含多个能源站的区域综合能源系统建模及协同优化运行策略

多能互补综合能源系统运行优化建议摘要：传统具有不可再生性的能源随着开采量与消耗量的日益增加，此类能源的存量也在与日俱减。

在新能源的确立之前，缓解逐渐增长的物资需求和能源短缺矛盾关系是必须面对与解决的问题，单一能源种类的利用与依赖容易产生资源大量消耗、自愈能力差、整体系统稳定性低下等相关问题。

本文以分布式能源为核心，采取多能互补理念，使用多能互补综合能源系统，对比传统分供系统的能源利用率更为优化，更好的减少能源供应成本。

关键词：多能互补；综合能源；系统运行；优化建议1 前言传统的冷、热、电等能源系统隶属于不同部门进行管理与运行，无法发挥协同潜力，抑制了能源利用率的提高和可再生能源的消纳。

具有多能协同特征的多能互补综合能源系统通过冷、热、电等多能流的综合规划、协调控制、智能调度与多元互动可显著提高能源供需协调能力，促进可再生能源消纳，是提高能源系统综合效率的重要抓手。

2多能互补综合能源系统分析2.1区域多能互补从整个能源系统出发，可以确定的是不同能源形式的耦合会对能效产生一定的影响，其中冗余能流路径提供的一定自由度为多能协同优化提供了空间。

构建不同能量系统之间的协调机制，可有效改善不同能源在不同供能背景下的时空间平衡，从而提高能源的综合利用率，降低系统运行成本，保证能源供应系统的稳定性。

其中，多能量载体的规模化和集成化管理可利用是实现区域多能互补的核心问题，也是近年来能源科学研究的重点问题。

2.2家庭式能源智能管理家庭式能源智能管理指的是从用户角度实现的多能互补方式，以家庭为例，家庭生产环境中需要运用到的能源形式有电气、冷、热、天然气，如果能够在用户端（用能端）实现多能源的交互和耦合，将极大地提高能源的利用效率，同时也为用户的能源利用提供了更多的可靠选择，这也推动了能量流、信息流、业务流等特性各异的物理对象的融合。

未来的综合能源系统不再是由供给侧到用户侧的单向能量传递，能源用户也由过去的能源使用者转换成能源消费者和服务商，传统能源系统中供给者、消费者的概念被淡化，取而代之的是综合能源系统供需双侧的智能交互。

新能源发电系统建模与优化策略一、引言随着能源需求的不断增长，以及对环境污染和气候变化的关注，新能源已成为可持续发展的主要选择。

而新能源发电系统的建立和优化策略的制定，成为保持新能源发展良好态势的关键因素之一。

本文将探讨新能源发电系统的建模以及相应的优化策略。

二、新能源发电系统建模新能源发电系统的建模是指通过对组成新能源发电系统的各个组成部分进行数学建模，确定各个部分之间的关系和相互影响，以便确定系统的整体性能和优化方案。

1.风能发电系统建模风能发电系统是一种利用风能进行发电的系统，其组成部分包括风力发电机、叶片、轴和塔架等。

风力发电机是整个系统的核心部分，主要通过旋转叶片产生动力，进而驱动发电机发电。

风力发电机的转速、发电功率、电压等参数都需要进行建模。

2.太阳能发电系统建模太阳能发电系统是一种利用太阳能进行发电的系统，其组成部分包括太阳能电池组、电池组支架、电机、逆变器、电网接入和电池等。

太阳能电池组是整个系统的核心部分，主要将太阳能转化为直流电能，而逆变器则将直流电转化为交流电以实现接入电网。

同时，太阳能发电系统的电压等参数也需要进行建模。

3.生物质能发电系统建模生物质能发电系统是一种利用生物质能源进行发电的系统，其组成部分包括生物质燃烧炉、锅炉、蒸汽动力机和发电机等。

生物质燃烧炉是整个系统的核心部分，主要通过燃烧生物质产生高温高压的蒸汽，而动力机则将蒸汽转化为电能。

三、新能源发电系统优化策略新能源发电系统的优化策略是指通过建立数学模型，分析系统的性能瓶颈和运行状态，提出相应的优化方案以提高系统的整体性能和经济效益。

以下将对风能、太阳能和生物质能发电系统的优化策略进行探讨。

1.风能发电系统优化策略（1）风力发电机的优化设计：针对风力发电机的叶片、轴和塔架等部分进行优化设计，以提高发电效率和降低成本。

（2）风力发电机转速控制：通过控制风力发电机的转速，以使其在最优区间内运行，提高发电效率。

（3）光伏组件的优化设计：针对光伏组件的材料和结构，进行优化设计以提高光电转换效率。

能源管理系统中的建模与优化策略作为全球能源消耗不断增长的背景下，如何有效地管理和优化能源资源的使用成为了一个重要的课题。

能源管理系统在这个过程中起到了至关重要的作用。

本文将讨论能源管理系统中的建模与优化策略。

一、能源管理系统建模能源管理系统的建模是指将能源系统中的各个组件和变量抽象为数学模型，以便于进行系统分析和优化。

它是设计能源管理系统的基础，也是制定优化策略的前提。

1. 能源系统建模的目标能源系统建模的目标是准确描述能源系统中的各个组件之间的相互作用和能量流动关系，从而为系统运营和优化提供依据。

建模的过程主要包括确定系统的边界、定义系统状态变量、建立各个组件的数学模型。

2. 能源系统建模的方法能源系统建模可以采用物理模型、统计模型、经验模型等多种方法。

物理模型是基于能源系统中的物理原理，对各个组件进行建模。

统计模型是通过对历史能源数据的统计分析，推断出能源系统的模型。

经验模型则是基于对能源系统运行的经验总结而成。

二、能源管理系统的优化策略在建立了能源管理系统的模型之后，我们可以根据系统的特点和需求制定相应的优化策略，以实现能源的高效利用和成本的最小化。

1. 能源消耗预测与计划能源消耗预测是能源管理系统优化的重要一环。

通过分析历史能源数据和当前的能源需求，建立能源消耗的预测模型，以便合理地制定能源的采购计划和使用策略，减少能源的浪费。

2. 能源系统运行优化能源系统运行优化是指通过调整能源系统中各个组件的运行参数和控制策略，使得能源系统的运行达到最优状态。

这涉及到对能源系统模型和运行数据进行分析，采用优化算法（如线性规划、遗传算法等）来确定最佳的运行策略。

3. 能源供应链优化能源供应链的优化是指对能源的采购、储存、运输等环节进行优化，以减少能源的成本和损耗。

优化的策略包括选择合适的供应商、优化能源储存和运输方式、利用能源市场的机会等。

4. 能源管理信息系统能源管理信息系统是用于实时监测和控制能源系统的关键设施。

智能电网中分布式能源系统的建模与优化随着能源需求的不断增长和对可持续发展的要求，智能电网的构建已成为当今能源领域的热门话题。

而分布式能源系统作为智能电网的重要组成部分，具有更高的可靠性和灵活性，能够更好地满足用户的需求和实现能源的协调利用。

本文将结合建模与优化的角度，探讨智能电网中分布式能源系统的相关问题。

一、分布式能源系统概述分布式能源系统（Distributed Energy System，简称DES）是指将多个小型的能源装置组合起来，形成一个整体能够提供可持续能源的系统。

在传统的集中式电网中，能源主要依靠大型发电厂输送至用户，存在能源传输损耗大、单一供能方式等问题。

而分布式能源系统通过将能源装置安装在用户侧或局部区域，实现近距离供能，提高了能源的有效利用率和可靠性。

二、分布式能源系统的建模建立分布式能源系统的合理模型是实现系统优化的重要前提。

建模的核心是将系统的各个组成部分和相互间的关系进行描述和抽象，以便进行后续的分析和优化。

1. 能源装置建模能源装置是分布式能源系统的核心组成部分，如风力发电机组、太阳能电池板等。

在建模过程中，需要考虑到能源装置的输出特性、发电效率以及不同天气条件下的变化规律等。

可以使用数学方程或者仿真软件对不同种类的能源装置进行建模，得到其效能和输出功率的函数关系。

2. 能源存储设备建模能源的稳定供应是分布式能源系统的一大挑战，而能源存储设备的合理利用可以有效解决此问题。

能源存储设备的建模需要考虑到储能效率、充放电速度和容量等指标，并将其与能源装置的输出功率进行匹配，以实现能源的平衡和调度。

3. 能源互联网建模分布式能源系统的关键特点之一是能源的互联互通。

建模能源互联网需要考虑到能源的传输、转换和分配等过程，并分析不同节点之间的能量流动和能源交换的效率。

通过建立能源互联网的模型，可以更好地实现能源的协同和共享。

三、分布式能源系统的优化分布式能源系统的优化是提高系统效率和可靠性的关键步骤，通过合理的规划和调度，将能源的供需平衡和系统的运行成本最小化。

多主体综合能源系统协同运行与机制设计在当今这个能源日益紧张的时代，多主体综合能源系统的概念越来越受到关注。

说到这个，大家可能会问，什么是多主体综合能源系统呢？简单来说，就是把不同的能源来源、不同的消费主体结合起来，形成一个协同工作的整体。

想象一下，太阳能、风能、氢能和传统的火电就像是一支乐队，大家各自发挥特长，齐心协力演奏出美妙的交响乐。

嘿，不就是“众人拾柴火焰高”吗？这可是个好主意啊，能最大化地利用资源，减少浪费，真是一举多得。

在这个系统里，协同运行就是关键。

你想，光有好的乐器和演奏者，但如果大家各自为政，那这乐队可真是难以成型。

想象一下，太阳能发电的电流和风能发电的电流像两条河流，若不汇合在一起，最终只能各自流淌，效果可想而知。

对吧？所以，我们得想方设法把它们捏合在一起。

把不同的能源资源、用户需求和市场机制都整合起来，就能达到一种“1+1>2”的效果，这不就是最佳状态吗？更有趣的是，系统里的每一个主体都可以根据需求和资源情况灵活调整，犹如一位灵活的舞者，在舞台上随时应对不同的节奏，真是活力满满。

说到机制设计，那就得说说“规则”。

好的机制就像是比赛的裁判，保证每个参与者都能公平、公正地发挥作用。

这时候，咱们可得注意，不光要有规则，还得灵活调整，让每个参与者都能心甘情愿地融入这个大家庭。

想想看，如果系统里有个用户总是“吃独食”，那其他人可就得亏了。

每个主体都能在不同情况下找到最佳的配合方式，就像做菜时的调料，少了盐就没味儿，多了糖又甜腻，这可是一门艺术啊。

技术也扮演着重要的角色。

随着科技的进步，咱们能更加准确地预测能源的供需情况。

这种预测就像是天气预报，让我们提前做好准备，确保在大风天也能稳稳当当。

科技就像一把利器，帮助我们在复杂的能源市场中游刃有余。

尤其是大数据和人工智能的应用，简直就是如虎添翼。

这些技术能让我们更深入地挖掘能源使用中的潜在问题，找到更高效的解决方案，真是“未雨绸缪”的好帮手。

第50卷第1期电力系统保护与控制Vol.50 No.1 2022年1月1日Power System Protection and Control Jan. 1, 2022 DOI: 10.19783/ki.pspc.210303含多区域综合能源系统的主动配电网双层博弈优化调度策略李咸善，马凯琳，程 杉(梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)，湖北 宜昌 443002)摘要：区域综合能源系统(Regional Integrated Energy System, RIES)通常经电气接口与主动配电网(Active Distribution Network, ADN)相连，参与ADN需求响应调度。

为了提高RIES与ADN的交互效益，提出了含多RIES的ADN 双层博弈优化调度策略。

在RIES内部，以RIES效益最大为目标，建立满足电-气-热负荷需求、响应ADN需求调度的RIES异质能优化协调调度策略。

在此基础上，建立ADN与多RIES联盟的双层博弈调度模型。

上层为ADN与RIES联盟的非合作博弈，ADN通过制定分时购售电价引导RIES联盟制定购售电策略。

下层为RIES联盟成员合作博弈，达到联盟出力在成员之间的最优分配，并基于Shapley值对联盟成员分摊合作利益。

采用粒子群算法求解博弈模型的纳什均衡点，得到最优电价策略及各RIES的最优购售电策略。

算例结果表明，所提策略能够提高ADN削峰填谷能力，保障RIES的经济性及ADN的可靠运行。

关键词：区域综合能源系统；主动配电网；双层博弈；优化调度Dispatching strategy of an active distribution network with multiple regional integrated energysystems based on two-level game optimizationLI Xianshan, MA Kailin, CHENG Shan(Hubei Provincial Key Laboratory of Operation and Control of Cascade Hydropower Stations,China Three Gorges University, Yichang 443002, China)Abstract: A regional integrated energy system (RIES) is usually connected with an active distribution network (ADN) through an electrical interface, and participates in the ADN demand response dispatch. To improve the interaction efficiency of RIES and ADN, a two-level game optimal scheduling strategy for ADN with multiple RIES is proposed. In RIES, a heterogeneous energy optimization and coordination scheduling strategy is established to meet the demands of electricity-gas-heat load of the RIES, and to respond to ADN electricity demand scheduling with the goal of maximizing RIES benefit. A two-layer game scheduling model of ADN and RIES-coalition is established. The upper layer is the non-cooperative game between ADN and RIES-coalition, and the ADN guides RIES-coalition to formulate power purchase and sale strategies responding to the ADN demand scheduling through a time-of-use purchase and sale price policy. The lower layer is RIES-coalition members’ cooperative game to achieve the optimal distribution of coalition trading power among members, and cooperation benefits are shared among coalition members based on the Shapley value.The particle swarm optimization algorithm is used to solve the Nash equilibrium point of the game model, and the optimal electricity price strategy and the optimal electricity purchase and sale strategy of each RIES are obtained. The results of a numerical example show that the proposed strategy can improve the peak shifting and valley filling capacity of ADN, ensure the economy of RIES and the reliable operation of the ADN.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51607105) and the Natural Science Foundation of Hubei Province (No. 2016CFA097).Key words: regional integrated energy system; active distribution network;two-level game; optimal scheduling0 引言随着化石能源供给匮乏的形势日益严峻，能源基金项目：国家自然科学基金项目资助(51607105)；湖北省自然科学基金项目资助(2016CFA097) 互联及能源高效利用成为当前研究的热点问题[1]。

综合能源系统的建模与优化近年来，随着能源问题的愈发突出，如何高效利用能源资源，成为了各国政府和研究机构关注的焦点。

而综合能源系统的建模与优化，成为了解决能源问题的重要途径之一。

在这篇文章中，我们将探讨综合能源系统的建模方法以及优化算法。

综合能源系统，是指将不同形式的能源以及相应的输配技术相结合，形成一个互补和相互协调的能源系统。

在综合能源系统中，各种类型的能源如电力、热能、天然气等可以相互转化和利用，从而提高能源的利用效率。

而建模就是将这样一个复杂的系统抽象成数学模型，以便进行分析和优化。

在综合能源系统的建模过程中，首先需要收集和整理能源系统的各项参数和数据，例如能源供应和需求的情况、各个组成部分的技术指标等。

然后，根据系统的特点和目标，选择适当的建模方法。

常用的建模方法包括物理模型、数学模型和仿真模型等。

其中，物理模型是根据系统的物理特性和运行原理建立的，可以较为准确地描述系统的行为和性能。

而数学模型则是通过数学方程和统计学方法来描述系统和变量之间的关系，可以较为方便地进行数值计算和分析。

仿真模型则是通过计算机模拟来模拟综合能源系统的运行过程，可以更加直观地观察系统的动态变化和效果。

在综合能源系统的优化过程中，目标是通过调整系统的运行参数，使得系统的性能指标达到最优。

常见的性能指标包括能源利用效率、经济性、环境影响等。

为了实现优化，需要选择合适的优化算法。

常见的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。

其中，线性规划适用于目标函数和约束条件都为线性关系的问题，整数规划则适用于目标函数需要整数解的问题。

动态规划则是通过将大问题分解成小问题来求解，适用于多阶段、多决策的问题。

而遗传算法则是模拟进化过程，通过随机的选择和变异来搜索最优解。

综合能源系统的建模与优化在实际应用中具有广泛的前景。

首先，综合能源系统可以提高能源的利用效率，减少能源的浪费，从而降低能源消耗对环境的影响。

其次，综合能源系统可以提供更加稳定和可靠的能源供应，减少能源的中断和波动。

能源协同规划方案能源协同规划是一种集中协调能源资源开发、运输、转换和利用的方式，以最大化能源系统效益。

能源协同规划方案则是针对不同地区或不同能源需求的具体方案，旨在提高能源系统的效率和可持续性。

能源协同规划的背景世界人口不断增长，经济发展日新月异，对能源的需求也越来越大。

如何满足这个需求，但也减少对环境的损害，成为了各国政府和能源公司必须面对的挑战。

能源协同规划就是在这样的背景下得以出现和发展的。

能源协同规划可以更好地整合能源资源，优化能源转换和利用过程，提高能源系统效率和可持续性。

能源协同规划的原则实行能源协同规划，必需严格遵守以下原则：1.多能源协同发展：将不同能源进行协同发展，提高能源利用效率。

2.排放协同治理：在能源开发和利用过程中，严格控制各种污染物的排放，减少对环境的损害。

3.区域协同发展：根据地理条件和经济发展状况，结合区域内不同能源的存在和需求，制定区域能源规划，实现能源资源优化配置和协同效益。

4.全过程协同：从能源资源开发、运输、转换和利用的全过程进行协同规划，实现能源整体高效协同运转和可持续利用。

能源协同规划案例分析中国南方地区能源协同规划案例南方地区作为中国经济发展的重要区域之一，能源需求量大，但能源开采和利用相对较少。

为了更好地满足能源需求，提高能源利用效率，中国南部地区的政府和能源公司展开了一次能源协同规划。

首先，针对区域内不同的能源资源进行了详细调查和评估，并完成了南部地区的能源资源库存统计。

同时，分析了不同能源市场需求，总结出南部地区能源的优势和缺陷。

然后，制定了南部地区的能源协同规划方案，首先是全面规划了地区内的各种能源的开采和利用计划，在保证资源合理利用和污染控制的情况下争取最大化的利润。

其次，针对能源输送，制订了南方地区的能源输送网络规划，通过优化能源输送的路线、方式、设备，提高输送效率，降低成本。

最后，控制能源消耗和污染排放，制定了南部地区环保标准，并定期对企业进行监督检查，确保能源安全、有效和环保。

区域综合能源系统优化配置-运行策略研究区域综合能源系统优化配置-运行策略研究1. 引言随着工业化进程的加速和城市化程度的提高，能源供应和消耗问题日益凸显。

区域综合能源系统可以通过有效的能源互联和优化配置，提高能源的利用效率，减少环境污染和碳排放。

本文旨在研究区域综合能源系统的优化配置和运行策略，以实现经济、环境和社会的可持续发展。

2. 区域综合能源系统的构成区域综合能源系统包括多种能源形式的生产、供应和利用。

常见的能源形式包括煤炭、石油、天然气、可再生能源等。

在综合能源系统中，能源的生产和消费之间存在复杂的相互关系和影响。

为了实现系统的优化配置和运行，需要考虑各个领域的能源需求、能源供应的可靠性和可持续性。

3. 区域综合能源系统的优化配置在区域综合能源系统中，通过合理配置各类能源资源，可以实现能源的高效利用和经济利益的最大化。

首先需要进行能源供需的预测和评估，了解各个领域的能源需求和能源供应的可行性。

在能源供应端，可以通过选择合适的能源生产设施和技术，提高能源的生产效率和供应可靠性。

在能源消费端，可以通过节能措施和智能化管理，减少能源的浪费和消耗。

同时还可以引入清洁能源和新能源技术，实现能源结构的优化和碳排放的减少。

4. 区域综合能源系统的运行策略区域综合能源系统的运行策略涉及能源的供应安全、效率和环境保护等方面。

一方面，需要建立完善的能源调度和储备机制，以保障能源供应的稳定性。

在能源调度中，需要综合考虑各个能源形式的供应量、成本和环境影响，以实现能源的合理分配和利用。

另一方面，需要加强能源监测和管理，及时发现和解决能源供需矛盾和问题。

通过引入智能化技术和数据分析，可以实现能源系统的优化运行和故障预测，降低能源系统的运行成本和风险。

5. 案例分析为了验证区域综合能源系统优化配置和运行策略的有效性，选取某地区为案例进行分析。

通过建立能源需求和供应的模型，预测能源的需求量和供应潜力。

在此基础上，通过多种方案的对比和评估，确定最佳的能源配置方案和运行策略。

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。

能源系统建模与优化1. 引言能源是现代社会发展的重要基础，能源系统的建模和优化可以帮助实现能源的高效利用和可持续发展。

本文将介绍能源系统建模和优化的基本概念、方法和应用。

2. 能源系统建模能源系统建模是指将能源系统划分为不同的子系统，并建立数学模型来描述其运行和相互作用。

能源系统的建模可以帮助我们了解系统的内部结构、关键参数和相互关系，从而为优化提供基础。

2.1 子系统划分能源系统可以被划分为不同的子系统，包括能源生产、传输、转换和使用等环节。

每个子系统的特点和相互关系不同，需要使用不同的模型进行描述。

2.2 数学模型能源系统的数学模型主要包括物质平衡方程、能量平衡方程、动力学方程等。

这些方程可以描述能源系统各个子系统之间的质量和能量的转移和转换关系。

3. 能源系统优化能源系统优化是指通过调整能源系统的运行参数和结构，以达到能源的高效利用和经济性。

优化方法可以帮助我们找到在给定约束条件下能源系统的最佳操作策略。

3.1 单目标优化单目标优化是指在给定的目标函数下，寻找能源系统的最佳操作策略。

常用的优化方法包括线性规划、非线性规划和整数规划等。

3.2 多目标优化多目标优化是指在有多个相互冲突的目标函数下，寻找能源系统的最佳操作策略。

常用的多目标优化方法包括Pareto优化和遗传算法等。

4. 能源系统建模与优化的应用能源系统建模与优化在能源领域具有广泛的应用。

下面介绍几个典型的应用案例。

4.1 发电系统优化发电系统是能源系统的核心，优化发电系统的运行可以提高电能的产出效率和供应可靠性。

能源系统建模可以帮助我们了解发电系统的内部结构和关键参数，优化方法可以帮助我们找到最佳的发电策略。

4.2 能源转换系统优化能源转换系统包括供热系统、制冷系统和动力系统等，优化能源转换系统的运行可以提高能源的利用效率和减少环境影响。

能源系统建模可以帮助我们了解能源转换系统的运行规律，优化方法可以帮助我们找到最佳的能源转换策略。

综合能源系统多能协同控制技术综合能源系统多能协同控制技术是指利用先进的信息技术手段和智能化控制算法，对综合能源系统中的多种能源进行协同控制和优化调度，以实现能源系统的高效运行和资源的最优利用。

本文将从综合能源系统的背景、多能协同控制技术的原理和应用、发展趋势等方面进行探讨。

一、综合能源系统的背景随着社会经济的不断发展和人口的持续增长，能源需求量不断增加，传统的单一能源供应模式已经难以满足能源需求的多样化和高效性的要求。

综合能源系统的出现正是为了解决这一问题。

综合能源系统是将多种能源（如电力、热力、气体等）有机地结合起来，通过相互之间的协同作用，实现能源的高效利用和供应的灵活性。

二、多能协同控制技术的原理多能协同控制技术是综合能源系统中的关键技术之一，其原理主要包括以下几个方面：1. 系统建模与仿真：通过对综合能源系统的各个组成部分进行建模和仿真，获取系统的动态特性和运行规律，为后续的协同控制提供基础数据和参考模型。

2. 能源流分配与优化调度：根据综合能源系统的供需关系和用户需求，通过优化算法和调度策略，对系统中的多种能源进行合理分配和调度，以实现能源的高效利用。

3. 多能源之间的协同作用：综合能源系统中的多种能源之间存在相互影响和协同作用，通过协同控制技术，可以实现能源之间的灵活转换和互补利用，提高能源系统的整体效益。

4. 智能化控制与优化策略：利用先进的控制算法和智能化技术，对综合能源系统进行实时监测和控制，根据系统的运行状态和优化目标，调整能源的供应和消费，以实现系统的稳定运行和最优性能。

三、多能协同控制技术的应用多能协同控制技术在综合能源系统中有着广泛的应用。

下面以典型的应用场景为例进行说明：1. 城市能源系统：在城市能源系统中，通过对电力、热力、气体等多种能源的协同控制，可以实现能源的高效供应和利用。

例如，通过对电力和热力的协同控制，可以实现电力和热力的互补利用，提高能源的利用效率。

2. 工业能源系统：在工业生产过程中，多能协同控制技术可以实现能源的合理配置和优化调度，提高工业生产的能源利用效率和经济效益。

多能互补的综合能源供热系统工程设计及优化摘要：近年来，低碳、可持续发展已成为中国经济社会建设与发展的重要话题。

而传统的单一能量体系，由于其资源利用效率低下以及在科技和经济等领域均存在着许多缺陷，已无法适应资源紧张背景下对各类资源利用可持续开发使用的要求，因此，多能互补综合资源系统工程应运而生。

因地制宜地使用可利用的各类能量资源、提升能量效率、减小能量耗费、用低洁净能量替代高污染能量的供能方法，已成为节约各类资源耗费、减少环境污染危害风险的首选。

多能源互补的综合能源网络系统（简称“多能源系统＂）具备了各种能量的输入、出□以及大量的能源转换与输送装置，利用信息化方式与各种供能装置建立耦合关系，并实现了整体规划设计与运作管理，以提升能量的整体效率。

关键词：多能互补；综合能源；供热系统1多能互补综合能源系统工程基本概念1.1多能源系统的基本内涵多能源体系实质上是多能互补基础上的综合能量服务。

多能量体系通常是指电、气、冷、热水等多个能量体系在燃料制造、输送、使用各环节耦合所产生的一个新的能量供应体系。

多能互补、协同优化是多能源系统的基本内容。

多能源系统通过充分发挥利用能源各方的优点实现相辅相成，可以从总体上增强系统的经济运行灵活性和工作安全性。

多能源管理系统的特点，主要体现在：（1）管理系统的“源”，协调充分考虑能量天然稟赋、用户负荷要求、价格因素，对多种类型能量实行最优化调配和供应分配。

（2）管理系统的“荷”，充分考虑使用者多品种用能要求和能量的可替换性，采用有效合理的调节和社会市场激励机制，实现综合最佳优化用能的效益。

（3）管理系统的＂网”，包括各种能量的输出网（如电网、热网、气网等）及采用新工艺技术或装置将各种能量有机耦合一起，以便有效地将能量传递给使用者。

（4）管理系统的“储”，包括各种能量临时储备的各种装置或控制系统，以改善管理系统的经济效益运作管理水平和应对能力。

多能源系统的规模，通常由所包括的“源”的容积以及所在范围的规模确定，从地域范围上考察，体系可以小到户用、建筑或农业大棚生产等范围内，也可以大到公园、乡村、小城镇、工业大区、都市、跨地域等各种规模的多能供能体系。

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。

电气传动2023年第53卷第7期ELECTRIC DRIVE 2023Vol.53No.7摘要：环境问题和低碳政策加剧了综合能源系统优化运营策略的碳排放压力。

针对该问题，建立了园区综合能源系统运行下的多目标优化调度模型，该模型考虑了以总运行成本和碳排放分别描述调度策略的经济性与环保性。

针对多目标权重选择易存在主观性偏差的问题，将多目标优化问题转化为经济性与环保性的合作博弈，并提出了基于卡罗需-库恩-塔克（KKT ）条件下的多目标Parato 前沿求解方法，进而采用基于安德森加速的ADMM 算法计算合作博弈解。

采用合作竞争博弈思想来确定实现的经济性与环保性两个目标之间的相协调的折中方案和最佳调度运行策略。

最终算例部分通过分析四个季节典型日的园区综合能源系统优化调度策略，对所提方法进行了多场景验证，结果表明，所提方法可以在运行成本和碳排放之间做出合理的权衡。

关键词：综合能源系统；合作竞争博弈；交替方向乘子法；双目标问题；安德森加速中图分类号：TM73文献标识码：ADOI ：10.19457/j.1001-2095.dqcd24324Multi -objective Optimal Scheduling of Park Integrated Energy System withCooperative Game SolvingKONG Weizheng 1，WU Xiaoyu 1，DAI Hongcai 1，XU Kaiwen 2（1.State Grid Energy Research Institute ，Beijing 102209，China ；2.School of Electrical and Information Engineering ，Tianjin University ，Tianjin 300072，China ）Abstract:Carbon emission pressure on the optimal operation strategy of integrated energy system is intensified by environmental issues and low carbon policies.To address this issue ，a multi-objective optimal scheduling model under the operation of the integrated energy system in the park was established ，which considered the economics and environmental friendliness of the scheduling strategy described in terms of total operating cost and carbon emission ，respectively.To address the problem that the multi-objective weight selection is prone to subjective bias ，the multi-objective optimization problem was transformed into a cooperative game of economy and environmental protection ，and a multi-objective Pareto front solution method based on the Karush-Kuhn-Tucker （KKT ）condition was proposed ，and then the cooperative game solution was calculated using the Anderson-acceleration-based alternating direction method of multipliers （ADMM ）.The cooperative game approach was used to determine the compromise between the economic and environmental objectives to achieve the optimal scheduling and operation strategy.In the final example section ，the proposed method was verified in multiple scenarios by analyzing the optimal scheduling strategy of the integrated energy system in the park through four typical days of the season ，and the results show that the proposed method can make a reasonable trade-off between operating costs and carbon emissions.Key words:integrated energy system （IES ）；cooperative competition game ；alternating direction method of multipliers （ADMM ）；bi-objective problem ；Anderson acceleration基金项目：国家电网有限公司总部科技项目（SGSDJY00GPJS1900057）；智能电网联合基金（U2066211）作者简介：孔维政（1985—），男，硕士，高级工程师，Email ：*********************** 通讯作者：徐凯文（1999—），男，硕士，Email ：********************园区综合能源系统多目标优化调度与合作博弈求解孔维政1，吴潇雨1，代红才1，徐凯文2（1.国网能源研究院有限公司，北京102209；2.天津大学电气自动化与信息工程学院，天津300072）在全球变暖的压力下，碳减排一直是国际社会关注的问题[1]。

综合能源系统的建模及多目标优化设计研究随着人类社会的不断发展，能源问题越来越受到关注。

如何提高能源利用效率，减少能源消耗和污染排放，成为各国政府和学者们共同关注的问题。

在此背景下，综合能源系统成为了一种备受瞩目的能源解决方案，其建模及优化设计研究成为了当前能源领域的前沿热点。

一、综合能源系统的定义综合能源系统是指将不同能源形式（如化石能源、可再生能源等）和能源转化技术（如热电联产、储能、传输等）相互关联、相互调配、相互协调的能源系统。

综合能源系统的基本特征是能够利用多种能源源头进行能量互补，实现能源的高效、可靠和可持续利用。

二、综合能源系统的建模综合能源系统建模是指利用各种工具和方法对综合能源系统中涉及到的各种元素进行分析和数学表述，以得出系统的性能指标和优化算法。

目前，综合能源系统建模方法主要包括传统的经济数学优化模型、仿真模型和基于群体智能算法和机器学习算法的模型。

传统建模方法主要包括线性规划、整数规划、非线性规划等，它们通过确定目标函数、约束条件和变量等来描述综合能源系统，可以得到经济和环境效益等最优解。

但是，这些方法由于模型的假设和过度简化，无法充分考虑多种复杂因素的影响，使得模型的准确性和适应性不够。

仿真模型是一种通过创建一个与真实系统具有相似结构和功能的虚拟系统，以对其进行实验性分析和预测的方法。

它可以模拟实验系统在不同条件下的运行和性能，有助于提高系统设计的准确性和可靠性。

但是，仿真模型往往受限于参数设置、精度和不确定性等问题，限制了其应用场景和精度。

基于群体智能算法和机器学习算法的模型由于其强大的学习和优化能力，对于复杂的非线性、不确定和多目标问题有着相同的表现。

它利用启发式搜索、进化算法、遗传算法等方法进行求解，可以有效地解决传统算法的局限性。

但是，这些方法由于模型结构的复杂性和数据获取的困难性，需要投入大量的计算资源和时间。

三、综合能源系统的多目标优化设计综合能源系统建模对于综合能源系统的设计和优化具有重要的意义。

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。

基于综合能源协同优化的配电网规划策略
综合能源协同优化是指利用多种能源形式（如电力、热能、气体等）之间的协同作用，通过统一规划和运营管理，实现能源的高效利用和低碳排放。

在配电网规划中，基于综合能源协同优化的策略可以有效地提高配电网的供电可靠性、经济性和环境友好性。

在配电网规划中，可以采用多能互补的策略。

通过考虑电力、热能、气体等多种能源之间的互补关系，可以实现能源的优化配置和互相补充。

在冬季，电力系统可能供应电力加热设备和热泵等用于供热的设备，而在夏季则可以利用电力系统供应制冷设备和太阳能电池板产生的电力。

通过综合考虑不同季节、不同能源需求和供应模式，可以优化配电网的能源利用效果，减少能源浪费和碳排放。

在配电网规划中，可以采用多能互联的策略。

利用智能电力网技术和通信技术，将不同能源系统（如电力系统、热能系统和气体系统）进行互联，实现能源信息的共享和协同控制。

通过综合考虑不同能源系统的运行状态和负荷需求，可以实现能源的整体调配和协同管理。

在电力供应紧张的时候，可以通过调整热能系统和气体系统的运行模式，实现能源的平衡供给和需求的优化匹配。

在配电网规划中，可以采用多能存储的策略。

利用新型能源存储技术，如储能电池、压缩空气储能和热能储存等，可以将多余的能源储存起来，在需要的时候释放出来供应给电网和用户。

通过综合考虑不同能源的供给和需求，可以实现能源的存储和平衡调配，提高配电网的供电可靠性和经济性。

在电力系统供电不稳定或电力需求波动大的情况下，可以利用储能电池和压缩空气储能等技术储存多余的电能，并在需要的时候释放出来供应给用户。