CN108898265A - 一种综合能源系统一体化规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种综合能源系统一体化规划方法,包括以下步骤:1)获取待规划综合能源系统的历史用能数据;2)根据历史用能数据预测规划水平年用能需求;3)建立待规划综合能源系统所涉及的多种能源之间的耦合关系模型,并基于规划水平年用能需求和耦合关系模型获得各能源供应量;4)基于各能源供应量进行能源站规划;5)根据能源站规划结果进行供能网络规划,迭代优化获得多个约束的供能网络方案;6)对多个供能网络方案进行综合评估,获得最优供能网络方案。与现有技术相比,本发明可为包含电、气、热、冷等多种能源供应与需求的综合能源系统规划提供包含源、网、荷、储等环节的全套解决途径,具有准确可靠、可操作性佳、可扩展性强等优点。

Description

一种综合能源系统一体化规划方法
技术领域
本发明涉及综合能源系统规划技术领域,尤其是涉及一种综合能源系统一体化规划方法。
背景技术
随着全社会能源短缺和环境问题的日益突显,如何更加有效地保证能源供应、提高一次能源利用效率成为了亟待解决的问题。传统的电、气、热、冷等多种能源分产分供的模式无法发挥多种能源之间的互补优势和协同作用,成为制约实现能源高效利用的瓶颈。因此,综合能源系统(Integrated Energy System,IES)的概念应运而生。IES是一种由电、气、热、冷等单一能源系统通过耦合形成的有机整体,为多种能源协调、综合利用提供平台,可以有效发挥多种能源之间的互补作用。比如,电能能够大规模、远距离传输,但无法大量存储;而天然气能、热能传输能力较弱,但具有较强的存储能力。通过多种能源之间的协调规划,可以有效实现能源的合理利用。IES能够为综合能源的生产、传输、储存与供应提供广阔的优化空间。
国内外多年来在电、气、热、冷等能源系统的规划方面已有丰富的研究成果积累。如文献“Expansion Planning of Active Distribution Networks with Centralizedand Distributed Energy Storage Systems”(Shen Xinwei,et al.IEEE trans onSustainable Energy,vol.8,no.1,pp.126-134,Aug.2017)针对电力系统,对含有集中式和分布式电储能的主动配电系统的扩展规划进行了研究;文献“Optimal Compression inNatural Gas Networks:A Geometric Programming Approach”(Misra,Sidhant,etal.IEEE trans on Control of Network Systems,vol.2,no.1,pp.47-56,Jan.2015)提出了一种基于几何求解算法的天然气网络规划方法;文献“Mixed 0-1Sequential LinearProgramming Optimization of Heat Distribution in a District-heating System”(Bojic,M.,N.Trifunovic,and S.I.Gustafsson.Energy&Buildings,vol.32,no.3,pp.309-317,Sep.2000)针对区域供热系统提出了一种混合整数0-1线性规划模型,用于处理区域供热系统的设备配置和优化调度问题。但上述文献均只针对电、气、热、冷某一类能源系统进行独立规划,未能考虑多种能源间的协调规划和综合利用。
近年来,国内外学者对包含电、气、热、冷等多种能源的综合能源系统联合建模与规划进行了初步的探讨与研究。文献“Integrated Modeling and Optimization ofMulti-carrier Energy Systems”(Geidl,Martin.Ph.D.dissertation,ETH Zurich,2007)提出了能源集线器(Energy Hub)理论,用于构建多输入-多输出的综合能源系统耦合模型;文献”Low Carbon Oriented Expansion Planning of Integrated Gas and PowerSystmes”(Qiu,Jing,et al.IEEE Trans on Power Systems,vol.30,no.2,pp.1035-1046,Jun.2015)以低碳目标构建了天然气系统和电力系统的联合规划模型;文献”Security-Constrained Optimal Power and Natural-Gas Flow”(Correa-Posada,et al.IEEETrans on power systems,vol.29,no.4,pp.1780-1787,Apr.2014)基于安全性约束提出了天然气系统与电力系统的联合运行优化模型。文献”Natural gas and electricityoptimal power flow”(Transmission and Distribution Conference and Exposition,2004,pp.138-143)则提出了天然气网络和电力网络联合能流计算方法。
然而,上述研究工作或仅针对单一类型的能源系统独立规划,或仅针对多能源系统的功率能量平衡分析,或仅针对多能源系统的运行调度优化,或仅针对多种能流在各自网络上的传输计算分析,尚未形成能够全面包含综合能源系统源、网、荷、储的一体化规划方法,无法为含有电、气、热、冷等多种能源耦合的供需系统优化提供完整的解决方案。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种综合能源系统一体化规划方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种综合能源系统一体化规划方法,包括以下步骤:
1)获取待规划综合能源系统的历史用能数据;
2)根据所述历史用能数据预测规划水平年用能需求;
3)建立待规划综合能源系统所涉及的多种能源之间的耦合关系模型,并基于所述规划水平年用能需求和所述耦合关系模型获得各能源供应量;
4)基于所述各能源供应量进行能源站规划;
5)根据能源站规划结果进行供能网络规划,迭代优化获得多个约束的供能网络方案;
6)对多个所述供能网络方案进行综合评估,获得最优供能网络方案。
进一步地,所述步骤2)中,通过经典预测方法或现代预测方法求解得到各能源的规划水平年用能需求的预测结果其中,α、β、…、χ表示能源种类。
进一步地,所述经典预测方法包括趋势外推法、时间序列法或回归分析法。
进一步地,所述现代预测方法包括灰色数学法、专家系统法、神经网络法或模糊预测法。
进一步地,所述步骤3)中,多种能源之间的耦合关系模型具体表示为:
式中,为各能源供应,ηααβα,…,ηχααβββ,…,ηχβ,…,ηαχβχ,…,ηχχ为各能源间转换效率,υααβα,…,υχααβββ,…,υχβ,…,υαχβχ,…,υχχ为耦合系数,且满足约束:
0≤ηααβα,...,ηχααβββ,...,ηχβ,...,ηαχβχ,...,ηχχ≤1
0≤υααβα,...,υχααβββ,...,υχβ,...,υαχβχ,...,υχχ≤1
υααβα+...+υχα=1
υαβββ+...+υχβ=1
υαχβχ+...+υχχ=1。
进一步地,所述步骤4)中,进行能源站规划的决策变量包括各能源站配置容量方案CAPi、各能源站选址方案LOCi和各能源站运行调度方案Pi,其中,i为能源站编号;
进一步地,所述能源站规划以能源站综合成本最低为目标函数,表示为:
minf=Cinv+Cmat+Ccsu
式中,Cinv为能源站初始投资成本,Cmat为能源站运行维护成本,Ccsu为能源消费成本;
所述能源站规划的约束条件包括:
进一步地,所述步骤5)中,进行供能网络规划时建立的目标函数为:
式中,f为能源综合费用,Cinv为能源初始投资成本,Cmat为能源运行维护费用。
进一步地,所述步骤5)中,进行供能网络规划时的约束包括功率约束和电压电流约束,所述功率约束表示为:
式中,Pi,t、Qi,t为t时刻节点i注入的有功功率和无功功率,Ui,t、Uj,t分别代表为t时刻节点i和节点j的电压,j∈i表示节点j与节点i相连,Gij、Bij、δij,t分别为节点i和节点j之间的电导、电纳及相角差,Nbus为电力负荷节点总个数;
所述电压电流约束表示为:
式中,为节点i的电压上下限,Il,t为t时刻支路l上的电流,为支路l的电流上限。
进一步地,所述步骤6)中,选定评估方法对所述多个供能网络方案进行综合评估,获得每个供能网络方案的评估值,以具有最大评估值的供能网络方案作为最优供能网络方案。
进一步地,所述评估方法包括定性评价类方法、技术经济分析类方法、多属性决策类方法、运筹学类方法、统计分析类方法、系统工程类方法、模糊数学类方法、对话式评价方法或智能化评价方法。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
(1)本发明构建了包含电、气、热、冷等多种形式能源的综合能源系统的耦合关系模型,不仅准确描述了多种能源之间的耦合关系,而且为多种能源之间的互补与替代提供了优化空间。本发明的耦合关系模型以传递矩阵的形式连接多能源输入与输出,使得模型具有极佳的可操作性和可扩展性。
(2)本发明基于分块迭代优化的思想,包括能源站规划、供能网络规划等步骤,通过数据传递与返回实现迭代求解得到最终规划方案,能够有效提高求解效率,扩展性强。
(3)本发明建立了全面包含源-网-荷-储等元素的综合能源一体化规划方法,能够为包含电、气、热、冷等多种形式能源的综合能源系统规划提供完整的解决方案。能够规划的内容包括:1)各类能源用能需求预测;2)各类能源转换设备及储能的最佳配置容量;3)各类能源转换设备及储能的最优分布;4)各类能源转换设备及储能的最佳调度方案;5)各类能源网络的最佳建设方案;6)综合能源系统规划方案的综合评估。
附图说明
图1为综合能源系统的一体化规划总体框图;
图2为待规划综合能源系统用能需求分布图;
图3为多能流转换建模示意图;
图4为综合能源系统规划方案示意图;
图5为典型日能源转换设备调度方案示意图;
图6为典型日储能设备调度方案示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本发明提供一种综合能源系统一体化规划方法,该技术可实现可靠合理的综合能源系统规划,获得了国家重点研发计划“智能电网技术与装备”重点专项资助项目(2016YFB0901300)支持。本方法所涉及的综合能源系统含有电、气、热、冷等多种类型的能源供应与需求,所述一体化规划方法基于分块、迭代的基本思想,共包括历史用能数据输入模块、用能需求预测模块、多能流转换模块、能源站规划模块、供能网络规划模块、综合评估模块、最优方案输出模块等七个模块,通过模块间的数据传递与返回实现迭代求解得到最终规划方案。
如图1所示,本发明的综合能源系统一体化规划方法包括以下步骤:
在步骤1中,获取待规划综合能源系统的历史用能数据。所述历史用能数据包括待规划综合能源系统近3-5年的电能数据、气能数据、热能数据、冷能数据等,记录为并对所获取数据进行归一化、滤波等基本的数字信号预处理方法。其中α,β,…,χ表示能源种类。
在步骤2中,根据所述历史用能数据通过经典预测方法或现代预测方法预测规划水平年用能需求,规划水平年用能需求预测结果记为可表示为:
其中,f为预测方法。
所述经典预测方法包括但不限于趋势外推法、时间序列法、回归分析法等,所述现代预测方法包括但不限于灰色数学法、专家系统法、神经网络法、模糊预测法等。
在步骤3中,建立待规划综合能源系统所涉及的多种能源如电、气、热、冷等之间的耦合关系模型,并基于所述规划水平年用能需求和所述耦合关系模型获得各能源供应量。
多种能源之间的耦合关系模型具体表示为:
式中,为各能源供应,ηααβα,…,ηχααβββ,…,ηχβ,…,ηαχβχ,…,ηχχ为各能源间转换效率,υααβα,…,υχααβββ,…,υχβ,…,υαχβχ,…,υχχ为耦合系数,且满足约束:
0≤ηααβα,...,ηχααβββ,...,ηχβ,...,ηαχβχ,...,ηχχ≤1
0≤υααβα,...,υχααβββ,...,υχβ,...,υαχβχ,...,υχχ≤1
υααβα+...+υχα=1
υαβββ+...+υχβ=1
υαχβχ+...+υχχ=1
在步骤4中,基于所述各能源供应量进行能源站规划。能源站规划包括集中式能源站规划、分布式能源站规划和储能规划三个部分。其中,所述集中式能源站主要包括但不限于发电厂、枢纽变电站、CHP站、CCHP站、大型锅炉站、电解制氢站等;所述分布式能源站主要包括但不限于分布式光伏站、分布式风机、小型锅炉、热泵、热水器等;所述储能站主要包括但不限于储电站、储气站、储热站、储冷站等。
通过能源站规划得到的优化结构包括:1)各能源站配置容量方案CAPi;2)各能源站选址方案LOCi;3)各能源站运行调度方案Pi
所述能源站规划以能源站综合成本最低为目标函数,表示为:
minf=Cinv+Cmat+Ccsu
式中,Cinv为能源站初始投资成本,Cmat为能源站运行维护成本,Ccsu为能源消费成本;
所述能源站规划的约束条件包括:
在步骤5中,根据能源站规划结果进行供能网络规划,迭代优化获得多个约束的供能网络方案NETα,NETβ,…,NETχ。供能网络规划可以包括供电网络规划、供气网络规划、供热网络规划、供冷网络规划等。
进行供能网络规划时建立的目标函数为:
式中,f为能源综合费用,Cinv为能源初始投资成本,Cmat为能源运行维护费用。
在每次迭代获得一组供能网络方案后,判断是否满足约束或达到最大迭代次数,若是,则输出当前获得的供能网络方案,若否,则重置决策变量值后返回步骤3。
进行供能网络规划时的约束条件包括功率约束和电压电流约束,所述功率约束表示为:
式中,Pi,t、Qi,t为t时刻节点i注入的有功功率和无功功率,Ui,t、Uj,t分别代表为t时刻节点i和节点j的电压,j∈i表示节点j与节点i相连,Gij、Bij、δij,t分别为节点i和节点j之间的电导、电纳及相角差,Nbus为电力负荷节点总个数;
所述电压电流约束表示为:
式中,为节点i的电压上下限,Il,t为t时刻支路l上的电流,为支路l的电流上限。
在步骤6中,对多个所述供能网络方案进行综合评估,获得最优供能网络方案。
综合评估方法包括但不限于以下方法:定性评价类方法、技术经济分析类方法、多属性决策类方法、运筹学类方法、统计分析类方法、系统工程类方法、模糊数学类方法、对话式评价方法、智能化评价方法等。
选定评估方法对所述多个供能网络方案进行综合评估,获得每个供能网络方案的评估值,以具有最大评估值的供能网络方案作为最优供能网络方案。综合评估可表示为:
Value=g(CAPi,LOCi,Pi,netα,netβ,...,netχ)
式中,g为综合评估方法,Value为评估结果。
在步骤7中,输出最优供能网络方案。
实施例
如图2-图6所示,本实施例能系统所需求的能源类型包括五类:电、热蒸汽、供冷、热水、供暖。设计其典型日24h负荷情况统计如下:
表1 算例综合能源系统典型日负荷情况(单位:MW)
用电负荷 用热蒸汽负荷 建筑供冷负荷 用热水负荷 建筑供热负荷 总负荷
31.46 25.33 0.19 0.44 0 57.44
33.77 24.20 0.14 0.55 0 58.67
33.98 25.52 0.53 0.32 0 60.38
32.78 27.41 1.13 0.30 0 61.63
30.76 24.20 1.60 0.28 0 56.85
35.52 25.33 1.06 0.25 0 62.17
32.67 25.52 0.87 0.17 0 59.24
32.11 27.41 0.55 0.37 0 60.46
32.41 27.23 0.01 0.03 0 59.69
35.73 26.28 1.07 0.16 0 63.25
40.75 28.93 0.78 0.03 0 70.50
33.64 24.58 1.62 0.03 0 59.89
34.63 24.96 0.84 0.35 0 60.79
35.43 26.28 0.63 0.28 0 62.63
37.80 24.96 0.48 0.36 0 63.61
37.68 26.09 0.45 0.05 0 64.29
44.67 22.88 0.36 0.04 0 67.96
36.26 24.77 0.75 0.40 0 62.19
34.06 24.20 1.36 0.21 0 59.85
36.78 22.50 1.11 0.15 0 60.55
39.90 21.74 0.12 0.48 0 62.25
40.57 24.20 0.69 0.15 0 65.63
37.86 24.96 0.03 0.39 0 63.25
35.37 27.23 0.06 0.25 0 62.92
为满足系统用能需求,选取8类能源转换设备、3类储能设备为待选设备为系统供能,其具体情况及参数如下所示:
表2 待选用能源转换设备参数表
表3 待选用储能设备参数表
编号 设备 蓄能效率 释能效率 符号 运维成本占比 寿命(年)
1 储电 0.9 0.9 Se 1% 10
2 储热 0.9 0.9 Sh 1% 15
3 储冷 0.9 0.9 Sc 0.55% 15
根据以上算例参数,通过本发明所提出的综合能源一体化规划方法,建立多能流转换模型如图3所示,可得到输入-输出耦合矩阵如下:
根据优化结果,园区15年总费用为35.41亿元,其中设备投资费用为3.34亿元,设备运行维护费用为0.76亿元,能源消耗费用为31.32亿元。以上各值均为折现值。各能源转换设备及储能设备的选址方案、供能网络规划方案如图4所示。各能源转设备、储能设备的容量配置方案如表4、表5所示:
表4 能源转换设备配置容量优化结果
表5 储能设备配置容量优化结果
各能源转换设备、储能设备在典型日的调度方案如图5、图6所示。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)获取待规划综合能源系统的历史用能数据;
2)根据所述历史用能数据预测规划水平年用能需求;
3)建立待规划综合能源系统所涉及的多种能源之间的耦合关系模型,并基于所述规划水平年用能需求和所述耦合关系模型获得各能源供应量;
4)基于所述各能源供应量进行能源站规划;
5)根据能源站规划结果进行供能网络规划,迭代优化获得多个约束的供能网络方案;
6)对多个所述供能网络方案进行综合评估,获得最优供能网络方案。
2.根据权利要求1所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述步骤2)中,通过经典预测方法或现代预测方法求解得到各能源的规划水平年用能需求的预测结果其中,α、β、…、χ表示能源种类。
3.根据权利要求2所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述经典预测方法包括趋势外推法、时间序列法或回归分析法。
4.根据权利要求2所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述现代预测方法包括灰色数学法、专家系统法、神经网络法或模糊预测法。
5.根据权利要求2所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述步骤3)中,多种能源之间的耦合关系模型具体表示为:
式中,为各能源供应,ηααβα,…,ηχααβββ,…,ηχβ,…,ηαχβχ,…,ηχχ为各能源间转换效率,υααβα,…,υχααβββ,…,υχβ,…,υαχβχ,…,υχχ为耦合系数,且满足约束:
0≤ηααβα,...,ηχααβββ,...,ηχβ,...,ηαχβχ,...,ηχχ≤1
0≤υααβα,...,υχααβββ,...,υχβ,...,υαχβχ,...,υχχ≤1
υααβα+...+υχα=1
υαβββ+...+υχβ=1
υαχβχ+...+υχχ=1。
6.根据权利要求2所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述步骤4)中,进行能源站规划的决策变量包括各能源站配置容量方案CAPi、各能源站选址方案LOCi和各能源站运行调度方案Pi,其中,i为能源站编号;
所述能源站规划以能源站综合成本最低为目标函数,表示为:
min f=Cinv+Cmat+Ccsu
式中,Cinv为能源站初始投资成本,Cmat为能源站运行维护成本,Ccsu为能源消费成本;
所述能源站规划的约束条件包括:
Pi≤CAPi
7.根据权利要求2所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述步骤5)中,进行供能网络规划时建立的目标函数为:
式中,f为能源综合费用,Cinv为能源初始投资成本,Cmat为能源运行维护费用。
8.根据权利要求1所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述步骤5)中,进行供能网络规划时的约束包括功率约束和电压电流约束,所述功率约束表示为:
式中,Pi,t、Qi,t为t时刻节点i注入的有功功率和无功功率,Ui,t、Uj,t分别代表为t时刻节点i和节点j的电压,j∈i表示节点j与节点i相连,Gij、Bij、δij,t分别为节点i和节点j之间的电导、电纳及相角差,Nbus为电力负荷节点总个数;
所述电压电流约束表示为:
式中,为节点i的电压上下限,Il,t为t时刻支路l上的电流,为支路l的电流上限。
9.根据权利要求7所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述步骤6)中,选定评估方法对所述多个供能网络方案进行综合评估,获得每个供能网络方案的评估值,以具有最大评估值的供能网络方案作为最优供能网络方案。
10.根据权利要求9所述的综合能源系统一体化规划方法,其特征在于,所述评估方法包括定性评价类方法、技术经济分析类方法、多属性决策类方法、运筹学类方法、统计分析类方法、系统工程类方法、模糊数学类方法、对话式评价方法或智能化评价方法。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110783963A (zh) * 2019-09-19 2020-02-11 广州供电局有限公司 电力系统优化调度方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110889584A (zh) * 2019-10-11 2020-03-17 大唐甘肃发电有限公司碧口水力发电厂 梯级电站智能化调度系统
CN111461417A (zh) * 2020-03-23 2020-07-28 华北电力大学(保定) 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
CN111626558A (zh) * 2020-04-20 2020-09-04 浙江大学 基于情景分析的综合能源系统模型比较方法和优化系统
CN111768036A (zh) * 2020-06-29 2020-10-13 国网上海市电力公司 一种综合能源配电系统与上级电网交互运行的功率优化方法
CN112381267A (zh) * 2020-10-28 2021-02-19 武汉供电设计院有限公司 一种面向工业园区的供水-供能耦合规划方法
CN113313410A (zh) * 2021-06-17 2021-08-27 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 多能源耦合建模评估方法、装置及终端设备
CN113326605A (zh) * 2021-05-08 2021-08-31 华南理工大学 考虑灵活性冷负荷调控的多模式集中供冷系统优化方法
CN113642788A (zh) * 2021-08-10 2021-11-12 陕西四季春清洁热源股份有限公司 多样化的适用于大型中深层地热区域的热源优化规划方法
CN116090798A (zh) * 2023-04-07 2023-05-09 山东历控能源有限公司 一种综合能源调度方法及系统
CN116882714A (zh) * 2023-09-07 2023-10-13 中国铁路设计集团有限公司 一种考虑线网建设时序的多年度交路一体化方案编制方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007241360A (ja) * 2006-03-06 2007-09-20 Osaka Gas Co Ltd エネルギ需要量予測支援システム
WO2008148418A1 (de) * 2007-06-07 2008-12-11 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum betreiben einer anordnung mit zumindest einer energieverteileinrichtung
CN106447122A (zh) * 2016-10-12 2017-02-22 国网上海市电力公司 一种区域型能源互联网及其一体化优化规划方法
CN107194543A (zh) * 2017-04-28 2017-09-22 国网上海市电力公司 一种区域能源规划设计阶段的能源站配置方法
CN107239847A (zh) * 2017-04-12 2017-10-10 广州供电局有限公司 一种主动配电网储能系统动态规划方法
CN107665377A (zh) * 2017-09-20 2018-02-06 国网天津市电力公司 一种多源耦合的综合能源系统规划方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007241360A (ja) * 2006-03-06 2007-09-20 Osaka Gas Co Ltd エネルギ需要量予測支援システム
WO2008148418A1 (de) * 2007-06-07 2008-12-11 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum betreiben einer anordnung mit zumindest einer energieverteileinrichtung
CN106447122A (zh) * 2016-10-12 2017-02-22 国网上海市电力公司 一种区域型能源互联网及其一体化优化规划方法
CN107239847A (zh) * 2017-04-12 2017-10-10 广州供电局有限公司 一种主动配电网储能系统动态规划方法
CN107194543A (zh) * 2017-04-28 2017-09-22 国网上海市电力公司 一种区域能源规划设计阶段的能源站配置方法
CN107665377A (zh) * 2017-09-20 2018-02-06 国网天津市电力公司 一种多源耦合的综合能源系统规划方法

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110783963B (zh) * 2019-09-19 2021-06-22 广东电网有限责任公司广州供电局 电力系统优化调度方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110783963A (zh) * 2019-09-19 2020-02-11 广州供电局有限公司 电力系统优化调度方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110889584A (zh) * 2019-10-11 2020-03-17 大唐甘肃发电有限公司碧口水力发电厂 梯级电站智能化调度系统
CN111461417A (zh) * 2020-03-23 2020-07-28 华北电力大学(保定) 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
CN111626558B (zh) * 2020-04-20 2023-04-28 浙江大学 基于情景分析的综合能源系统模型比较方法和优化系统
CN111626558A (zh) * 2020-04-20 2020-09-04 浙江大学 基于情景分析的综合能源系统模型比较方法和优化系统
CN111768036A (zh) * 2020-06-29 2020-10-13 国网上海市电力公司 一种综合能源配电系统与上级电网交互运行的功率优化方法
CN111768036B (zh) * 2020-06-29 2023-11-03 国网上海市电力公司 一种综合能源配电系统与上级电网交互运行的功率优化方法
CN112381267A (zh) * 2020-10-28 2021-02-19 武汉供电设计院有限公司 一种面向工业园区的供水-供能耦合规划方法
CN113326605A (zh) * 2021-05-08 2021-08-31 华南理工大学 考虑灵活性冷负荷调控的多模式集中供冷系统优化方法
CN113313410A (zh) * 2021-06-17 2021-08-27 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 多能源耦合建模评估方法、装置及终端设备
CN113642788A (zh) * 2021-08-10 2021-11-12 陕西四季春清洁热源股份有限公司 多样化的适用于大型中深层地热区域的热源优化规划方法
CN116090798A (zh) * 2023-04-07 2023-05-09 山东历控能源有限公司 一种综合能源调度方法及系统
CN116090798B (zh) * 2023-04-07 2023-07-11 山东历控能源有限公司 一种综合能源调度方法及系统
CN116882714A (zh) * 2023-09-07 2023-10-13 中国铁路设计集团有限公司 一种考虑线网建设时序的多年度交路一体化方案编制方法
CN116882714B (zh) * 2023-09-07 2023-11-28 中国铁路设计集团有限公司 一种考虑线网建设时序的多年度交路一体化方案编制方法

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