区域能源系统优化配置
分布式能源系统的设计与优化
分布式能源系统的设计与优化引言随着能源需求的不断增长和传统能源资源的日益稀缺，分布式能源系统逐渐成为满足能源需求的重要方式之一。
分布式能源系统以其灵活性、高效性和可持续性而备受关注。
本文将介绍分布式能源系统的设计与优化问题，并探讨相关的技术和方法。
一、分布式能源系统简介分布式能源系统是指将多种能源资源与能源转换设施集成在一个系统中，通过本地能源产生、转换和利用，提供可靠、高效和环保的能源供应。
分布式能源系统由多个能源源头、分布式能源转换设施和能源利用设施组成，能够满足局部区域的能源需求。
1.1 分布式能源系统的优势分布式能源系统相比传统能源系统具有以下优势： - 灵活性：分布式能源系统可以根据不同地区的能源资源分布和需求特点进行灵活的布局和配置。
- 高效性：分布式能源系统采用本地能源产生和转换，减少了能源的输送损耗，提高了能源利用效率。
- 可持续性：分布式能源系统采用可再生能源和清洁能源作为能源资源，减少了对传统能源资源的依赖，促进了可持续发展。
- 低碳排放：分布式能源系统减少了能源输送过程中的能源损耗和二氧化碳排放，降低了对环境的负面影响。
1.2 分布式能源系统的应用领域分布式能源系统可以广泛应用于以下领域： - 居民住宅区：分布式能源系统可以为住宅区提供电力、热能和冷能，满足居民的能源需求。
- 商业综合体：分布式能源系统可以为商业综合体提供稳定的电力供应，保证商业运营的正常进行。
- 工业园区：分布式能源系统可以为工业园区提供电力、热能和冷能，满足工业生产的能源需求。
- 农村地区：分布式能源系统可以为农村地区提供电力、热能和冷能，改善农村能源供应状况。
- 岛屿和偏远地区：分布式能源系统可以为岛屿和偏远地区提供可靠的能源供应，减少对外界能源来源的依赖。
二、分布式能源系统的设计分布式能源系统的设计是指根据能源资源的分布和能源需求的特点，确定分布式能源系统的结构、配置和运行策略，以实现高效、可靠和经济的能源供应。
《2024年区域综合能源系统供需预测及优化运行技术研究》范文
《区域综合能源系统供需预测及优化运行技术研究》篇一一、引言随着能源消耗的不断增长，传统的能源系统已经无法满足现代社会对能源安全和可持续性的需求。
因此，综合能源系统（IES）成为了国内外研究热点。
它能够整合不同类型能源，包括电力、天然气、热力等，通过优化配置和运行，实现能源的高效利用和可持续发展。
本文旨在研究区域综合能源系统的供需预测及优化运行技术，为未来能源系统的建设提供理论支持和技术指导。
二、区域综合能源系统供需预测1. 预测模型区域综合能源系统的供需预测模型应考虑多种因素，如历史数据、气象条件、经济发展趋势等。
在建立模型时，应结合多种模型如时间序列分析模型、神经网络模型、灰度预测模型等，对各类能源的供需进行准确预测。
2. 预测方法首先，收集区域内的历史能源数据，包括电力、天然气、热力等。
然后，根据不同类型能源的特点，选择合适的预测模型进行预测。
最后，对预测结果进行评估和修正，确保预测的准确性。
三、优化运行技术研究1. 优化目标优化运行的目标是在满足用户需求的前提下，实现能源系统的经济性、安全性和环保性。
具体包括降低运行成本、提高能源利用效率、减少污染物排放等。
2. 优化策略（1）智能调度：通过智能调度系统，实时监测能源系统的运行状态，根据供需预测结果进行调度，实现能源的优化配置。
（2）需求侧管理：通过调整用户侧的能源需求，如峰谷电价政策、节能宣传等，降低高峰时段的能源需求，实现供需平衡。
（3）多能互补：通过整合不同类型能源，如风能、太阳能、生物质能等可再生能源，实现多能互补，提高能源系统的稳定性和可靠性。
（4）储能技术：利用储能技术，如电池储能、热储能等，实现能源的储存和释放，平衡供需关系。
四、实证研究以某区域为例，结合上述理论和方法进行实证研究。
首先收集该区域的能源数据和相关信息，建立供需预测模型进行预测。
然后根据预测结果制定优化运行策略，并进行实施。
最后对实施效果进行评估和总结。
五、结论与展望通过对区域综合能源系统的供需预测及优化运行技术的研究，可以得出以下结论：1. 合理的预测模型和方法能够准确预测区域综合能源系统的供需情况，为优化运行提供依据。
43. 如何通过能源管理优化资源配置？
43. 如何通过能源管理优化资源配置？43、如何通过能源管理优化资源配置？在当今社会，能源问题日益凸显，如何有效地管理能源以优化资源配置成为了摆在我们面前的重要课题。
能源管理不仅仅是节约能源，更是通过科学合理的手段，实现能源的高效利用，从而为经济发展和社会进步提供有力支撑。
首先，要明确能源管理的重要性。
能源是推动社会发展和经济增长的重要动力，然而，能源资源是有限的，且其开发和利用过程中往往伴随着环境压力。
因此，通过优化能源管理来实现资源的合理配置，不仅可以降低能源成本，提高企业的竞争力，还能减少对环境的不良影响，促进可持续发展。
那么，如何进行有效的能源管理呢？第一步，需要进行全面的能源审计。
这就如同给能源系统做一次“体检”，通过详细地收集和分析能源使用的数据，包括能源的输入、转换、分配和消耗等环节，找出能源浪费的“病症”所在。
例如，某些设备在非工作时间仍处于运行状态，或者某些区域的照明亮度超过了实际需求，这些都是可以通过能源审计发现的问题。
在能源审计的基础上，制定科学合理的能源管理计划是关键。
这个计划应当明确能源管理的目标，比如在一定时期内降低能源消耗的具体比例。
同时，要根据不同的能源使用场景和需求，制定相应的节能措施。
比如，对于工业生产中的大型设备，可以采用优化运行参数、定期维护保养等方式提高能源利用效率；对于办公场所，可以推广使用节能电器、合理设置空调温度等。
能源管理还需要引入先进的技术和设备。
比如，智能电表和传感器可以实时监测能源的使用情况，为精准管理提供数据支持；高效的节能灯具和电器能够在不降低使用效果的前提下减少能源消耗；新能源技术的应用，如太阳能、风能等可再生能源的开发和利用，也能够优化能源结构，降低对传统化石能源的依赖。
此外，人员的培训和意识提升也不能忽视。
只有让每个人都认识到能源管理的重要性，并掌握基本的节能方法和技巧，才能真正实现能源管理的全员参与。
企业可以通过开展培训课程、制定节能奖励制度等方式，激发员工的积极性和主动性。
能源行业能源管理系统节能优化方案
能源行业能源管理系统节能优化方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (3)第2章能源管理系统概述 (4)2.1 系统功能 (4)2.2 系统架构 (4)2.3 现有节能措施分析 (5)第3章能源消费现状分析 (5)3.1 能源消费结构 (5)3.2 能源消费趋势 (6)3.3 能源消费存在的问题 (6)第4章节能优化方案设计 (6)4.1 设计原则 (6)4.1.1 科学性与实用性相结合 (6)4.1.2 系统集成与模块化设计 (6)4.1.3 持续改进与迭代更新 (7)4.2 节能优化目标 (7)4.2.1 提高能源利用效率 (7)4.2.2 降低能源成本 (7)4.2.3 减少污染物排放 (7)4.2.4 提高能源管理水平 (7)4.3 节能优化策略 (7)4.3.1 能源消费分析与预测 (7)4.3.2 能源设备优化 (7)4.3.3 能源系统运行优化 (7)4.3.4 能源管理信息化 (7)4.3.5 节能技术应用 (7)4.3.6 员工培训与激励机制 (7)4.3.7 能源审计与评估 (7)4.3.8 政策法规与标准体系建设 (8)第5章能源监测与数据采集 (8)5.1 能源监测技术 (8)5.1.1 硬件监测技术 (8)5.1.2 软件监测技术 (8)5.2 数据采集与传输 (8)5.2.1 数据采集 (8)5.2.2 数据传输 (8)5.3 数据处理与分析 (8)5.3.1 数据处理 (9)5.3.2 数据分析 (9)第6章能源需求侧管理 (9)6.1.1 系统负荷监测与分析 (9)6.1.2 需求侧资源评估 (9)6.1.3 需求侧管理政策制定 (9)6.2 需求响应机制 (9)6.2.1 需求响应项目实施 (9)6.2.2 需求响应市场机制 (9)6.2.3 需求响应技术支持 (9)6.3 能效提升措施 (10)6.3.1 设备能效优化 (10)6.3.2 建筑能效提升 (10)6.3.3 能源管理系统优化 (10)6.3.4 员工节能意识培训 (10)第7章能源供给侧优化 (10)7.1 供给侧改革政策分析 (10)7.1.1 政策背景与目标 (10)7.1.2 政策措施及影响 (10)7.2 清洁能源替代 (10)7.2.1 清洁能源发展现状 (10)7.2.2 清洁能源替代策略 (10)7.3 电力系统优化 (11)7.3.1 电力系统现状分析 (11)7.3.2 电力系统优化措施 (11)第8章能源存储与转换技术 (11)8.1 储能技术概述 (11)8.1.1 物理储能 (11)8.1.2 化学储能 (12)8.1.3 热能储能 (12)8.2 储能系统在节能优化中的应用 (12)8.2.1 提高能源利用率 (12)8.2.2 减少能源损耗 (12)8.2.3 优化能源结构 (12)8.2.4 提升系统稳定性 (12)8.3 能源转换技术及其节能潜力 (13)8.3.1 燃料电池 (13)8.3.2 氢能技术 (13)8.3.3 热电联产 (13)8.3.4 电动汽车 (13)第9章智能化与信息化技术应用 (13)9.1 智能化技术在能源管理中的应用 (13)9.1.1 智能监测与诊断 (13)9.1.2 智能优化与控制 (13)9.1.3 智能决策支持 (13)9.2 信息化技术在能源管理中的应用 (14)9.2.2 远程监控与维护 (14)9.2.3 能源管理系统定制化开发 (14)9.3 大数据与云计算在节能优化中的作用 (14)9.3.1 数据挖掘与分析 (14)9.3.2 预测与优化 (14)9.3.3 云计算服务平台 (14)第10章实施与评估 (14)10.1 节能优化方案实施步骤 (14)10.1.1 方案准备 (14)10.1.2 技术改造 (15)10.1.3 人员培训 (15)10.1.4 政策支持与激励机制 (15)10.2 节能效果评估方法 (15)10.2.1 数据收集与分析 (15)10.2.2 节能评价指标 (15)10.2.3 经济效益评估 (15)10.3 持续改进与优化策略 (15)10.3.1 监控与调整 (15)10.3.2 技术创新与升级 (15)10.3.3 管理优化 (16)第1章引言1.1 背景与意义能源作为国家经济和社会发展的基础，其行业的高效、安全、清洁发展日益受到广泛关注。
工业园区区域综合能源建议方案
工业园区区域综合能源建议方案一、项目概况各入驻企业用能情况：能源需求种类，能源需求（电力、燃气、蒸汽）设计负荷量，能源品质（电力、燃气、蒸汽）要求（电压等级、燃气压力、蒸汽压力温度），企业年度生产周期。
二、园区条件分析区域型综合能源能源站供应布局思路；能源站应建设成为安全、高效、节能、低污染的现代化供能中心，为园区提供可靠的天然气、电、冷、热、蒸汽等能源供应。
根据轻工产业园、精细化工产业园区现有入住企业的生产用能规模及用能统计情况，综合考虑产业园区近期规划及远期发展来设计能源站建设方案；根据某一区域内的能源结构和资源禀赋，优化配置传统化石能源和各种新能源，同时结合热泵、储能等先进技术，充分利用高低频位能源，通过能源的阶梯利用产业园入驻用户提供多能源解决方案。
三、综合能源供应方案综合能源站近远期建设思路；涵盖多种能源（一次、二次），包括电力、燃气、蒸汽和冷热等。
业务包括工程服务、投资服务和运营服务。
根据近期以确定投入运营的工业用户负荷情况，考虑近期能源站供能体量，引入燃气分布式能源、光伏发电、可再生能源应用技术（热泵）等技术；系统以总体设计，根据入驻企业入驻及生产计划，避免大马拉小车，项目按分期分布模块化实施；项目总投资（预计），占地（预计），规模（预计）；近远期投资建设计划。
四、综合能源方案优势分析决策效率；用户用能适应性（相比于电厂余热比较分析）；运行稳定（相比于电厂余热比较分析）；能源保障（相比于电厂余热比较分析）；价格（燃气、电力）优势（相比于华能供电比较分析）；环保排放。
五、贵州燃气集团开展综合能源项目的优势我司由主要负责人牵头安排部署，成立“碳达峰、碳中和”分布式光伏规模化开发试点工作组，与贵州省电力市场交易占比最大的的电力企业通力合作，共同协调解决电力、燃气能源的供应问题，围绕具体领域制定推进方案，统筹协调各方资源，抓好各项工作落实。
（一）行业地位公司以配售电及煤炭贸易服务为基础，以能源大数据为核心，致力于“互联网+”智慧能源新领域发展。
多能流型区的综合能源系统经济调度优化
经营策略多能流型区的综合能源糸统经济调度优化□广东江门梁华基于多能流型区域建立综合能源系统并实施经济调度优化的关键在于实现能源的可持续供应发展，同时减少能源生产与使用所造成的严重环境污染，这是全球各国都在尝试思考解决的现实问题。
各国还应该思考构建多种类型的多能流型区的综合能源系统模型，并持续不断的根据环境问题调整系统能源结构核心，缓解由能源问题所带来的国家综合经济发展与调度压力。
一、我国建设多能流型区综合能源系统的必要性改革开放初期（1978年）我国的能源消耗总量为5.7亿吨标准煤，而到2018年这一数字增长到47.2亿吨，这使得40年来我国的碳排放量也从1%迅速增长到28%,成为全球最大的碳排放量国家。
目前各个城市所面临的严重“雾霾”天气问题就由此原因所致，因此我国环境气候问题治理的严峻性与能源发展革命的迫切性也日益凸显，它们成为我国能源发展刻不容缓的重要任务。
在2017年的十九大报告中习近平总书记也提出了“能源生产,，与”消费革命”这两大关键词，他希望我国能够成功构建以低碳清洁、安全高效为基本建设原则的能源消耗体系，全面推动我国能源革命的快速向前发展。
按照我国规划，截止到2020年我国的非石化能源消费比率应该至少上升15%以上，而天然气消费比率则要上升到10%左右，与此同时煤炭的消费比重要下降58%左右。
为了满足这一重大的国家综合能源系统供给侧结构深化改革要求，我国引入并应用新技术理念，确保能源应用形式向多样化方向发展，积极探寻全新的能源发展方式以实现能源结构的优化调整。
就目前来看，我国已经在寻找应对多重能源应用压力下的综合能源系统改革优化途径，希望切实构建能源一体化规划设计系统，就比如说区域综合能源系统。
该系统可实现基于多种能源的耦合互补关系，建立专门化的综合能源阶梯性利用体系，实现能源系统在不同尺度、不同时间维度上的相关互补性优化调整，建立真正的多能流型区域。
所谓多能流型区域中就包含了多种异质能流系统，像电流、气流、热流、冷流等，它们通过CCH啜备系统实现多能流型区域能源转换，构建系统中各种能源的耦合互补关系，系统中就主要以天然气作为主要燃料，有效解决传统综合能源系统中能源转化率相对偏低的问题，同时满足用户的多样性能源应用需求。
能源系统优化与规划研究
能源系统优化与规划研究一、能源系统优化与规划概述能源是现代社会发展所必需的重要资源，能源系统的优化与规划研究旨在提高能源的利用效率，保障能源的持续供应，减少对环境的不良影响，推动能源可持续发展。
本文将分析能源系统优化与规划的重要性，介绍其研究内容与方法，并探讨其在实际应用中的意义。
二、能源系统优化研究1. 能源系统优化的定义与目标能源系统优化是指通过合理配置能源资源与设施，并采用先进的技术手段与管理方法，最大限度地提高能源的利用效率、降低成本和环境影响的过程。
其主要目标包括提高能源的供应可靠性，降低能源的生产与消费成本，减少能源的排放与浪费，促进能源的可持续发展。
2. 能源系统优化的研究内容能源系统优化研究主要包括以下几个方面：（1）能源需求预测与分析：通过分析社会经济发展趋势、人口增长与产业结构变化等因素，预测未来能源需求的规模与结构，并制定相应的供需平衡策略。
（2）能源供应与分布优化：研究能源供应的决策与规划，确保能源的稳定供应与合理分布，避免供需失衡与地区能源短缺。
（3）能源技术与设备优化：通过技术创新与设备更新，提升能源的生产效率，减少能源消耗与环境污染。
（4）能源网络与储存优化：研究能源的传输与储存技术，提高能源网络的运行效率与可靠性，增加能源的储备与调度能力。
（5）能源经济与政策优化：研究能源价格与市场机制，制定合理的能源定价与政策措施，引导能源的合理配置与利用。
三、能源系统规划研究1. 能源系统规划的定义与目标能源系统规划是指在明确能源发展战略与目标的基础上，制定能源产业的长、中、短期规划，明确资源开发利用的方向与重点，确保能源的持续供应与合理利用，推动能源产业的健康发展。
2. 能源系统规划的研究内容能源系统规划研究主要包括以下几个方面：（1）能源发展战略与目标确定：根据国家经济社会发展需要与可持续发展要求，确定能源发展的总体战略与目标，明确能源产业结构调整与优化方向。
（2）能源资源评价与开发利用规划：通过对能源资源的调查评价与综合开发利用潜力的分析，制定资源开发利用的总体规划和区域布局，优化能源资源配置。
区域能源优化调度方案
区域能源优化调度方案1. 背景近年来，新能源发电技术得到了迅猛发展，尤其是太阳能、风能等可再生能源，被广泛应用于城镇化进程中。
然而，由于新能源发电存在不稳定性与间歇性，其计划运行方案与优化调度问题迫切需要解决。
为了保证区域内供电质量与电网安全稳定，提高新能源发电效率，需要建立能源调度系统，通过优化调度方案提高新能源利用率，实现能源的高效利用和节约。
2. 现状与问题当前，我国新能源发电规模逐年扩大，但随之而来的新能源并网调度问题已经变得越来越突出。
一方面，新能源电站与总电网的接入不均衡，人为调度难以适应区域电力结构对能源的高度需求；另一方面，由于太阳能、风能等可再生能源存在波动性、不确定性以及间歇性等问题，导致新能源发生一定的浪费，带来的能源损失和环境影响非常大。
因此，构建新能源发电与电网调度之间的有效协调机制是当前新能源发展的重要任务之一。
3. 调度方案优化为了实现新能源发电的高效利用，可以采用以下优化调度方案：3.1、区域能源需求预测区域能源需求预测可以通过收集历史数据、实时监测和分析来进行。
通过不断的数据积累和建模算法优化，预测结果的准确性与实用性会逐步提高。
3.2、能源调度协调机制建立为实现新能源发电与电网调度之间的协调与优化，需要建立能源调度协调机制。
通过动态电力负荷预测、可再生能源预测等预判技术，优化新能源接入比例与可调峰能力的分配，使得区域能源的供求平衡和接入优化。
3.3、综合能源优化调度方案建立市场交易机制，制定联合优化调度策略，加强机组运行安排和机组运行协调，协调、平衡可再生能源发电、传统能源发电以及柔性负荷的调度，实现能源消纳和稳定供电。
4. 结论新能源调度的复杂性与不确定性，需要全面考虑新能源发电与电网调度之间的关系和相互影响。
为此，建立新能源优化调度方案极其重要，可利用区域能源需求预测、能源调度协调机制和综合能源优化调度方案等手段，减少新能源浪费，提高新能源利用率，降低能源消费和环境污染。
以生物质气化多联产为核心的区域综合能源系统数学优化模型
以生物质气化多联产为核心的区域综合能源系统数学优化模型摘要：科技的进步，促进人们对能源需求的增多。
随着工业化与城镇化进程的加速，我国能源需求量越来越大，以供需失衡、环境污染和温室效应为特征的能源危机日益凸现，严重制约着我国经济社会可持续发展。
区域能源系统的规划能够大规模的利用以可再生能源和清洁能源为特点的分布式能源系统，而被认为是合理地解决能源危机的有效途径。
本文就以生物质气化多联产为核心的区域综合能源系统数学优化模型展开探讨。
关键词：数学优化；综合能源系统；生物质；多联产引言基于生物质多联产的综合能源系统（BPIES）将生物质气化多联产与区域BPIES相结合，不但可提高物质与能量综合梯级转换利用效率，同时还兼具节约能源、提高供能质量、增加经济效益等综合效益，体现了生物质能源技术与区域能源规划的深度融合，有望成为最有效、最洁净的生物质能综合利用技术。
1综合能源系统优化方法当前，研究一种适用于各种结构形式的，且灵活自动的综合能源系统计算机标准化建模方法和适用于面向结构、设计和运行的综合优化方法具有重要意义。
采用传统综合能源系统规划方法所建立的综合能源系统规划模型是非线性的，对于大型的综合能源系统而言太过复杂，计算耗时长。
为了解决上述技术问题，提出一种基于标准化矩阵模型的综合能源系统优化方法，包括以下步骤：步骤1：以综合能源系统优化研究为目标，提出一种综合能源系统标准化矩阵建模方法。
从系统工程的视角出发，以能源转换设备之间的能量流作为状态变量来处理引入调度因子所导致的非线性问题，构建了综合能源系统线性规划模型。
基于所提出的综合能源系统标准化矩阵模型，可用于开展包括结构、设计和运行的综合能源系统的综合优化。
步骤2：综合能源系统结构优化的目的是决定系统组成单元及其相互联系(能流结构和设备类型)。
以系统年综合能效为优化目标，基于粒子群优化算法，构建了可用于开展区域综合能源系统最优结构规划的数学模型。
步骤3：综合能源系统设计优化，决定系统组成单元的技术特性(机型、容量和台数)。
考虑多元储能差异性的区域综合能源系统储能协同优化配置
2021年1月电工技术学报Vol.36 No. 1 第36卷第1期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Jan. 2021 DOI:10.19595/ki.1000-6753.tces.200386考虑多元储能差异性的区域综合能源系统储能协同优化配置刁涵彬李培强吕小秀刘小龙李欣然（湖南大学电气与信息工程学院长沙 410082）摘要储能作为综合能源系统融合的纽带，如何配置电/热/冷多能存储是综合能源系统规划中的重要研究内容。
该文提出考虑电/热/冷多元储能差异化建模的区域综合能源系统储能协同配置方法。
多元储能协同配置的基础是耦合能量流和储能特性描述，在耦合能流上明确含电/热/冷三种能量形式的综合能源系统结构，并建立电-热网络模型；在储能特性描述上基于储能统一模型建立电储能有功-无功特性模型和热/冷储能精细化模型，并定义多元储能综合效率用于控制不同类型储能效率对能源综合利用效率和经济性的影响。
建立多元储能协同配置模型，该模型用于得到多元储能额定容量、功率、位置等规划方案，以经济性、环保性为目标，有机融合了典型日优化运行；采用遗传算法和Gurobi求解器相结合的混合策略求解。
算例表明多元储能协同配置、协调运行具有优越性；考虑多元储能之间的统一性和差异性有助于得到更加全面的储能配置方案。
关键词：综合能源系统电/热/冷多能存储储能差异化建模协同优化配置中图分类号：TM715Coordinated Optimal Allocation of Energy Storage in Regional Integrated Energy System Considering the Diversity of Multi-Energy StorageDiao Hanbin Li Peiqiang Lü Xiaoxiu Liu Xiaolong Li Xinran （College of Electrical and Information Engineering Hunan University Changsha 410082 China）Abstract Energy storage is the link of integrated energy system integration. How to allocate multiple types of energy storage is an important research content in integrated energy system planning.A collaborative energy storage configuration method for regional integrated energy systems consideringdifferential modeling of electricity/heat/cold multi-energy storage is proposed. The basis of the multi-energy storage collaborative configuration is the description of coupling energy flow and energy storage characteristics. On the coupling energy flow, the integrated energy system structure containing three energy forms of electricity, heat and cold is defined, and the electricity-thermal network model is established.Based on the unified model of energy storage, the reactive power model of electrical energy storage and the refined model of thermal /cold energy storage were established, and the multi-energy storage comprehensive efficiency was defined to control the influence of different types of energy storage efficiency on the comprehensive energy utilization efficiency and economy. The multi-energy storage collaborative configuration model is established, which is used to get the multi-energy storage rated capacity, power and other planning schemes. With the goal of economy and environmental protection, it organically integrates the typical daily optimal operation. The hybrid algorithm combining genetic algorithm and Gurobi solver is used to solve the model. The example shows that the cooperative国家自然科学基金（51677059）和国家重点研发计划（2018YFB0905304）资助项目。
国家能源系统规划的多目标优化模型研究
国家能源系统规划的多目标优化模型研究国家能源系统规划是指制定国家能源发展的长期战略和目标，并采取相应措施实施的过程。
随着能源紧缺问题的日益突出以及对可持续发展的追求，多目标优化模型成为国家能源系统规划的重要工具。
本文将对国家能源系统规划的多目标优化模型进行研究，包括理论基础、方法和实践案例等方面。
一、理论基础：1. 多目标优化理论：多目标优化是指在面对多个相互矛盾目标时，通过优化方法寻找最优解决方案的过程。
在国家能源系统规划中，常涉及到经济效益、环境保护、能源安全等多个目标，因此需要建立多目标优化模型来平衡这些目标之间的矛盾。
2. 能源系统建模理论：能源系统建模是指将能源系统中的各个组成部分进行抽象和描述，从而深入理解能源系统的运行机理和相互关系。
在国家能源系统规划中，需要对能源供需情况、能源转化和利用、能源市场等进行建模，以便进行综合评价和决策分析。
二、方法：1. 多目标优化模型构建：通过将能源系统建模与多目标优化理论相结合，可以构建国家能源系统的多目标优化模型。
该模型应包括能源系统的各个组成部分、各个目标的权重设置、目标之间的约束关系等要素。
通过灵活调整这些要素，可以得到不同偏好的最优解决方案。
2. 算法与工具：为了求解国家能源系统的多目标优化模型，需要使用相应的算法和工具。
常见的算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等，这些算法能够快速搜索解空间并找到多目标优化的最优解。
在软件工具方面，可以使用Matlab、GAMS等工具进行模型的建立和求解。
三、实践案例：1. 混合能源系统规划：通过将可再生能源和传统能源进行组合，可以构建混合能源系统，提高能源利用效率和减少环境污染。
多目标优化模型可以确定混合能源系统的最优组合方案，包括各种能源的比例、配置和调度等。
2. 基于需求侧管理的能源系统规划：需求侧管理强调通过有效节约能源和提高能源效率来满足能源需求。
多目标优化模型可以根据不同的需求侧管理措施和目标，确定最佳的供需平衡和节能方案，以实现可持续发展。
区域综合能源系统多目标优化运行调度方法
摘要为满足用户对电力、天然气以及热能等多类型的用能需求，通过优化调度实现区域综合能源系统(Integrated Community Energy System, ICES)内配电系统、配气系统以及能量中心(Energy Center, EC)的多维度协同优化具有重要意义。
本文构建了计及不同能源供给系统以及多元能源转换环节的ICES模型，考虑系统运行的安全性约束条件、经济性以及环保性目标函数，提出了ICES多目标日前优化调度方法，并获得了一系列日前优化调度的可选方案。
在此基础上，考虑可选方案的多种属性指标，提出了ICES多属性决策方法，以方案效用最大化为目标，确定了ICES综合最优的运行状态。
本文的主要工作如下：(1) 为满足ICES不同运行场景需求，本文提出了一种ICES多目标日前优化调度方法。
首先，基于能源集线器理念，构建了ICES中不同能源系统耦合环节——能量中心的数学模型；进而，以系统运行成本与污染气体排放量为目标函数，同时考虑系统的各类安全运行约束，构建了日前优化调度模型；最终，给出了日前优化调度方案Pareto最优前沿的求解方法。
(2) 为进一步研究多元随机因素对系统运行的影响，本文提出了一种考虑随机性的ICES多目标日前优化调度方法。
基于概率模型对“源-荷”侧新能源发电机组与电/热负荷进行建模，并结合上述ICES数学模型构建了多目标随机优化数学模型，给出求解方法。
其优化结果，可合理反映ICES在随机性条件下的运行特性，通过灵活调整EC的用能方案降低随机性对系统运行的影响。
(3) 基于上述所得日前优化调度可选方案，本文提出了一种基于证据推理法的ICES多属性决策方法，包括多属性决策、多证据推理以及效用评价三个部分。
该方法可综合考虑ICES整体运行属性、配电系统运行属性、配气系统运行属性以及决策过程中的不确定性，以效用最大化为目标，确定ICES日前优化调度的最终方案。
关键词：区域综合能源系统，多目标日前优化调度，多属性决策方法，随机多目标优化，配电系统，配气系统，能量中心ABSTRACTIn order to satisfy the energy demands for electricity, natural gas and heat, and realize multi-objective scheduling and management of electric distribution system, natural gas distribution system and Energy Center (EC) system, proposing an optimal operation scheduling method suitable for the Integrated Community Energy System (ICES) is of great significance. Differenr energy supply system and diverse energy conversion unit are developed for ICES in this paper, where the operation constraints concerning system operation security and the objective functions concerning system economy and environmental friendliness are considered. In this case, multi-objective day-ahead scheduling method for ICES is proposed in this paper and a series of alternative solutions are achieved by the proposed method. Furthmore, multi-attribute decision making method is proposed for the final day-ahead scheduling scheme from the alternative solutions, where multiple attributes are considered for the utility maximization and optimal operation of ICES. The main work is as follows:(1) To satisfy diverse energy utilization demands of different operation scenarios,a multi-objective optimal day-ahead scheduling method for ICES is proposed in this paper. Firstly, the coupling unit between different energy supply system, namely the EC, is modeled based on the energy hub. Then, the Operation Cost (OC) and the Total Emission (TE) of ICES are set as the objective functions and multiple operation constraints of ICES are considered for the day-ahead scheduling model. Finally, the solution method for the Pareto Optimal Curve of the day-ahead scheduling schemes is proposed.(2) To further investigate the impacts from stochastic factors to the operation, a multi-objective day-ahead scheduling method considering stochastic factors is proposed in this paper. The renewable energy generation unit and electric/heating loads from “source-load” sides are developed based on the probilistic model. And the stochastic multi-objective optimization model is developed based on the aforementioned ICES model. The optimization results are able to reflect the operation characteristic of ICES under stoachastic conditions. By making flexible adjustment to the energy utilization of EC, the effects caused by the stochastic factors are decreased.(3) Based on the achieved alternative solutions of day-ahead scheduling schemes,an eveidential-reasoning based multi-attrbute decision making method is proposed in this paper, which is cpmposed of multi-attribute analysis, multi-evidence reasoning and utility evaluation. Considering the operation attributes of ICES, electric distribution network and natural gas distribution network comprehensively and the uncertainty of decision making process, the final day-ahead scheduling scheme is determined by the proposed method for the utility maximization.KEY WORDS: Integrated Community Energy System, Multi-objective day-ahead scheduling, Multi-attribute decision making method, Stochastic multi-objective optimization, Electric distribution network, Natural gas distribution network, Energy Center目录摘要 (I)ABSTRACT........................................................................................................ I II 目录. (V)第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状 (4)1.2.1 区域综合能源系统潮流计算 (4)1.2.2 区域综合能源系统优化运行 (5)1.2.3 区域综合能源系统调度决策 (6)1.3 本文的主要工作 (8)第2章区域综合能源系统多目标日前优化调度方法 (10)2.1 区域综合能源系统数学模型 (10)2.1.1 配电系统模型 (10)2.1.2 配气系统模型 (11)2.1.3 能量中心模型 (12)2.2 多目标日前优化调度数学模型 (14)2.2.1 目标函数 (14)2.2.2 约束条件 (14)2.2.3 求解算法 (15)2.3 算例验证 (17)2.3.1 算例设计 (17)2.3.2 算例结果 (19)2.4 本章小结 (24)第3章考虑随机性的区域综合能源系统多目标日前优化调度方法 (25)3.1 考虑随机因素的区域综合能源系统数学模型 (25)3.2 多目标随机优化数学模型 (26)3.2.1 目标函数 (26)3.2.2 约束条件 (27)3.2.3 求解算法 (29)3.3 算例验证 (31)3.3.1 算例设计 (31)3.3.2 算例结果 (31)3.4 本章小结 (36)第4章区域综合能源系统优化调度多属性决策方法 (37)4.1 多属性决策方法数学模型 (37)4.1.1 多属性分析模型 (38)4.1.2 多证据推理模型 (40)4.1.3 效用评价模型 (42)4.2 算例分析 (43)4.2.1 算例设计 (43)4.2.2 算例结果 (44)4.3 本章小结 (48)第5章总结与展望 (49)参考文献 (51)发表论文和科研情况说明 (57)致谢 (59)第1章绪论第1章绪论1.1课题研究背景和意义能源作为国民经济的命脉，是维系人类生存和发展的基本条件，如何在保证人类社会能源可持续供应的同时，减少能源使用过程中对环境造成的污染和破坏是世界各国关注的焦点问题。
我国区域能源总量控制及优化配置研究
牡 丹 江师 范 学院 学 报 （自然 科 学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｍｕ ｄ ａ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
Ｎｏ ． ２。 ２ Ｏ１ ５
（ ｖ ） Ａ— Ｉ 为 幂 零 矩 阵 ．
定理 ５ 设 Ａ１∈ Ｆ
＋… ＋ 一 ， Ａ —
Ａ
，
则存 在 Ｆ上 的 Ｊ ｏ ｒ 一
Ａ
ｄ ａ ｎ矩阵 使 得 Ａ 矩阵 Ｊ ∈ Ｐ
～
． ，， 当且 仅 当存 在 Ｊ ｏ ｒ ｄ ａ ｎ
（Ｆ ）
（Ｆ）
， … ， Ａ ∈ Ｆ ｓ，
Ｔｏ ｔ ａ ｌＮｏ ９ １
其中 ｚ 一 ０时 ， Ａ 一 ０，ｚ ＝ ｎ时 Ａ ∈ Ｇ Ｌ （ Ｆ ）． 推论 设 Ａ∈Ｇ Ｌ （ Ｆ ）， 则下列命题 彼此等价 ：
（Ｆ ）
对角 化 当且仅 当每个 Ａ 可对 角化 ｉ 一１ … ． ， ５ ．
注： 定 理刻 画 了分块 对 角矩 阵 可 Ｊ ｏ ｒ ｄ ａ ｎ化 的
摘 要 ： 针 对我国能源消费总量的合理控制 ， 以能 源消耗总量 的主要 影响 因素为切入 点 ， 结 合 我 国 目前 能 源 消耗 的形 势及 其特 点 ， 建 立 灰 色预 测 模 型 ， 对我 国 下 一轮 经 济 周 期 能 源 消 费 总 量进 行 预 测． 最 终
建立 Ｚ Ｇ Ｄ － Ｄ Ｅ Ａ 效 率模 型 ， 得到充分利用有限资源的最优分配方案． 关键词 ： 能 源 总 量控 制 ； 能源消耗 ； 优化 配置； 可 持 续 发 展
适合 Ａ ～ Ｊ ， ｉ 一１ … ． ， Ｓ ， 且
区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度
DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.01.021区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度李笑竹，王维庆(新疆大学 可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心，新疆 乌鲁木齐 830047)摘 要：在区域综合能源系统的基本架构上，为了提升系统经济性与可再生能源并网能力，研究混合储能、冷热电联供机组（CCHP ）、能量转换装置在多能互补下的两阶段优化运行模型. 利用虚拟能量厂（VEP ），平抑发、用电不确定性；采用鲁棒理论，构建灵活调整边界的不确定合集；引入条件风险理论，构建考虑多种不确定关系耦合下基于Copula-RCVaR 的能量管理风险模型. 针对上述模型特点，提出基于滤子技术的多目标鲸鱼算法进行求解. 分析不同可再生能源渗透率及集群效应对系统收益结果和运行策略的影响. 结果表明，引入虚拟能量厂可以提高利润1.9%，在保证稳定运行的前提下合理选择荷、源不确定变量的置信概率，可以提高利润5.9%.关键词： 区域综合能源系统（RIES ）；鲁棒理论；两阶段优化；收益损失风险；多目标优化算法中图分类号： TM 73 文献标志码： A 文章编号： 1008−973X （2021）01−0177−12Bi-level robust game optimal scheduling of regionalcomprehensive energy systemLI Xiao-zhu, WANG Wei-qing(Engineering Research Center of Ministry of Education for Renewable Energy Generation and Grid Connection Technology ,Xinjiang University , Urumqi 830047, China )Abstract: The two-stage optimal operation strategy model of hybrid energy storage, combined cooling, heating andpower (CCHP) units and energy conversion device was analyzed based on the basic framework of regional integrated energy system (RIES) in order to improve the system economy and the grid connection capacity of large-scale connected renewable energy under the RIES with multiple energy complementary. Virtual energy plant (VEP) was used to stabilize the uncertainty of power generation and consumption. The robust theory was used to construct the uncertain aggregate to adjust the boundary flexibly, and conditional risk theory was introduced to construct the risk model of RIES energy management based on Copula-RCVaR. A multi-objective whale optimal algorithm based on filter technology was proposed to solve the above complex model. The influence of different renewable energy penetration rate and their cluster effect on the income result and operation strategy of RIES was analyzed. Results show that the profit of RIES can be increased by 1.9% by introducing VEP. The profit of RIES can be increased by 5.9% by selecting a reasonable confidence probability of the uncertain variables for load and source based on the premise of ensuring the stable operation.Key words: regional integrated energy system (RIES); robust theory; bi-level optimization; revenue and loss risk; multi-objective optimization algorithm天然气的冷热电联供系统（combined cooling,heating and power ，CCHP ）是连接电网与气网的耦合系统，也是区域综合能源系统（regional integ-rated energy system ，RIES ）中最具发展前景的一种运营模式[1]. 目前，RIES 的研究多以优化不同效益目标，得到系统各设备的运行策略为主. Wei 等[2]收稿日期：2020−05−19. 网址：/eng/article/2021/1008-973X/202101021.shtml基金项目：国家自然科学基金资助项目（51667020，52067020）；新疆自治区实验室开放课题资助项目（2018D4005）.作者简介：李笑竹（1990—），女，博士生，从事电力系统能量管理及经济调度等研究. /0000-0003-0443-0449.E-mail ：****************通信联系人：王维庆，男，教授. /0000-0001-6520-5507. E-mail ：************.cn第 55 卷第 1 期 2021 年 1 月浙 江 大 学 学 报(工学版)Journal of Zhejiang University (Engineering Science)Vol.55 No.1Jan. 2021构建电转气的峰值负荷转移模型，从理论上证明了电气耦合系统具有较好的削峰填谷的效果；Guandalini等[3]对电气耦合系统进行了评价，结果证明，该系统可以提高可再生能源的可调度性；张儒峰等[4]提出合理利用弃风的电-气综合能源系统，实现互联系统之间的双向耦合；Qu等[5]利用电转气实现电力系统与天然气系统的双向能量流动，是促进风电消纳平滑功率需求的有效途径.上述文献均未考虑发、用电波动性对系统带来的收益损失风险. 张虹等[6-8]引入CVaR计算一定收益下系统要承担的收益风险，但均将CVaR转化为离散情况下最差CVaR进行求解，该方法结果的主观性强. 上述研究均仅考虑单维不确定变量，不适用于同时考虑多种不确定关系耦合下的建模与分析.综合需求响应利用冷热负荷的惯性特征，是平衡新电改下各市场主体利益诉求的绝佳手段[9]，但RIES中考虑需求响应的调度方法较少涉及. 张虹等[6]让需求侧互动资源主动提供用电意愿，根据系统调度灵活选择用电行为；王文超等[9]将电价型需求响应应用于系统优化运行中；徐业琰等[10]通过电价型、激励型和博弈方法协同作用，实现对用户侧的联合调度. 来自于荷、源双侧（如风电、光伏、负荷等）的多重不确定性是RIES运行时面临的主要挑战. 在描述发电与用电不确定性上，场景法[11]、点估计法[12]、随机机会约束规划[13]、模型预测[14]都有较好的应用，但随机法与点估计法均需要实际中的大量样本数据，且场景法结果受场景个数的制约，机会约束规划难以保证求解效率与精度.鉴于以上分析，本文建立基于Copula-RCVaR 的区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度模型. Copula-RCVaR模型能够对多个不确定变量耦合、不同决策需求下系统的收益损失风险进行分析与评估. 考虑综合需求响应，利用CCHP机组和虚拟能量厂（virtual energy plant，VEP）平抑RIES 内发电、用电波动性. 采用鲁棒理论，对系统内不确定变量建立不确定性合集，剖析不确定变量与系统经济性、保守性的动态相依关系，探索在不同决策需求下最经济可靠的调度方案. 针对模型特点，利用基于滤子技术的多目标鲸鱼算法进行求解. 以修改的IEEE33节点配电网与CCHP系统耦合形成RIES为例，验证模型能够在保证安全稳定的前提下，平衡各层主体利益，实现电力经济的可持续性发展.1 RIES的建模1.1 RIES的结构及运行方式如图1所示为RIES结构及运行方式示意图.在经典CCHP系统组成的RIES中，加入能量集线器与冷/热/电储能装置. 燃汽轮机是系统中的主要源动设备，发电量与RIES在能量交易中心向上级电网的购电量（包括在日前市场与实时市场的购电）共同承担系统负荷用电，通过余热转换装置与锅炉向系统内用户提供热负荷需求，系统的冷负荷需求由电制冷机和吸收式制冷机提供，电制冷机由电能驱动，吸收式制冷机由热能驱动.系统中，内燃气轮机和锅炉运行所需的天然气由RIES在能量交易中心向上级气网购得（仅在实时市场）. 为了减少天然气的消耗，在系统中加入可再生能源电站（图1中的风电场），承担系统内部分电负荷与热负荷需求，可再生能源发电不接受调控且不计发电成本. RIES在日前市场向上级电网购买电量，能量盈余或亏空通过实时市场与上级电、气网的能量交换，调控CCHP机组组风电场图 1 RIES结构及运行示意图Fig.1 Structure and operation of RIES178浙江大学学报（工学版）第 55 卷合出力、VEP 、各能量转换装置得到平衡. 如图1所示，VEP 包括各储能系统与各种类型的可控负荷. 其中可控负荷根据特性分为以下4类[15]. 1）常规负荷（CL ），具有较大的随机性与波动性，且不可调控. 2）迎峰负荷（LSI ），切负荷量较低，一般为该类型总量的15%，补偿价格指数较高. 3）避峰负荷（LSII ），该类型负荷用电灵活性较大，切负荷量较高，为总量的30%，且补偿价格指数较低. 以上3种类型仅有电负荷CL-e/LSI-e/LSII-e. 4）可转移负荷（TL ），在不影响使用舒适度的前提下转移，补偿价格系数较低，但转移前、后的负荷总量不变，分为TL-h/TL-c ，表示热/冷负荷.该模型将RIES 与VEP 作为电力系统中不同的市场主体，针对运营体系及特点，采用双层多目标鲁棒优化对混合系统进行建模. 其中RIES 位于上层，VEP 位于下层. 优化时，先由RIES 向VEP 发送调度计划，VEP 在满足自身运行约束的前提下调控管辖内的可控资源（各储能系统、可控负荷）对该计划实行初步响应；将自身优化的结果反馈至上层，RIES 根据反馈结果进一步调整计划. 过程中，上、下两层信息互相更新与传递，在尽可能满足各系统电力需求的前提下，经济性、社会性最好. CCHP 机组与VEP 的参与可平抑发电与用电的波动性，将盈余电量在实时市场较稳定地外送，使RIES 获利，该运营模式在一定程度上可以提高可再生能源的并网能力. 由于冷/热网中的冷/热惯性，使得冷/热负荷中的不确定性能够被各自传输管道中的管存能力缓解[16]，模型只考虑发、用电不确定性.1.2 CCHP 建模CCHP 装置互相耦合，与上级电、气网共同实现对RIES 能源的供应，各装置按如下方式建模.1）燃汽轮机. 出力与耗气量为二次函数.y GT t P e GT t G GT t y GT t 式中：a 1、b 1、c 1为燃汽轮机的耗气常数；、、为t 时刻燃气轮机的运行状态变量、出力和耗气量，其中=1为运行. 燃气轮机应满足P e GT min P e GT max R e GT U R e GT D T on GT T o ffGT式（2）为发电功率约束，式（3）为爬坡约束，式（4）为最小启停时间约束. 式中：、为出力上、下界限；、分别为向上和向下最大爬坡功率，、分别为最小开机和停机时间.2） 余热回收装置. 该装置输出热量与燃汽轮机的出力有关：P h WHR t 式中：a 2、b 2、c 2为耗量系数，为转换的可用热量.3） 电制冷机、吸收式制冷机和锅炉.P c ASR t P e ASR t P c ABS t P h ABS t P h B t G B t 式中：ηABS 、ηASR 分别为吸收式制冷机与电制冷机的效率，ηB 为锅炉热效率，、分别为电制冷机的制冷量与耗电量，、分别为吸收式制冷机的制冷量与吸热量，、分别为锅炉的1.3 数学模型1.3.1 上层模型 C e b C re tP e L t P h L t P c L t P e −s L t P VEP −e i ,tP VEP −h i ,t P VEP −c i ,t式中：ηt 为日前市场电量购买比例；C t S-e 、C t S-h 、C t S-c分别为电、热、冷能出售价格；、分别为日前、实时市场向上级电网的购电价格；C g 为向上级气网的购气价格；、、分别为t 时刻电、热、冷负荷；为电负荷的预测值，、、为RIES 对第i 个VEP 下达的调度计划，上第 1 期李笑竹, 等：区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度[J]. 浙江大学学报：工学版,2021, 55(1): 177–188.179P VEP −e i ,tP grid t标e 、h 、c 表示VEP 类型，>0表示向系统注入能量；为系统与上级电网之间的电量交换，P t grid >0表示RIES 向上级电网售电，反之为购电；C VEP 为VEP 运行成本，由下层模型计算得出返回至上层；C conv 、C ek 为转换装置运行成本及旋转备N e LK W i K L i γW i γL i P u W i ,t P e −u L i ,t 式中：S WHR 、S ABS 、S ASR 分别为余热回收装置、吸收式制冷机、电制冷机的成本系数，N W 、分别为风电站及常规电负荷总数，/、/、Δ/Δ分别为风电/常规电负荷的旋转备用惩罚系数、功率偏差系数及各功率偏差上限.2）目标函数2. RIES 的收益损失风险最小值min f 1.2，详细见2章的风险能量管理模型，此处不赘述.P VEP −e i ,tP VEP −h i ,tP VEP −c i ,tN e v N h v N c v式中：、、分别为通过下层模型优化返回至上层，第i 个虚拟电、热、冷厂在t时刻的调度功率；、、分别为各虚拟电、热、冷厂的个数.上层模型除式（2）~（4）、（7）外，还需满足如P grid tP grid max P gridmin 为了防止RIES 与上级电网之间的联络线功率毛刺过多，使其能够运行平稳，将离散成10的整数倍，设置上、下功率界限为、，最大爬升功率为120 kW ，最小保持功率时间为2 h.1.3.2 下层模型 VEP 将RIES 下达的调用计划分解至各个可控单元上，使得两层之间的调度计划偏差最小，VEP 达到最大的经济效益与社会效益.1）目标函数1. 调度计划偏差最小.P VEP −e i ,t P VEP −h i ,t P VEP −c i ,t式中：、、由上层模型优化所得并传递至下层.2）目标函数2. 经济效益最好，调度成本最小.3）目标函数3. 社会效益最高，受文献[15]中以用电舒适度表征虚拟电厂社会效益方式的启发，以用能舒适度来表征VEP 的社会效益，即负荷切出率和转移率较低，社会效益较好.λe LSI λe LSII λh LT λc LT Lim LSI i ,max Lim LSII i ,max P max −h LT i P max −c LT iP e LSI i ,t P e LSII i ,t P h LT i ,t P c LT i ,t 式中：、、、分别为各类型负荷占该类总负荷比，、、、分别为各类型可控负荷的总量. 从式（17）可以看出，min f 2,3的取值为[0, 1.0]，当各可控负荷在调度周期内完全不调用时，、、、均180浙 江 大 学 学 报（工学版）第 55 卷为0，此时用电舒适度最高，min f 2,3=1；当各可控负荷调度总量达到上限时，用电舒适度最低，min f 2,3=0.下层优化模型须满足各储能系统的相关约束. 其中储电约束如下.P e −ch ESS tP e −diss ESS t ρe ESS ηe c ηe d式中：SOC min 、SOC max 分别表示最小、最大充电状态，、分别为最大充、放电功率，、、分别为自放电率、充电率、放电率.储冷储热系统运行方式相同，储热为例，约束如下：P h −ch ESS t P h −diss ESS t 式中：、为最大充放电量.LSI 、LSII 运行方式类似，以LSI 为例，运行约束如下：可转移的冷热负荷运行类似，以热负荷为例：2 风险能量管理建模对1.3.1节上层模型的目标函数2进行建模. 鉴于发电、用电的不确定性，RIES 收益具有风险特征.2.1 CVaR 理论概述CVaR 度量损失的平均情况可以描述尾部风险[6]，CVaR 为式中：E (.)为期望函数；x ∈ΩD 为决策变量；y ∈ΩR 为随机变量，概率密度函数为f PDF (y )，f c-l (x ,y )为RIES 的收益损失函数，且E (|f c -l (x ,y )|)<+∞；C α为损失值的阈值；VaR 为在给定置信度β下，RIES 可能遭受的最大损失值. 引入辅助函数计算CVaR ，表示如下：式中：[t ]+=max {t , 0}.2.2 Copula 函数在RIES 中，考虑发电与用电的双重不确定性，根据Copula 函数的性质[16]，根据单个随机变量的概率密度函数，可得多个随机变量耦合关系下的联合概率密度函数. 建立2种随机变量情况[17]式中：F 1(y I )、F 2(y II )、f 1(y I )、f 2(y II )分别为随机变量y I 、y II 的累计概率密度函数与概率密度函数；ΩRI 、ΩRII 由鲁棒优化理论进行构建，分别为描述风电、常规电负荷随机性的不确定合集.2.3 随机变量的处理及决策以风电出力为例，利用鲁棒理论，对各时段的输出功率构建加法不确定合集：P e −s W i ,t P e W i ,t P e −u W i ,t γW i ,t式中：、Δ分别为风电场i 在t 时段的预测出力与出力偏差；Δ为出力偏差的上限；第 1 期李笑竹, 等：区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度[J]. 浙江大学学报：工学版,2021, 55(1): 177–188.181ΓW ,t ΓW ,t δW i ,t γW i ,t P e W i ,t 为出力偏差系数；||·||∞为无穷范数；||·||1 ≤表示1范数约束对应不确定变量的空间集群效应，既在某个调度时段各风电场的出力偏差不可能同时达到最大，由此引入空间约束参数来调整不确定合集的边界. 若=||，Δ独立且服从正态分布，记期望和方差为0和σW *，利用Lindeberg-式中：Φ−1（·）为正态分布密度函数的反函数，αW 为风电置信概率.通过构造拉格朗日函数与线性对偶理论可知，考虑在t 时段的最极端情况，风电场出力达到不确定合集下限. 此时仅有一个风电场出力的偏e 同理建立用电不确定性合集，可得空间约束参数与极端功率情况，如下：P e W i ,t P e L i ,t 为了定量分析RIES 的收益风险，建立基于Copula-RCVaR 的多能流收益风险模型. 模型中，x 为上层目标的决策变量，随机变量y I 为风电出力偏差Δ，y II 为常规电负荷偏差Δ，定义系统运行时的损失函数为利润函数的负数，f c-l (x ,y )=−f 1.1，上层模型的目标函数2（min f 1.2）为式（29）的形式.3 模型的求解3.1 多目标鲸鱼优化算法鲸鱼算法（WOA ）具有参数设置少、寻优性能强等特点，在求解精度和收敛速度上均优于粒子群算法PSO [18]，已成功应用于大规模优化问题上.标准WOA 存在不能有效平衡全局与局部搜索能力，导致在迭代后期算法的多样性丧失，收敛能力不足的问题，如在文献[18]测试问题F2和F21上，算法在迭代最终收敛. 提出相关的改进策略，改进的鲸鱼算法（improved WOA ，IWOA ）伪代码如下.算法：IWOA输入：Np （种群规模）；D （维度）；G （最大迭代次数）；A_constant; X （初始种群）输出：x *（最优个体）1.F ←计算X 适应度；x *←从X 中选择最优个体；2.while （迭代停止条件不满足） do3. 通过式（34）、（35）更新a , A , C , l ；4. if |A |≥A_constant5. 在X 中随机选择不同5个个体（x r1, x r2, x r3, x r4, x r5）；6. 通过式（36）更新X ；7. else 在X 中随机选择不同2个个体（x r1,x r2）；8. 通过式（37）更新X ；end if9. 越界处理；计算F ；更新x *；end while 10. return x *式中：G iter 、G max 分别为当前迭代次数与最大迭代次数；r 为（0，1.0）的随机数；系数A 、C 均由收敛因子a 计算，随着迭代次数由2减小到0；l 为螺旋系数. 设置探索固定值A_constant ，当A ≥ A_con-stant 时执行全局搜索，反之为局部. 借助差分进化算法中个体的合作与竞争指导优化搜索，分别进行螺旋运动和直线运动，更新方式如下：多目标鲸鱼算法借鉴NSGAII 中的精英保留策略，利用外部存档保存进化过程中已经发现的非占优解. 当外部存档超出设定的最大容量时，采用拥挤熵的方式对Pareto 解集进行裁剪[19]. 该方法考虑相邻解的分布情况，能够合理反映非支配解之间的拥挤程度. 从问题的实际出发，需要得到一个满足各个目标的解，使用模糊数学的方式提取最优折中解，选择线性函数作为隶属度函数.3.2 复杂约束条件处理针对RIES 两阶段风险能量管理模型中复杂182浙 江 大 学 学 报（工学版）第 55 卷的等式与不等式约束，采用滤子技术对约束条件进行处理. 构造由目标函数与约束违反度组成的[20]式中：g i(Y)、h n(Y)分别为不等式与等式约束，m、n为对应的个数. 借助Pareto理论，在最小值问题上有如下定义.定义1 若F(Y i)≤F(Y j)，G(Y i)≤G(Y j)，则称滤子(F(Y i))，G(Y i))支配(F(Y j)，G(Y j)).定义2 滤子集内的滤子互不支配.将上层模型中各集线器能量约束（式（12）~（14））与目标函数构造滤子对；其他约束均可以作为边界条件，直接利用元启发式算法处理. 下层模型储电侧电荷约束（18）与目标函数构造滤子对；可以转移冷热负荷、储能系统的可持续运行约束（20）、（22）、（25），采用动态可松弛约束处理方式[21]. 以储电为例，计算约束违反程度记为εESS-e，根据边界条件计算松弛度，根据松弛度确定调整量；其他约束可以作为边界条件.3.3 求解流程模型整体求解包括约束处理流程，如图2所示.图 2 优化调度模型的求解流程图Fig.2 Flow chart of solution process4 结果与讨论4.1 算例说明以修改的IEEE33节点配电网与CCHP系统耦合形成RIES，CCHP内设备及参数见表1、2. 表中，P max、P min分别为功率的上、下界，η为能效，C c为成本价格，GT为燃气轮机，WHR为余热回收装置，ABS为吸收式制冷机，ASR为电制冷机，表 1 CCHP内设备参数设置1Tab.1 Parameter setting 1 of each device in CCHP设备a i b i c i P max /kWP min /kWT on/offGT/hR eGTU/D/（kW·h−1）GT 2.15 2.210.1119040380 WHR27.0−3.300.7460000−−表 2 CCHP内设备参数设置2Tab.2 Parameter setting 2 of each device in CCHP 设备ηC c /（美元·kW−1）P max /kW GT−−−WHR−0.01674−ABS0.700.0122000 ASR 3.080.0152000 BO0.85−500第 1 期李笑竹, 等：区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度[J]. 浙江大学学报：工学版,2021, 55(1): 177–188.183BO 为锅炉. RIES 包含3个虚拟能量厂，分别实现RIES 内电、热、冷负荷的需求响应，虚拟能量厂的相关参数如表3所示. 表中，VEP-e 、VEP-h 、VEP-c 分别表示电、热、冷的虚拟能量厂，P t 为占比，SOC 为容量，P ESS 为最大充放电功率，SOC pu 为归一化后的容量. 配电网中1为根节点，与上级电网相连，节点15接入总容量为55 MW 的风电厂群. 区域内电、冷、热负荷及风电出力预测见图3.图中，P L 为预测电荷. 电负荷的85%购自日前市场，设购买价格为0.4 kW·h/美元，电能在实时市场的交易价格与用电量有关，如图4所示，天然气购买价格为0.22 Kcf·h/美元. RIES 的电、热、冷售价见图4. 图中，C c 为价格. 风电、常规电负荷的惩罚系数为0.65、0.60 kW/美元.4.2 鲁棒决策分析鲁棒优化是在不确定变量的极端情况下系统进行的优化调度. 根据2.3节的分析，可以推出系统在所考虑的极端情况之外运行的概率：为了分析风电与负荷的置信概率与总数和系统运行在所考虑极端情况外的概率P OE 的关系，分别针对单个不确定变量与多不确定变量互相耦合的情况进行研究. 图5中，αW 、αL 分别为风电置信概率和常规电负荷置信概率，N W 、N L 分别为风电场数量和常规电负荷总数. 如图5（a ）所示为单图 3 风电出力及各负荷的日前预报曲线Fig.3 Daily forecast of wind power output and load图 4 价格趋势图Fig.4 Price trend chart0.20.40.60.81.00.10.20.30.40.50.60.70.20.40.60.81.0P OEP 图 5 在极端情况外运行的概率关系Fig.5 Relation of operating outside extreme scenario表 3 虚拟能量厂相关参数设置Tab.3 Parameter setting of VEP类型参数数值VEP-e VEP-h VEP-c LSI P t20%−−LSI ξe LSI /（kW·h·美元−1）0.7−−LSII P t30%−−LSII ξe LSII /（kW·h·美元−1）0.45−−LT P t−25%20%LT P LT min ,t−00LT P LT max ,t−0.50.5LT ξLT /（kW·h·美元−1）−0.40.4ESS SOC/kW 250500500ESS P ESS /kW 100200200ESS ρ, ηc , ηd 1%, 0.9, 0.9−−ESS SOC pu0.2~0.9−−ESSξESS /（kW·h·美元−1）0.450.50.5184浙 江 大 学 学 报（工学版）第 55 卷个不确定变量（以风电为例），如图5（b ）、（c ）所示分别为2个不确定变量耦合. 图5（a ）中，常规电负荷总数、置信概率固定分别为20、0.6；图5（b ）中，风电常规电负荷总数均为15；图5（c ）中，风电常规电负荷置信概率均为15.从图5（a ）可以看出，不确定变量的置信概率增大，超出极端情况的概率降低；不确定变量总个数减小，该概率升高. 多个不确定变量耦合下超出极端情况概率的等高线间距增加且不等，说明该情况下不确定变量对系统的影响更加复杂.较图5（c ）、（b ）中小概率等高线包含区域较小，置信概率对系统超出极端情况的概率影响较明显.4.3 互动性分析基于建立的Copula-RCVaR 模型，对以下4个算例进行分析. 算例1：RIES 含虚拟冷/热/电厂；算例2：RIES 仅含虚拟热厂与虚拟冷厂；算例3：RIES 仅含虚拟电厂；算例4：RIES 完全不含虚拟能量厂，可调度仅为燃气轮机与锅炉. 设发电与用电偏差服从正态分布（预测精度为68.27%），考虑空间集群效应，总数量均为20，置信概率均为0.6. 运行结果见表4，虚拟能量厂优化方案见图6.表4中，B RIES 为RIES 利润，D VEP-e 、D VEP-h 、D VEP-c 分别为VEP-e 、VEP-h 、VEP-c 调度偏差功率，C VEP-e 、C VEP-h 、C VEP-c 分别为VEP-e 、VEP-h 、VEP-c 调度成本，S VEP-e 、S VEP-h 、S VEP-c 分别为归一化后的VEP-e 、VEP-h 、VEP-c 社会成本. 图6中，P 为功率，LSI-e 、LSII-e 分别表示迎峰电负荷和避峰电负荷，ESS-e 表示储电系统，LT-h 表示可转移热负荷，ESS-h 表示储热系统，LT-c 表示可转移冷负荷，ESS-c 表示储冷系统.从表4可以看出，随着不同类型VEP 的加入，对更多种类的可调度资源与储能装置集中管理，系统内包含的可调度资源种类增加，调度变得更加灵活，偏差随之减小，情况1（虚拟冷、热、电厂全参与的情况）下的偏差较情况3（仅有虚拟电厂参与的情况）下减小6%. 虚拟冷/热厂中包含的可控负荷主要为TL-h/TL-c ，基于该类型负荷转移前后负荷总量不变的强约束条件，使得可转移负荷数量增加，RIES 与VEP 之间的偏差大大降低. 随着可调控资源数量的增加，分摊了VEP 在调控时的经济与社会成本，各类可控资源充分全面参与调度，VEP 的经济运行成本在VEP 全参与下较仅有虚拟电厂时减少36.3%，较虚拟冷、热厂参与时分别减少17.1%、6%；社会成本相应提高，用户的用电舒适度增高；RIES 利润逐渐增加，图 6 各算例下虚拟能量厂优化方案Fig.6 Optimization plan of VEP of each case表 4 各算例下的运行结果Tab.4 Operation result of each case算例B RIES 利润/(105美元)D VEP-e /MW D VEP-h /MW D VEP-c /MW C VEP-e /(103 美元)C VEP-h /(103 美元)C VEP-c /(103 美元)S VEP-e S VEP-h S VEP-c 算例18.62 6.008.54 2.23 2.87 4.75 1.910.810.610.71算例28.53−17.20 6.17− 5.56 1.97−0.530.60算例38.50 6.36−− 3.04−−0.77−−算例48.46−−−−−−−−−第 1 期李笑竹, 等：区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度[J]. 浙江大学学报：工学版,2021, 55(1): 177–188.185VEP 全参与下的经济成本较不含VEP 降低1.9%.从图6可以看出，在用电高峰时段（11时—13时、19时—22时），VEP 向RIES 注入能量，保证供需与电量平衡；RIES 将盈余电量以较高的实时电价，在能量交易中心通过实时市场较平稳外送至上级电网，在保证大电网稳定运行的前提下解决负荷集中地区的高峰用电需求. 在低耗电时期，VEP 向RIES 吸收能量，以满足自身区域内可控资源的运行需求. 对比图6中各算例VEP 的调度方案可知，VEP 全参与下的计划较其他2种方式更平稳，图6（a ）的累积调度相对集中在[−600,600] kW ，与表4的结果吻合.4.4 运行结果敏感性分析4.4.1 不确定变量置信概率的影响 分析各不确定合集的置信概率对RIES 利润、收益损失风险的影响. 在相同风险阈值下，CVaR 置信度为0.95；不确定变量的预测精度均为68.27%；风电场、常规电负荷总数分别为20、32，不同置信概率α下的RIES 利润、收益损失风险见表5. 表中，收益损失风险为归一化后的数值. 可以看出，随着置信概率的不断减小，不确定合集区间逐渐收缩，系统所需旋转备用成本不断减小，RIES 利润随之升高；系统的收益损失风险为仅考虑系统不确定合集内的不确定性计算而来，由于不确定合集收缩，RIES 收益损失风险逐渐减小，意味着系统运行时面临的风险逐渐减小. 盲目减小置信概率，会使得系统运行在极端情况外的概率大大增加，当置信概率降至20%时，该概率为100%. 当置信概率为30%~45%时，RIES 利润增加最快，收益损失风险下降最快；当置信概率为45%~60%时，极端情况外运行概率处于可接受的低概率段.如图7所示为当α=55.5%时，上层与下层的Pareto 有效前沿. 图中，CVaR RIES 为RIES 收益风险，D B 为RIES 利润的相反数. 可以看出，利用改进的多目标鲸鱼算法得到的Pareto 解集较均匀地分布在Pareto 前沿上，具有较好的分布性. Pareto 解集中的每一点对应在该利润与收益损失风险下的RIES 及各VEP 的优化运行策略. 系统调度员可以根据实际中的不同情况，平衡RIES 风险与利润、各VEP 的偏差与成本进行决策，寻找合适的最优折中解.为了说明Pareto 最优解集为有效解，当α=55.5%时双层模型中各目标函数的收敛情况如图8所示. 图中，D VEP 为调度偏差功率，N it 为迭代次数.图 7 α=55.5% 时的 Pareto 有效前沿Fig.7 Pareto frontier for α=55.5%表 5 不同置信概率下的结果比较Tab.5 Results with different confidence probabilitiesα/%空间约束参数B RIES /（105美元）CVaR RIES P OE /%ΓW ,tΓe L ,t6019.230.28.220.982 50.0255.517.627.48.450.911 80.094514.521.68.710.784 5 1.11309.714.69.280.536 124.2320 5.98.69.530.351 3100.00100.590.899.660.351 3100.00186浙 江 大 学 学 报（工学版）第 55 卷。
基于多能互补的区域能源系统优化模型(住建部梁浩、龙惟定)
碳能源的低能量 密 度 、 低 供 能 效 率 和 品 位、 供能不 （ 稳定 、 分布不均以及 紧 凑 型 城 市 建 筑 的 “ 三 高” 高 高密度 、 高容积 率 ） 特 点， 未来城市分布式能源 层、 将会是一种 “ 城 市 尺 度 分 散 －区 域 尺 度 多 源 集 中 －终
］ １ 。 这就需要在社区层面 端用户个别用能 ” 的模 式［
暖通空调 Ｈ Ｖ＆Ａ Ｃ ２ ０ １ ２ 年第 ４ ２ 卷第 ７ 期
６ ７
基于多能互补的区域能源 系统优化模型
住房和城乡建设部科技发展促进中心 梁 浩 ☆ 张 峰 同济大学 龙惟定
摘要 根据我国城市紧凑型集约型发展的特点 ， 建立了一种区域能源 系 统 优 化 模 型 ， 可以 统筹考虑常规能源与可再生能源 ， 兼顾区域集中能源技术和分散能源技术 ， 使多 种 能 源 多 种 技 术在社区层面优化组合 ， 优势互 补 。 介 绍 了 模 型 的 建 立 过 程 ， 并 以 英 国 某 生 态 城 作 为 案 例， 通 过该模型优化模拟得到了费用最低和在 Ｃ Ｏ ２ 排放量约束下费用最低的能源供求方案以及相应 的能源系统管网布局 。 关键词 区域能源系统 节能 优化系统 多能互补 模型
ｉ ｉ ｉ ｉ
（ Ｃｅ Ｃ＝ ｍ ｉ ｎ ｉ＋ ｉ＋ ｉ＋ ｉ＋ ｉ＋ ｉ＋ ｉ） ∑ ｉ ＋ ∑Ｃｃｈ ∑Ｃｃｃ ∑Ｃｃｅ ∑Ｃｄｈ ∑Ｃｄｃ ∑Ｃｄｅ ∑Ｃｎ 式中 Ｃ 电网电 ｅ 为目标区域内传统能源的费用（ ； 能和 气 网 燃 气 ， 运行 费用） Ｃ ｃ ｈ为 目 标 区 域 内 集 中 供热系统的 初 投 资 费 用 ； Ｃ ｃ ｃ为 目 标 区 域 内 集 中 供 冷系统的初 投 资 费 用 ； Ｃ ｃ ｅ为 目 标 区 域 内 集 中 发 电 系统的初投资 费 用 ； Ｃｄ ｈ为 目 标 区 域 内 分 散 供 热 装 置的初投资 费 用 ； Ｃｄ ｃ为 目 标 区 域 内 分 散 供 冷 装 置 的初 投 资 费 用 ； Ｃｄ ｅ为 目 标 区 域 内 分 散 发 电 装 置 的 初投 资 费 用 ； Ｃｎ 为 目 标 区 域 内 管 网 设 备 的 初 投 资 ； 费用 （ 包括 水 泵 、 管 网 和 换 热 器 等） ｉ为目标区域 内系统或装置数量 。 其中热电 冷 联 供 系 统 的 初 投 资 费 用 算 在 Ｃ ｃ ｅ 中。 ② 约束条件 发电供冷供热设备和管网的初投资约束为
基于多能互补的区域能源系统优化模型
基于多能互补的区域能源系统优化模型在当今社会，能源问题日益凸显，如何实现能源的高效利用和可持续发展成为了人们关注的焦点。
基于多能互补的区域能源系统优化模型应运而生，为解决能源供应与需求之间的矛盾提供了新的思路和方法。
多能互补，顾名思义，是指将多种不同类型的能源相互结合、协同运作，以达到更高效、更稳定、更经济的能源供应。
常见的能源类型包括传统的化石能源（如煤炭、石油、天然气）、可再生能源（如太阳能、风能、水能、生物能）以及储能系统（如电池储能、抽水蓄能）等。
这些能源具有不同的特点和优势，例如化石能源供应相对稳定，但存在环境污染和资源有限的问题；可再生能源清洁环保，但具有间歇性和不稳定性；储能系统则可以在能源供应过剩时储存能量，在供应不足时释放能量，起到平衡和调节的作用。
区域能源系统则是指在一定的地理范围内，综合考虑能源的生产、传输、分配和消费等环节，通过优化配置各种能源资源，满足区域内用户的能源需求。
一个典型的区域能源系统可能包括能源生产设施（如发电厂、分布式能源站）、能源传输网络（如电网、热网、燃气管网）、能源存储设备以及能源终端用户（如居民、企业、公共机构）等。
基于多能互补的区域能源系统优化模型的目标是在满足区域能源需求的前提下，实现能源系统的总成本最小化、能源利用效率最大化、环境影响最小化等多个目标。
为了实现这些目标，需要对能源系统的各个组成部分进行详细的建模和分析。
首先，对于能源生产环节，需要建立各种能源生产设备的数学模型，包括其能源输出特性、运行成本、维护成本、碳排放等参数。
例如，对于太阳能光伏发电系统，需要考虑太阳辐射强度、光伏板的转换效率、设备的初始投资和寿命等因素；对于风力发电系统，需要考虑风速分布、风机的功率曲线、设备的可靠性等因素。
其次，能源传输和分配环节也需要进行建模。
这包括电网的潮流计算、热网的水力平衡计算、燃气管网的压力分布计算等。
通过这些模型，可以分析能源在传输过程中的损耗、网络的容量限制以及不同能源之间的协同传输能力。
《2024年区域综合能源系统供需预测及优化运行技术研究》范文
《区域综合能源系统供需预测及优化运行技术研究》篇一一、引言随着经济社会的快速发展和科技进步，区域综合能源系统的建设与管理成为当今能源研究的重要课题。
在确保能源供应稳定的同时，还需关注能源的高效利用和环境的可持续发展。
因此，开展区域综合能源系统的供需预测及优化运行技术研究显得尤为重要。
本文将重点分析当前区域能源供需的形势，并探讨如何通过技术手段优化运行，提高能源使用效率。
二、区域综合能源系统供需现状分析1. 供需现状当前，随着城市化进程的加快和人民生活水平的提高，区域能源需求持续增加。
而传统能源供应面临资源紧张、环境压力等问题，导致供需矛盾日益突出。
此外，不同区域的能源需求具有明显的差异性，因此，需要针对不同区域进行细致的供需分析。
2. 预测方法为了更好地掌握未来区域能源供需状况，需要采用科学有效的预测方法。
目前，常用的预测方法包括时间序列分析、灰色预测模型、神经网络模型等。
这些方法可以根据历史数据和当前发展趋势，对未来一段时间内的能源供需进行预测。
三、区域综合能源系统优化运行技术研究1. 优化目标优化运行的目标是在满足区域能源需求的前提下，提高能源使用效率，降低能源消耗和环境污染。
这需要从供需两侧入手，既要确保供应的稳定性，又要提高能源的利用效率。
2. 技术手段（1）智能调度技术：通过引入智能调度系统，实现能源的自动调度和优化分配，提高能源的利用效率。
（2）分布式能源技术：利用分布式能源系统，实现区域内多能互补，提高能源供应的稳定性和可靠性。
（3）储能技术：通过储能技术，实现能量的存储和调节，平衡区域内的能源供需。
（4）需求侧管理：通过需求侧管理措施，引导用户合理使用能源，降低能源消耗。
四、实例分析以某城市为例，该城市采用智能调度技术对区域内的电力、燃气、供热等能源进行统一调度和优化分配。
通过引入先进的传感器和控制系统，实时监测和调整各区域的能源使用情况，确保供应的稳定性和高效性。
同时，该城市还采用了分布式能源系统和储能技术，实现了多能互补和能量的存储调节，有效平衡了区域内的能源供需。
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风光互补发电系统的应用
• 无电农村的生活、生产用电 • 半导体室外照明中的应用 • 航标上的应用 • 监控摄像机电源中的应用 • 通信基站中的应用 • 抽水蓄能电站中的应用
各式各样的风光互补路灯
风光互补路灯视频监控系统
风光互补发电系统工程成功案例
广州亚运金山大道风光互 补监控系统
湖北汉宜高速风光互补 监控系统
• 2）中小型风力发电机并网发电系统。大家都知道，德国和日本的太 阳能屋顶计划大大促进了太阳能电池产业的发展。但在英国等阳光资 源不好的国家，正在推广风力发电机屋顶发电计划。在家庭安装中小 型风力发电机并网发电，可节省输配电系统，改善电网结构，是分布 式电源的理想方式。在国外还作为夜间照明和独立供电来减少犯罪率 的公共设施。
燃料电池的组成和工作原理 燃料电池的基本组成：阳极、阴极、电解质和外 电路。燃料电池中的电解质有不同的种类。
燃料电池的基本单元
燃料电池的工作原理（以氢氧磷酸型电池为例）
（1）氢气在阳极催化剂的作用下，发生下列阳极反应：
H 2 2H 2e
（2）氢离子穿过电解质到达阴极。电子则通过外电路及负
很少计及资产管理
电网的智能化同资产管理软件深度集 成
扰动发生时保护资产（保护跳闸） 防止断电，减少影响
对恐怖袭击和自然灾害脆弱
具有快速恢复能力
智能电网是促进电力行业全价值链生产、运行、经营各环节根本性转变的解决方案
智能电网——技术内容和功能
➢ 配电数据通信网络：覆盖配电网中所以节点的IP通信网， 采用光纤、无线与载波等组网技术，支持各种配电终端与 系统“上网”
• 风电系统是利用小型风力发电机，将风能转换成 电能，通过控制器对蓄电池充电．再通过逆变器 对用电设备供电的一套系统。
• 风电系统的优点是日发电量大、系统造价及运行 维护成本低。
• 缺点是常规水平轴风力发电机对风速的要求比较 苛刻。而且这个问题至今也一直没能有效地解决 。
风光互补的特点
• (1)风电和光电系统在蓄电池组和逆变环节是可以通用的， 使成本大大降低．同时可以设计逆变系统具有自动稳压功 能，改善供电质量。
1839年，英国科学家 William Grove设计出了第 一款燃料电池，之后，燃 料电池得到了广泛的研究。 随着能源危机的出现，燃 料电池更得到了进一步的 关注。燃料电池和传统的 内燃机比较，二者都是用 化学燃料作为能源，但是 在燃料利用率上，传统的 内燃机只有约18%的效率， 而燃料电池的效率可高达 80%。
• (2)风光互补系统关键的控制部分要根据日照强度、风力大 小及负载的变化不断对蓄电池组的工作状态进行切换和调 节。在发电量充足时把一部分电量供给负载，另一部分电 能则存入蓄电池组中；当发电量不足时。由蓄电池组提供 部分负载所需电能，从而保证了系统的稳定性与可靠性。
• (3)由于风光互补系统的供电稳定性和保证率高，可以设计 较低的光电阵列容量和蓄电池容量。使整个系统的成本下 降
3. 按燃料类型分。 3.1氢燃料电池 3.2甲烷燃料电池 3.3甲醇燃料电池 3.4乙醇燃料电池
家用燃料电池的应用
• 低温质子交换膜燃料电池或磷酸燃料电池几乎可以满足私人居 户和小型企业的所有热电需求。目前，这些燃料电池还不能供 小型的应用，美国，日本和德国仅有少量的家庭用质子交换膜 燃料电池提供能源。质子交换膜燃料电池的能源密度比磷酸燃 料电池大，然而后者的效率比前者高，且目前的生产成本也比 前者便宜。这些燃料电池应该能够为单个私人居户或几家居户 提供能源，通过设计可以满足居民对能源的所有要求，或者是 他们的基本负载，高峰时的需求由电力网提供。
• 在2009 年5 月召开的“2009 特高压输电技术国际会议” 上，中国国家电网公司正式提出“坚强智能电网”的概念 ，并计划于2020 年基本建成中国的坚强智能电网，正式拉 开了中国坚强智能电网的研究与建设序幕。
将来智能电网的功能
特征
目前
将来
激励/包括电力用户 提供发电/储能
使市场化成为可能 满足电能质量需要
家用燃料电池
燃料电池作为21世纪的高科技产品，早已受到西方发到 国家的重视，企业界也纷纷投入巨资从事燃料电池技术的 研究与开发，均取得了重大进展，技术走向成熟，并在一 定程度上实现了商业化，使得燃料电池即将逐步取代传统 发电机和内燃机而广泛应用于发电和汽车上。MW级成套燃 料电池发电设备已进入商业化生产，各等级的燃料电池发 电厂相继在一些发达国家建成，燃料电池汽车也已经开发 出来，家庭用燃料电池也已经进入实用性试验，这充分显 示了燃料电池所具有的广阔发展前景。
清洁、环保。燃料电池不需要锅炉、汽轮机等大型设备 、没有SO x、NO x气体和固体粉尘的排放。
可靠性和操作性良好，噪声低。
所用燃料广泛，占地面积小，建厂具有很大灵活性。
燃料电池的分类
1、按燃料电池的运行机理分。 分为酸性燃料电池和碱性燃料电池
2. 按电解质的种类不同，有酸性、碱性、熔融盐类或固体电解质 2.1碱性燃料电池（AFC）、 2.2质子交换膜燃料电池（PEMFC） 2.3磷酸燃料电池（PAFC）、 2.4熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)、 2.5固体氧化物燃料电池（SOFC）、
风光互补发电系统
利用太阳能和风能在时间和地域上都很强的互补 性，阳光最强时一般风很小；而在晚上没有阳光时， 由于温差比较大，空气的流动导致风的形成。 然而在晴天太阳比较充足而风会相对较少，在阴 雨天气的时候，阳光很弱但是阴雨天气会伴随着大 风，风资源相对较多。
所以根据风光的互补特性，使用风光互补系统可 以很好的解决无线通信系统的供电问题
• （2）2005 年欧洲提出类似的“smartgrid”概念，2006 年， 欧盟智能电网技术论坛推出了《欧洲智能电网技术框架》 ，认为智能电网技术是保证欧盟电网电能质量的一个关键 技术和发展方向，主要着重于输配电过程中的自动化技术
• （3）我国在智能电网概念的提出方面虽然稍晚，但之前就 在相关技术领域开展了大量的研究和实践。1999年进行的“ 我国电力大系统灾变防治和经济运行的重大科学问题研究” ，就已经提出过“数字电力系统”的概念。近年来国内也在一 直不断关注国内外智能电网方面的最新研究进展。
➢ DFACTS：柔性交流输电（FACTS）技术在配电网的延 伸。包括电能质量与动态 潮流控制。设备包括：静止无 功发生器（SVC)、静止同步补偿器（STATCOM)、有源 电力滤波器（APF）、动态不停电电源（UPS）、动态电 压恢复器（DVR）、固态断路器（SSCB）、统一潮流控 制器（UPFC) 等
¼ ¼ 工业化 自动化 信息化 智能化
现代社会发展 的技术特征
• （ 1 ） 2001 年 , 美 国 电 力 科 学 研 究 院 （ EPRI ） 提 出 “Intelligrid”（智能电网）的概念，并于2003年提出《智能 电网研究框架》展开研究；美国能源部（DOE）随即发布 Grid2030 计划,通过采用先进的材料技术、超导技术、电力 电子技术，重点研究控制技术、广域测量技术、实时仿真技 术、储能技术、可再生能源发电技术、微型燃气轮机发电技 术等，以构建全美骨干电网、区域性电网、地方电网和微型 电网（分布式电力系统）等多层次的电力网络，争取到2030 年建成完全自动化、高效能、低投资、安全可靠、灵活应变 的输配电系统，以保障大电网的安全性、稳定性，提高供电 的可靠性及电能质量。
➢ 先进的传感测量技术：光学或电子互感器、架空线路与电 缆温度测量、电力设备状态在线监测、电能质量测量技术
➢ 先进的保护控制技术：广域保护、自适应保护、配电系统 快速模拟仿真、网络重构等
➢ 高级配电自动化（ADA)：配电运行自动化（SCADA、变 电所自动化、馈线自动化）、配电管理自动化（配电GIS 、设备管理、检修管理等）
载也达到阴极。在阴极催化剂的作用下，生成水反应式为：
2H
Байду номын сангаас
2e
1 2
O2
H 2O
（3）综合起来，氢氧燃料电池中总的电池反应为：
2H 2 O2 2H 2O
伴随着电池反应，电池向外输出电能。只要保持氢气和氧气
的供给，该燃料电池就会连续不断地产生电能。
燃料电池的特点 燃料电池的能量转换效率高，不受卡诺效率限制。
• 为了有利于该技术的应用，可以用天然气销售网作为氢燃料源 。当前，许多生产商预测在不久的将来便会出现其它燃料源泉 ，这有助于进一步降低排放，加速燃料电池进入新的理想市场 。
以热定电
以热定电，就是以热需求(冷热负荷)确定电力驱动热泵的 电力需求，使分布式能源热电联供系统综合效率达到200％ 以上。为区域能源系统的优化配置提供了有效的方案。
优化 自愈 抵御攻击
电价不透明，缺少实时定价，选择 充分的电价信息，实时定价，有许多
很少
方案和电价可供选择
中央发电占优，少量分布式发电, 储能或可再生能源
大量“即插即用”的分布式电源补助 中央发电（节能、环保）
有限的趸售市场，未很好的集成 成熟、健壮、很好集成的趸售市场
关注停运，不关心电能质量
电能质量需保证，有各种各样的质量 /价格方案可供选择
区域能源规划
第九讲 区域能源系统的优化 和配置（三）
1. 区域能源系统优化配置的三大导向和 思路
2. 分布式能源热电联产系统 3. 能源总线系统 4. 多能源互补系统 5. 能源互联网系统
4.多能源互补系统
目前，我国各类新能源的利用率还很低，由新 能源造成的二次污染问题也成为制约新能源发展的 主要障碍。根据各地具体能源构成方式，合理采用 风能、太阳能和生物质能等可再生能源，构成多种 能源互补的功能系统，实现电、热、冷联供，既能 充分利用资源，提高能源利用率，又可以减少单一 能源供电的劣势，缓解能源消耗给环境造成的压力。
概率较小
在阴雨天气，叶片在风推动 下发生将机械能转化为电能， 产生电量，提供给负载工作 的能量，同时将多余的能量