CN108596453B - 考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法及系统，首先，针对热网与气网的动态特性进行建模分析，挖掘其相应动态特性下所对应的储能能力。继而，建立兼顾气、热网络动态特性的综合能源系统日前优化调度模型，将模型线性化并进行求解。最后，通过仿真计算分析管网动态特性对系统优化运行的影响，以及不同网络间的动态特性作用关系与协同优化潜力，所得结果证明了综合能源系统中计及网络动态特性的必要性与可行性。

Description

考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法及系统

技术领域

本发明涉及电-气-热综合能源系统互联技术领域，尤其涉及一种考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法及系统。

背景技术

随着能源和环境问题的日益严峻，为了提高能源的总体利用效率与可再生能源消纳能力，对多类能源互联集成和互补融合的需求日益迫切。另外，随着各种能源转换设备(如热电联产(CHP)、燃气轮机、电转气等)技术的发展，各种形式的能源在生产、传输、消费等各个环节的耦合作用也越来越强。因此，包含多种能源载体和网络的综合能源系统(Integrated Energy System,IES)运行优化研究已逐渐成为热点问题。

根据地理因素与能源发/输/配/用特性，可将IES分为跨区级、区域级和用户级。现有技术针对用户级综合能源园区，研究了其随机优化运行；并且针对区域级电-气-热IES进行了能量流优化分析。然而以上研究主要停留在稳态分析层面，并没有考虑电、热、天然气三者传输速度的差异，即网络动态特性对系统的影响。其适用于在较小区域内的建模分析，此时网络动态特性对系统运行的影响较小。而当系统规模较大时(如跨区级IES)，对耦合系统动态分析的研究尚不完备，需要进一步探索。因此，本发明重点关注由输电、输气与输热网络构成的跨区级电-气-热互联IES的优化运行。

不同能流系统具有显著不同的动态过程。电力系统传输速度很快、惯性最小，电能难以存储；而气、热系统的传输则较慢、惯性较大，其延时效应可等效为系统的储能，特别是当传输网络规模较大时，可以为系统提供较大的储能容量，从而提升系统运行的灵活性。针对热网动态特性的研究，现有技术考虑热网传输延时和温度损耗，利用其储热能力进行“热电解耦”以提高系统风电接纳能力；提出了综合考虑建筑物与热网动态特性的热电联合运行模式；利用用户互补聚合响应与热能传输延时优势互补，实现了IES供给侧、传输侧与需求侧的协同优化。上述技术均通过对热网动态特性建模，挖掘了热网的储热能力，证明了其对系统灵活性与风电接纳能力的提高作用。

针对气网动态特性，目前也已有诸多研究，现有技术在电-气互联系统中计及了天然气网络的动态过程，证明了稳态模型忽略管道储存能力及天然气慢传输速度，将会导致不准确的或次优的调度方案；进一步提出了计及气网管存的线性化模型，证明了管存容量对能源供应充裕度的重要作用；针对由P2G与CHP双向耦合的电-气互联系统，分析了其动态最优能量流。上述技术均通过对气网动态特性建模，证明了管存对系统运行灵活性及可靠性的提升作用。

然而以上研究只侧重于其中两种能流耦合，同时计及热网与气网动态特性的电-气-热互联系统运行优化的研究尚不多见。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述难题，提供了一种考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法及系统，该方法考虑到不同能流之间的耦合日益增强，为充分利用不同网络储能能力之间的优势互补，在运行优化中综合考虑不同网络的动态特性。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

本发明的第一目的是提供一种考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法，包括以下步骤：

针对热网与气网的动态特性分别进行建模分析，探究热力管道与天然气管道的储能能力；

以总运行成本最小为优化目标，建立兼顾气、热网络动态特性的电-气-热IES日前优化调度模型；

将上述日前优化调度模型转化为线性化模型并求解。

进一步地，

采用节点法对热网动态特性进行建模，考虑热水传输时的时间延迟，管道出口温度对应其注入时刻的管道入口温度与比例系数的乘积；

计及热水在传输过程中由于与管壁进行热交换而发生的温度损失，对管道出口温度采用苏霍夫温降公式进行修正。

进一步地，

由于天然气较慢的传输速度以及其具有压缩性，管道首端天然气注入流量与末端输出流量不同，首末端相差的天然气流量短暂地储存在管道中；将运行一个周期后的管存量恢复到初始值，为下个调度周期预留一定的调节裕度。

进一步地，

以总运行成本最小为优化目标，建立兼顾气、热网络动态特性的电-气-热IES日前优化调度模型，所述电-气-热IES总运行成本包括火电成本、气源出力成本以及弃风惩罚成本、失负荷惩罚成本；其中，为了最大化接纳风电，假定风电运行成本为0；燃气CHP与燃气轮机的燃料成本包括在气源出力成本之中。

进一步地，

所述电-气-热IES日前优化调度模型的约束条件包括：电力系统约束、热力系统约束和天然气系统约束。

进一步地，

所述电力系统约束包括：

节点功率平衡：t时刻所有火电机组的输出功率之和、所有CHP、燃气轮机的发电功率之和、所有未满足的电功率之和以及所有风电机组的实际出力之和的加和等于节点i的负荷功率加上与节点i相连接的所有线路的功率之和。

机组出力约束：机组的有功出力介于机组有功出力的上下限之间；t时刻风电机组的实际出力介于零和该时刻风电机组的预测出力之间。

支路潮流约束：节点之间的相角差与支路ij的电抗值的比值不大于支路ij的潮流上限值。

进一步地，

所述热力系统约束包括：

CHP出力约束：CHP机组出口处的供水管的温度介于CHP机组出口处的供水温度上、下限

之间；

换热站约束：换热站入口处的回水管温度介于换热站入口处的回水温度上、下限之间；

热力网络约束：在管道交汇点处，注入该节点的管道的出口热水温度在此节点处进行混

合，流出该节点的所有管道的入口温度都等于这个混合温度。

进一步地，

所述天然气系统约束包括：

其中，节点流量平衡：

其中，

是节点k的天然气负荷流量，η_gu、η_chp分别是燃气轮机与CHP的效率，

是t

时刻气源w的输出气流量，

分别为管道入口与出口处的气体流量，

是t时刻未

满足的气流量，

分别是t时刻CHP、燃气轮机的发电功率，

是t时刻CHP的发

热功率；

气源出力约束：气源点w的出力值介于气源点w的出力上、下限之间；

天然气节点压力约束：天然气节点k的压力介于天然气节点k的压力上、下限之间。

本发明的第二目的是提供一种考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度系统，包括：包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

针对热网与气网的动态特性分别进行建模分析，探究热力管道与天然气管道的储能能力；

以总运行成本最小为优化目标，建立兼顾气、热网络动态特性的电-气-热IES日前优化调度模型；

将上述日前优化调度模型转化为线性化模型并求解。

本发明的第三目的是提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行以下步骤：

针对热网与气网的动态特性分别进行建模分析，探究热力管道与天然气管道的储能能力；

以总运行成本最小为优化目标，建立兼顾气、热网络动态特性的电-气-热IES日前优化调度模型；

将上述日前优化调度模型转化为线性化模型并求解。

本发明的有益效果：

本发明提出了一种计及热网与气网动态特性的电-气-热IES日前优化调度模型，并分析了其对系统运行性能的影响。算例结果表明，计及热网动态特性将有效提升系统运行的灵活性与风电消纳能力，而计及气网动态特性则可提高系统运行的灵活性及供能可靠性；进而，通过分析热网与气网之间动态特性的相互影响，利用二者的优势互补，挖掘了综合调度运行的效益潜力，证明了IES中计及网络动态特性的必要性与可行性。

附图说明

图1是热网管道流量示意图；

图2是电-气-热互联系统示意图；

图3(a)-(c)是电-气-热互联系统算例图；

图4是不同场景下CHP热出力与风电出力示意图；

图5是不同场景下热网状态变化示意图；

图6是不同场景下气源出力与总管存量变化示意图；

图7是不同场景下燃气轮机、火电出力示意图；

具体实施方式：

下面结合附图对本发明进行详细说明：

1网络动态特性分析

1.1热网动态特性

热网的动态特性主要体现在热水传输时的时间延迟及温度损耗。一方面，由于热水传输速度较为缓慢，入口处的温度变化缓慢地扩散到出口，因此一部分热能将储存在热水管道中。另一方面，由于热水与其周围环境温度的差异，在其流动期间将发生热损失，导致温度下降。本文采用节点法对热网动态特性进行建模。

(1)传输延时

首先不考虑热水在传输过程中发生的温度损失。图1为某条热水管道的纵切面，ρ、A、L分别为水的密度、管道横截面积及长度，则ρAL为其所含的热水总质量，m为不同时刻的工质流量。红色部分代表了在一段连续的时间间隔内注入管道的热水质量，如m_t·Δt代表的是从t到t+Δt时段内注入管道的热水质量。

后段浅灰色部分代表的是在t时段内流出管道的热水质量。其中t-γ_t是在t时刻流出管道的那部分热水注入管道的时刻，t-φ_t则是在t-1时刻流出管道的那部分热水注入管道的时刻。则γ_t、φ_t可分别表示为：

式中，下标b表示不同的热水管道。

因此，管道出口温度T_t ^′out可表示为灰色部分所包含的工质温度的线性加权，由于存在时间延迟，其温度分别对应其注入时刻的管道入口温度：

式中：

分别为未考虑温度损失时的供水管道的出口温度、入口温度，

分别为回水管道的出口温度、入口温度。K_b,t,k为比例系数，可表示为：

其中，R_t表示从t-γ_t时刻到t时刻注入管道的热水质量，S_t则表示从t-φ_t+1时刻到t时刻注入管道的热水质量：

(2)温度损耗

计及热水在传输过程中由于与管壁进行热交换而发生的温度损失，则管道出口温度应采用苏霍夫温降公式修正为：

式中：

分别为计及温度损失后的供水管出口温度与回水管出口温度，T_t ^am为环境温度，J_b,t为温度损失系数，λ_b、c分别为管道b的导热系数与水的比热容。

本文采用质调节作为供热系统的调节方式，即随着热需求的变化，只改变网络的供水温度，而水流量保持不变。在质调节方式下，网络的水力与热力工况解耦，γ_b,t、φ_b,t、R_b,t、S_b,t、K_b,t,k是由管道参数及热水流量决定的常数，因此热网动态模型是线性的。

1.2气网动态特性

气网动态特性是指由于天然气较慢的传输速度以及其具有压缩性，管道首端天然气注入流量往往与末端输出流量不同，首末端相差的天然气流量短暂地储存在管道中，称之为“管存”，其可以表示为：

式中：M_kl,t为t时段管道kl的管存，Δx_kl、D_kl分别为管道的长度和半径，

是管道的平均圧力；R是气体常数，T_g是天然气温度，Z是天然气压缩因子，ρ₀是标准条件下的天然气密度；

分别为管道入口与出口处的气体流量。

管存的作用类似于电力系统中的备用，可缓冲天然气负荷的波动，是保证天然气可靠供应的关键因素。但由于天然气系统的调节措施颇为有限，因此为了合理使用管存，将运行一个周期后的管存量恢复到初始值，为下个调度周期预留一定的调节裕度：

M_kl,0＝M_kl,T (13)

综上所述，当网络规模较大时，可以利用热水管道与天然气管道的惯性提供的储能容量，来对负荷进行平移或削峰填谷，进而提升系统运行的灵活性。

2IES日前调度模型

本文的研究对象为跨区级电-气-热互联IES，其示意图如图2所示。耦合机组为燃气CHP与燃气轮机，其中燃气CHP主要负责供热，而燃气轮机则主要负责电力调峰。输热系统由热源CHP、一次管网及换热站组成。其中换热站连接了一次管网与二次管网，热量从换热站的二次侧分配到最终用户。由于二次管网相对较短、储能容量较小，因此本文只对一次管网进行建模分析。

2.1目标函数

本文优化调度的目标为IES的总运行成本最小，包括火电成本、气源出力成本以及弃风惩罚成本、失负荷惩罚成本，如(14)所示。其中，为了最大化接纳风电，本文假定风电运行成本为0；另外燃气CHP与燃气轮机的燃料成本包括在气源出力成本之中。

式中：Ω_tu、Ω_well、Ω_wt、Ω_ele、Ω_gas、Ω_heat分别为火电机组、气源、风电机组、电力网络节点、天然气网络节点、热力网络节点的集合，T为调度周期；

是t时刻火电机组u的输出功率，

分别是t时刻风电机组p的预测功率与实际出力，

是t时刻气源w的输出气流量；

分别是未满足的电功率、气流量、热功率；a_u、b_u、c_u、

C^nsp、C^nsg、C^nsh分别是其成本系数。

2.2约束条件

1.电力系统约束

(1)节点功率平衡

式中：

分别是CHP、燃气轮机的发电功率，

是节点i的负荷功率，P_ij,t是与节点i相连接的线路功率，

时刻所有风电机组的实际出力。

(2)机组出力约束

式中：P_emax、P_emin分别是机组的有功出力上下限。

同上为第p台机组的预测出力。

(3)爬坡约束

P_e,t-P_e,t-1是火电、CHP以及燃气轮机分别在t到t+1时刻的功率变化。

式中：

分别是机组的向上爬坡速率与向下爬坡速率。

(4)支路潮流约束

式中：θ_ij,t为i、j节点之间的相角差，x_ij,t、P_ijmax分别为支路ij的电抗值与潮流上限值。

2.热力系统约束

(1)CHP出力约束

CHP机组的电、热出力关系可表示为：

式中：

为机组电热比，

为CHP机组的热出力。

其热功率输出可以表示为：

式中：

分别为CHP机组出口处的热水流量、供水温度与回水温度。

其出口处的供水管温度应被限制在一定范围内：

式中：

分别为CHP机组出口处的供水温度上下限。

(2)换热站约束

其热功率需求可以表示为：

式中：

为换热站所需的热功率，

分别为换热站入口处的热水流量、供水温度与回水温度。

其入口处的回水管温度应被限制在一定范围内：

式中：

分别为换热站入口处的回水温度上下限。

(3)热力网络约束

在管道交汇点处，注入该节点的管道的出口热水温度在此节点处进行混合，流出该节点的所有管道的入口温度都等于这个混合温度：

式中：Ω_pipe-、Ω_pipe+分别表示以节点m为终止节点、起始节点的管道，

分别为供水管与回水管节点m处的温度。

另外还包括热网动态特性约束(1)-(10)。

3.天然气系统约束

(1)节点流量平衡

式中：

是节点k的天然气负荷流量，η_gu、η_chp分别是燃气轮机与CHP的效率，

是t时刻气源w的输出气流量，

分别为管道入口与出口处的气体流量，

是t时刻未满足的气流量，

分别是t时刻CHP、燃气轮机的发电功率，

是t时刻CHP的发热功率。

(2)气源出力约束

式中：

分别是气源点w的出力上下限。

(3)天然气节点压力约束

p_kmin≤p_k,t≤p_kmax (31)

式中：p_kmax、p_kmin分别是天然气节点k的压力上下限。

(4)压缩机约束

本文采用简化的压缩机模型：

p_l,t≤β_comp_k,t (32)

式中：β_com是压缩机的压缩系数，p_k,t为天然气节点k的压力，p_l,t为天然气节点l的压力。

(5)管道流量约束

式中：

是管道的平均流量，F_kl是管道kl的摩擦系数，

分别是管道kl的流量上下限。D_kl、_Δx_kl分别为管道的半径和长度。F_kl是管道kl的摩擦系数。R是气体常数，T_g是天然气温度，Z是天然气压缩因子，ρ₀是标准条件下的天然气密度。

另外还包括气网动态特性约束(11)-(13)。

综上所述，本文模型中存在的非线性方程仅有约束(33)，另外火电机组的二次耗量也为非线性。因此，采用线性化方法，将模型转化为线性规划问题，然后采用GAMS/CPLEX进行求解。

3算例分析

3.1算例介绍

本文构造了如图3(a)-(c)所示的电-气-热互联系统。其中，采用3(a)的IEEE-24节点电力系统与3(b)的比利时20节点天然气系统，初始管存为13.0Mm³；并构造了图3(c)的16节点热力系统。设置弃风惩罚系数为50$/MWh，失负荷惩罚系数为1000$/MWh。调度时间间隔取为1h。

为分析不同网络动态特性对系统调度运行的影响，本文设置四种场景进行对比分析，分别如下：

Case 1：不考虑网络动态特性，即CHP工作在“以热定电”模式，以约束(35)代替约束(1)-(10)，同时去掉气网动态约束(11)-(13)；

Case 2：只考虑热网动态特性，不考虑气网动态特性，即去掉约束(11)-(13)；

Case 3：只考虑气网动态特性，不考虑热网动态特性，即以约束(35)代替约束(1)-(10)；

Case 4：同时考虑热网、气网动态特性。

3.2不同场景下的优化运行结果

分别对四种场景进行优化，各装置出力情况如图4-7所示。如图4所示，Case 1与Case 3中，CHP工作在“以热定电”模式，其热出力完全跟踪热负荷。而Case 2与Case 4中，CHP的热出力不再受热负荷的严格制约，实际上，由于考虑了热水的传输延时，CHP热出力承担的是之后若干时段的热负荷。在7h-16h时段，CHP热出力相较于“以热定电”模式较高，高于热负荷的热量储存在热网中，如图5所示；而在1h-6h、17h-24h时段，CHP热出力相较于“以热定电”模式较低，供热量的缺额由热网中的热能释放，同时其电出力也相对较低，从而为风电提供上网空间。

由此可见，热网能够作为储能，缓冲热流的注入与流出，从而解耦CHP热出力与热负荷，在保证热能供应质量的同时提高系统运行灵活性与风电接纳能力。

如图6所示，在1h-6h时段(气、电负荷低谷)，相比于Case 1与Case 2，Case 3与Case4的气源出力较多，经由管存储存并在9h-12h时段(气、电负荷高峰)释放，供给燃气轮机调峰发电，如图6所示。

而Case 1与Case 2由于未计及气网管存，因此气负荷的满足主要依靠于气源，在9h-12h时段(气、电负荷高峰)其出力接近于其上限。并且，受制于气源容量约束，燃气轮机耗气量供应不足，因此其调峰能力受限，只能调用较昂贵的火电出力来保证电负荷供应，如图7所示。另外由于计及了热网动态特性，在8h-15h时段，Case 2、Case 4分别相较于Case1、Case 3的CHP出力增加，因此其火电出力较少。

由此可见，管存是保证天然气可靠供应的关键因素，可缓冲天然气负荷的波动，从而提高系统运行的灵活性与可靠性。

3.3不同场景下的系统运行成本

各场景下系统运行成本如表1所示。

表1不同场景下系统运行成本

其中，Case 2相比Case 1成本减小的原因主要在于，考虑热网动态特性之后，1h-6h、23h-24h时段CHP出力较少，给风电提供上网空间，因此供电成本降低；另外，7h-16h时段CHP出力较多但火电出力较少，由于天然气的价格低于火电机组的单位出力成本，因此也会在一定程度上减少成本；而Case 3相比Case 1成本减小的主要原因在于，考虑气网动态特性之后，9h-12h时段有充足的管存释放供给燃气轮机进行电力调峰，从而减小了火电机组的出力成本。而Case 4综合考虑两网动态特性，因此运行成本最低。

由此可见，气、热管网的灵活性可为综合能源系统提供能源优化空间，对其进行协同优化可进一步提升系统运行的经济性。

3.4气、热管网动态特性间的作用关系分析

如图4、图5所示，在9h-12h时段，Case 2与Case 4的CHP出力、热网储能有些许差别。另外如图6所示，Case 3与Case 4的管存量变化也有所不同。

(1)考虑气网管存对热网储能的影响

如图4、图5所示，相较于Case 2，Case 4在9h-12h时段CHP出力较高、热网储能较多，因此最终热水管道的平均温度较高。这是由于考虑了气网管存的影响，该时段天然气供应量充足。而对于不考虑管存的Case 2，该时段CHP耗气量的增多只能由气源承担，受制于气源容量约束，会出现供气不足的情况。

由此可见，考虑气网管存可以有效缓解气负荷高峰时段CHP供气紧张的问题，增强了热网能量供应的可靠性。

(2)考虑热网储能对气网管存的影响

如图6所示，相较于Case 3，由于考虑了热网储能的影响，在1h-6h时段Case 4的CHP出力较低、耗气量较少，因此该时段管存储存量较多；而在7h-13h时段则正好相反，管存释放量较多。

由此可见，考虑热网储能导致了CHP出力在较大时间尺度上的平移，因此在天然气系统中CHP作为负荷发生了耗气量的平移，使得管存容量在气负荷低谷时段进一步增加，而在气负荷高峰时段时进一步释放，从而进一步提升了气网运行的灵活性。

综上所述，热网与气网的储能特性存在耦合关系，对其进行协同优化有利于实现两网储能特性的互补互济，进一步提升系统运行的灵活性与可靠性。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (8)

1.考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

针对热网与气网的动态特性分别进行建模分析，探究热力管道与天然气管道的储能能力；

以总运行成本最小为优化目标，建立兼顾气、热网络动态特性的电-气-热IES日前优化调度模型；

将上述日前优化调度模型转化为线性化模型并求解；

所述电-气-热IES总运行成本包括火电成本、气源出力成本以及弃风惩罚成本、失负荷惩罚成本；其中，为了最大化接纳风电，假定风电运行成本为0；燃气CHP与燃气轮机的燃料成本包括在气源出力成本之中；

所述电-气-热IES日前优化调度模型的约束条件包括：电力系统约束、热力系统约束和天然气系统约束；

所述优化目标的目标函数为

其中，Ω_tu、Ω_well、Ω_wt、Ω_ele、Ω_gas、Ω_heat分别为火电机组、气源、风电机组、电力网络节点、天然气网络节点、热力网络节点的集合，T为调度周期；

是t时刻火电机组u的输出功率，

分别是t时刻风电机组p的预测功率与实际出力，

是t时刻气源w的输出气流量；

分别是未满足的电功率、气流量、热功率；a_u、b_u、c_u、

C^nsp、C^nsg、C^nsh分别是其成本系数。

2.如权利要求1所述的考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法，其特征在于，

采用节点法对热网动态特性进行建模，考虑热水传输时的时间延迟，管道出口温度对应其注入时刻的管道入口温度与比例系数的乘积；

计及热水在传输过程中由于与管壁进行热交换而发生的温度损失，对管道出口温度采用苏霍夫温降公式进行修正。

3.如权利要求1所述的考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法，其特征在于，由于天然气较慢的传输速度以及其具有压缩性，管道首端天然气注入流量与末端输出流量不同，首末端相差的天然气流量短暂地储存在管道中；将运行一个周期后的管存量恢复到初始值，为下个调度周期预留一定的调节裕度。

4.如权利要求1所述的考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法，其特征在于，所述电力系统约束包括：

节点功率平衡：t时刻所有火电机组的输出功率之和、所有CHP、燃气轮机的发电功率之和、所有未满足的电功率之和以及所有风电机组的实际出力之和的加和等于节点i的负荷功率加上与节点i相连接的所有线路的功率之和；

机组出力约束：机组的有功出力介于机组有功出力的上下限之间；t时刻风电机组的实际出力介于零和该时刻风电机组的预测出力之间；

支路潮流约束：节点之间的相角差与支路ij的电抗值的比值不大于支路ij的潮流上限值。

5.如权利要求1所述的考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法，其特征在于，所述热力系统约束包括：

CHP出力约束：CHP机组出口处的供水管的温度介于CHP机组出口处的供水温度上、下限之间；

换热站约束：换热站入口处的回水管温度介于换热站入口处的回水温度上、下限之间；

热力网络约束：在管道交汇点处，注入该节点的管道的出口热水温度在此节点处进行混合，流出该节点的所有管道的入口温度都等于这个混合温度。

6.如权利要求1所述的考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度方法，其特征在于，所述天然气系统约束包括：

节点流量平衡：

其中，

是节点k的天然气负荷流量，η_gu、η_chp分别是燃气轮机与CHP的效率，

是t时刻气源w的输出气流量，

分别为管道入口与出口处的气体流量，

是t时刻未满足的气流量，

分别是t时刻CHP、燃气轮机的发电功率，

是t时刻CHP的发热功率；

气源出力约束：气源点w的出力值介于气源点w的出力上、下限之间；

天然气节点压力约束：天然气节点k的压力介于天然气节点k的压力上、下限之间。

7.考虑网络动态特性的综合能源系统日前优化调度系统，其特征在于，包括：包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

针对热网与气网的动态特性分别进行建模分析，探究热力管道与天然气管道的储能能力；

以总运行成本最小为优化目标，建立兼顾气、热网络动态特性的电-气-热IES日前优化调度模型；

将上述日前优化调度模型转化为线性化模型并求解；

所述电-气-热IES总运行成本包括火电成本、气源出力成本以及弃风惩罚成本、失负荷惩罚成本；其中，为了最大化接纳风电，假定风电运行成本为0；燃气CHP与燃气轮机的燃料成本包括在气源出力成本之中；

所述电-气-热IES日前优化调度模型的约束条件包括：电力系统约束、热力系统约束和天然气系统约束；

所述优化目标的目标函数为

其中，Ω_tu、Ω_well、Ω_wt、Ω_ele、Ω_gas、Ω_heat分别为火电机组、气源、风电机组、电力网络节点、天然气网络节点、热力网络节点的集合，T为调度周期；

是t时刻火电机组u的输出功率，

分别是t时刻风电机组p的预测功率与实际出力，

是t时刻气源w的输出气流量；

分别是未满足的电功率、气流量、热功率；a_u、b_u、c_u、

C^nsp、C^nsg、C^nsh分别是其成本系数。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时执行以下步骤：

针对热网与气网的动态特性分别进行建模分析，探究热力管道与天然气管道的储能能力；

以总运行成本最小为优化目标，建立兼顾气、热网络动态特性的电-气-热IES日前优化调度模型；

将上述日前优化调度模型转化为线性化模型并求解；

所述电-气-热IES总运行成本包括火电成本、气源出力成本以及弃风惩罚成本、失负荷惩罚成本；其中，为了最大化接纳风电，假定风电运行成本为0；燃气CHP与燃气轮机的燃料成本包括在气源出力成本之中；

所述电-气-热IES日前优化调度模型的约束条件包括：电力系统约束、热力系统约束和天然气系统约束；

所述优化目标的目标函数为

其中，Ω_tu、Ω_well、Ω_wt、Ω_ele、Ω_gas、Ω_heat分别为火电机组、气源、风电机组、电力网络节点、天然气网络节点、热力网络节点的集合，T为调度周期；

是t时刻火电机组u的输出功率，

分别是t时刻风电机组p的预测功率与实际出力，

是t时刻气源w的输出气流量；

分别是未满足的电功率、气流量、热功率；a_u、b_u、c_u、

C^nsp、C^nsg、C^nsh分别是其成本系数。

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