(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210899740.8 (22)申请日 2022.07.28 (71)申请人 国网浙江省电力有限公司台州供电 公司 地址 317000 浙江省台州市椒江区中心大 道809号 申请人 国网浙江省电力有限公司电力科 学 研究院 (72)发明人 吴瑞春　王林童　王雪燕　倪筹帷　 徐海霸　钟磊　张驰　王康　 付小平　于杰　周家浩　林达　 王月强　洪骋怀　汪湘晋　连聪　 朱逸芝　 (74)专利代理 机构 杭州华鼎知识产权代理事务 所(普通合伙) 33217 专利代理师 王旭峰(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 一种基于多尺度需求响应的多能微网优化 调度方法 (57)摘要 本发明提出了一种基于多尺度需求响应的 多能微网优化调度方法， 包括： S1： 获取输入负荷 及新能源系统功率的初始预测量 以及系统基础 参数， 输入中长期响应模型中进行求解， 得到工 作计划； S2： 将工作计划输入短期响应模型， 以第 一时间尺度对短期响应模型进行求解， 得到出力 计划； S3： 将出力计划输入实时响应模型中， 结合 多能微网的实时出力数据， 以第二时间尺度对实 时响应模型进行求解， 得到实时调用计划； S4： 判 断是否满足滚动优化周期的结束条件， 若不满 足， 则重复循环S2 ‑S3， 直至满足结束条件时， 将 实时响应模型最后一次输出的实时调用计划作 为最终调度策略。 本发明能够应对不同时间维度 下的出力调度， 从而提高多能微网调度的准确性 和响应速度。 权利要求书4页 说明书11页 附图3页 CN 115423251 A 2022.12.02 CN 115423251 A 1.一种基于多尺度需求响应的多能微网优化调度方法， 其特征在于， 所述多能微网优 化调度方法包括： S1： 获取输入负荷及新能源系统功率的初始预测量以及系统基础参数， 输入中长期响 应模型中进行求 解， 得到工作计划； S2： 将工作计划输入短期响应模型， 以第一 时间尺度对短期响应模型进行求解， 得到出 力计划； S3： 将出力计划输入实时响应模型中， 结合多能微网的实时出力数据， 以第二 时间尺度 对实时响应模型进行求 解， 得到实时调用计划； S4： 判断是否满足滚动优化周期的结束条件， 若不满足， 则重 复循环S2 ‑S3， 直至满足结 束条件时， 将实时响应模型最后一次输出的实时调用计划作为 最终调度策略。 2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度需求响应的多能微网优化调度方法， 其特征 在于， 所述中长期响应模型、 短期响应模型、 实时响应模型的目标函数均为多能微网的总运 行成本。 3.根据权利要求2所述的一种基于多尺度需求响应的多能微网优化调度方法， 其特征 在于， 所述多能微网的总运行成本为每个预设周期内上级购能、 储能装置、 耦合设备、 新能 源系统和用户负荷管理、 购碳费用的总成本与固碳收益的差值。 4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度需求响应的多能微网优化调度方法， 其特征 在于， 所述中长期响应模型和短期响应模型的约束条件均包括功率平衡约束和系统出力约 束， 其中包括： 电功率平衡约束为： 其中， Pe， b， s(t)表示在s场景下t时刻下向上级购电的功率， PPV， s(t)表示分布式发电中 光伏在s场景t时刻下的出力， PWT， s(t)表示分布式发电中风电在s场景t时刻下的出力， Pe， GT， s(t)表示电能对应的燃气轮机在s场景t时刻下的充放能功率， 表示电能在s 场景t时刻下对外放能的额定功率， Pe， EL， s(t)表示电能对应的电解槽在s场景t时刻下的充 放能功率， Pe， MR， s(t)表示电能对应的甲烷反应器在s场景t时刻下的充放 能功率， Pe， EB， s(t) 表示电能对应的电锅炉在s场景t 时刻下的充放能功率， 表示t时刻下中长期响应 模型和短期响应模型中的预期电负荷， ΔPe， IDR， A， s(t)表示电负荷对应A 类IDR在s场景t时刻 的调用量， ΔPe， IDR， B， s(t)表示电负荷对应B类 IDR在s场景t时刻的调用量， Ploss， e， s(t)表示电 负荷在s场景t时刻的缺失量， 表示电能在s场景t时刻下对外充能的额定功率； 天然气平衡约束为： 其中， Pg， b， s(t)表示s场景下t时刻下向上级购气的功率， Pg， MR， s(t)表示气能对应的甲烷权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115423251 A 2反应器在s场景t时刻下的充放能功率， 表示气能在s场景t时刻下对外 放能的额定 功率， Pg， GT， s(t)表示气能对应的燃气轮机在s场景t时刻下的充放能功率， Pg， GB， s(t)表示气 能对应的燃气锅炉在s场景t时刻下的充放能功率， 表示t时刻下中长期响应模型 和短期响应模型中的预期气负荷， ΔPg， IDR， A， s(t)表示气负荷的A类IDR在s场景t时刻的调用 量， ΔPg， IDR， B， s(t)表示气负荷的B类IDR在s场景t时刻的调用量， Ploss， g， s(t)表示气负荷在s 场景t时刻的缺失量， 表示气能在s场景t时刻下对外充能的额定功率； 热功率平衡约束为： 其中， Ph， GT， s(t)表示热能对应的燃气轮机在s场景t时刻下 的充放能功率， Ph， GB， s(t)表 示热能对应的燃气锅炉在s场景t时刻下的充放能功 率， Ph， EB， s(t)表示热能对应的电锅炉在 s场景t时刻下的充放能功率， 表示热能在s场景t时刻下对外放能的额定功率， 表示t时刻下中长期响应模型和短期响应模型中的预期热负荷， ΔPh， IDR， A， s(t)表 示热负荷的A 类IDR在s场景t时刻的调用量， ΔPh， IDR， B， s(t)表示热负荷的B类IDR在s场景t时 刻的调用量， Ploss， h， s(t)表示热负荷在s场景t时刻的缺失量， 表示热能在s场景t 时刻下对外充能的额定功率； 新能源系统出力约束为： 其中， PPV， s(t)表示分布式发电中光伏在s场景t时刻下的出力， PWT， s(t)表示分布式发电 中风电在s场景t时刻下的出力； 在中长期响应模型中， 表示分布式发电中光伏在s场景t时刻下的初始预测 量， 在短期响应模型中， 表示中长期响应模 型输出的工作计划中的分布式发电中 光伏在s场景t时刻下的预测量； 在中长期响应模型中， 表示分布式发电中风电在s场景t时刻下的初始预测 量， 在短期响应模型中， 表示中长期响应模型输出的工作计划中分布式发电中风 电在s场景t时刻下的预测量。 5.根据权利要求1所述的一种基于多尺度需求响应的多能微网优化调度方法， 其特征 在于， 所述实时响应模型的约束条件 包括功率平衡约束和系统出力约束， 其中包括： 电功率平衡约束为：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115423251 A 3