CN109409705B - 一种区域综合能源系统的多目标优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种区域综合能源系统的日前多目标优化调度的方法，包括以下步骤：(1)建立区域综合能源系统模型；(2)建立区域综合能源系统多目标函数；(3)将多目标函数转化为单目标问题并进行寻优；(4)设计不同的调度方案，输入实际数据，建立如上所述的模型并求解；(5)根据每种调度方案的结果对系统进行调节。本发明提供的方法能够解决区域综合能源系统多目标优化调度的问题，为区域综合能源系统提供更为合理的调度方案。
Description
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种区域综合能源系统的多目标优化调度的方法。
背景技术
为积极推动能源结构调整，妥善应对石化能源短缺和扎实推进环保工作，近年来我国开始实施以电代煤、以气代煤的能源发展战略，使得能源间的联系日趋紧密，打破了各能源分开规划、独立运行的既有模式，逐步形成了区域配电和配气等多系统协调运行、多元能源互补互济的区域综合能源系统。
区域综合能源系统的安全稳定运行是提高供能可靠性的重要保证。分布式光伏的大量接入会引起潮流双向流动、电压波动和并网点电压偏高等问题，给区域综合能源系统带来了极大的隐患。同时，由于区域综合能源系统中负荷终端能源消费形式多样，冷热电负荷需求特性各异、变化频繁、峰谷差大，导致系统电压与气压在长时间尺度下存在较大波动且分布极不平衡，干扰设备正常运行，降低了供能质量和稳定性，增加了系统线路潮流波动和微型燃气轮机脱网的风险，对区域综合能源系统的安全运行提出了挑战。
发明内容
发明目的：针对以上现有技术存在的问题，本发明提出了一种考虑电压与气压控制的多目标日前优化调度方法，其中建立了考虑多种调控手段的日前优化调度模型，并通过内点法求解系统能量流与电压、气压值，有效解决目前控制方案都是对单一网络进行控制研究，未涉及到多网耦合的区域综合能源系统的问题。
技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种区域综合能源系统的多目标优化调度方法，该方法包括以下步骤：
(1)建立区域综合能源系统模型；
(2)建立区域综合能源系统多目标函数；
(3)将多目标函数转化为单目标问题并进行寻优；
(4)设计不同的调度方案，输入实际数据，建立如上所述的模型并求解；
(5)根据每种调度方案的结果对系统进行调节。
进一步，步骤(1)中，建立区域综合能源系统模型方法如下：
步骤1.1：区域配电系统各约束表达如下：
步骤1.1.1：系统节点平衡约束，对于电力系统的节点i：
式中，
与
为t时段区域配电系统从上一级主电网分配的有功、无功功率；
表示区域配电系统的节点i在t时段的有功、无功功率；
表示微型燃气轮机组在t时段的有功、无功出力；
表示t时段节点i的有功、无功负荷；
为t时段电转气设备的功率；
和
表示节点i上的分布式光伏在t时段的弃光率、光伏的有功出力及逆变器调节无功功率的值，t∈PVT表示光伏出力的时段，
为t时刻光伏的无功出力；
步骤1.1.2：微型燃气轮机组约束
微型燃气轮机需满足出力约束和爬坡约束：
式中，
和
分别为微型燃气轮机有功与无功出力上下限，RD为爬坡约束极限值；
步骤1.1.3：电压质量与支路潮流约束
式中，
和
分别表示系统节点i电压幅值与相角上、下限；
表示系统节点i和节点j之间的支路ij的视在功率，
与
为其上下限；
步骤1.1.4：分布式光伏有功削减约束
分布式光伏的弃光率
需要满足约束：
其中，ξmax为根据需要确定的分布式光伏弃光率上限；
步骤1.1.5：逆变器调节约束
逆变器调节采用电压-无功控制方案，无功调节量QINV需要满足以下约束：
QINV为逆变器无功调节量，QINV>0表示向系统注入无功；
表示逆变器最大无功可调量，其计算公式为：
式中，
表示DPV在最大功率点跟踪模式下输出的有功功率；SINV为逆变器容量；
为分布式光伏的弃光率；μ为DPV功率因数；
表示分布式光伏出力的值，μmin是功率因数最小值；
步骤1.2：区域配气系统模型如下：
步骤1.2.1：气源节与负荷节点压力约束：
式中，
表示气源点在t时刻的天然气供气量，
和
分别表示气源中心供气的上下限；
表示节点n在t时刻气压，
和
表示天然气节点n压力的上、下限；
步骤1.2.2：管道约束
在满足流体力学方程与伯努利方程的前提下，使用非线性方程描述天然气管道的流量：
式中，snm是与管道参数、气体密度、气体温度相关的常数；
表示t时刻天然气节点n与节点m间管道的流量；
步骤1.2.3：储气设施约束
储气设施需要考虑自身容量和天然气注入、输出流量的限制，即：
式中，
为t时段储气设施的天然气存储值，
为其容量上限；
与
为t时段注入和输出天然气的流量，
和
为储气罐流入/流出天然气的流量上限；
步骤1.2.4：流量平衡方程
根据天然气的节点能量守恒定律，对于天然气节点n，其能量平衡方程为：
式中，m∈n表示所有与节点n相连的节点m的集合；
表示t时刻节点n上的气源点的供气量；
和
为节点n上储气罐在t时刻的流入/流出天然气的量；
表示t时刻节点n上的电转气设备转化天然气的量；
和
表示t时刻节点m和节点n之间的管道mn的流出与流入的流量；
表示t时段节点n的天然气负荷；
步骤1.2.5：天然气-热量转化约束
天然气流量通过其热值转化为功率流，二者之间的换算关系为：
式中，
表示t时刻的天然气功率流；Hgas为天然气热值；
表示t时刻天然气流量；
步骤1.3：区域配电与区域配气系统的耦合模型如下：
步骤1.3.1：能源集线器
一个α输入-β输出的能源集线器需要满足等式约束：
Lβ×1＝Cβ×αPα×1
式中，C为耦合矩阵，P与L分别表示能源输入与输出矩阵；
步骤1.3.2：电转气技术
电转气的全过程可以表示为：
式中，
和
分别为t时段电转气转化的有功功率和生成的天然气的量，
为转化效率，Hgas为天然气热值。
进一步，步骤(2)中，建立区域综合能源系统目标函数方法如下：
(2.1)目标函数一：系统总成本
其中
为系统的运行成本，
为系统的控制成本，T表示调度的时间合集，每部分具体表达式如下：
式中，CMG、Cw、CMT和CEB分别为上级电网分配电量、气源点供气、燃气轮机出力和能源集线器运行的单位成本；
和
分别为t时刻上级电网分配的电量、气源点供气量、燃气轮机出力和能源集线器转化有功的值；
式中，CDPV、CP2G、CINV和CQc分别为分布式光伏弃光、电转气运行、逆变器无功调节、储气罐存储的单位成本；
为t时段分布式光伏的逆变器与上一时段的无功调节量的差值；
(2.2)目标函数二：电压、气压波动的控制效果通过实际值与控制期望值间的相对偏差KWA来表示：
式中，Ne与Ng分别为区域配电系统与区域配气系统的总节点数；
和
分别表示t时刻区域配电系统节点i的电压和区域配气系统节点n的电压；Uref与πref为日前优化调度的电压与气压控制期望值；
目标函数二可以表示为：
式中，KWA表示气压、电压实际值与控制期望值间的相对偏差，T表示调度的时间合集。
进一步，步骤(3)中，将多目标问题转化为单目标问题并进行寻优，方法如下：
(3.1)对于多目标优化问题F：
minF＝min[F1(x),F2(x)]
单独求解两个单目标优化问题：经济成本最低目标F1，电压、气压偏差最小目标F2，即：
其中，
和
分别为上述两个目标函数单独进行优化时的最优解；
和
为取得最优解时对应的变量值，其中，模型的变量x1为
和
变量x2为
和
连接点
和点
得到乌托邦线；
(3.2)进行规格化
规格化后的目标函数为：
(3.3)构建矩阵P
(3.4)将目标函数规格化后，设m＝[-1 1]T，代表从乌托邦线指向原点的单位法线，乌托邦线上的任意一点描述为Pβ＝[β1 β2]T，其中，β1和β2表示[0，1]之间的权重系数，且有β1+β2＝1，因此目标函数空间中的点集可以用
表示，
表示与乌托邦线垂直的法线，
为单位矩阵，λ为法线长度；
(3.5)当
表示的点在可行域内时，有：
其中，
即将步骤(3.4)转化为：
(3.6)求解单目标优化问题：
maxλ
(3.7)改变β1，对上述式子使用内点法寻找λ最大值，以获得Pareto前沿，即一系列由λ确定的
进一步，步骤(4)中，设计不同的调度方案，输入实际数据，建立如上所述的模型并求解，方法如下：
(4.1)对区域配电系统中分布式光伏的有功控制、无功调节，区域配气系统的储气，耦合环节的电转气技术4个调度手段进行组合，设计出不同的调度方案；
(4.2)针对上述设计的方案，输入实际数据，分别建立对应的如步骤(1)所示的模型，并使用步骤(2)和(3)进行求解。
有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益技术效果：
(1)本发明克服了单目标优化的调度方案单一的局限，且从系统调度的角度提出了解决系统电压、气压波动的新思路。
(2)本发明充分考虑多能源系统间的互补特性与新能源出力、负荷的随机性，从系统优化调度角度出发，兼顾区域综合能源系统的经济性与全局电压、气压的优化分布，建立了区域综合能源系统多目标优化调度模型，提出了多种综合控制方案，以解决目前区域综合能源系统供能质量不稳定、电压气压波动频繁的问题，并给出了Pareto最优解集以满足区域综合能源系统规划的不同需求。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为能源集线器示意图；
图3为多目标优化问题中Pareto解集示意图；
图4为不同方案下区域配电系统节点16电压变化曲线；
图5为不同方案下区域配电系统节点22电压变化曲线；
图6为不同方案下区域配气系统节点11气压变化曲线。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明公开了一种区域综合能源系统的多目标优化调度方法，该方法包括以下步骤：
(1)建立区域综合能源系统模型；
(2)建立区域综合能源系统多目标函数；
(3)将多目标函数转化为单目标问题并进行寻优；
(4)设计不同的调度方案，输入实际数据，建立如上所述的模型并求解；
(5)根据每种调度方案的结果对系统进行调节。
进一步，步骤1包括以下步骤：
区域综合能源系统模型包括10kV区域配电系统约束、区域配气系统约束、耦合环节约束与目标函数四个部分。
步骤1.1：区域配电系统各约束具体表达如下：
步骤1.1.1：系统节点平衡约束，对于电力系统的节点i：
式中，
与
为t时段区域配电系统从上一级主电网分配的有功、无功功率；
表示区域配电系统的节点i在t时段的有功、无功功率；
表示微型燃气轮机组在t时段的有功、无功出力；
表示t时段节点i的有功、无功负荷；
为t时段电转气设备的功率；
和
表示节点i上的分布式光伏在t时段的弃光率、光伏的有功出力及逆变器调节无功功率的值，t∈PVT表示光伏出力的时段，
为t时刻光伏的无功出力
步骤1.1.2：微型燃气轮机组(microturbine，MT)约束
微型燃气轮机是具有广泛发展前景的分布式发电设备，需满足出力约束和爬坡约束：
式中
和
分别为MT有功与无功出力上下限；RD为爬坡约束极限值。
步骤1.1.3：电压质量与支路潮流约束
式中，
和
分别表示系统节点i电压幅值与相角上、下限；
表示系统节点i和节点j之间的支路ij的视在功率，
与
为其上下限；
步骤1.1.4：分布式光伏有功削减约束
削减分布式光伏有功出力是控制节点电压有效方法。分布式光伏的弃光率
需要满足约束：
其中，ξmax为根据需要确定的分布式光伏弃光率上限。
步骤1.1.5：逆变器调节约束
逆变器调节采用电压-无功控制方案。无功调节量QINV需要满足以下约束：
QINV为逆变器无功调节量，QINV>0表示向系统注入无功；
表示逆变器最大无功可调量，其计算公式为：
式中，
表示DPV在最大功率点跟踪模式下输出的有功功率；SINV为逆变器容量；
为分布式光伏的弃光率；μ为DPV功率因数；
表示分布式光伏出力的值，μmin是功率因数最小值。
步骤1.2：区域配气系统模型如下。
步骤1.2.1：气源节与负荷节点压力约束：
式中，
表示气源点在t时刻的天然气供气量，
和
分别表示气源中心供气的上下限；
表示节点n在t时刻气压，
和
表示天然气节点n压力的上、下限。
步骤1.2.2：管道约束
在满足流体力学方程与伯努利方程的前提下，使用非线性方程描述天然气管道的流量：
式中，snm是与管道参数、气体密度、气体温度相关的常数；
表示t时刻天然气节点n与节点m间管道的流量。
步骤1.2.3：储气设施约束
区域储气罐可以实现天然气在时间和空间尺度上的合理调配，是区域综合能源系统调度中控制、调节节点压力的有效方法。储气设施需要考虑自身容量和天然气注入、输出流量的限制，即：
式中，
为t时段储气设施的天然气存储值，
为其容量上限；
与
为t时段注入和输出天然气的流量，
和
为储气罐流入/流出天然气的流量上限。
步骤1.2.4：流量平衡方程
根据天然气的节点能量守恒定律，对于天然气节点n，其能量平衡方程为：
式中，m∈n表示所有与节点n相连的节点m的集合；
表示t时刻节点n上的气源点的供气量；
和
节点n上储气罐在t时刻的流入/流出天然气的量；
表示t时刻节点n上的电转气设备转化天然气的量；
和
表示t时刻节点m和节点n之间的管道mn的流出与流入的流量；
表示t时段节点n的天然气负荷。
步骤1.2.5：天然气-热量转化约束
天然气流量通过其热值转化为功率流，二者之间的换算关系为：
式中，
表示t时刻的天然气功率流；Hgas为天然气热值；
表示t时刻天然气流量。
步骤1.3：区域配电与区域配气系统的耦合模型如下：
步骤1.3.1：能源集线器
一个α输入-β输出的能源集线器需要满足等式约束：
Lβ×1＝Cβ×αPα×1
式中，C为耦合矩阵，P与L分别表示能源输入与输出矩阵。当能量转化效率和分配系数为常数时，C可认为是恒定的线性变换矩阵。
步骤1.3.2：电转气技术
电转气可以将无法消纳的光伏电能转化为天然气以在电力峰荷时段重新利用，或在天然气峰荷时提供额外的天然气供应，是调节系统电压、气压的有效方法。电转气的其全过程可以表示为：
式中，
和
分别为t时段电转气转化的有功功率和生成的天然气的量；
为转化效率；Hgas为天然气热值。
(2)建立区域综合能源系统多目标函数
步骤1.4：目标函数
步骤1.4.1：目标函数一：系统总成本
其中
为系统的运行成本，
为系统的控制成本，T表示调度的时间合集。每部分具体表达式如下：
式中，CMG、Cw、CMT和CEB分别为上级电网分配电量、气源点供气、燃气轮机出力和能源集线器运行的单位成本；
和
分别为t时刻上级电网分配的电量、气源点供气量、燃气轮机出力和能源集线器转化有功的值。
式中，CDPV、CP2G、CINV和CQc分别为分布式光伏弃光、电转气运行、逆变器无功调节、储气罐存储的单位成本；
为t时段分布式光伏的逆变器较上一时段的无功调节量的差值。
步骤1.4.2：目标函数二：系统电压、气压的偏移度
电压、气压波动的控制效果可以通过实际值与控制期望值间的相对偏差KWA来表示：
式中，Ne与Ng分别为区域配电系统与区域配气系统的总节点数；
和
分别表示t时刻区域配电系统节点i的电压和区域配气系统节点n的电压；Vref与πref为日前优化调度的电压与气压控制期望值。
目标函数二可以表示为：
式中，KWA表示气压、电压实际值与控制期望值间的相对偏差。T表示调度的时间合集。
进一步，步骤3包括以下步骤：
步骤2.1：对于多目标优化问题F：
minF＝min[F1(x),F2(x)]
单独求解两个单目标优化问题：经济成本最低目标F1，电压、气压偏差最小目标F2，即：
其中，
和
分别为上述两个目标函数单独进行优化时的最优解；
和
为取得最优解时对应的变量值。其中，模型的变量x1为
和
变量x2为
和
连接点
和点
得到乌托邦线。
步骤2.2：进行规格化
规格化后的目标函数为：
步骤2.3：构建矩阵P
步骤2.4：将目标函数规格化后，设m＝[-1 1]T，代表从乌托邦线指向原点的单位法线，如图2所示。乌托邦线上的任意一点都可以描述为Pβ＝[β1 β2]T。其中，β1和β2表示[0,1]间的权重系数，且有β1+β2＝1，因此目标函数空间中的点集可以用
表示，
表示与乌托邦线垂直的法线，
为单位矩阵，λ为法线长度。
步骤2.5：当
表示的点在图所示的可行域内时，有：
其中，
即将步骤2.4转化为：
步骤2.6：求解单目标优化问题：
maxλ
步骤2.7：改变β1，对上述式子使用内点法等算法寻找λ最大值，以获得Pareto前沿，即一系列由λ确定的
由于λ的值越大说明多目标优化的解越接近最优，因此最大的λ对应的解即为系统的最优解。
进一步，步骤4包括以下步骤：
步骤3.1：设计调度方案，即对区域配电系统中分布式光伏的有功控制、无功调节，区域配气系统的储气，耦合环节的电转气技术这4个调度手段进行组合，以设计出不同的调度方案以供后续计算。
步骤3.2：针对上述设计的方案，输入实际数据，分别建立对应的如步骤1所示的模型，并使用步骤2进行求解。
步骤3.3：根据每种调度方案的结果对系统进行调节。各电网公司根据优化结果对系统内的各可控设备如分布式光伏、微型燃气轮机、逆变器设备、储气设施和电转气设备进行调节调度，以达到系统的优化运行的目的。
下面以一电-气互联区域综合能源系统为例介绍本发明：
为了分析考虑RIES电压、气压的日前调度实际效果，本文设置如表1所示的5种方案对日前优化调度的结果进行对比。
表1 5种优化调度方案
方案1为传统区域综合能源系统日前单目标优化调度；方案2为多目标优化，以检验区域综合能源系统在不进行设备控制条件下的自我调控能力和该方案下的运行成本；方案3至5兼顾经济优化目标与电压、气压分布优化目标，采用不同的控制策略，以验证网络间的相互影响，检验区域综合能源系统的多能互补、相互调节能力。
上述5种调度方案构建的日前调度模型的结果如表2所示。其中数据为当日全部数据优化结果的总和。
表2各方案优化调度结果
从表2可以看出，相比于方案1，方案2考虑了电压与气压的合理分布目标，充分利用系统自身可控设备的调控能力，优化了网络潮流分布，使KWA下降到0.06，抑制了系统电压与气压的波动，但同时系统的运行成本增加了2627$，这是MT出力成本提升所致。同时，比较方案3与方案的结果可以发现，方案3中KWA值较方案4低了71.84％，但系统运行成本要比方案4高449$，即2.43％，这是由于削减有功输出后，区域配电系统需要从主网购入更多电能。方案3是以减少清洁能源发电量为代价，而方案4则通过逆变器无功补偿使系统电压分布在合理的范围内。
方案5中的电转气技术使系统耦合更加紧密。由于电转气成本要低于有功削减成本，因此其成本较方案3和4分别下降了14.29％和12.21％；同时区域配气系统通过电转气补充了区域配气系统的气压，系统的购气量有所下降。但受到夜间区域配气系统气压偏低的影响，区域配气系统中电转气耦合的节点的电负荷提升较大，系统购电量有明显上升。方案5较好的体现了区域综合能源系统的多能源互补互济、经济环保的特点。
Claims (3)
1.一种区域综合能源系统的多目标优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)建立区域综合能源系统模型；
(2)建立区域综合能源系统多目标函数；
(3)将多目标函数转化为单目标问题并进行寻优；
(4)设计不同的调度方案，输入实际数据，建立如上所述的模型并求解；
(5)根据每种调度方案的结果对系统进行调节；
步骤(1)中，建立区域综合能源系统模型方法如下：
步骤1.1：区域配电系统各约束表达如下：
步骤1.1.1：系统节点平衡约束，对于电力系统的节点i：
式中，
与
为t时段区域配电系统从上一级主电网分配的有功、无功功率；Pi t、
表示区域配电系统的节点i在t时段的有功、无功功率；
表示微型燃气轮机组在t时段的有功、无功出力；
表示t时段节点i的有功、无功负荷；
为t时段电转气设备的功率；
和
表示节点i上的分布式光伏在t时段的弃光率、光伏的有功出力及逆变器调节无功功率的值，t∈PVT表示光伏出力的时段，
为t时刻光伏的无功出力；
步骤1.1.2：微型燃气轮机组约束
微型燃气轮机需满足出力约束和爬坡约束：
式中，
和
分别为微型燃气轮机有功与无功出力上下限，RD为爬坡约束极限值；
步骤1.1.3：电压质量与支路潮流约束
式中，
和
分别表示系统节点i电压幅值与相角上、下限；
表示系统节点i和节点j之间的支路ij的视在功率，
与
为其上下限；
步骤1.1.4：分布式光伏有功削减约束
分布式光伏的弃光率
需要满足约束：
其中，ξmax为根据需要确定的分布式光伏弃光率上限；
步骤1.1.5：逆变器调节约束
逆变器调节采用电压-无功控制方案，无功调节量QINV需要满足以下约束：
QINV为逆变器无功调节量，QINV>0表示向系统注入无功；
表示逆变器最大无功可调量，其计算公式为：
式中，
表示DPV在最大功率点跟踪模式下输出的有功功率；SINV为逆变器容量；
为分布式光伏的弃光率；μ为DPV功率因数；
表示分布式光伏出力的值，μmin是功率因数最小值；
步骤1.2：区域配气系统模型如下：
步骤1.2.1：气源节与负荷节点压力约束：
式中，
表示气源点在t时刻的天然气供气量，
和
分别表示气源中心供气的上下限；
表示节点n在t时刻气压，
和
表示天然气节点n压力的上、下限；
步骤1.2.2：管道约束
在满足流体力学方程与伯努利方程的前提下，使用非线性方程描述天然气管道的流量：
式中，snm是与管道参数、气体密度、气体温度相关的常数；
表示t时刻天然气节点n与节点m间管道的流量；
步骤1.2.3：储气设施约束
储气设施需要考虑自身容量和天然气注入、输出流量的限制，即：
式中，
为t时段储气设施的天然气存储值，
为其容量上限；
与
为t时段注入和输出天然气的流量，
和
为储气罐流入/流出天然气的流量上限；
步骤1.2.4：流量平衡方程
根据天然气的节点能量守恒定律，对于天然气节点n，其能量平衡方程为：
式中，m∈n表示所有与节点n相连的节点m的集合；
表示t时刻节点n上的气源点的供气量；
和
为节点n上储气罐在t时刻的流入/流出天然气的量；
表示t时刻节点n上的电转气设备转化天然气的量；
和
表示t时刻节点m和节点n之间的管道mn的流出与流入的流量；
表示t时段节点n的天然气负荷；
步骤1.2.5：天然气-热量转化约束
天然气流量通过其热值转化为功率流，二者之间的换算关系为：
式中，
表示t时刻的天然气功率流；Hgas为天然气热值；
表示t时刻天然气流量；
步骤1.3：区域配电与区域配气系统的耦合模型如下：
步骤1.3.1：能源集线器
一个α输入-β输出的能源集线器需要满足等式约束：
Lβ×1＝Cβ×αPα×1
式中，C为耦合矩阵，P与L分别表示能源输入与输出矩阵；
步骤1.3.2：电转气技术
电转气的全过程可以表示为：
式中，
和
分别为t时段电转气转化的有功功率和生成的天然气的量，
为转化效率，Hgas为天然气热值；
步骤(2)中，建立区域综合能源系统目标函数方法如下：
(2.1)目标函数一：系统总成本
其中f1 t为系统的运行成本，
为系统的控制成本，T表示调度的时间合集，每部分具体表达式如下：
f1 t包括区域配电系统的购电成本、区域配气系统的购气成本、微型燃气轮机的运行成本以及能源集线器的运行成本：
式中，CMG、Cw、CMT和CEB分别为上级电网分配电量、气源点供气、燃气轮机出力和能源集线器运行的单位成本；
和
分别为t时刻上级电网分配的电量、气源点供气量、燃气轮机出力和能源集线器转化有功的值；
式中，CDPV、CP2G、CINV和CQc分别为分布式光伏弃光、电转气运行、逆变器无功调节、储气罐存储的单位成本；
为t时段分布式光伏的逆变器与上一时段的无功调节量的差值；
(2.2)目标函数二：电压、气压波动的控制效果通过实际值与控制期望值间的相对偏差KWA来表示：
式中，Ne与Ng分别为区域配电系统与区域配气系统的总节点数；
和
分别表示t时刻区域配电系统节点i的电压和区域配气系统节点n的气压；Uref与πref为日前优化调度的电压与气压控制期望值；
目标函数二可以表示为：
式中，KWA表示气压、电压实际值与控制期望值间的相对偏差，T表示调度的时间合集。
2.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的多目标优化调度方法，其特征在于，步骤(3)中，将多目标问题转化为单目标问题并进行寻优，方法如下：
(3.1)对于多目标优化问题F：
minF＝min[F1(x),F2(x)]
单独求解两个单目标优化问题：经济成本最低目标F1，电压、气压偏差最小目标F2，即：
其中，
和
分别为上述两个目标函数单独进行优化时的最优解；
和
为取得最优解时对应的变量值，其中，F1(x)的变量x取值为
和
F2(x)的变量x取值为
和
连接点
和点
得到乌托邦线；
(3.2)进行规格化
规格化后的目标函数为：
(3.3)构建矩阵P
(3.4)将目标函数规格化后，设m＝[-1 1]T，代表从乌托邦线指向原点的单位法线，乌托邦线上的任意一点描述为Pβ＝[β1 β2]T，其中，β1和β2表示[0，1]之间的权重系数，且有β1+β2＝1，目标函数空间中的点集用
表示，
表示与乌托邦线垂直的法线，
为单位矩阵，λ为法线长度；
(3.5)当
表示的点在可行域内时，有：
其中，
即将步骤(3.4)转化为：
(3.6)求解单目标优化问题：
maxλ
(3.7)改变β1，对上述式子使用内点法寻找λ最大值，以获得Pareto前沿，即一系列由λ确定的
3.根据权利要求2所述的一种区域综合能源系统的多目标优化调度方法，其特征在于，步骤(4)中，设计不同的调度方案，输入实际数据，建立如上所述的模型并求解，方法如下：
(4.1)对区域配电系统中分布式光伏的有功控制、无功调节，区域配气系统的储气，耦合环节的电转气技术4个调度手段进行组合，设计出不同的调度方案；
(4.2)针对上述设计的方案，输入实际数据，分别建立对应的如步骤(1)所示的模型，并使用步骤(2)和(3)进行求解。
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