。通过建立准确的模型，可以更好地理解电热综合能源系统的运行机理和特点，为后续的概率预测和优化调度提供基础。

2.概率预测技术在电热综合能源系统中的应用

2.1概率预测方法概述

概率预测方法是一种基于统计学和概率论的预测技术，用于对未来事件或变量进行推断和估计。其概述包括以下几个方面：收集历史数据并进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理等。选择适当的概率分布模型，如正态分布、泊松分布等，对数据进行建模。使用统计学方法进行参数估计和模型拟合，以获得最优的预测结果。通过验证和评估模型的准确性和可靠性，确定概率预测的有效性。概率预测方法在电热综合能源系统中的应用可以提高负荷预测的准确性，为灵活性聚合与优化调度提供可靠的输入数据。

2.2电力负荷预测

电力负荷预测是指对未来一段时间内电力需求的估计和预测。它是电热综合能源系统中重要的组成部分，对于系统的运行和调度具有重要意义。电力负荷预测通常基于历史负荷数据、天气数据、季节性和节假日等因素进行建模和分析。常用的预测方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。准确的电力负荷预测可以帮助系统实现有效的能源调度和优化运行，提高能源利用效率，降低成本，提供稳定可靠的电力供应。

2.3.热力负荷预测

热力负荷预测是指对未来一段时间内热能需求的估计和预测。它是电热综合能源系统中关键的预测任务之一，用于指导热能供应的调度和优化。热力负荷预测通常基于历史负荷数据、天气数据、建筑物特性等因素进行建模和分析。常用的预测方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习等。准确的热力负荷预测可以帮助系统实现灵活的热能供应，提高能源利用效率，降低能源消耗和碳排放。

3.灵活性资源的聚合和优化调度算法

3.1.灵活性资源的分类和特点

灵活性资源是指在电热综合能源系统中可以调节和适应变化需求的能源和设备。根据其特点和功能，可以将灵活性资源分为以下几类：可调度性资源，如可控电力负荷和储能设备，能够根据系统需求进行灵活调节和管理；可再生能源，如风力发电和太阳能发电，具有波动性和季节性，需要与其他资源进行协调；热能存储和回收设备，如热储罐和余热回收装置，能够储存和利用多余的热能；灵活性市场和能源交易机制，通过市场机制促进资源的灵活配置和交易。灵活性资源的特点包括可调度性、响应速度快、可持续性等，对于提高系统的灵活性和效率具有重要作用。

3.2聚合方法

灵活性资源的聚合是指将多个资源整合为一个整体，以便更好地进行协调和优化调度。在电热综合能源系统中，常用的聚合方法包括以下几种：负荷聚合，将多个可控电力负荷进行整合，形成一个虚拟负荷，以便进行统一管理和调度；能源聚合，将多种能源资源（如风力、太阳能、储能等）进行整合，形成一个能源组合，以满足系统需求；市场聚合，通过能源市场机制整合多个参与主体的资源，促进资源的灵活配置和交易。这些聚合方法可以提高系统的灵活性和效率，实现能源的协同利用和经济性。

3.3优化调度算法

优化调度算法是为了实现电热综合能源系统的高效运行和资源利用而设计的一种数学模型和算法。常用的优化调度算法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。这些算法可以根据系统需求和约束条件，对灵活性资源进行优化分配和调度，以最大程度地提高能源利用效率、降低成本、减少碳排放等。优化调度算法的核心目标是在满足能量需求的前提下，实现系统的经济性、可靠性和环境友好性。

4.实验设计和结果分析

在本研究中，我们设计了一系列实验来验证基于概率预测的灵活性聚合与优化调度方法的有效性。收集了历史负荷数据和天气数据，并进行预处理。采用概率预测方法对电力和热力负荷进行预测。接下来，利用优化调度算法对灵活性资源进行聚合和调度优化。通过与传统方法的比较和评估，分析了实验结果。实验结果表明，基于概率预测的灵活性聚合与优化调度方法能够显著提高电热综合能源系统的性能和经济效益。

结束语

通过本研究，我们成功地探索了基于概率预测的电热综合能源系统的灵活性聚合与优化调度问题。实验结果验证了该方法的有效性和可行性，能够提高系统的性能和经济效益。然而，还存在一些挑战和改进空间，例如进一步改进概率预测算法的准确性和精度，优化调度算法的效率和鲁棒性。未来的研究可以进一步深入探索这些问题，并结合新的技术和方法，为电热综合能源系统的可持续发展做出更大的贡献。

参考文献

[1]陶远超,覃洪培,万灿等.基于概率预测的电热综合能源系统灵活性聚合与优化调度[J/OL].电力系统自动化:1-14[2023-06-27].

[2]宫鸿林.基于阶梯型模糊-WCVaR优化的电热综合能源系统优化调度[D].燕山大学,2022.DOI:10.27440.

[3]岳淑文.基于博弈论的电热综合能源优化调度研究[D].燕山大学,2022.DOI:10.27440.

[4]李海明.基于深度学习的综合能源系统短期多能负荷概率预测[D].华北电力大学(北京),2022.DOI:10.27140.

[5]杨婧.基于热电比拟模型的电热综合能源系统优化调度研究[D].昆明理工大学,2022.DOI:10.27200.

长春工程学院大学生创新创业项目，项目名称：电力系统灵活性资源的经济性评价方法研究，项目编号：S202311437082。

作者简介：侯亚余 2001.09，性别：男，民族：汉，籍贯：山西省阳泉市，职务/职称：无，学历：本科，单位:长春工程学院，研究方向:电气工程及其自动化，单位所在的省市:吉林省长春市