CN107633350B - 一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，包括以下步骤：1)建立能源互联系统运行充裕性评估指标体系；2)能源互联系统日前数据采集；3)能源互联系统中不确定性场景生成，采取基于分层采样原理的拉丁超立方采样方法；4)对能源互联系统各个元件运行状态进行模拟；5)基于能源互联系统中各个系统的时序特征，建立能源互联系统耦合运行状态模拟；6)使用蒙特卡洛模拟法对运行态的能源互联系统进行充裕性评估。本发明通过多次模拟取平均值提高准确性，能够对于运行中的能源互联系统的充裕性进行合理的评估。

Description

一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法

技术领域

本发明属于运行短期系统评估领域，具体涉及一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法。

背景技术

电力系统运行可靠性短期评估的定义为：计及设备自身健康状况、外部环境条件、系统运行条件和系统运行行为时，电力系统在短期内按可接受的质量标准和所需数量不间断地向电力用户提供电力和电量的能力的度量。

传统可靠性评估通常对电力系统规划设计提供决策依据，以中长期指标居多。对于包含波动性可再生能源的电力系统短期运行充裕性研究方法欠缺。随着第三次工业革命背景下能源互联系统的发展，以新能源技术和信息技术相结合为特征的一种新型能源利用体系能源互联系统兴起。其大量可再生能能源引入导致供给波动，多种能源可供选择的特征导致负荷需求波动量比之前大，使得系统充裕性受到一定影响。

能源互联系统中各个系统间存在相互耦合作用，当其中一个系统出现故障时会使得其他系统的状态也受到一定影响，同时其他系统能够对故障系统起到一定支撑作用。由于现代社会生产生活对供能可靠性的依赖，任何失负荷事故所造成的损失是无法忽视的。因此有必要对能源互联系统进行运行充裕性评估，评估在不同调度策略下在系统可能发生故障的情况下，系统出现失负荷情况的频率以及严重程度。在选择调度策略时不仅考虑到调度成本的经济性，也计及系统运行风险程度对调度进行筛选。由于其他系统对于故障系统能起到一定支撑作用，因此在发生故障后可对调度策略进行调整，可利用能源互联系统充裕性评估指标对调度策略调整前后系统充裕性进行对比，选取对故障系统支撑作用较好的调度调整策略。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术的不足，本发明提供一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，所述系统元件在运行中以一定概率出现故障情况下，评估能源互联系统及其内含系统分别所受到影响失负荷的概率、失负荷平均严重程度及延迟失负荷概率的方法。

技术方案：本发明的一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，包括下述步骤：

(1)建立能源互联系统运行充裕性指标体系，所述能源互联系统包括电力系统、天然气系统和热力系统，所述指标体系包括运行失负荷概率、运行失负荷期望及延迟失负荷概率三项；

(2)能源互联系统日前数据采集，包括各系统物理网络结构数据、用户负荷日前预测数据、可再生能源出力日前预测数据、元件运行过程中故障率及日前调度策略中各机组出力数据；

(3)能源互联系统中不确定性场景生成，对所述步骤(2)中采集得到的用户负荷日前预测数据及可再生能源出力日前预测数据，根据历史统计数据统计出的用户电力负荷需求及风电出力的预测量与实际量的偏差值，采用拉丁超立方采样方法生成可能的不确定性场景；

(4)对能源互联系统各个元件运行状态进行随机模拟：针对所述步骤(2)中元件在运行过程中故障概率，通过模拟运行过程中各个元件的运行状况，得到元件时序状态数据；

(5)基于能源互联系统中各个系统时序特征，能源互联系统耦合运行状态计算：基于步骤2)中能源互联系统数据及步骤3)和步骤4)的不确定性场景模拟和元件运行状态模拟，分别计算在各个场景下，能源互联系统在日前调度策略指导下的运行状态；

6)使用蒙特卡洛模拟法，对各个不确定场景下的能源互联系统进行10000次以上运行状态的模拟，对其进行充裕性评估，并求取最终充裕性指标，包括各分系统及能源互联系统整体的失负荷概率，运行失负荷期望和延迟失负荷概率。

进一步的，步骤(1)建立能源互联系统运行充裕性指标体系包括，分别设置评估单独系统的分指标；然后将供电、供气、供热量作为一个整体进行综合评估，从总体上量化系统扰动造成的影响和损失，所述能源互联系统运行充裕性指标体系包含各个系统单独及能源互联系统整体指标：运行失负荷概率O_LOLP、运行失负荷期望O_ELNS、延迟失负荷概率B_LOLP。

进一步的，步骤(3)所述的能源互联系统中不确定性场景生成包括以下步骤：

(3.1)假设存在X_t,t∈[1,T]为T个独立的随机输入变量，需要分别对这些随机输入变量X_t进行采样。若随机输入变量X_t服从标准正态分布，则得到其累积概率分布函数为：

Φ_t＝F_t(X_t)Φ_t∈[0,1]

(3.2)对于任一随机输入变量X_t，将随机输入变量X_t的累积概率分布函数区间均匀划分成N个区间，则每个区间的宽度均为1/N，在每一区间中随机选择随机输入变量的Φ_t的采样值，即：

其中，n为1,…,N中的任一随机数；R_n为第n个采样区间中的任一随机数；R为[0,1]区间中的任一随机数。

(3.3)任一区间经过一次随机采样后便不再参与随后的采样，即一个区间有且仅生成一个随机数R_n。经过采样得到所有区间的随机数R_n后，通过反变换求得与这些采样值对应的随机输入变量X_t的采样值，即：

其中，χ_n,t为随机输入变量X_t在第n个区间中所取得的采样值；

为函数F_t()的反函数。

(3.4)根据上述拉丁超立方采样方法对用户电力负荷需求及风电出力进行场景模拟。

进一步的，所述步骤(5)包括以下步骤：

(5.1)电力系统的稳态平衡为实时平衡，计算当前场景下电力系统平衡状态，采用独立等式方程即可；

(5.2)由于天然气在系统管道中传播速度较慢，且与管道的分布及两侧压力相关，因此天然气系统需综合考虑时序分布和网络分布。根据上一时刻天然气状态列写天然气时序方程，为偏微分方程；再根据天然气管道网络参数、流量平衡及质量平衡列写平衡方程，连列求解天然气系统状态方程；

(5.3)热力系统的供需关系由热力系统最终所达到的温度所决定，温度约束具有一定的容差性，温度的变化较热量的传输具有一定的滞后性，因此建立时序偏微分方程和平衡等式方程计算热力系统状态。

进一步的，所述步骤(6)的包括以下步骤：

(6.1)对能源互联系统各个场景下运行状态进行模拟，确定当前出现故障元件的系统，对出现故障元件的系统可用容量大小进行调整，并根据比例调整直接消耗此能源的用户以及以此能量作为一次能源的用户的供能量；

(6.2)对所述步骤(6.1)中出现故障的元件所消耗的能源进行分析，判断该故障元件消耗的是否为能源互联系统中其他系统能源，若是则对其所消耗能源系统的负荷量进行相应调整；

(6.3)由于出现故障元件的系统导致消耗此能源的其他系统功能容量相应出现变化，相应对其他系统运行状态进行调整；

(6.4)依照调整次序的先后分别对单个系统的运行系统缺额进行计算，同时对能源互联系统缺额进行计算；

(6.5)进行蒙特卡洛模拟，计算能源互联系统运行失负荷概率、运行失负荷期望及延迟失负荷概率。

有益效果：本发明与现有技术相比，其显著的效果在于：

(1)本发明能够很好地反映能源互联系统在此调度策略运行下的风险性指标；

(2)本发明风险评估数值客观的体现出系统运行稳健状态，可随调度策略的调整而改变，可实时反映系统运行面临的风险；

(3)本发明通过系统的总体指标和分指标能够判断能源互联系统在运行过程中较为薄弱的环节，体现出当某个系统出现故障从而导致剩余系统风险增加的程度，对整体影响较大且出现故障后风险显著增长的系统即可断定为能源互联系统运行中的薄弱环节，可以此为依据对调度策略进行筛选将运行中可能面临的风险控制在可接受范围内；

(4)本发明有利于在风险控制环节对调度策略的筛选，根据该评估方法对不同调度策略下系统运行状态的充裕性评估结果进行比较，可在系统设计调度策略的优化目标的同时，对系统的风险性进行相应控制。对于可能出现故障的情况，利用风险充裕性评估可适时调整系统自身的运行生产计划，减小故障所造成的对连带系统和能源互联系统整体的影响，加强互联系统对故障系统及能源互联系统整体的支撑作用，从而提高能源互联系统的安全可靠性。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明中天然气系统中节点示意图；

图3为本发明中电力系统运行充裕性评估流程图；

图4为本发明中天然气系统运行充裕性评估流程图；

图5为本发明中热力系统运行充裕性评估流程图；

图6为本发明中能源互联系统充裕性评估流程图。

具体实施方式

为了进一步的说明本发明公开的技术方案，下面结合附图对本发明的技术方案作详细的阐述，本具体实施例仅作为优选，不对本发明的权利要求保护范围作出任何限制。

如图1所示，本发明所述的一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，具体步骤如下：

1)建立能源互联系统运行充裕性指标体系，该系统包括的电力系统、天然气系统和热力系统；

其中，该步骤包括具体流程如下：

1.1)首先计算电力系统中可用发电容量缺额，计算公式如式(1)所示，式中，P_Load为用户电力负荷需求，P_G-avl为系统当前可用发电容量；

P_SOAC(t)＝P_Load(t)-P_G-avl(t) (1)

在运行周期T内，在t时刻(t＝1，2，…，T)，令

为以P_SOAC所表示的函数，其中x_t为t时刻系统调度的决策量，y为不确定性以及元件运行故障概率所影响导致的P_SOAC的随机量，为当前具体场景下的系统发电容量缺额。

当

时，即P_SOAC>0，系统中负荷需求大于系统当前可用发电容量，系统失负荷；当

时，表示用户负荷需求与系统可用发电容量刚好到达平衡，处于临界状态；当

时，表示系统可用容量超过用户负荷需求，系统处于容量充裕的状态。

对于决策方案为x_t时，系统在t时刻的运行失负荷概率

的计算如式(2)所示；

计算运行失负荷期望

的公式如式(3)所示，式中，

即为在

条件下的期望值；

在对进行系统充裕性评估时，不应当系统处于失负荷的临界状态时再给予系统警示，应给系统留有一定的裕度进行提前应对，因此引入延迟失负荷概率B_LOLP指标，令

为0，在此时对应的失负荷概率为延迟失负荷概率，计算公式如式(4)所示；

延迟失负荷概率指标相当于在系统失负荷前设置了一个缓冲区域，一旦系统状态进入该区域，意味着系统面临失负荷的风险较高，调度人员需采取一定的预防措施，例如准备储能备用或调用需求侧响应资源等，预防系统进入失负荷的状态。

1.2)天然气系统中的评估和天然气网络分布有关，当某个管道压力不足时，单个管道供气不足即系统出现天然气供气不足现象，缺额期望为供气不足管道的条件期望总和。即当能源系统为天然气系统时，用各节点的可用能量缺额来衡量系统充裕性，计算公式如式(5)。式中，G_Load,m为用户在m节点的天然气需求，G_avl,m为系统m节点当前可提供天然气量，G_SOAC,m为m节点系统天然气能量的缺额；

G_SOAC,m(t)＝G_Load,m(t)-G_avl,m(t)m＝1,2… (5)

在运行周期T内，在t时刻(t＝1，2，…，T)，令

为以G_SOAC,m所表示的函数，其中x_t为t时刻系统调度的决策量，y为天然气系统压缩机故障所影响导致的G_SOAC,m的随机量，

为m节点在t时刻此情景下的天然气缺额计算函数。当

时，即G_SOAC,m>0，系统中m节点负荷需求大于系统当前可用容量，系统失负荷；当

时，表示m节点用户负荷需求与系统可用容量刚好到达平衡，处于临界状态；当

时，表示系统m节点可用容量超过用户负荷需求，系统处于容量充裕的状态。

对于决策方案为x_t时，系统在t时刻的运行失负荷概率

的计算如式(6)所示，即当任一管道出现失负荷状态时，系统即处于运行失负荷的状态；

计算天然气系统运行失负荷期望

来衡量系统平均失负荷的严重程度，

即为在

条件下的期望值的总和，即所有缺能管道缺额量之和，计算公式如式(7)所示；

计算延迟失负荷概率

指标，令

为0，在此时对应的失负荷概率为延迟失负荷概率如式(8)所示；

1.3)设系统所需热力负荷为使得温度保持在可接受限度边界上的上下限值分别为

H_Load 。

当能源系统为热力系统时，使用系统可提供热能总量与用户负荷需求的比较得出，计算公式如式(9)所示。式中，H_avl为系统当前可提供热力值，H_SOAC为系统用户负荷需求与热力最大可出力量的差值；

H_SOAC(t)＝H_Load (t)-H_avl(t) (9)

在运行周期T内，在t时刻(t＝1，2，…，T)，令

为以H_SOAC所表示的函数，其中x_t为t时刻系统调度的决策量，y为系统转化其他能量为热力的耦合元件出现故障所影响导致的H_SOAC的随机量。

当

时，即H_SOAC>0，系统提供的热能不足以供给负荷需求；当

时，表示系统可提供热量刚好覆盖用户需求热量的最低值；当

时，表示系统可用容量超过用户负荷需求下限。

对于决策方案为x_t时，系统在t时刻的运行失负荷概率

如式(10)所示；

失负荷期望

的计算如式(11)所示；

延迟失负荷概率

指标，令

为0，在此时对应的失负荷概率为延迟失负荷概率，其计算如式(12)所示；

H_Load(t)为t时刻用户实际消耗的热力负荷需求，将其值带入热力系统状态方程，可求出系统当前时刻温度以及t+1时刻用户所需热力值的限值。

1.4)当对能源互联系统充裕性进行评估时，当电力系统、天然气系统、热力系统任意其中之一出现失负荷现象时，即能源互联系统出现失负荷现象；能源互联系统每次出现失负荷现象时的失负荷期望用来衡量失负荷严重程度；对应失负荷期望值为0时的失负荷概率为能源互联系统的延迟失负荷概率。其计算分别如式(13)、(14)、(15)及(16)所示；

O_LOLP(x_t)＝Pr(f_t(x_t,y)>0) (14)

O_ELNS(x_t)＝E[f_t(x_t,y)|f_t(x_t,y)>0] (15)

B_LOLP(x_t)＝Pr(f_t(x_t,y)>z_βB) (16)

s.t.O_ELNS(x_t,z_βB)＝0

2)采集能源互联系统日前数据

采集数据包括能源互联系统各元件在运行中故障率，不确定性元素的日前预测值及历史数据中预测量与实际量的偏差值，能源互联系统的网络结构数据，热力系统可接受温度范围，以及各能源用户负荷日前预测、新能源出力日前预测及能源互联系统日前调度策略。

3)对步骤2)中采集得到的具有不确定性的用户负荷日前预测值和新能源出力日前预测值进行不确定场景生成。具体的步骤如下：

3.1)假设存在X_t,t∈[1,T]为T个独立的随机输入变量，需要分别对这些随机输入变量X_t进行采样。若随机输入变量X_t服从标准正态分布，则得到其累积概率分布函数如式(17)所示；

Φ_t＝F_t(X_t)Φ_t∈[0,1] (17)

3.2)对于任一随机输入变量X_t，将随机输入变量X_t的累积概率分布函数区间均匀划分成N个区间，则每个区间的宽度均为1/N，在每一区间中随机选择随机输入变量的Φ_t的采样值，如式(18)所示；其中，n为1,…,N中的任一随机数；R_n为第n个采样区间中的任一随机数；R为[0,1]区间中的任一随机数；

3.3)任一区间经过一次随机采样后便不再参与随后的采样，即一个区间有且仅生成一个随机数R_n。经过采样得到所有区间的随机数R_n后，通过反变换求得与这些采样值对应的随机输入变量X_t的采样值，如式(19)所示；其中，χ_n,t为随机输入变量X_t在第n个区间中所取得的采样值；

为函数F_t()的反函数；

4)对能源互联系统各个元件运行状态进行模拟：针对步骤2)中录入的能源互联系统中的各元件在运行中的故障概率，对各个元件在不同场景的各个时段下运行状态进行，机组运行故障概率的计算如式(20)所示；式中，ORR表示能源互联系统中常规机组停运替代率；λ为常规机组故障率；t为研究周期内机组运行时间。

ORR＝1-e^-λt (20)

5)能源互联系统运行状态模拟：基于能源互联系统中各个系统不同时序特征，对步骤2)中数据以及步骤3)处理后的数据，对能源互联系统在一定的调度策略下运行状态进行模拟。具体流程为：

5.1)电力系统功率平衡约束计算如式(21)所示；

5.2)对于天然气管道系统,通常假设管道的流动过程是恒温过程,压缩因子为常数且忽略管道的膨胀现象,假定输气管线为水平线,且不考虑输气管中气流的不稳定性和输气管中气流的不均匀性。

对于水平输气管道，根据管道气体运动过程中的质量守恒规律，可得如下连续性方程和运动方程如式(22)所示；其中，

为管道的声速方程，s代表等熵过程；M＝ρVA为管道的质量流量，ρ为气体密度，V为平均流速，A为管道截面积，p为绝对压力，x为管道距离，D为管道直径，f为达西-维斯巴哈摩擦系数；

天然气系统初始条件即天然气系统稳态模型的解作为动态模型的求解初始条件。通过对天然气管道动态模型进行简化，可得其稳态模型如式(23)所示；其中，p_m，p_n为节点压力；K_mn为管道摩擦阻力系数；Q_mn为管道流量；m，n为管道始端和管道末端节点；

天然气管网的边界条件包括气源压强，负荷压强以及质量守恒定律，以节点天然气为例，结合图2，节点2质量流满足式(24)；

M_12e-M_23f-M_24f＝0 (24)

5.3)热力系统当前时刻后k时刻状态量求解由当前时刻的参数所决定，如式(25)所示；其中，x为热力系统状态量，为当前时刻智能楼宇所处温度值，且满足

状态量的上下限约束如式(26)所示；T_k 、

为智能楼宇所设定k时刻舒适度范围温度的上下限值；

u为调度预设系统进气量，ω为系统进气量修正值，满足

为修正量的上下限，满足

为控制量，进气量的上下限约束如式(27)所示；

下一状态量的求解为线性方程求解如式(28)所示；其中，C₁，C₂，C₃为系数，与智能楼宇的面积、人流量、时间等因素相关；

x_t+1＝C₁x_t+C₂u_t+C₃y_t (28)

步骤5.2)中初始条件的具体方法为：

(1)在任意时刻k，对于天然气系统输气管道mn，稳态条件下管道mn流量Q_mn的计算公式如式(29)所示；式中，k_mn为管道内径、长度、效率、压缩因子等相关的系数；s_mn(k)反映了管道流量的方向，管道流量方向即为节点压力下降方向；p_m，p_n分别为m节点和n节点的压力值；

(2)加压站通过压缩机升高压力需要消耗额外的能量，其能量可由天然气或电能供给。当压缩机由燃气轮机驱动时，流经燃气轮机的流量Q_com(k)主要由升压比以及流过加压站的流量决定,计算公式如式(30)所示；式中：Q_mn(k)为流过加压站两端节点连接成管道的流量；k_com、Z_k为常数，k_com取决于压缩机温度、效率，Z_k取决于压缩因子；τ_com(k)为燃气轮机消耗的流量；α、β、γ为能量转化效率常数；

τ_com(k)＝α+βQ_com(k)+γQ_com ²(k)

(3)天然气系统中各节点的流量平衡方程如计算公式(31)所示；式中Q_m(k)为节点m的注入流量；

Q_m(k)＝∑_n∈mQ_mn+∑_k∈ms_mn(k)Q_com(k)+∑_k∈mτ_com(k) (31)

步骤53)能源互联系统中的热力系统负荷功率与温度的计算公式如式(32)所示；其中，

为各时段的空气进量；P_h(t)是制热的功率消耗；T^out为室外温度；T^s为供给空气温度；c_p，COP_h为固定系数。

6)能源互联系统充裕性评估：利用蒙特卡洛模拟法对能源互联系统进行充裕性评估，在状态运行模拟中分为三种情况进行：1)电力系统机组出现故障状态；2)天然气系统压缩机出现故障状态；3)热力系统供热元件出现故障状态。具体流程为：

6.1)电力系统机组出现故障计算单次缺额如流程图3所示，具体步骤如下：

(1)对系统可用发电容量大小进行调整，根据比例分别对直接用户供给电能量的调整以及对消耗电能的能量转化元件的供电量调整；

(2)判断产生故障的机组是否为燃气轮机机组，若产生故障的机组为燃气轮机机组，则转向(3)对天然气系统可用燃气量进行调整计算；若产生故障的机组为传统火电机组，则天然气系统状态不发生改变，转向(4)；

(3)对天然气系统可用燃气量大小进行调整，根据比例分别对直接用户供给燃气量的调整以及对消耗燃气的能量转化元件的供气量调整；

(4)热力系统由于能量转化元件可产热值发生调整；

(5)依照调整的先后次序分别对于电力系统、天然气系统以及热力系统的系统缺额进行计算，同时对于能源互联系统总缺额量进行计算。

6.2)天然气系统压缩机出现故障计算单次缺额如流程图4所示，具体步骤如下：

(1)对天然气系统可用燃气量大小进行调整，根据比例分别对直接用户供给燃气量的调整以及对消耗燃气的能量转化元件的供气量调整，并确定气转电耦合元件及气转热耦合元件各自的调整量；

(2)由于天然气系统的调整对电力系统会造成一定影响(由于燃气轮机可用出力的调整)，相应对电力系统可用发电容量进行调整，根据比例分别对直接用户供给电能量的调整以及对消耗燃气的能量转化元件的供气量调整；

(3)由于天然气系统和电气系统的状态调整均会对热力系统中的供热元件可供热值造成一定影响，对热力系统可供热值大小进行调整；

(4)依照调整的先后次序分别对于天然气系统、电力系统以及热力系统的系统缺额进行计算，同时对于能源互联系统总缺额量进行计算。

6.3)热力系统机组出现故障单次计算缺额如流程图5所示，具体步骤如下：

(1)对热力系统的可用热值进行调整，若产生故障的元件消耗的能量为天然气，则转向(2)；若产生故障的元件消耗的能量为电力，则转向(3)；

(2)对天然气系统可用燃气量大小进行调整，除故障元件外，根据比例分别对用户供给燃气量以及对消耗燃气的能量转化元件的供气量调整；

(3)对电力系统可发电量大小进行调整；根据比例分别对直接用户供给电量的调整以及对消耗电能的能量转化元件的供电量调整；

(4)由于天然气系统和电气系统的状态调整均会对热力系统中的供热元件可供热值造成一定影响，对热力系统可供热值大小进行调整；

(5)依照调整的先后次序分别对于天然气系统、电力系统以及热力系统的系统缺额进行计算，同时对于能源互联系统总缺额量进行计算。

6.4)在能源互联网充裕性指标计算如图6所示；计算时，首先对指标值进行初始化，在进入循环后，分别根据能源互联系统运行状态模拟下的各系统缺额状态量对能源互联系统指标进行修正，当系统满足退出循环条件时，系统退出循环，并对能源互联系统充裕度指标进行最终计算。

上述步骤6采用蒙特卡洛模拟法进行相关计算，根据计算的结果即可实现对一种能源互联系统短期运行充裕性的评估，提高能源互联系统的安全可靠性。

Claims (5)

1.一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)建立能源互联系统运行充裕性指标体系，所述能源互联系统包括电力系统、天然气系统和热力系统，所述指标体系包括运行失负荷概率、运行失负荷期望及延迟失负荷概率；

(2)能源互联系统日前数据采集，包括各系统物理网络结构数据、用户负荷日前预测数据、可再生能源出力日前预测数据、元件运行过程中故障率及日前调度策略中各机组出力数据；

(3)能源互联系统中不确定性场景生成，对所述步骤(2)中采集得到的用户负荷日前预测数据及可再生能源出力日前预测数据，根据历史统计数据统计出的用户电力负荷需求及风电出力的预测量与实际量的偏差值，采用拉丁超立方采样方法生成可能的不确定性场景；

(4)对能源互联系统各个元件运行状态进行随机模拟：针对所述步骤(2)中元件在运行过程中故障概率，通过模拟运行过程中各个元件的运行状况，得到元件时序状态数据；

(5)基于能源互联系统中各个系统时序特征，能源互联系统耦合运行状态计算：基于步骤(2)中能源互联系统数据及步骤(3)和步骤(4)的不确定性场景模拟和元件运行状态模拟，分别计算在各个场景下，能源互联系统在日前调度策略指导下的运行状态；

(6)采用蒙特卡洛模拟法对各个不确定场景下的能源互联系统进行10000次以上运行状态的模拟，对其进行充裕性评估，并求取最终充裕性指标，包括各分系统及能源互联系统整体的运行失负荷概率，运行失负荷期望和延迟失负荷概率。

2.根据权利要求1所述的一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，其特征在于，步骤(1)建立能源互联系统运行充裕性指标体系包括分别设置评估单独系统的分指标；然后将供电、供气、供热量作为一个整体进行综合评估，从总体上量化系统扰动造成的影响和损失，所述能源互联系统运行充裕性指标体系包含各个系统单独及能源互联系统整体指标，包括运行失负荷概率O_LOLP、运行失负荷期望O_ELNS、延迟失负荷概率B_LOLP。

3.根据权利要求1所述的一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，其特征在于，步骤(3)包括以下步骤：

(3.1)假设存在X_t,t∈[1,T], 为T个独立的随机输入变量，需要分别对这些随机输入变量X_t进行采样，若随机输入变量X_t服从标准正态分布，则得到其累积概率分布函数为：

Φ_t＝F_t(X_t)，Φ_t∈[0,1]

(3.2)对于任一随机输入变量X_t，将随机输入变量X_t的累积概率分布函数区间均匀划分成N个区间，则每个区间的宽度均为1/N，在每一区间中随机选择随机输入变量的Φ_t的采样值，即：

其中，n为1,…,N中的任一随机数；R_n为第n个采样区间中的任一随机数；R为[0,1]区间中的任一随机数；

(3.3)任一区间经过一次随机采样后便不再参与随后的采样，即一个区间有且仅生成一个随机数R_n；经过采样得到所有区间的随机数R_n后，通过反变换求得与这些采样值对应的随机输入变量X_t的采样值，即：

其中，χ_n,t为随机输入变量X_t在第n个区间中所取得的采样值；

为函数F_t()的反函数；

(3.4)根据上述拉丁超立方采样方法对用户电力负荷需求及风电出力进行场景模拟。

4.根据权利要求1所述的一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，其特征在于，所述步骤(5)包括以下步骤：

(5.1)所述电力系统的稳态平衡为实时平衡，采用独立等式方程计算当前场景下电力系统平衡状态；

(5.2)所述的天然气系统综合考虑时序分布和网络分布，根据上一时刻天然气状态得到天然气时序方程，再根据天然气管道网络参数、流量平衡及质量平衡得到天然气系统的平衡方程，进而得到天然气系统状态方程；

(5.3)建立时序偏微分方程和平衡等式方程计算热力系统状态。

5.根据权利要求1所述的一种能源互联系统短期运行充裕性评估方法，其特征在于，所述步骤(6)包括以下步骤：

(6.1)对能源互联系统各个场景下运行状态进行模拟，确定当前出现故障元件的系统，对出现故障元件的系统可用容量大小进行调整，并根据比例调整直接消耗此能源的用户以及以此能量作为一次能源的用户的供能量；

(6.2)对所述步骤(6.1)中出现故障的元件所消耗的能源进行分析，判断该故障元件消耗的是否为能源互联系统中其他系统能源，若是则对其所消耗能源系统的负荷量进行相应调整；

(6.3)由于出现故障元件的系统导致消耗此能源的其他系统功能容量相应出现变化，相应对其他系统运行状态进行调整；

(6.4)依照调整次序的先后分别对单个系统的运行系统缺额进行计算，同时对能源互联系统缺额进行计算；

(6.5)进行蒙特卡洛模拟，计算能源互联系统运行失负荷概率、运行失负荷期望及延迟失负荷概率。

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