基于随机优化的综合能源系统能量管理
风光储制氢综合能源发电项目能源管理系统结构及配置方案浅析
风光储制氢综合能源发电项目能源管理系统结构及配置方案浅析0 引言近年来，以风能和太阳能为主的新能源得到了大力的发展, 但是由于风能和太阳能发电的随机性、间歇性和不确定性，并网之后，对电网的运行和电能质量造成不利影响。
为了解决新能源接入带来的问题，把储能装置加入风电场和光伏电站形成风光储联合发电系统是解决可再生能源发展的重要途径。
同时，氢作为清洁的能源，具有容量大、能量密度高、寿命长、便于储存和传输等特点，成为大规模综合能源发电项目绿色开发储存、利用的优选方案。
能量管理系统（简称EMS）是综合能源发电系统的关键组成部分,它可以根据市场信息、能源需求和运行约束等条件做出决策,通过对各发电单元和可控负荷的灵活调度来实现综合能源发电系统的优化运行。
本文以某风光储制氢综合能源发电项目为例, 规划配置风电装机容量50MW，光伏50MWp，20MW/20MWh的电化学储能装置，配置500m3/h制氢站，浅析其能源管理系统结构及配置方案。
1 能量管理系统结构1.1能量管理系统功能综合能源发电项目能量管理系统的功能是整体协调控制各发电单元、用电负荷、储能系统的有序、稳定运行，保证综合能源发电系统的持续、可靠运行，并尽可能提高系统的经济性以及实现发电系统不同工况、不同运行模式的平滑切换。
1.2能量管理系统结构风光储制氢综合能源发电项目能量管理系统采用开放式分层、分布系统结构，将综合能源发电系统控制系统分为主控制层和分控制层两部分。
主控制层为能量管理控制层。
能量管理主控制层为整个综合能源发电系统监视、控制、管理的中心，是综合能源发电系统进行能量优化管理、提高能源利用效率的基础。
主控制层由主控单元、主机兼操作员站和各种功能站构成，安装在中控室内，通过光缆或屏蔽双绞线与能量管理系统分控制层设备相连。
分控制层为能量管理执行层。
能量管理系统分控制层负责各发电系统、用电设备的数据采集、上传，完成各发电单元功率限额和功率平滑控制，完成与子阵内各设备的通信，并接收完成能量管理控制层下达的指令控制。
智慧能源多能互补综合能源管理系统探讨
智慧能源多能互补综合能源管理系统探讨摘要：建设智慧能源多能互补，综合管理系统不仅可以加强对清洁生产能源的科学利用，还有助于避免出现资源浪费的问题，通过不同的系统架构，在网络中建立互补式的分布式能源集成模式，加强对各个能源运用情况的深入性监督以及管理，以此来提出更加科学的能源应用方案，满足我国对于节能减排的标准。
基于此本文主要对的智慧能源多能互补综合能源管理系统进行分析。
关键词：智慧能源；多能互补；综合能源；管理系统1、智慧能源多能互补综合能源管理系统功能的规划在系统功能规划方面，要根据实际工作需求科学地调配好不同资源，不断的完善当前的建设模式，从而为后续工作科学实施提供重要的方向。
首先要实现多种能源的生产优化，根据不同历史时期的数据做好系统的整合，确定集成能源管理系统的建立目标，制定能源计划替代以往的能源转换策略，找到经济能源的供应比例，优化当前能源生产模式。
在综合能源管理系统中，要根据能源的调整计划，综合性的调控不同能源比例结合能源管网动态运行方式，做好各种能源驱动能力的科学调控。
以此来满足优势互补的要求，不断提高整体的工作效果。
其次在后续工作中需要考虑需求的侧导向，综合能源管理体系的终端系统为单位的监控体系，例如要做到实时监测，通过入口分布来做好信息逻辑的科学判断，以此来掌握各个能源的运行特点。
另外还要在系统中根据之前所搜集到的参数预测电力需求的发展方向和能源需求的供给量变化等等，做到实时的评估，并且发送给相对应的能源，运用单位科学的调整措施制定当前的生产监管及方案，避免出现资源浪费的问题。
在能源生产方面需要根据综合能源管理系统的能源供给预测的内容，合理制定与之对应的生产方案，并且做到科学的调整减少能源和废弃物的管理成本，综合能源管理体制要以清洁能源为主的优势发挥其本身综合协调的效果，从而使系统应用水平能够得到全面的提高。
另外还需要协调运输和比例中的能源配置模式，不断的优化当前的技术方案，从而使得整体工作效果能够得到全面的提升。
基于随机动态规划的混联式混合动力客车能量管理策略
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２１ （ ３ ０ ２年 第 ４卷 ） ９期 第
Ａｕｔｍ ｏｉｅ Ｅｎｇｎｅ ｒｎ ｏ ｔｖ ｉ ｅｉｇ
２ ２１ ３ ０１ ６
基 于 随机 动 态 规 划 的混联 式 混 合 动 力 客 车 能量 管 理 策 略 术
林歆 悠 ， 冬野 ， 燕莉 ， 允 志 孙 尹 郝
（ 重庆 大学， 机械传动国家重点实验 室， 重庆 ４０３ ） ０００
ｓ ｌｓ ｎｔｅｆｅ ｅｏ ｏ ｙｏ ｏｅ ｓｒ ｓ ａａ ｅ ｈ ｂ ｄｅｅｔｃｂ ｓ（ Ｐ Ｅ ｔ ｅ ｌ ｃ ｎｍ ｆ ｖｌ ｅｉ — ｒｌ ｌ ｙ ｒ ｌ ｒ ｕ Ｓ Ｈ Ｂ）ｉ ａ ｗ ｒ ｒ ｉｇｃｎ ｉｏｓ ａ ｙ ｏ ｈ ｕ ｎ ｅ ｐ ｌ ｉ ｃ ｉ ｎｒ ｌ ｏｌ ｄ ｖ ｏ ｄｔ ｎ ， ｅ ｄ ｉ ｎ ｉ
能量控制策略是影响混合动力汽车燃油经济性 的重要 因素之一 。早 期 的能量 控制 策 略采 用直 观 或 依赖经验调试 的规则控制 策略＿ ］使车辆 的性 能 １ ， 水平受到很大限制 ； 为解决规则控制策略存在的缺 陷， 引入了优化算法 ， 如动态规 划算 法 Ｊ模 拟退 、 火 和遗传算法 等。采用这些算法 ， 虽然可获得
式 中： （ （） 为行驶 工况车辆运行 的需求功率 ； Ｐ ｔ） Ｐ 、 和 Ｐ （） 别 为 串 联 时 发 动 机 发 出功 Ｐ Ｐ ｔ分 率 、 电机 发 电功率 、 发 机械 附件 消耗 功 率 和 电机 驱动 功 率 ； ｔ 和 ｔ。（ 。ｔ） 发 动 机 转 速 和 最 佳 转 Ｏ （） ｏ。 Ｐ （） 为 ９
ｆ ） ｐ ｆ＋ 。 Ｐ （ ＝－ （） Ｐ
前时刻需求功率 的统计规律预测下一 时刻的需求功 率， 建立了马尔科夫驾驶员需求功率模型 ； 在此基础
综合智慧能源管理系统架构研究
综合智慧能源管理系统架构研究摘要：目前我国城市化发展和信息技术的快速发展，能源管理是我国的主要工作。
我国早期的综合能源管理系统主要负责对能源存储进行控制，并根据社会发展需求对能源供应进行限制。
为了更好地促使能源管理稳定运行，提出了建立能源系统模型，形成了综合智慧能源管理系统。
这是一种以空间范围为载体进行智能信息化管理的系统，该管理系统可以有效节约电能，提高能源利用率，减轻环境污染。
为了推动综合智慧能源管理系统的应用，使其打破不同能源品种单独规划、单独设计、单独运行的传统模式，提供了区域综合能源一体化解决方案，以实现横向“点、热、冷、气、水”能源多品种之间及纵向“源－网－荷－储－用”能源多供应环节之间的生产协同、管廊协同、需求协同及生产和消费者间的良性互动。
关键词:智慧能源;一体化;管理系统架构引言以系统运行成本最低、碳排放量最低为优化目标，建立了计及需求响应不确定性的综合能源系统多目标优化调度模型。
针对多目标优化求解得到的一系列Pareto最优解进行最优折中选取，获得系统的最佳运行策略。
价格型需求响应与激励型需求响应措施相结合能够显著实现削峰填谷，有效降低系统的运行成本和碳排放量。
1该系统具有以下特点改善能源生产模式。
以提高化石能源利用率为目标，打破单一能源管控方法，通过多种能源生产要素的调整、工序优化、过程预测，制定了具有针对性的能源配置方案。
优化需求侧消费模式。
在综合智慧能源管理系统下，建立以用户为中心的服务模式，通过用户需求挖掘，确保各用户之间的信息对接。
在移动互联网技术下，建立互动双向平台，更好地将能源供应商和用户进行实时对接，为用户提供能源利用意见、APP查询等新服务，给与用户参与能源管理的机会，提高能源供应服务质量和效率。
实现能源供需平衡。
该系统可以促使动态能源价格机制的形成，通过储存装置、电动汽车负荷调节等，在电力需求不足阶段储存电能，在电力需求高峰期销售电能，在获取一定经济效益的基础上，促使电力系统稳定运行。
综合能源系统优化调度综述
综合能源系统优化运行现状
当前，园区综合能源系统优化运行的研究主要集中在能源调度、能源转换和 能源储存等环节。其中，能源调度是综合能源系统优化运行的核心，涉及到不同 能源之间的互补性和协同性。常见的园区能源调度方法包括基于规则的调度、基 于优化的调度和
基于人工智能的调度等。此外，能源转换和能源储存也是园区综合能源系统 优化运行的重要环节。
算法方案，如混合整数规划、动态规划、遗传算法等。
2、数据采集与处理：为了实现综合能源系统的优化调度，需要采集和处理 大量的数据。目前，数据采集和处理的手段日益丰富，如物联网、大数据分析等， 为优化调度的实现提供了有力的支持。
3、系统安全与稳定性研究：针对综合能源系统的安全与稳定运行，研究者 们提出了诸多策略和方法，如采用稳定的能源供应、制定合理的调度策略等。
然而，当前研究存在一些问题。首先，大多数研究集中在单一的能源类型或 能源系统上，缺乏对多种能源形式的综合优化考虑。其次，在研究方法上，很多 研究只是进行了理论分析或仿真实验，缺乏实际运行数据的验证。此外，在评价 指标上，
多数研究只能源利用效率或经济性，而忽视了环境影响和可持续性。
综合能源系统优化运行研究方法
综合能源系统优化运行的研究方法包括文献综述、案例分析、数学模型等。 文献综述可以帮助研究者了解前人的研究成果和不足，为后续研究提供参考。案 例分析可以结合实际运行数据进行深入研究，为理论分析提供支撑。数学模型可 以建立各种变量之间的关系，为优化运行提供依据。
综合能源系统优化运行研究成果
在综合能源系统优化运行方面，前人研究取得了诸多成果。通过优化调度、 转换和储存等环节，提高了能源利用效率和经济性。同时，部分研究还了环境影 响和可持续性，为综合能源系统优化运行的发展提供了新的思路和方法。
计及电转气精细化模型的综合能源系统鲁棒随机优化调度
01 一、引言
目录
02 二、文献综述
03 三、研究方法
04 四、结果分析
05 五、结论与展望
一、引言
随着能源结构的多元化发展，综合能源系统成为了当今世界能源领域的研究 热点。综合能源系统通常包括电力、燃气、热力、水务等多种能源子系统，各子 系统之间相互耦合、相互影响。因此，如何实现综合能源系统的优化调度，提高 系统的可靠性和经济性，成为了亟待解决的问题。
1、数据采集：收集综合能源系统的历史数据，包括电力和燃气的需求和供 应数据，以及电转气技术的运行数据。
2、数据处理：对采集到的数据进行处理和分析，提取出相关特征和规律， 以用于构建优化模型。
3、模型构建：结合电转气精细化模型，构建综合能源系统的鲁棒随机优化 调度模型。具体来说，我们将采用概率鲁棒优化算法，将电力和燃气子系统的调 度问题作为一个整体进行考虑，同时考虑电转气技术的约束条件。
然而，综合能源系统的运行过程中充满了不确定性和随机性，例如电力需求 的变化、燃气供应的波动等。这些不确定性和随机性会对系统的运行产生重大影 响，因此，如何设计一种鲁棒性强的随机优化调度方法，以应对这些不确定性， 是综合能源系统领域的重要问题。
本次演示将结合电转气精细化模型，探讨综合能源系统鲁棒随机优化调度的 方法和策略。本次演示将首先综述鲁棒随机优化调度相关领域的研究现状和不足， 然后介绍研究方法，包括数据采集、数据处理和模型构建等。接着，将对综合能 源系统鲁棒随机优化调度的结果进行分析，包括指标计算、数据分析等。最后， 将总结研究结果，提出未来研究的方向和挑战。
在综合能源系统中，电力和燃气是两个非常重要的子系统。电力是现代社会 的主要能源之一，承担着推动经济发展和满足人民生活需求的重要任务。而燃气 作为一种清洁、高效的能源，在供热、发电、工业等领域也得到了广泛应用。在 电力和燃气之间，电转气技术是一种具有重要意义的能源转化技术，它可以将电 力转化为燃气，以满足燃气子系统的需求。
基于深度强化学习的综合能源系统优化调度
基于深度强化学习的综合能源系统优化调度综合能源系统是指将多种能源（如电力、热能、气体等）与不同负荷（如家庭、工业、交通等）进行协同优化调度，实现能源的高效利用和经济运行。
在传统的综合能源系统中，优化调度往往是基于静态规划模型和经验参数进行的，难以适应复杂多变的能源市场和负荷需求。
近年来，深度强化学习技术的快速发展为解决综合能源系统优化调度问题提供了新思路和方法。
深度强化学习是一种基于神经网络的强化学习方法，通过建立多层次的神经网络结构，实现对复杂环境中的长期依赖和非线性关系进行学习和优化。
在基于深度强化学习的综合能源系统优化调度中，首先需要搭建一个多层次的神经网络模型，该模型可以包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层用于接收各种能源和负荷参数的输入，隐藏层用于提取和学习输入参数中的特征，输出层用于输出最优调度策略。
通过对综合能源系统的历史数据进行训练，神经网络可以学习到不同能源和负荷之间的非线性关系和能源价格的变动规律。
同时，通过引入强化学习算法，可以在训练的过程中通过奖惩机制调整网络参数，使得网络输出的调度策略逐步趋近于最优解。
基于深度强化学习的综合能源系统优化调度具有以下几点优势：首先，相比传统的规划方法，深度强化学习可以通过学习历史数据和环境反馈进行自适应调整，适应不同能源市场和负荷需求的变化，提高调度系统的灵活性和响应速度。
其次，深度强化学习可以发掘能源系统中的潜在的非线性关系和互动效应，提高能源的利用效率和经济性。
通过对能源和负荷之间的复杂关系进行学习，可以实现精确的能源调度，减少能源损耗和环境污染。
此外，基于深度强化学习的综合能源系统优化调度还可以提高系统的安全性和鲁棒性。
通过对历史数据进行训练，可以从中学习到系统中的异常模式和故障规律，及时预警和调整能源调度，降低系统运行风险。
在实际应用中，基于深度强化学习的综合能源系统优化调度已经取得了一定的成果。
例如，在电力系统中，可以通过学习历史负荷数据和能源价格数据，优化电力的调度策略，实现电力供求的平衡和成本的最小化。
混合动力汽车的能量控制策略
混合动力汽车的能量控制策略能量管理策略的控制目标是根据驾驶人的操作，如对加速踏板、制动踏板等的操作，判断驾驶人的意图，在满足车辆动力性能的前提下，最优地分配电机、发动机、动力电池等部件的功率输出，实现能量的最优分配，提高车辆的燃油经济性和排放性能。
由于混合动力汽车中的动力电池不需要外部充电，能量管理策略还应考虑动力电池的荷电状态（SOC）平衡，以延长其使用寿命，降低车辆维护成本。
混合动力汽车的能量管理系统十分复杂，并且因系统组成不同而存在很大差别。
下面简单介绍3种混合动力汽车的能量管理策略。
1、串联式混合动力汽车能量管理控制策略由于串联混合动力汽车的发动机与汽车行驶工况没有直接联系，因此能量管理控制策略的主要目标是使发动机在最佳效率区和排放区工作。
为优化能量分配整体效率，还应考虑传动系统的动力电池、发动机、电动机和发电机等部件。
串联式混合动力汽车有3种基本的能量管理策略。
（1）恒温器策略当动力电池SOC低于设定的低门限值时，起动发动机，在最低油耗或排放点按恒功率模式输出，一部分功率用于满足车轮驱动功率要求，另一部分功率给动力电池充电。
而当动力电池SOC上升到所设定的高门限值时，发动机关闭，由电机驱动车辆。
其优点是发动机效率高、排放低，缺点是动力电池充放电频繁。
加上发动机开关时的动态损耗，使系统总体损失功率变大，能量转换效率较低。
（2）功率跟踪式策略由发动机全程跟踪车辆功率需求，只在动力电池SOC大于设定上限，且仅由动力电池提供的功率能满足车辆需求时，发动机才停机或怠速运行。
由于动力电池容量小，其充放电次数减少，使系统内部损失减少。
但是发动机必须在从低到高的较大负荷区内运行，这使发动机的效率和排放不如恒温器策略。
（3）基本规则型策略该策略综合了恒温器策略与功率跟踪式策略的优点，根据发动机负荷特性图设定高效率工作区，根据动力电池的充放电特性设定动力电池高效率的SOC范围。
同时设定一组控制规则，根据需求功率和SOC进行控制，以充分利用发动机和动力电池的高效率区，使两者达到整体效率最高。
综合能源系统的高效调度算法与优化模型
综合能源系统的高效调度算法与优化模型综合能源系统是指集中管理多种能源的系统，包括电力、气体、热力等多种能源，通过灵活调度和优化管理，实现能源利用效率的提高和碳排放的降低。
在近年来节能减排的政策背景下，综合能源系统的建设越来越受到重视，而高效调度算法和优化模型是实现综合能源系统的关键。
一、综合能源系统调度算法综合能源系统的调度算法主要有以下几种：1. 传统的线性规划方法：将综合能源系统看作一个线性规划问题，以成本最小为目标函数，同时满足系统的能量平衡和能源品质的要求，通过求解线性方程组，得到最优解。
这种方法简单易懂，但是对于复杂的非线性问题，计算难度较大。
2. 优化算法：将综合能源系统看作一个优化问题，通过寻找目标函数的最小值或最大值，得到最优解。
目前比较常用的优化算法有遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等，这种方法对于非线性问题的求解能力较强，但是计算时间较长。
3. 模型预测控制方法：将综合能源系统看作一个动态、非线性系统，通过建立动态模型，通过模型预测，通过在线控制方式进行调度。
这种方法可以有效应对时变不确定性，对于多变量的系统调度也十分有效。
二、综合能源系统优化模型综合能源系统的优化模型主要包括以下几种：1. 前瞻规划模型：对于长期能源消费量的预测和规划，通过对能源消耗的统计分析，得出未来能源消费的趋势，并进行规划。
这种方法可以有效规划能源的供应和需求，避免浪费和能源过度消耗。
2. 交叉分析模型：通过对不同能源类型之间的交叉分析，得出最佳的能源组合，实现能源的最优化利用。
这种方法可以将不同能源类型之间的互补性和补充性充分发挥，实现能源系统的优化。
3. 多目标规划模型：将综合能源系统的优化问题转化为多个目标函数之间的权衡。
将综合能源系统的经济性、环境性、可靠性等多个目标进行权衡，建立多目标规划模型，通过对模型求解得到最优解。
这种方法可以有效平衡多种目标之间的权衡。
三、高效调度算法与优化模型的应用高效调度算法与优化模型的应用主要有以下几个方面：1. 能源供应侧管理：通过高效调度算法和优化模型，实现能源供应侧的管理，包括能源的生产、储存和输送等方面。
混合动力车辆的能量管理与优化策略研究
混合动力车辆的能量管理与优化策略研究随着全球对环保和能源问题的日益关注，混合动力车辆的市场份额逐渐增加。
混合动力车辆可以通过融合电力和燃油引擎技术，使汽车更加环保、节能、效率和安全，也为汽车消费者提供了更多的解决方案。
然而，混合动力车辆的能量管理是影响其性能和效率的关键因素。
混合动力车辆的能量管理主要涉及到能量流的控制和优化。
能量管理系统是混合动力车辆的核心控制系统，主要是监测和控制车辆各电气和机械子系统的工作状态和能量流动。
混合动力车辆的能量管理需要根据车辆的实际行驶状况，合理分配电池和发动机的功率输出，达到最佳的性能和能效。
混合动力车辆的能量管理策略可以分为三种类型：规则型、经验型和智能型。
规则型策略主要依靠预先制定的规则来分配能量流，通常采用类似优先级分配、控制电机驱动等策略。
经验型策略基于实验数据和统计模型来制定控制策略，通常采用模型预测和判别分析技术。
智能型策略则是利用人工智能、机器学习等技术，通过学习车辆的运行环境和历史数据，实现自主的能量管理控制。
混合动力车辆的能量管理需要考虑到许多因素，如车速、传感器数据、天气、行驶路线等。
目前，常用的优化策略包括动态程控制、能量回收、切分联合控制等。
动态程控制策略是基于车速和车辆行驶状态的控制策略，通过控制发动机与电机的功率输出，实现车辆在不同行驶状况下的最佳能量利用。
动态程控制策略通过实时监控电气和机械子系统的状态，动态调整车辆的能量流分配，进而优化车辆的能量利用率和性能。
能量回收策略是利用电机的逆变器将制动能量回收到电池中，再利用电池释放能量供应给电机。
混合动力车辆在制动过程中，将动能转化为电能储存到电池中，减少了制动时机械制动器的使用，从而使能量利用更加有效。
切分联合控制策略是一种综合控制策略，通过利用发动机和电机的优势，将车辆的功率输出进行协同控制，实现能量流的协调、平衡和最优化分配。
这种策略可使发动机尽量在高效区运行，同时实现电机的运转最佳自适应控制。
综合能源系统的优化与控制
综合能源系统的优化与控制随着能源需求的不断增长和气候变化的严峻形势，如何提高能源利用效率和减少环境污染已成为全球关注的重要问题之一。
综合能源系统是指将各种能源进行集成，通过协同作用实现能量转化、节能和排放减少的目的。
在综合能源系统中，不同形式的能源可相互补充、利用，提高能源利用率和经济性，同时减少环境污染。
如何实现综合能源系统的高效、安全、可靠运行，是一个重要的问题。
本文着重讨论综合能源系统的优化与控制，以期提出一些有效的解决方案。
一、综合能源系统的优化综合能源系统的优化是指从多个方面对系统进行合理配置和协同作用，以实现系统优化运行。
综合能源系统优化的主要目标是提高系统能效，降低运行成本，同时保障能源安全，减少环境污染。
1. 能源配置优化综合能源系统中，能源配合使用和优化配置是实现系统高效运行的关键之一。
根据能源性质和用途，将不同的能源进行分配和配置，以达到最优化的运行效果。
如热电联产系统，可将天然气、燃油等能源进行组合应用，实现电力和热能的同时生产，提高能源利用率和效益。
2. 能源转化效率优化能源转化效率是衡量综合能源系统性能的重要指标，其优化可以从以下几个方面进行：（1）提高热力转化效率。
热力转化效率是指能源的热能转化为电能的效率。
热力转化效率与热力机组、热力设备的设计和运行状态有关。
通过合理选择热力机组和设备，改善热力机组的耗能状况，采用先进的控制策略等方式，可以提高热力转化效率。
（2）提高化学转化效率。
化学转化效率是指化学反应的产物量与反应物量之比。
通过优化反应器的设计和运行参数，选用高效催化剂和反应条件，控制反应条件等方式，可以提高化学转化效率。
（3）提高光能转化效率。
光能转化效率是指太阳能转化为电能的效率。
通过优化太阳能电池的材料选择、结构设计和运行模式，可提高光能转化效率。
3. 能源系统优化综合能源系统的运行需要配备一系列的控制系统，以确保系统的安全、可靠和高效运行。
系统优化可以从以下几个方面展开：（1）优化控制策略。
基于大系统理论的综合能源系统协同优化一体化建模方法
基于大系统理论的综合能源系统协同优化一体化建模方法综合能源系统（Integrated Energy System, IES）是指将多种能源、多个能源子系统以及能源与能源应用的关联系统有机地集成到一起，实现能源的高效利用和综合能源系统的可持续发展。
随着能源需求的增长和环境问题的日益严重，综合能源系统协同优化一体化建模方法应运而生。
本文将基于大系统理论介绍综合能源系统协同优化一体化建模方法的原理与应用。
一、综合能源系统协同优化一体化建模方法的理论基础1. 大系统理论概述大系统理论是一种研究系统整体性和系统之间相互关系的理论框架，强调系统的复杂性、互动性和整体性。
在综合能源系统中，各个能源子系统之间相互关联，协调运行，因此大系统理论提供了一种理论基础，可用于建模和优化综合能源系统。
2. 综合能源系统的协同优化综合能源系统是由多个能源子系统组成的复杂系统，各个子系统具有不同的能源属性和运行特点，因此需要进行协同优化，以实现全系统的最优运行效果。
协同优化涉及到各个子系统之间的耦合关系、能源转换与传输过程等多个方面。
二、综合能源系统协同优化一体化建模方法的建模步骤1. 子系统建模与参数确定首先，需要将综合能源系统划分为不同的子系统，如电力系统、热力系统、燃气系统等。
然后，对每个子系统进行建模，确定系统的参数和特性参数。
建模可以采用物理模型、数学模型或仿真模型等方法。
建模过程中需要考虑子系统之间的耦合关系和能源传输过程。
2. 能源传输与转换过程建模在综合能源系统中，能源的传输与转换是关键环节。
需要建立能源传输与转换的模型，包括能源的输送过程、能源转换效率等。
可以利用传热传质理论、燃烧理论等进行建模。
3. 系统建模与优化目标确定将各个子系统的模型集成到整体系统中，构建综合能源系统的整体模型。
根据系统的运行目标，确定优化目标，如能源利用效率最大化、碳排放最小化等。
同时，考虑到各个子系统之间的相互作用，需要建立系统之间的协调优化模型。
基于物联网技术的智能能源管理系统设计与优化
基于物联网技术的智能能源管理系统设计与优化智能能源管理系统（Smart Energy Management System，SEMS）是基于物联网技术的一种新型能源管理系统。
它通过实时数据采集、分析与优化控制，实现对能源消耗的监测、评估和调控，从而提高能源利用效率，减少能源消耗和环境污染。
本文将探讨在物联网技术支持下，如何设计和优化智能能源管理系统。
一、系统设计1. 架构设计智能能源管理系统的架构需要满足可扩展性、灵活性和安全性的要求。
它通常包括物理层、感知层、传输层、网络层和应用层。
物理层负责数据采集和传感器连接，感知层用于采集各类能源设备的数据，传输层负责数据传输和通信，网络层负责数据的管理和处理，应用层负责数据的分析和控制。
2. 数据采集与存储智能能源管理系统需要从各类能源设备中采集数据，包括能源消耗、能源生产和能源存储等数据。
采集到的数据需要进行实时处理和存储，以供后续的分析和控制。
常见的数据采集方式包括传感器采集、智能电表采集和网络摄像头采集等。
3. 数据分析与优化基于采集到的数据，智能能源管理系统可以进行数据分析和优化控制。
数据分析可以通过机器学习和数据挖掘等方法，对能源消耗进行建模和预测，以实现对能源利用的优化和调控。
二、系统优化1. 能源消耗优化智能能源管理系统可以通过智能化控制和优化算法，对能源消耗进行优化。
例如，可以根据建筑的使用情况和能源需求，动态调整照明和空调设备的使用，提高能源利用效率。
同时，通过实时监测和分析，可以及时发现能源消耗异常和漏损情况，并及时采取措施进行修复和调整。
2. 能源生产优化智能能源管理系统可以与可再生能源设备（如太阳能发电系统、风力发电系统）进行连接和集成，实现对能源生产的监测和调控。
通过实时监测和分析，可以掌握可再生能源的生产情况，优化能源生产和输送过程，提高能源利用效率。
3. 能源存储优化智能能源管理系统可以与能源存储设备（如蓄电池）进行连接和集成，实现对能源存储的监测和调控。
基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度研究
基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度研究一、本文概述随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重，可再生能源的大规模开发利用已成为全球能源转型的重要方向。
主动配电网作为连接可再生能源与用户的桥梁，其能量优化调度研究对于提高能源利用效率、保障电网安全稳定运行、推动可再生能源的消纳等方面具有重要意义。
本文旨在研究基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度问题，以期在保证电网安全稳定运行的前提下，实现可再生能源的最大化利用和经济效益的最优化。
本文将对主动配电网能量优化调度的背景和意义进行阐述，明确研究的重要性和紧迫性。
通过对国内外相关文献的综述，分析当前主动配电网能量优化调度研究的主要方法和存在问题，为本文的研究提供理论支撑和参考依据。
接着，本文将详细介绍机会约束规划的基本理论和方法，并探讨其在主动配电网能量优化调度中的应用可行性和优势。
在此基础上，本文将构建基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度模型，包括目标函数的确定、约束条件的设置、优化变量的选择等。
通过算例分析和仿真实验，验证所提模型的有效性和优越性，为实际工程应用提供理论支持和实践指导。
本文的研究不仅对推动主动配电网能量优化调度理论的发展和完善具有重要意义，同时也为实际工程应用提供了有力的理论支撑和实践指导，对于推动可再生能源的大规模开发利用、提高能源利用效率、保障电网安全稳定运行等方面具有重要的应用价值和社会意义。
二、主动配电网概述主动配电网（Active Distribution Network, ADN）是近年来随着可再生能源（如风电、光伏等）大规模接入配电网而兴起的一种新型电力系统。
与传统的被动配电网不同，主动配电网强调对分布式电源（Distributed Generation, DG）和可控负荷的主动管理和优化调度，以实现配电网的高效、安全、可靠运行。
主动配电网的核心在于其“主动性”，即能够主动响应电网运行状态的变化，通过优化调度和控制手段，提高配电网的供电质量、运行效率和可再生能源的消纳能力。
基于人工智能的智能能源管理系统设计与优化
基于人工智能的智能能源管理系统设计与优化在当今社会，随着科技的飞速发展，人工智能逐渐成为各行业的热门话题。
其中，能源管理领域也逐渐应用人工智能技术，设计智能能源管理系统，并通过优化提高能源利用效率。
本文将重点探讨基于人工智能的智能能源管理系统设计与优化。
一、智能能源管理系统的原理智能能源管理系统是一种利用人工智能算法和技术，对能源消耗进行预测、监测和控制的系统。
其主要原理是通过数据采集、分析和处理，实现对能源的智能管理，包括对能源消耗的预测、优化调度和节能控制。
通过不断的学习和优化，系统可以根据实际情况调整能源使用方案，提高能源利用效率。
二、智能能源管理系统的设计要素智能能源管理系统的设计要素包括数据采集、数据处理、模型建立和智能算法。
首先，需要通过传感器对能源消耗设备进行数据采集，获取实时的能源消耗数据。
然后，将数据进行处理和分析，建立能源消耗模型，用于预测和优化能源消耗。
最后，通过人工智能算法，如神经网络、遗传算法等，对能源消耗模型进行优化，实现智能能源管理系统的设计与优化。
三、智能能源管理系统的应用场景智能能源管理系统可以广泛应用于各个领域，如工业生产、建筑物管理、交通运输等。
在工业生产中，智能能源管理系统可以通过实时监测和控制生产设备的能源消耗，提高生产效率和节能减排。
在建筑物管理中，系统可以根据建筑物的能源消耗特点，制定相应的节能措施，优化能源利用。
在交通运输中，系统可以通过交通流量预测和调度，降低拥堵和能源浪费，提高交通运输效率。
四、智能能源管理系统的优化策略智能能源管理系统的优化策略包括预测优化、实时监控和故障诊断。
首先，通过数据分析和模型建立，对能源消耗进行预测，制定相应的能源消耗策略。
其次，通过实时监控和控制，及时调整能源使用方案，提高能源利用效率。
最后，通过故障诊断和维护，保证系统稳定运行，避免因能源浪费导致的故障和损失。
五、智能能源管理系统的发展趋势随着人工智能技术的不断发展和应用，智能能源管理系统将越来越智能化和自适应化。
综合能源系统中的优化调度技术研究
综合能源系统中的优化调度技术研究随着能源的需求量不断增长，综合能源系统的建设成为了当前能源产业的一个重要发展方向。
综合能源系统旨在将不同种类的能源进行优化调度，以达到能源的高效利用和节能减排的目的。
在这个系统中，优化调度技术是非常重要的研究方向之一。
本文将从综合能源系统的概念出发，阐述优化调度技术的意义和现状，并重点介绍目前主流的优化调度技术，最后探讨其未来的发展趋势。
一、综合能源系统的概念综合能源系统是一种多能源交互的综合系统，它将传统的单一能源输送和使用方式改变为多种能源的交错应用。
综合能源系统通过对能源的收集、转换、输送和利用的完美协调，实现能源消耗的高效利用和节能减排的目的。
其通过在可再生能源、传统燃料等方面建立线性和非线性系统的能源互补效应，确保了能源系统的可靠性和供给的安全性。
二、优化调度技术在综合能源系统中的意义优化调度技术是指在组合制造业、电力系统、交通运输、监控、物流等领域应用的将各种资源进行调度、安排和优化的技术。
在综合能源系统中，优化调度技术的应用可以实现不同能源的优化利用、能源的公平分配、能源的高效存储等目标，是实现综合能源系统高效运行的关键。
通过优化调度技术对综合能源系统进行调度，能够使多个能源间协调配合，降低成本，提高效率，最大程度地实现能源和环保的双重效益。
同时，优化调度技术可以促进可再生能源的应用，推动智能化，均衡分配和多样化发展。
三、现有的优化调度技术研究1、多目标模型优化调度技术多目标模型是指在满足多个目标的前提下，寻求最佳解的技术。
在综合能源领域，多目标模型包括调度的安全性、经济性、环保性等三大目标。
多目标模型能够根据不同的条件和目标，进行各种变量的推导，从而达到优化资源配置和能源规划的目的。
2、能源互补调度技术能源互补调度技术是指在综合能源系统中，利用不同能源之间的互补关系，实现能源的最大化利用和提高系统的稳定性。
在这种技术中，更加重视的是能源间的协调配合，避免能源争夺和浪费，有效规避了能源的短缺和缺口。
基于多目标协同优化的能源管理系统设计
基于多目标协同优化的能源管理系统设计随着工业化和城市化的发展，能源消耗量不断增长，而且热能消耗总量占据其中的绝大部分，使得设计和开发一套有效的能源管理系统显得尤为重要。
基于多目标协同优化的能源管理系统，将大大提升热能利用效率，保证工业和城市的可持续发展。
本文将会对于基于多目标协同优化的能源管理系统进行介绍和设计。
1. 能源管理现状当前，全球平均温度不断升高，可再生能源得到了更多的关注和投入。
光伏发电、风能发电等新型可再生能源在逐步替代传统能源的同时，也为能源管理系统带来了新的挑战。
而且，能源管理系统面临着以下的问题：1.1 能耗高：没有一个完美的能源转换过程，都会存在能源转换后的损耗。
然而，由于系统信息闭环不完善等技术原因，许多企业的能源利用效率并不高。
1.2 过度的消耗：许多企业在满足其生产需求的同时，也不断地浪费和消耗能源，导致能源不可持续发展。
1.3 不可预测的需求：各行业的需求表现出很大的不确定性，单一的能源管理方案往往难以适应各种情况下的能源需求变化。
2. 多目标协同优化多目标协同优化，通过引入遗传算法等智能算法，对于复杂问题进行高效解决，同时改善了单一目标优化的瓶颈现象。
在能源管理中，我们针对能源利用效率、消耗量、稳定性等因素，建立多目标优化模型，实现针对不同场景下的多目标优化需求。
2.1 实现综合能源利用效率在充分利用可再生能源的基础上，建立多目标模型，掌握能源的消耗情况，推进节能减排，提高能源转换效率，减少浪费和损耗。
2.2 控制能源消耗量基于尖峰谷平电价制度的思想，建立合理的能源消费计划。
利用多目标优化算法，根据工业和城市的生产基本情况，对于能源的消费情况进行分析和预测，并针对预测结果实时调整能源的输出量，达到平衡生产和能源消耗的关系。
2.3 稳定能源供应建立高效能源供应链，实现能源需求的弹性供应。
通过智能化的监控和控制，实时监测能源供应状态，建立多重备选方案，保证同时稳定的能源输出供应。
基于RG-DDPG的直流微网能量管理策略
摘要针对分布式能源的随机性和间歇性给直流微网能量管理带来的巨大挑战，提出一种基于奖励指导深度确定性策略梯度（reward guidance deep deterministic policy gradient，RG-DDPG）的直流微网能量管理策略。
该策略将直流微网的优化运行描述为一个马尔科夫决策过程，利用智能体与直流微网环境间的持续交互，自适应地学习能量管理决策，实现直流微网能量的优化管理。
在策略训练过程中，采用基于时序差分误差（temporal difference error，TD-error）的优先经验回放机制减少RG-DDPG在直流微网运行环境中学习、探索的随机性和盲目性，提升所提能量优化管理策略的收敛速度。
同时，在训练回合间利用累计奖励的大小构造直流微网能量管理的优秀回合集，加强RG-DDPG智能体在训练回合间的联系，最大化利用优秀回合的训练价值。
算例仿真结果表明：所提策略能够实现直流微网内能量的合理分配。
相较于基于深度Q网络（deep Q-network，DQN）和粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）的能量管理策略，所提策略能使直流微网日平均运行成本分别降低11.16%和7.10%。
01直流微网能量管理模型直流微网系统主要由分布式电源、可控电源、储能装置和负荷组成。
在本文构建的直流微网模型中，分布式电源主要考虑光伏发电、风力发电机，可控电源为柴油发电机，储能装置为电池储能，负荷包含不可调度的重要负荷、可削减负荷和可平移负荷。
直流微网结构如图1所示。
图1 直流微网结构Fig.1 DC microgrid structure针对上述直流微网，本文提出一种基于RG-DDPG的直流微网能量管理策略，具体如图2所示。
该策略在满足直流微网机组出力及储能电池充放电等各种约束条件的前提下，考虑源侧多类型电源出力及负荷侧多种类负荷用电特点，以直流微网系统的日运行成本最低为目标函数，并采用RG-DDPG模型学习可控电源出力、负荷的削减和平移以及直流微网的购售电情况，实现直流微网能量的最优管理。
新能源系统中的能量管理与效率优化研究
新能源系统中的能量管理与效率优化研究能源管理和效率优化在新能源系统中是至关重要的。
随着全球对清洁能源需求的增加，新能源系统的能量管理和效率优化研究变得越来越重要。
本文将探讨新能源系统中的能量管理和效率优化的关键问题，并提供一些解决方案。
新能源系统中的能量管理是指如何有效地管理和利用可再生能源，例如太阳能和风能。
在这些系统中，能量的产生通常是不稳定的，因此需要一种能够有效管理能源的方法。
一种常用的方法是使用能量存储系统来储存多余的能量，并在需要时释放出来。
能量存储系统可以是电池、超级电容器或储氢设备等。
除了能量存储系统，还可以使用智能网格技术来优化新能源系统的能量管理。
智能网格技术可以根据能源需求和供应的变化，自动调整能源分配，确保能源的高效利用。
智能网格技术还可以与智能家居系统集成，通过监测家庭能源消耗的高峰和低谷，优化能源的使用。
通过使用智能网格技术，我们可以最大限度地提高新能源系统的能量利用率。
在新能源系统中，效率优化是另一个重要问题。
一种常用的方法是使用先进的控制算法来优化能源的使用。
这些算法可以根据能源需求和供应的情况，自动调整能源的分配和使用。
例如，当能源供应不稳定时，控制算法可以自动调整能源分配，以确保能量的平衡。
另外，优化算法还可以考虑到不同能源形式的特点，选择最佳的能源组合来满足需求。
这样可以最大限度地提高能源的利用效率。
另一个提高新能源系统效率的方法是采用先进的能源转换技术。
例如，使用先进的太阳能电池可以将太阳能转化为电能，而不会产生过多的热能损失。
另外，使用高效的风力发电机可以将风能转化为电能的同时，尽量减少能量的损失。
通过采用先进的能源转换技术，可以提高新能源系统的效率，并减少能量浪费。
此外，定期的现场调试和维护也是新能源系统能量管理和效率优化的重要环节。
定期的维护可以确保能源设备的正常运行，并减少能量损失。
同时，通过定期的现场调试和优化，可以发现并解决新能源系统中的问题，进一步提高能量的利用效率。
综合能源系统的建模与优化研究
综合能源系统的建模与优化研究一、引言综合能源系统是将多种能源和能源转化技术有机结合，实现能源的高效利用和综合利用的系统。
在能源资源稀缺、环境污染问题严重的背景下，综合能源系统的建模与优化研究对于能源的可持续发展至关重要。
本文将介绍综合能源系统建模与优化的相关内容。
二、综合能源系统建模1. 基于能源需求分析的模型综合能源系统的建模首先需要进行能源需求分析，分析各种能源在不同领域的需求情况，包括电力、暖通和燃料需求等。
通过分析能源需求的变化趋势和季节性差异，建立能源需求模型，为系统优化提供依据。
2. 基于能源供给分析的模型综合能源系统的建模还需要进行能源供给分析，包括能源的产量、供应方式和能源供应的可靠性等。
通过对不同能源的供给情况进行分析，建立能源供给模型，为系统优化提供基础。
3. 基于能源转化分析的模型综合能源系统的建模还需要考虑能源的转化过程。
不同能源之间可以通过燃烧、气化、电化学和热力学等方式相互转化。
通过对能源转化过程的分析，可以建立能源转化模型，为系统优化提供理论支持。
三、综合能源系统优化1. 能源优化综合能源系统的优化需要考虑能源的供需平衡和能源的高效利用。
通过优化能源的供应方式和能源的转化效率，实现能源的节约和减排。
优化能源的供需平衡可以通过能源调度模型和能源市场模型实现。
2. 综合能源系统优化综合能源系统的优化还需要综合考虑不同能源之间的协调和优先级问题。
通过建立能源系统优化模型，解决能源系统中的矛盾和冲突，提高能源系统的整体效益。
3. 多目标优化综合能源系统的优化通常涉及多个目标，如经济性、可靠性和环境效益等。
通过建立多目标优化模型，平衡不同目标之间的关系，寻找最优解，实现综合能源系统的可持续发展。
四、案例研究以某综合能源系统为例，通过建立相应的能源需求模型、能源供给模型和能源转化模型，对该系统进行建模。
然后，通过建立能源优化模型和综合能源系统优化模型，对该系统进行优化。
最后，通过多目标优化模型找到最优解，并评估综合能源系统的性能。
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第48卷第1期！"大学学％ (自然科学版）Vol.48 No.l 2018 年1月JO U R N ALO F SO U TH E A STU N IVE R SITY(N a tu ra l S cien ce E d itio n)Jan. 2018D O I：10. 3969/j. i s s n.1001 -0505.2018. 01.008基于随机优化的综合能源系统能量管理季振亚12黄学良12张梓麒12孙厚涛12赵家庆3李军4(东南大学电气工程学院，南京210096)(2江苏省智能电网技术与装备重点实验室，南京210096)(3国网苏州供电公司，苏州215004)(4南京工程学院电力工程学院，南京211167)摘要：为提 能源系统经济性，并削减电动汽车广泛应用后增加的用电高峰负荷，提出了一 种包含随机优化与解算法的 能量管理策略.在对多能流子系统耦合与设备运行约束建模后，结合电动汽车有序充电策略，建立包含 滚动的随机规划下的能量管理模型.为了降能量管理在线运行的时间，一方面采用场景生成与削减技术实入 预测场景集的合理利用，另一方 解 用Benders分解算法实 .算例结 ：所提方法与不考虑随机优化的方法 ，系统运行的总用能 显；与不考虑场景削减及Benders分解的随机优化方法 ，总用能 稍有提高，但运 间显著下降.关键词：综合能源系统；随机优化；电动汽车有序充电；Benders分解中图分类号：X703.5 文献标志码：A文章编号：1001 -0505(2018)01-0045-09Energy management for integrated energy systems based on stochastic optimization Ji Zhenya1’2Huang Xueliang1’2Zhang Ziqi1’2Sun Houtao1,2Zhao Jiaqing3Li Jun4(!S ch o o l of E le ctrica l E n gin eerin g,S o u th e a s t U n iversity,N a n jin g210096,C h in a)(2K ey L a b o ra to ry of J ia n g s u P ro v in ce S m a r t G rid T ech n o lo g y a n d E q u ip m en t,N a n jin g210096 ,C h in a)(3S ta te G rid S u zh o u P o w er S u p p ly C o m p a n y,S u zh o u215004 ,C h in a)(4S ch o o l of E lectrica l E n g in e e rin g,N a n jin g In s titu te of T ech n o lo g y,N a n jin g2 11167,C h in a)Abstract： To rise the economical efficiency of integrated energy system and reduce p e a e lectricity loads by the widespread u se of electric vehicles ,a new energy management strategy i s presentedbased on a stochastic optimization and a paallel solving algorithm to achieve fast solution. The receding horizon based energy management model in a stochastic programming after the formulation of a n integrated energy system with constraints , and i s implemented with a coordinating chaging strategy for electric vehicles. To reduce the time cost of online operation, a scenario generation and r eduction method i s used to apply suitable predicted scenario sets, and theBenders decomposition technique i s adopted to execute paallel computing. The simulation results show that the p roposed method achieves significantly decrease of the operation cost than those without stochastic optimization. Compared with a stochastic method for neither scenario reduction norBenders decomposition , computing time i s notably declined by l i t t l e operational cost to increase.Key words：integrated energy system；stochastic optimization；electric vehicle coordinated cha- ging； Benders decomposition综合能源系统（integrated energy system, IES) 高效和梯级利用，具有调整能源结构、促进节能减能流子系统相对割裂的状态，实现能排等社益，符合我国能源互联网发展需收稿日期：2017-07-15.作者简介：季振亚（198—)，女，博士生;黄学良（联系人），男，博士，教授，博士生导师，xl h u a n g@ su e d u.c.基金项目：科技部重点基础研发计划资助项目（2016YFB0101800)、江苏省科技支撑计划资助项目（B E2014023)、国家电网公司总部科技资助项目（SG T Y H T/14-J S-188).引用本文：季振亚，黄学良，张梓麒，等.基于随机优化的综合能源系统能量管理[J].东南大学学报（自然科学版），2018,48(1) ：5-53.D O I:10.3969/j.issn.1001-0505.2018.01.008.46东南大学学报（自然科学版)第48卷[1气I E S的能量管理充分考虑多能流耦合，如热电联产机组（combined heat and power，C H P)、电动热泵（electrical heat p u m p，E H P)等设备，在满子系统供需平运束的前提下，提高能源合率、降能成本、促进生能，升经济与环境效益来直接提高I E S的实价值[3+.其中，电动汽车的发展使电力系能源系统的耦合成为.然而，电动汽车充电的随机性使得规模化电动汽车接能带来电力系统新的峰[5].. 进‘加入有电策略，I E S能量管适长的电动汽车充电，减少承担高峰的系统建设.模型预测控制（model predictive control，M P C)于20世纪70年代的工业控制领域，在当前时刻预测模型求解预测的控制列，但仅执前时刻的控制，下刻重复[6].近年来，基于上述原理的能量管理关注[]，于用能支出的[8].常见的M P C基于单一确定性模型，即D M P C(determined M P C). .生能源发电系统（renewable energy system，RES) 出力、负荷等短期预测能的>11]，变机性逐精确的表，基于随机的模型预测控制（stochastic M P C，S M P C)日益重视.S M P C适用于型概率分布和具有特征的随机性模型[2]，于变导致S M P C计算时间与空间成本极大增加，因率的场景表达随机性[13_14].文献[15 ]验虑随机的微网能管济性，但随机场景较少、电动汽车：恒定、未考虑滚动;文献[1]实现了风储系统基于滚动的随机，未涉及电动汽车，且预测场景有限;文献[7]考虑风机场景下的电动汽车有电，虑滚动计算度，且电动汽车变.总体来说，目前绝大虑随机性与滚动求解的能量管R E S为主，使考虑了电动汽车接入，也往往忽略电动汽车在I E S中流动的特征.实中，在M P C预测时域内，已接入IES 的电动汽车车主驶离导致该车辆，新抵达的电动汽车也有可能接入空闲的充电粧，该特征其他固定型设备特征产生.而当前的电动汽车有电策略仅针对单一车辆本身，对I E S中接入电动汽车的变虑.此外，目前I E S能量管仅考虑单一的解策略，即在包含随机性与加解速度中从简，但M P C方法包括滚动的特征，对实解能力要求较高，上述简生果受削计算速度受制约的问题.本文以I E S包含的电动汽车充电粧为有序充电的制单，电为，S M P C策略，建立I E S总用能成本最低的2阶段随机规划模型，解期决策变量，其中，考虑变量的随机性.为实现滚动求解，一方场景生削减技术实现对变预测场景集的合，另一方合B e d e s分解算法进高计算速度.所提方法个区I S中验证，结果表明该方法在保证求解速度的基础上，具有良好的经济性.1区域多能流综合能源系统建模1.1系统结构模型I E S由分布于的电力子系统、天然气子系统、热力子系统、交通子系统等组成，图1 .耦合实现子系统间的耦合，消耗系中能生其能，括C H P、E H P、燃气锅炉、R E S等.非耦合针对单一能源的生产、使储，包括、储电单元、储热单元等.在能量管理系统的综合调度下，IES 为整协益.图1多能流区域综合能源系统结构示意图1.2多能流耦合约束I E S能量管理的先决 是保持供需平衡.定模型，合 矩阵％= |%，2,…，合 矩阵M nc =IM1M2,…，其中分别为耦合元件http://journal,.cn第1期季振亚，等：基于随机优化的综合能源系统能量管理47与非親合元件数;输出端为负荷矩阵i d = U i，L2，R E S以风机为例，约束条件为…，4丨T，为负荷种类;耦合元件在各能流间作用 关系通过親合矩阵C建立，矩阵元素^#0 表示负荷《与親合元件X之间存在转换关系，否则 无关.约束关系为L d =--CWc+Mn3L13434a^1a^13^1343434313%.图1中，输出端包括用电功率与热功率，电动汽车充电负荷功率包含于内，B P ',=、，，+ ，、，,为一般用电负荷功率，功率平衡表达式为-P，P e，[n A f0P-P，_i_■Pe x，f+Pb/ P，■nc,f n0 n h■Yr P…，■_⑵式中，，',分别为f时刻c h p电转换效率和热 转换效率;毛，为二元变量，X。