为降低城市化进程中楼宇储能投资成本,提出一种基于共享储能服务的智能楼宇(intelligent buildings,IBs)双层优化配置方法。首先,建立计及寿命周期的共享储能电站(shared energy storage station,SESS)模型;其次,基于楼宇建筑物热惯性,...为降低城市化进程中楼宇储能投资成本,提出一种基于共享储能服务的智能楼宇(intelligent buildings,IBs)双层优化配置方法。首先,建立计及寿命周期的共享储能电站(shared energy storage station,SESS)模型;其次,基于楼宇建筑物热惯性,构建含空调系统的IBs数学模型;然后,综合考虑SESS与IBs的差异化利益诉求,建立基于SESS的IBs双层优化模型。上层模型目标函数旨在降低SESS的规划成本,下层模型目标函数旨在降低IBs的年运行成本,并采用卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucher,KKT)条件将原双层优化问题转换为单层混合整数线性规划问题进行求解。最后,以3个IBs社区的四季典型日为例,对比分析不同优化配置方法对于IBs运行和SESS配置结果的影响。结果表明,在满足IBs用户温度舒适性的同时,所提双层优化配置方法可充分满足SESS运营商与IBs的差异化利益诉求,实现双方的共赢。展开更多
文摘为降低城市化进程中楼宇储能投资成本,提出一种基于共享储能服务的智能楼宇(intelligent buildings,IBs)双层优化配置方法。首先,建立计及寿命周期的共享储能电站(shared energy storage station,SESS)模型;其次,基于楼宇建筑物热惯性,构建含空调系统的IBs数学模型;然后,综合考虑SESS与IBs的差异化利益诉求,建立基于SESS的IBs双层优化模型。上层模型目标函数旨在降低SESS的规划成本,下层模型目标函数旨在降低IBs的年运行成本,并采用卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucher,KKT)条件将原双层优化问题转换为单层混合整数线性规划问题进行求解。最后,以3个IBs社区的四季典型日为例,对比分析不同优化配置方法对于IBs运行和SESS配置结果的影响。结果表明,在满足IBs用户温度舒适性的同时,所提双层优化配置方法可充分满足SESS运营商与IBs的差异化利益诉求,实现双方的共赢。
