基于多元能量供需–成本映射分析的园区综合能源系统协同优化运行方法EI北大核心CSCD

园区综合能源系统能够充分发挥多类异质能源互补互济的综合优势,通过协调各类能源设备为用户提供可靠、优质、经济的能量供应。针对园区综合能源系统优化运行模型精度与求解效率之间的矛盾,提出一种基于多元能量供需-成本映射分析的园区综合能源系统协同优化运行方法。首先,建立了考虑多类型能量转换设备变工况运行特性的园区综合能源系统一体化模型;然后,分析了各类型能源设备的净成本-出力特性,进而构建了面向园区多元用能需求的综合成本-能耗曲线,并给出其通用模式;在此基础上,提出一种基于多元能量供需-成本映射分析的协同优化运行方法;最后,以某园区综合能源系统为例进行仿真验证。仿真结果表明,所提方法可以显著提高优化运行方案准确性,且能够保证较短的优化计算时间。     

基于变工况模型的综合能源系统源–荷互动多目标优化调度

随着综合能源系统中清洁能源占比的不断增加,供能不确定性与时空分散性愈发凸显,系统建模与优化调度面临较大挑战。针对上述问题,首先,以能量流动模型为基础,建立能够反映设备效率与负荷率之间非线性关系的变工况模型;然后,考虑柔性负荷特性,引入需求侧管理,优化能源定价和时段策略,激励用户参与调度;最后,建立多目标优化模型和双层递阶优化策略,采用智能优化算法进行源–荷互动多目标优化调度。基于某园区典型日负荷和气象数据进行仿真实验,结果显示该方法能够促进良性源–荷互动,充分调动供需两侧的调峰潜力,在保证用户用能舒适度的同时,提高系统运行的经济性、环保性和稳定性。     

计及源荷不确定性和变工况特性的区域综合能源系统优化调度

为保证系统的经济可靠运行,考虑了荷源不确定性及能源耦合设备的变工况特性对系统运行的影响。首先,基于能源梯级利用原理,建立了包含风电、燃气轮机、电转气（P2G）及多种能源耦合设备的区域综合能源系统（RIES）架构;其次,通过构建动态能源集线器（DEH）模型,分别从能源供需双侧反映设备变工况特性对系统能源耦合的影响。同时,以系统调度成本最小和碳排放量最少为目标,将确定性的系统约束转换为基于可信性理论的模糊机会约束,构建了考虑源荷不确定性和设备变工况特性的RIES模型。最后调用CPLEX求解器对模型进行求解。结果表明,所建模型可以有效描述系统的不确定性风险,促进风电消纳,提升系统的经济性与低碳性。     

考虑设备变工况特性和灵活性供需匹配的园区综合能源系统优化配置模型

在综合能源系统中,建立合理有效的优化配置模型是实现系统经济运行和多能源供需平衡的关键。针对园区综合能源系统,提出一种考虑设备变工况特性和系统灵活性供需匹配的优化配置模型。考虑系统中设备能效的不确定性,建立其受多因素影响的变工况特性模型;为提升系统应对可再生能源输入及负荷需求不确定性的能力,提出灵活性供需匹配指标;以系统配置成本最优为目标、灵活性供需匹配指标为约束,建立园区综合能源系统优化配置模型。最后,以北方某园区为例进行仿真分析,结果表明在系统优化配置中考虑设备的变工况特性和灵活性供需匹配程度,可进一步提高系统配置的科学性和合理性。     

基于区间线性规划的用户侧综合能源系统源-储配置方法

建设用户侧综合能源系统能够推动能源低碳转型,是实现“双碳”目标的有效路径,但源-荷两侧的双重不确定性对其最优规划提出了挑战。该文针对用户侧综合能源系统,充分考虑季节和日内时序特性,耦合能量互动机制,采用源-荷功率置信区间以量化表征源-荷波动范围,以设备容量配置与布局的经济性最优为目标,综合考虑设备容量、管网运行、交流潮流等约束,进而构建计及源-荷不确定性的多能系统区间规划模型,并基于区间线性规划理论将模型中的区间约束转化为确定性约束,形成混合整数线性规划模型。算例表明所提考虑不确定性的区间规划模型鲁棒性较强,可以增强面对不确定场景的普遍适应能力,且在保证系统可靠供电的同时提高系统的运行经济性。     

基于双层模仿学习的多园区综合能源系统分布式协同优化调度

针对多园区综合能源系统协同调度存在的源荷及电价等多重不确定性因素和隐私保护问题,提出一种分布式协同双层优化模型。模型上层采用通信神经网络依据即时信息决策各园区储能动作,通过模仿学习进行监督式训练,使智能体获得预测决策一体化功能;下层由各园区采用交替方向乘子法进行分布式优化,得到其他设备动作及园区间电力交互量,形成当前时段完整的多园区分布式协同优化运行方案,并提出了考虑上级电网实时电价和多园区系统供求关系的园区间交易机制以保障各园区利益。算例证明所提方法不依赖于对源荷及电价等不确定性因素的准确预测,能够在保护各园区数据隐私的前提下达到与理论最优策略接近的性能。     

考虑风光不确定和阶梯式需求响应的园区综合能源系统博弈优化运行

为高效利用园区综合能源系统(park-level integrated energy system, PIES)中源荷侧资源,并兼顾PIES中各主体的运行效益,提出了一种考虑风光不确定和阶梯式需求响应的园区综合能源系统博弈优化运行策略。首先,对于源侧风光不确定性问题,采用蒙特卡洛法进行随机场景生成并利用k-means聚类和同步回代法对场景进行缩减;其次,在荷侧考虑用户阶梯式需求响应基础上,以园区运营商和用户聚合商效益最大化为目标,建立PIES主从博弈优化调度模型;最后,同时利用遗传算法和CPLEX求解器在MATLAB中进行仿真验证。算例结果表明,所提优化策略可以有效提高园区运营商和用户的效益。     

计及多能转化效率的区域综合能源系统协同优化模型研究

园区能源应用过程中会出现单一能源系统在各类型能源之间的利用效率低和运营成本高等问题,亟待构建一套考虑P2G设备、CCHP联供设备和电制冷机等多源系统的综合能源系统。基于设计的综合能源系统多源协同优化运行结构,设定多个优化目标函数,包括投资收益率最大化、碳减排率最大化和弃能率最小化,采用多目标粒子群求解算法对模型进行求解。算例结果表明：当多能能源转换设备参与系统中进行协同运行时,会造成机组的折旧成本不断增加,从而导致园区综合能源系统的净效益有一定的增加;电转换设备能够有效降低弃能量,提高了碳减排率。     

基于源荷双侧主从博弈的园区综合能源系统运行优化策略

园区综合能源系统优化运行需兼顾不同主体利益,但传统集中式优化方法难以描述各主体之间的交易互动。本文提出了一种基于源荷双侧主从博弈的园区综合能源系统运行优化策略。首先,构建了以能源供应商(源侧)、园区服务商和园区用户(荷侧)为主体的园区综合能源系统整体框架;其次,建立了3个主体的详细模型;然后,利用Stackelberg博弈方法分析源、荷两侧的能源供应商、园区服务商与园区用户之间的交易互动,并以能源供应商、园区服务商各自收益最大和园区用户综合成本最小为目标,求解源、荷双侧博弈的纳什均衡点;最后,通过算例仿真,验证了所提方法能够有效提高系统中各主体的经济收益。     

非侵入式综合能源系统源荷状态联合感知方法

区域(如园区或楼宇)综合能源系统(integrated energy system,IES)的多能流源荷协调运行与优化调控潜力评估分析对整体提升能源互联网的能源利用效率、促进可再生能源规模化发展具有重要意义。然而在实际工程中,普遍可获取的是用户IES与外部能源网络进行能量交换的端口处采集的粗粒度总量运行数据,据此往往难以对用户IES运行状态和特性进行准确分析,无法满足不断提高的IES运行调控需求。对此,以园区电/气/热IES为研究对象,提出基于耦合消元准则的IES非侵入式源荷设备状态联合感知方法,它仅利用在园区与外部电/气/热能源网络进行能量交换的端口处采集到的总量电/气/热运行数据及气象数据,辨识园区内部主要源荷设备的运行状态。总体上,基于IES内部各能源子系统间的耦合特性,按照气-电-热的顺序分别对每个子系统中主体设备的工作状态和(等效)运行功率进行非侵入式辨识。基于实测数据的实验结果表明,所提方法能够以“非侵入”的方式联合感知多能源荷设备的运行状态,精细化辨识园区IES内部主体设备的(等效)功率,具有较强的工程实用性,可为IES的仿真分析和运行决策提供细粒度大数据源。     

计及多能流不确定性的综合能源系统优化配置

综合能源系统存在较大的运行不确定性,规划过程中忽略这种不确定性会导致设备配置容量过于理想化、设备利用率低的问题.针对此问题,本文采用仿射变量建立综合能源系统协同规划模型,将仿射优化模型分解为目标仿射函数的中心值最小及在不确定性因素影响下仿射函数变化量最小两个子问题,前者为仅考虑源荷预测功率的确定性优化模型,后者考虑源荷...     

计及需求响应的MPIES多时空尺度鲁棒随机优化调度

针对多园区综合能源系统多时间尺度优化调度问题,结合各时间尺度源、荷不确定性特征与响应特性、园区数目对计算规模的影响,提出一种计及需求响应的多园区综合能源系统多时空尺度鲁棒随机优化调度架构。日前调度建立计及可中断负荷的多园区多能流系统鲁棒优化调度模型,确定系统最恶劣运行场景下基本调度策略;日内调度建立计及可中断负荷和替代型需求响应的单园区多能流系统随机优化调度模型,细化并调整调度策略;实时调度建立计及直接负荷控制的单园区电气系统随机优化调度模型,削弱调度策略受源、荷出力波动的影响。最后,通过算例验证了该架构能有效提高系统运行的经济性和稳定性。     

考虑能源枢纽变工况特性的综合能源系统优化配置

区域综合能源系统（regional integrated energy system,RIES）通过能源枢纽耦合多种能源优势互补,提高能源利用率。考虑能源耦合设备变工况运行对改善综合能源系统优化配置经济性具有重要意义。首先,分析能源耦合设备变工况特性,建立设备变工况动态模型,并改进能源枢纽转换矩阵。其次,基于典型日负荷曲线,建立以系统年化投资最小、系统日运行经济性最优为目标的RIES优化配置模型。最后,结合算例分析了不同场景下容量配置结果和设备出力情况。结果表明,在RIES的优化配置中考虑能源枢纽变工况特性能够有效降低综合能源系统投运成本,利于实现系统合理配置。     

多智能体深度强化学习驱动的跨园区能源交互优化调度

为协调多园区综合能源系统各个园区之间的能量交互,多能源子系统之间的能源转换,实现综合能源系统整体优化调度,提出一种利用多智能体深度强化学习算法学习不同园区的负荷特征,并在此基础上进行决策的综合调度模型。该模型将多园区综合能源系统的调度问题转化为马尔科夫决策过程,并利用深度强化学习算法进行求解,避免了对多园区、多能源子系统之间复杂的能量耦合关系进行建模。仿真结果表明,所提方法可以很好地捕捉到不同园区的负荷特性,并利用其中的互补特性协调不同园区之间进行合理的能量交互,可以实现弃风率由16.3%降低至0,并可以使总运行成本降低5 445.6元,具有良好的经济效益和环保效益。     

基于运行成本的园区综合能源系统优化调度

能源消耗密集型企业的聚集使得园区内部能源消费成本极高,且增加了电网运行稳定的不确定性,因此统筹配置新型能量转换设备的综合能源系统应运而生。文章提出综合能源系统的运行模式框图,并针对各设备的运行特性建立出力模型,以园区日运行成本最低为目标构建优化函数,并以各设备的额定运行状态为约束条件。基于改进蚱蜢优化算法的寻优结果显示配置了综合能源系统的工业园区在用能成本上有较大幅度的下降,且增加了对风光的消纳能力,具有较好的经济和环保效益。最后,将优化前后各部分运行成本进行对比,验证了文中所提方法的有效性和可靠性。     

计及需求响应不确定性的园区综合能源系统日前经济优化调度

园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)通过多能互补可显著提升其运行经济性,然而园区可控资源响应的不确定性会给日前调度策略的制定带来挑战,为此提出了一种考虑综合需求响应及其不确定性的园区综合能源系统日前经济优化调度策略。文章首先运用三角模糊数描述光伏、负荷预测功率以及柔性负荷响应量的不确定性,建立计及不确定性的日前调度模型;然后以系统总运行成本最小为目标,对系统供需两侧可控资源进行协同优化,并根据模糊规划理论,将模糊期望约束和模糊机会约束等效转换为确定性约束形式便于求解;最后通过算例验证了所提策略通过综合需求响应可有效降低系统运行成本,并分析了模糊机会约束置信水平对系统运行成本的影响。     

考虑多重不确定性的园区综合能源系统区间优化调度

电力市场环境下,园区综合能源系统需要考虑电价波动以制定第二天的调度计划。而风电和光伏发电等分布式电源出力的不确定性给园区综合能源系统经济运行带来了巨大挑战。文中提出了一种考虑多重不确定性的园区综合能源系统区间优化调度方法。首先,采用区间理论对电价和分布式电源出力的不确定性进行了建模;然后,以日运行费用最低为目标,结合综合能源系统运行约束,建立了考虑不确定性的园区综合能源系统日前优化调度模型;最后,采用区间线性规划方法对模型进行求解。算例结果验证了所提模型和方法的有效性。     

考虑源、荷不确定性的工业园区电-气互联综合能源系统模糊优化调度

针对源、荷不确定性引起的电-气互联综合能源系统非经济运行的问题,构建了考虑源、荷不确定性的工业园区电-气互联综合能源系统模糊优化调度模型.建立了考虑电转气技术的园区电-气互联综合能源系统模型;从源、荷两侧出发,用模糊隶属度参数来表征新能源及负荷的不确定性,建立了计及风电及电、气负荷不确定性的可信性模糊机会约束模型,并通...     

综合能源系统源网荷储动态建模技术进展

综合能源系统（IES）为多种能源的高效协同和互补利用提供了重要平台。源网荷储动态建模技术是IES实现动态多时间尺度仿真和优化计算的重要因素,也是确保IES安全和稳定运行的必要前提。在介绍IES中源网荷储侧主要的动态模型及源荷不确定性模型的基础上,分析了源网荷储动态建模技术在统一建模研究及框架中的运用现状,展望了动态建模的发展方向。源网荷储各类动态模型需要进一步平衡精度和时间复杂度,并引入统一动态建模框架中,最终构建统一仿真平台和数字孪生系统。     

基于代理模型加速的园区综合能源系统双目标滚动运行优化

高比例分布式能源的大量接入显著增加了园区综合能源系统运行的不确定性。同时，园区能源系统运行需要兼顾绿色、经济运行目标，成为典型的双目标优化问题。为此，提出了一种基于代理模型加速的园区综合能源系统双目标滚动优化调度算法。首先，以基于三角分解空间搜索的双目标优化算法为基础，利用代理模型对待搜索空间是否有解进行快速预判，有效提高了空间搜索优化效率；其次，进一步将代理模型加速的双目标优化方法应用于模型预测控制框架，在日内运行中根据不断更新的预测信息滚动优化双目标运行策略，提高了对源荷不确定性的应对能力；最后，以某实际园区综合能源系统为例，验证了所提方法的可行性和有效性。