有效
制氢系统调度方法、装置及非易失性存储介质
雷兆明、王晨曦、孙鹤旭、董砚、刘斌、李佳豪
河北工业大学
摘要
本发明公开了一种制氢系统调度方法、装置及非易失性存储介质。其中,该方法包括:基于制氢系统对应的总运维成本、总制氢收益,制氢系统中的新能源供电设备的第一输出功率,储能设备的第二输出功率,电解水制氢设备的第一输入功率,负载的第二输入功率,确定制氢系统的目标函数;采用蜜獾算法对目标函数进行处理,得到目标函数的初始最优解;对初始最优解进行高斯变异处理,得到目标函数的目标最优解,以及目标最优解对应的目标最优值;基于目标最优值,确定制氢系统的制氢调度策略,使得制氢系统满足目标最优解。本发明解决了相关技术中存在新能源耦合制氢的调度效率不理想,系统运行稳定性不足,系统调度算法早熟的技术问题。
1.一种制氢系统调度方法,其特征在于,包括:基于制氢系统对应的总运维成本、总制氢收益,所述制氢系统中的新能源供电设备的第一输出功率,所述制氢系统中的储能设备的第二输出功率,所述制氢系统中的电解水制氢设备的第一输入功率,所述制氢系统中的负载的第二输入功率,确定所述制氢系统的目标函数,其中,所述总运维成本为所述制氢系统在预设的单位运行时间内产生的运维成本,所述总制氢收益为所述制氢系统在所述单位运行时间内产生的制氢收益,所述目标函数用于表示所述制氢系统的总成本;采用蜜獾算法对所述目标函数进行处理,得到所述目标函数的初始最优解;对所述初始最优解进行高斯变异处理,得到所述目标函数的目标最优解,以及所述目标最优解对应的目标最优值,其中,所述目标最优解使得所述制氢系统的总成本最低,所述目标最优值为所述制氢系统达到所述目标最优解情况下的控制参数;基于所述目标最优值,确定所述制氢系统的制氢调度策略,使得所述制氢系统满足所述目标最优解;所述基于制氢系统对应的总运维成本、总制氢收益,所述制氢系统中的新能源供电设备的第一输出功率,所述制氢系统中的储能设备的第二输出功率,所述制氢系统中的电解水制氢设备的第一输入功率,所述制氢系统中的负载的第二输入功率,确定所述制氢系统的目标函数,包括:基于所述总运维成本、所述总制氢收益,得到所述制氢系统对应的成本函数;确定所述制氢系统的缺电惩罚成本,以及电量过剩成本;在所述单位运行时间内基于所述第一输出功率,所述第二输出功率,所述第一输入功率,所述第二输入功率,得到所述制氢系统对应的电量函数;基于所述电量函数,所述缺电惩罚成本,以及所述电量过剩成本,得到所述制氢系统对应的可靠性函数;基于所述成本函数和所述可靠性函数,得到所述制氢系统对应的所述目标函数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述制氢系统对应的所述总运维成本、所述总制氢收益,得到所述制氢系统对应的成本函数,包括:确定所述新能源供电设备对应的第一运维成本、第一系统个数、所述第一输出功率,所述储能设备对应的第二运维成本、第二系统个数、所述第二输出功率,所述电解水制氢设备对应的第三运维成本、第三系统个数、第三输出功率,所述负载对应的第四运维成本、第四系统个数,第四输出功率;基于所述第一运维成本,所述第一系统个数,所述第一输出功率,所述第二运维成本,所述第二系统个数,所述第二输出功率,所述第三运维成本,所述第三系统个数,所述第三输出功率,所述第四运维成本,所述第四系统个数,所述第四输出功率,得到所述总运维成本;基于预设的氢气价格,所述单位运行时间内的售氢体积,得到所述总制氢收益;根据所述总运维成本与所述总制氢收益,得到所述成本函数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用蜜獾算法对所述目标函数进行处理,得到所述目标函数的初始最优解,包括:基于所述第一输出功率,所述第二输出功率,所述第一输入功率,所述第二输入功率,得到所述目标函数的功率平衡约束;基于所述新能源供电设备的功率上限、功率下限,得到所述新能源供电设备的供电出力约束;基于所述储能设备的功率上限、功率下限、荷电状态、剩余电量,得到储能设备约束;基于所述电解水制氢设备的效率上限、效率下限、爬坡速率,得到电解水制氢设备约束,其中,所述爬坡速率为所述电解水制氢设备的效率随功率增长的速率;基于所述电解水制氢设备的最小启停时间,所述单位运行时间内的启动次数,预设的最大启动次数,所述单位运行时间内的停机次数,预设的最大停机次数,得到所述电解水制氢设备的启停约束;采用所述功率平衡约束,所述供电出力约束,所述储能设备约束,所述电解水制氢设备约束,所述启停约束对所述目标函数进行约束,得到约束后的目标函数;采用所述蜜獾算法对所述约束后的目标函数进行处理,得到所述约束后的目标函数的所述初始最优解。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用蜜獾算法对所述目标函数进行处理,得到所述目标函数的初始最优解,包括:确定所述目标函数的可行域;采用反向学习法对所述蜜獾算法进行种群初始化处理,得到处理后的蜜獾种群;采用所述目标函数,得到所述处理后的蜜獾种群中包括的多个蜜獾分别对应的适应度函数值;确定所述多个蜜獾中适应度函数值最小的作为目标蜜獾,以及所述目标蜜獾在所述可行域中的个体位置;将所述个体位置作为所述初始最优解。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述初始最优解进行高斯变异处理,得到所述目标函数的目标最优解,包括:对所述初始最优解的初始最优值进行高斯变异处理,得到高斯处理后的初始最优值;确定所述高斯处理后的初始最优值对应的适应度函数值初始最优解;在所述适应度函数值小于所述初始最优解的情况下,将所述适应度函数值作为第一最优解;在所述适应度函数值不小于所述初始最优解的情况下,将所述初始最优解作为所述第一最优解;在所述蜜獾算法的当前迭代次数达到预设的最大迭代次数的情况下,将所述第一最优解作为所述目标最优解。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法,其特征在于,所述新能源供电设备包括:光伏设备,风力发电设备,所述电解水制氢设备包括:质子交换膜电解设备,碱性电解设备。
7.一种制氢系统调度装置,其特征在于,包括:第一确定模块,用于基于制氢系统对应的总运维成本、总制氢收益,所述制氢系统中的新能源供电设备的第一输出功率,所述制氢系统中的储能设备的第二输出功率,所述制氢系统中的电解水制氢设备的第一输入功率,所述制氢系统中的负载的第二输入功率,确定所述制氢系统的目标函数,其中,所述总运维成本为所述制氢系统在预设的单位运行时间内产生的运维成本,所述总制氢收益为所述制氢系统在所述单位运行时间内产生的制氢收益,所述目标函数用于表示所述制氢系统的总成本;第一计算模块,用于采用蜜獾算法对所述目标函数进行处理,得到所述目标函数的初始最优解;第二计算模块,用于对所述初始最优解进行高斯变异处理,得到所述目标函数的目标最优解,以及所述目标最优解对应的目标最优值,其中,所述目标最优解使得所述制氢系统的总成本最低,所述目标最优值为所述制氢系统达到所述目标最优解情况下的控制参数;第二确定模块,用于基于所述目标最优值,确定所述制氢系统的制氢调度策略,使得所述制氢系统满足所述目标最优解;所述第一确定模块还用于:基于所述总运维成本、所述总制氢收益,得到所述制氢系统对应的成本函数;确定所述制氢系统的缺电惩罚成本,以及电量过剩成本;在所述单位运行时间内基于所述第一输出功率,所述第二输出功率,所述第一输入功率,所述第二输入功率,得到所述制氢系统对应的电量函数;基于所述电量函数,所述缺电惩罚成本,以及所述电量过剩成本,得到所述制氢系统对应的可靠性函数;基于所述成本函数和所述可靠性函数,得到所述制氢系统对应的所述目标函数。
8.一种非易失性存储介质,其特征在于,所述非易失性存储介质存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1至6中任意一项所述的制氢系统调度方法。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器和存储器,所述存储器用于存储一个或多个程序,其中,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至6中任意一项所述的制氢系统调度方法。






