中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊
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ISSN 1000-7229 CN 11-2583/TM
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针对不同类型灵活性资源调节特性差异对系统运行的影响问题，提出一种考虑灵活性资源多时间尺度协调互济的综合能源系统优化调度策略。首先，从指令响应速度、累积调节范围和调节速率三个角度，对系统内不同能源类别、不同调度环节的灵活性资源所具有的调节特性进行挖掘。其次，考虑气、热能量的传输惯性，对供热区域热惯性以及气、热管网的动态特性进行建模，挖掘气、热能源系统与电力系统协同调度过程中的调节潜力。继而，建立综合能源系统多时间尺度协调调度模型，实现灵活性资源在多时间尺度上的协调互济。最后，通过算例仿真验证了所提调度策略能够在不同时间尺度调度中协调不同调节特性灵活性资源出力的同时，也为短时间尺度的调度预留更大的功率调节空间，更好地响应风功率在不同时间尺度上的随机波动。
为有效应对可再生能源不确定性对综合能源系统调度的影响，多从多时间调度尺度的角度进行研究，然而该方法仅从时域角度设置多时间调度步长而忽视了可再生能源出力的频域信息，且未兼顾不同步长下的热网运行特性。因此，提出了一种考虑热网特性的综合能源系统混合时间尺度调度方法。首先对可再生能源出力信号进行时频分解，基于瞬时频率构建电力调度的分时调度步长函数，形成电网侧的非均匀混合调度步长；然后以电力调度步长为基础，根据不同调度步长下热网运行特性选择不同的热传输模型；最后，通过算例对所提方法的可行性和有效性进行验证。结果表明，所提方法夏季和冬季平均节省成本分别为9.5%和6%；时间节省方面较15 min调度步长分别平均节省47.8%和39.4%，验证了所提方法在降低成本与计算时间方面的有效性。
电-气区域综合能源系统（electricity-gas regional integrated energy system，EGRIES）多故障恢复包含重构和多个故障元件的抢修，考虑系统运行方案调整对恢复力的提升及经济运行下，故障恢复的规模大且复杂度高。为此，提出了一种重构与抢修协同下的EGRIES多阶段博弈故障恢复方法。首先，进行EGRIES多故障恢复分析，建立量化的恢复力评价指标，提出多阶段主从博弈故障恢复方法框架，主体、从体博弈者分别为故障恢复方案制定模块和运行方案制定模块；然后，建立主体博弈者模型，并计及配电网与配气网的利益均衡，建立配电网与配气网经济运行非合作博弈的从体博弈者模型，再基于粒子群优化算法进行求解。最后，采用由IEEE-33节点配电网和15节点配气网构成的EGRIES进行算例分析，较传统优化方法，所提方法下负荷损失价值减少了19.98%，系统运行成本降低了6.39%，表明所提方法能在提升恢复力的同时兼顾系统运行成本的降低。
光热（concentrated solar power，CSP）电站是一种清洁、灵活的新型可再生能源设备，在综合能源系统（integrated energy system，IES）中引入CSP电站为推动能源向低碳转型提供了有效方式。然而，可再生能源的不确定性以及经济与环境的矛盾，给系统的经济、低碳、灵活和稳定运行带来了挑战。为此，提出一种计及多能灵活性的多目标分布鲁棒优化（distributionally robust optimization，DRO）调度策略。首先，针对可再生能源的不确定性，采用拉丁超立方抽样法结合Kantorovich场景削减法生成风电、光伏和CSP电站收集热功率的离散典型场景。其次，分别从能源供给、需求和转换环节对系统中灵活性资源进行量化，建立多能灵活性供需平衡约束。然后，以经济性和碳排放最优作为目标函数，建立基于多离散场景的两阶段多目标DRO模型，并采用列与约束生成算法进行迭代求解。针对多目标优化问题，通过ε-约束法求解得到帕累托前沿，并根据客观赋权法（criteria importance though intercrieria correlation， CRITIC）与优劣解距离法（technique for order preference by similarity to ideal solution， TOPSIS）（CRITIC-TOPSIS）综合决策出最终运行方案。仿真结果表明，所提模型有效提升了IES运行的灵活性裕度，达到了经济与环境的合理权衡。
针对区域综合能源系统（regional integrated energy system， RIES）集中式优化调度方法不能揭示供能方与需求侧利益的缺陷，为了深入挖掘用户需求侧的可调节潜能，考虑到能量平衡约束和若干设备运行约束，提出了一种考虑需求侧资源参与的区域综合能源系统低碳协同调度模型。首先设置能源系统运营商（energy system operator， ESO）作为领导者，以收益最大化为目标为集群设定内部价格，下层的每个RIES作为追随者，对价格做出响应，并以最小化运行成本为目标建立了主从博弈模型；其次充分考虑电力、燃料、维护和碳交易成本的约束条件，在市场中引入碳交易机制限制二氧化碳排放，并采用差分演化（differential evolution， DE）的种群进化算法不断调整策略逼近博弈均衡；最后针对由三个系统组成的综合能源系统进行考虑需求侧资源参与的区域综合能源系统低碳协同调度分析，案例分析表明在博弈机制的激励下可以优化分布式能源装置的产出，降低运行成本，从而实现多主体利益平衡下的集群协调优化。
在能源转型加速、综合能源系统（integrated energy system， IES）迅速发展的背景下，传统需求响应（demand response， DR）不断演进为综合需求响应（integrated demand response， IDR）。在IES中，IDR将多种能源进行紧密耦合，赋予用户更灵活地参与能源网络调节的能力，从而实现更高效的能源利用和供需平衡。阐述了传统电力DR向IDR的演化与发展进程，探讨了IES中IDR的运作与互动框架，并对其灵活性响应资源进行分析。考虑IES运行优化、响应方式和用户主被动性等问题，在传统分类基础上将IDR进一步细分为基于负荷削减转移、负荷替代转换、签署合同协议和市场交互控制四种响应模式，以适应IES的复杂性和互动性，为在IES中IDR的实施提供了清晰的模型。最后，深入剖析了在极端灾害、多重不确定性、多特征混合和差异化价格体系四个方向下，IDR面临的主要挑战和潜在的解决技术，为IDR在IES中的进一步研究和发展提供具有实践意义的参考。
“双碳”目标下，多个综合能源系统间电能互济已成为促进新能源就地消纳、提升综合能源系统集群（integrated energy system cluster， IESC）经济性的有效途径。合理的需求响应资源调度方案和适配的多能源交易模型对于进一步提升新能源利用率具有重要研究价值。因此，提出一种计及综合需求响应的综合能源系统集群多能源精细化日前交易模型。首先，考虑综合需求响应构建综合能源系统日前独立优化调度模型，制定能源供需计划和综合需求响应方案。其次，计及能源交易需求和交易意愿等因素制定报价策略，并构建热电竞标策略等效模型，以开展电热能源同步拍卖交易。然后，为进一步促进综合能源系统集群内部交易及新能源消纳，考虑需求响应资源可调节容量制定基于用户用能满意度等因素的报价策略，进而设计电热需求响应资源双向拍卖机制。最后，算例仿真验证了所提模型的可行性和有效性。
在“双碳”目标下，使用新能源、提高能源使用效率、减少二氧化碳排放等都是综合能源系统需要考虑的重要因素。针对常见氢能多元利用模型中能量转换效率不高、系统降碳手段没有充分考虑的问题，提出一种考虑高效氢能利用和碳捕集的综合能源系统低碳优化调度模型。首先，在常见氢能多元利用模型的基础之上，构建高效氢能利用模型。通过建立电解槽的供热模型以及甲烷反应器的热回收模型，提高综合能源系统在应用氢能时的能量转换效率，实现系统的低碳经济运行。然后，在设备层面引入碳捕集装置和碳封存装置，在机制层面引入阶梯式碳交易机制，从多方面进一步实现综合能源系统碳排放量的降低。最后，设置算例进行分析，通过对比不同场景证明了所提出模型的高效性和低碳性。
为进一步降低综合能源系统（integrated energy system，IES）的碳排放和提高新能源消纳率，提出了一种含阶梯式碳交易的电热气耦合综合能源系统优化调度策略。首先，建立了热电联供机组、空气源热泵和电转气的电热气耦合调度框架，建立了因空气源热泵变工况引起的调度偏差模型，并引入考虑余热回收的电转气以实现能源互补协同；其次，引入阶梯式碳交易机制以约束系统碳排放，以经济性作为优化目标；最后，通过改进旅行距离率和虫洞存在概率、结合差分变异策略、引入压缩因子三方面对多元宇宙优化（multi-verse optimization，MVO）算法进行改进，克服了常规多元宇宙优化算法在求解所提模型时易陷入局部最优解的问题。通过改进的算法对模型进行求解，结果表明，改进后的多元宇宙优化算法具有更好的收敛性与稳定性，优化后总成本比原始多元宇宙优化算法、粒子群算法、遗传算法分别降低了8.13%、12.90%和9.07%，实现了综合能源系统的经济运行。
为了降低综合能源系统（integrated energy system，IES）的净运行成本，提出一种基于Z-score因子的氢电混合IES优化运行增强策略。首先，提出纳入历史价格的Z-score统计度量方法，以实现对氢能的激励作用，降低IES净运行成本。然后，引入平准化储能度电成本（leveling the cost of energy storage， LCOES）和阶梯碳交易理念，进一步增强IES策略优化的效果，提高储能利用率。最后，以低碳经济运行为导向，分析不同能源间的耦合特性，将Z-score因子结合LCOES和阶梯碳交易效用模型协同优化，以系统净运行成本之和最小为优化目标，构建IES低碳经济优化运行模型，运用GUROBI求解器进行求解。算例分析表明，所提策略可使得系统制氢量提升46.27%，净运行成本降低程度在26%至32%之间，在确保经济运行的前提下，显著提高能源利用率，实现IES供需侧的最优匹配，从而为IES低碳经济调度提供参考。
“双碳”目标的提出与综合能源系统（integrated energy system， IES）的快速发展对能源系统碳排放流计算提出了更高要求。当前IES碳流算法主要针对单向耦合系统，耦合元件与各子网碳流计算模型不统一，因此无法计算环状耦合系统碳流。为了对环状IES碳排放流进行快速准确计算，提出了一种通用的综合能源系统统一碳流计算方法。该通用算法首先统一了多能耦合系统功率流的计算；其次根据碳流的性质与特点，统一了能源子网与耦合元件的碳流计算，进一步得到了综合能源系统的碳足迹分布。此外，鉴于碳流对潮流的依附关系，采用复数形式对潮流与碳流进行表示。将所提方法应用于单向耦合系统和环状耦合系统算例，结果表明所提方法的结果更符合实际、速度更快、适用范围更广。
在综合能源系统中，多能源负荷的物理特性差异和耦合特性导致其波动性和随机性显著增强，这使得预测精度难以提高。对此，提出了基于二次分解重构与多任务学习的混合预测模型。针对负荷波动的大量噪声信号，提出二次分解重构策略，通过变分模态分解与改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将负荷数据分解为高中低三个频段，再利用排列熵筛选出更能反映负荷变化特征的低频和中频序列。针对多能源负荷的强耦合问题，采用能够捕捉多输出相关信息的多输出最小二乘支持向量回归算法，并结合基于多任务学习的双向长短期记忆网络，分别完成低、中频分量预测。仿真结果显示，二次分解重构数据处理方法大大提升了模型的预测精度，展现了多输出最小二乘支持向量回归在多元负荷预测中的潜在优势。
综合能源系统可有效提升能源利用效率、减少碳排放，而精准的负荷预测是其开展运行调度和能源管控的重要前提。为实现更高的负荷预测精度，提出了一种新的多元负荷耦合预测模型，该模型以卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）为核心，融合多门混合专家（multi-gate mixture of experts，MMoE）模型和长短期记忆 （long short-term memory，LSTM）神经网络模型，通过与软共享机制多任务学习有机结合，实现了冷热电负荷关系的深入耦合，显著提升了多元负荷的预测精度。结果表明，提出的CNN-MMoE-LSTM多元负荷耦合预测模型可进一步提高多元负荷的联合预测精度，电、热和冷负荷的均方根误差相比基于多门混合专家模型的长短期记忆神经网络模型（MMoE-LSTM）分别降低了5.86%、5.98%和2.67%。
沙戈荒新能源基地需要采用远距离高压交直流输电将清洁电能送往负荷中心，准确高效地评估交直流混合输电系统最大传输能力（total transfer capability， TTC）对系统安全规划和促进新能源消纳具有指导意义。为此，提出一种考虑新能源出力不确定性的沙戈荒交直流外送系统最大输电能力评估方法。首先，采用拉丁超立方抽样构建风电出力的不确定模型并基于改进的K-means聚类法生成典型场景集；其次，建立交直流混合系统的概率连续潮流迭代算法模型，引入直流功率的影响因子以加快潮流收敛速度并提高计算的准确性；然后，构建计及风电出力不确定性的沙戈荒新能源基地交直流混合外送系统TTC计算模型，实现交直流混合系统准确、快速的TTC评估。最后，采用修改的IEEE 39节点系统进行算例分析，验证了所提方法在新能源出力不确定情景下可保证TTC评估的准确性和时效性，为提高沙戈荒大规模新能源基地经交直流混合外送系统的安全、稳定性提供参考。
针对大规模新能源孤岛接入柔直送出系统中采用晶闸管控制的交流耗能装置快速动态平衡盈余功率的应用场景，结合换流器直流电压和有功功率两个关键动态性能，提出了功率盈余控制的三个优化目标，设计了基于预测和动态稳压的耗能支路投入以及动态斩波的耗能支路快速低扰退出的优化斩波投切策略。通过张北工程四端双极柔性直流电网仿真系统以及现场动作结果对提出的优化斩波投切策略进行了验证。结果表明，相对固定耗能组数投切策略在故障期间能够减小功率损失，在故障恢复后能够快速退出耗能提高功率恢复速率，在功率盈余期间具有高效的动态稳压特性，有效提升了交流耗能投退过程的系统性能，且耗能优化投切策略的定值选取具有较宽的稳定范围。
