由于冷热电联供(combined cooling heating and power,CCHP)园区微网中各个能源网间存在复杂的耦合关系,大大增加了微网能量流计算问题的规模和复杂度。提出了基于对角加边模型(blockbordered-diagonalform,BBDF)和最优乘子法的CCHP园...由于冷热电联供(combined cooling heating and power,CCHP)园区微网中各个能源网间存在复杂的耦合关系,大大增加了微网能量流计算问题的规模和复杂度。提出了基于对角加边模型(blockbordered-diagonalform,BBDF)和最优乘子法的CCHP园区微网能量流算法。首先对CCHP园区微网进行了详细建模,并针对能源站的不同运行模式建立了相应的输出功率模型,在此基础上建立了计及多种能源网交替耦合的能量流计算模型。通过对统一迭代法的修正方程组进行优化改进,提出了基于BBDF的CCHP园区微网能量流解耦计算方法。在每次迭代中,求出耦合变量的修正量后,再独立求出供冷/热/电网相关变量的修正量。并且应用最优乘子法计算每次迭代的最优修正步长,以减少计算迭代次数,提高收敛性。算例计算结果表明,所提出的算法可明显提高运算效率,改善收敛性,相较于传统的统一迭代算法能减少约60%的计算耗时。展开更多
文摘由于冷热电联供(combined cooling heating and power,CCHP)园区微网中各个能源网间存在复杂的耦合关系,大大增加了微网能量流计算问题的规模和复杂度。提出了基于对角加边模型(blockbordered-diagonalform,BBDF)和最优乘子法的CCHP园区微网能量流算法。首先对CCHP园区微网进行了详细建模,并针对能源站的不同运行模式建立了相应的输出功率模型,在此基础上建立了计及多种能源网交替耦合的能量流计算模型。通过对统一迭代法的修正方程组进行优化改进,提出了基于BBDF的CCHP园区微网能量流解耦计算方法。在每次迭代中,求出耦合变量的修正量后,再独立求出供冷/热/电网相关变量的修正量。并且应用最优乘子法计算每次迭代的最优修正步长,以减少计算迭代次数,提高收敛性。算例计算结果表明,所提出的算法可明显提高运算效率,改善收敛性,相较于传统的统一迭代算法能减少约60%的计算耗时。
