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计及需求响应与动态气潮流的电—气综合能源系统优化调度一、本文概述随着全球能源结构转型和智能电网技术的发展，电—气综合能源系统的构建与优化日益受到广泛关注。
本文聚焦于计及需求响应（Demand Response, DR）与动态气潮流的电—气综合能源系统优化调度问题，旨在探讨在电力和天然气网络深度融合背景下，如何通过有效整合与协调两种能源子系统的运行特性，实现资源优化配置、提升能源利用效率、保障系统稳定性和增强环境可持续性。
本文深入剖析了电—气综合能源系统的构成特点与运行机制，强调了其相较于传统独立调度模式的优势所在。
电—气系统的耦合主要体现在电力系统中的燃气发电设施、电热联产装置以及天然气系统中的电力驱动压缩机等关键设备上，这些设备的运行状态直接影响到两个系统的交互与互补效应。
在此基础上，我们详细阐述了需求响应作为一种灵活的负荷管理策略，在应对电网峰谷差、提升供电可靠性以及促进清洁能源消纳等方面的重要作用，特别是在电—气综合能源系统中的潜在价值和实施挑战。
本文构建了一种能够精确刻画电—气系统交互特性和需求响应行为的数学模型。
模型充分考虑了燃气发电机组的动态性能、气源供应的时空变化、电热负荷的随机波动以及用户参与需求响应的多元动机与约束。
采用先进的优化算法，如混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming, MILP）、动态规划（Dynamic Programming, DP）或基于强化学习的方法，对电—气系统的联合调度问题进行求解，力求在满足系统安全约束、设备运行限制及用户满意度的前提下，实现系统总成本最小化或社会效益最大化。
进一步，本文探讨了动态气潮流的影响及其在优化调度中的处理方法。
鉴于天然气管网的复杂流体动力学特性，文中引入了精确或简化的气流模型来模拟天然气在管道内的输送过程，同时考虑气源供应的不确定性、储气设施的调峰作用以及管网压力约束等因素。
通过合理整合气流模型与电—气综合能源系统优化模型，确保调度方案能准确反映气网动态特性，有效防止气压过低或过高导致的安全风险。
智能电网的需求响应与调度研究在当今能源需求不断增长、环境压力日益增大的背景下，智能电网作为一种创新的电力系统解决方案，正逐渐引起广泛的关注。
其中，需求响应与调度是智能电网中至关重要的环节，对于提高电力系统的效率、稳定性和可靠性具有重要意义。
需求响应是指用户根据电力市场价格或激励机制，主动调整自身的电力消费行为，以达到优化电力资源配置和平衡供需的目的。
过去，电力用户往往是被动的消费者，对电力供应的变化缺乏响应能力。
然而，随着智能电表、通信技术和自动化控制系统的发展，用户现在能够实时获取电力价格信息，并根据自身的需求和经济利益，灵活调整用电设备的运行时间和功率。
例如，在电价较高的高峰时段，用户可以选择减少不必要的用电，如推迟使用大功率电器；而在电价较低的低谷时段，则可以进行一些可调节的用电活动，如充电储能设备或进行批量生产。
需求响应的实现离不开先进的通信技术和智能电表的广泛应用。
智能电表能够实时测量用户的用电数据，并将其传输到电力供应商的控制中心。
通过这些数据，电力供应商可以准确了解用户的用电模式和需求变化，从而制定更加合理的电价策略和供应计划。
同时，通信技术的发展使得电力供应商能够及时向用户传递电价信息和激励措施，引导用户参与需求响应。
除了用户侧的需求响应，电力系统的调度在智能电网中也起着关键作用。
调度的主要任务是根据电力系统的运行状态和预测的负荷需求，合理安排发电资源的输出，以确保电力的稳定供应和电网的安全运行。
在传统电网中，调度主要依靠经验和固定的运行模式，难以应对复杂多变的电力需求和突发情况。
而在智能电网中，借助先进的监测技术、数据分析和预测算法，调度能够更加精准和灵活。
智能电网中的调度系统可以实时监测电网中各个节点的电压、电流、功率等参数，并通过大数据分析和机器学习算法，对未来的电力负荷进行准确预测。
基于这些预测结果，调度系统可以提前安排发电资源的启停和出力调整，以满足负荷需求的变化。
例如，当预测到未来一段时间内电力需求将大幅增加时，调度系统可以提前启动备用发电机组或增加可再生能源的接入；反之，当需求减少时，可以适当降低发电功率，以提高能源利用效率和减少浪费。
多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略一、本文概述随着全球能源结构的转型和智能电网的快速发展，电力系统正面临着前所未有的挑战和机遇。
传统的电力调度模型主要依赖于刚性负荷，但在可再生能源大规模接入和用户需求多样化的背景下，电力系统的稳定性、经济性和可持续性受到了严重挑战。
因此，如何有效管理和调度柔性负荷，实现多时间尺度的协调互动响应，成为了当前电力系统研究的热点和难点。
本文旨在提出一种多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略。
通过对柔性负荷的精确建模和预测，结合电力系统的实际运行需求，构建了一个综合考虑经济、环境和社会效益的优化调度模型。
该模型能够实现在不同时间尺度下，柔性负荷与电力系统的协调互动，提高电力系统的稳定性、经济性和可持续性。
本文首先对柔性负荷的定义、分类及其在电力系统中的作用进行了深入分析和阐述。
在此基础上，提出了一种基于多时间尺度的柔性负荷互动响应调度框架，详细描述了各时间尺度下的调度目标和约束条件。
接着，通过构建优化调度模型，实现了对柔性负荷的精细化管理和调度。
通过算例分析和仿真实验，验证了所提模型和策略的有效性和可行性。
本文的研究不仅为电力系统调度提供了新的思路和方法，也为实现电力系统的可持续发展和能源转型提供了有力支持。
未来，我们将继续深入研究柔性负荷的互动响应特性和调度策略，为构建更加智能、高效、环保的电力系统做出更大贡献。
二、多时间尺度协调调度模型在电力系统中，负荷的调度和管理是一个复杂而关键的任务。
传统的调度模型往往只关注单一的时间尺度，难以应对现代电力系统中负荷的多样性和不确定性。
因此，本文提出了一种多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型，旨在更好地平衡电力供需，提高电力系统的稳定性和经济性。
该模型将负荷调度过程分为多个时间尺度，包括短期、中期和长期。
每个时间尺度都有不同的调度目标和策略，以适应不同的负荷特性和市场需求。
在短期时间尺度上，模型主要关注实时负荷的预测和调度，以确保电力系统的稳定运行。
《工业控制计算机》2020年第33卷第10期1分布式冷热电三联供系统协同优化调度的研究Collaborative Optimal Scheduling of Distributed Combined Cooling Heating and Power 祖航王秋颖（东南大学能源与环境学院，江苏南京210096）摘要：由多种分布式能源组成的冷热电三联供系统，高效可靠，灵活性强，是一种节能环保的能源供应方式。
以涵盖电、热、冷多个领域的分布式能源联供系统为对象，建立系统负荷协同高效生产和利用的优化调度模型，将考虑了一次能源消耗、环境补偿成本、运行维护费用的综合成本最低作为运行目标，采用非线性规划法，确定各分布式能源机组在给定负荷下的最佳出力值。
算例结果表明，所建立的分布式冷热电三联供协同优化调度系统能够有效提高系统运行经济性和环保性，与传统调度模式相比,优化后24小时累计运行费用可降低32%，是实现节能减排、提高能源利用率的有效手段。
关键词：冷热电联供系统；分布式能源；非线性规划法；优化调度Abstract:"this paper,the distributed energy cogeneration system covering the fields of electricity,heat and cold is taken as the object,the optimal scheduling model of collaborative and efficient production and utilization of system load is construct-ed,taking the lowest economic cost which considers primary energy consumption,environmental compensation costs,operation and maintenance costs as the operating target,the nonlinear programming method is used to determine the optimal output value of each distributed energy unit under a given load.The simulation results show that the distributed CCHP coordinated optimization scheduling system can effectively improve the system operation economy ynd environmental protection,compared with the traditional dispatching mode,the cumulative operation cost of24hours sfter optimization can be reduced by32%.Keywords：combined cooling,heating and power system,distributed energy,nonlinear programming method,optimize scheduling分布式能源系统将多个独立能源设备组合,通过合理规划，可有效提升对风能、光能等清洁能源的消纳能力,实现各类能源的综合、梯级利用，满足用户侧多种能源的需求，同时增强了能源网络的灵活性、可靠性和经济性。
0 引言构建以新能源为主体的新型电力系统，推动清洁电力资源大范围优化配置是实现我国“双碳”目标的重要举措[1]。
随着风光等新能源大规模、高比例并网，电力系统受其间歇性、波动性、随机性和通道容量限制等影响加剧[2]，这将导致电能质量和潮流阻塞等问题。
可再生能源发电具有季节性不均和短时波动特征，而径流、风电与光伏互补性较强[3]，风光水互补运行可以有效利用水电的灵活性补偿风光的波动性和间歇性[4，5]。
由于水风光互补改变了水电的调度运行边界，水库原有调度规则将不再适用，协调目标对象更为复杂[6]。
因此，为真正实现水风光的“长期电量补偿、短期电力补偿”，制定考虑多能互补的水库中长期与短期调度决策是解决新能源出力不稳定的有效途径。
此外，我国提出开展“两个一体化”实施意见[7]，强调结合需求侧负荷特性、电源结构和调节能力，充分挖掘新能源消纳能力，确保开发规模与消纳能力匹配，缓解弃电问题。
因此，构建考虑源端多能互补、受端适应电力需求的水库多时间尺度调度决策显得十分重要。
关于水风光一体化系统优化调度方面，国内外专家学者已有许多研究。
在短期互补调度方面，朱燕梅等[8]提出了发电量、出力波动双目标的水光互补短期调度模型，基于改进的出力波动度量方法，提出分阶段波动控制策略，便于光伏规模化接入系统。
张艳华等[9]建立了系统余留负荷均方差最小的梯级水风光电站联合调峰短期调度模型，分析了联合调度的短期调峰能力、梯级短期调度运行产生的影响。
李杨等[10]提出了输电容量限制的梯级水光互补联合发电系统日前鲁棒调峰优化调度方法，考虑梯级水电上、下游水力耦合和机组运行约束，实现了梯级水光互补运行。
上述研究主要针对水风光短期互补策略，虽考虑了短期风光波动性的影响，但缺乏互补系统的中长期运行决策指导，进而难以兼顾系统的长远效益，而水风光互补长期协调需考虑长、短期多尺度耦合调度问题[4]。
在长、短期多尺度耦合调度方面，谭乔凤等[11]研究了大规模风光接入背景下梯级水电站在长期、日前和实时尺度上的调度方式，系统评估了互补调度效益和风险。
《基于需求响应的热电联供微电网优化调度研究》篇一一、引言随着社会经济的持续发展和科技进步的日新月异，微电网已成为一种有效的解决方案，用以实现电力供应和能源使用的灵活、可持续与经济高效。
特别地，在热电联供微电网中，通过整合可再生能源和需求响应技术，可以有效地提高能源利用效率和供电稳定性。
因此，本篇论文主要探讨了基于需求响应的热电联供微电网优化调度策略，为推动其广泛应用提供了理论基础和实践指导。
二、问题陈述与目标设定面对电力和热能双重需求，传统的单一调度策略往往无法实现最佳的能源效率和成本效益。
在考虑微电网的实际运营环境、系统特性及市场条件下，本文的目标是研究并开发一种基于需求响应的优化调度策略，以实现热电联供微电网的高效运行和经济效益最大化。
三、文献综述在过去的几年里，国内外学者对微电网的优化调度进行了大量研究。
其中，需求响应技术被证明在调整电力供需关系、稳定电网运行和提高系统效率等方面具有重要作用。
本文将对需求响应在热电联供微电网中的应用进行详细梳理，并对相关研究进行深入分析。
四、方法论与模型构建（一）方法论本文采用混合优化算法，包括线性规划、非线性规划以及智能算法等，对热电联供微电网的优化调度问题进行建模和求解。
同时，考虑到需求响应的动态特性，引入了时间序列分析等手段，以更准确地反映微电网的实际运行情况。
（二）模型构建1. 微电网系统模型：包括电力和热力系统的基本构成、运行特性和约束条件等。
2. 需求响应模型：考虑用户的负荷变化规律及潜在的需求响应能力。
3. 优化目标函数：综合考虑系统的经济效益、环境影响和运行效率等，建立多目标优化模型。
五、结果与分析（一）优化调度策略的有效性验证通过仿真实验，我们验证了基于需求响应的优化调度策略在热电联供微电网中的有效性。
实验结果表明，该策略可以有效地调整电力和热力供需关系，提高系统的运行效率和经济效益。
（二）需求响应对微电网运行的影响分析分析结果显示，需求响应技术能够有效地应对电力负荷的波动，降低系统的运行成本。
考虑不同负荷类型的新型电网源荷协调优化调度策略摘要：本文在确定型多源联合优化调度模型中引入需求响应机制，将负荷划分为居民负荷和工业负荷两大类，针对居民负荷和工业负荷的不同特性，分别建立了考虑用户参与度度的需求响应模型和工业负荷价格型需求响应模型，提出了一种考虑不同负荷类型的新型电网源荷协调优化调度策略，给出了模型目标函数和约束条件的数学表达式。
最后，通过改进的IEEE39节点系统算例验证了该策略的有效性和适用性。
关键词：新型电网；居民负荷；工业负荷；负荷类型；源荷协调；优化调度致谢：感谢国网重庆市电力公司电力科学研究院项目提供支持。
0 引言随着高比例、大规模可再生能源发电并网，多源并存的新型电网格局呈现，对电力系统的适应性提出了更高的要求和挑战的同时，也为新型电网的优化协调调度奠定了夯实的现实基础。
风电起步最早、应用最广，现有的优化调度研究多为风火、风水火联合调度策略[1-3]。
现阶段引入的负荷侧需求响应模型多为价格型需求响应模型，且模型简单粗放，未能根据不同类型的负荷特点建立精细化的需求响应模型从而充分挖掘和利用需求响应的灵活性。
为此，本文在多源联合调度模型的基础上，将负荷划分为居民负荷和工业负荷两大类，针对居民负荷和工业负荷的不同特性，分别建立考虑用户参与度的居民负荷需求响应模型和工业负荷价格型需求响应模型，提出一种考虑不同负荷类型的源荷协调优化调度策略。
最后，通过改进的IEEE39节点系统算例验证了该策略的有效性和适用性。
1新型电网源侧联合调度模型1.1含光热电站的新型电网能量转换特性典型的含光热电站的新型电网主要结构及能量流动，主要由光场（Solar Field，SF）、储热系统（Thermal Energy Storage System，TESS）和发电系统（Power Block，PB）三部分构成，通过传热流体（Heat Transfer Fluid，HTF）实现能量在各部分之间的传递。
