CN109711601A - 电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电‑气‑热综合能源系统分布式优化调度方法和装置，该方法建立电‑气‑热综合能源系统运行成本的目标函数，根据电‑气‑热综合能源系统的目标函数，确定优化变量和约束条件，按照所述优化变量和约束条件，基于ADMM‑like算法建立电‑气‑热综合能源系统的分布式优化调度模型，获取优化计算结果，根据所述优化计算结果确定电‑气‑热综合能源系统的运行参数。本发明根据可再生能源资源，电、气、热负荷需求等情况，确定电‑气‑热系统内部各热电联供系统等的最佳调度方案，保证电‑气‑热系统在调度周期内的净费用成本最小。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统综合能源系统领域，尤其涉及一种电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法和装置。
背景技术
综合能源系统是指一定区域内利用先进的物理信息技术和创新管理模式，整合区域内煤炭、石油、天然气、电能、热能等多种能源，实现多种异质能源子系统之间的协调规划、优化运行，协同管理、交互响应和互补互济。在满足系统内多元化用能需求的同时，要有效地提升能源利用效率，促进能源可持续发展的新型一体化的能源系统。
目前在综合能源系统的研究多集中于建模、经济调度方面。在综合能源系统建模方面，很多研究考虑不同网络结构、不同类型负荷对IES系统调度的影响，基于稳态天然气网络模型，以经济最优为目标，对电-气-热综合能源系统进行优化，然而天然气的传输过程其时间常数相对较大，在配网等级下更有必要进一步考虑天然气潮流在传输过程中的动态特性。另一方面，在综合能源系统的优化问题中，大部分研究对调度问题采用了统一求解方法，将不同的电力、天然气、供热子系统在相同的框架下进行优化调度，忽略各个子系统间的信息不透明特性的影响。
综上所述，目前对于不同的电力、天然气、供热子系统的优化调度问题，尚缺乏有效的解决方案。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法和装置,根据可再生能源资源，电、气、热负荷需求等情况，确定电-气-热系统内部各热电联供系统等的最佳调度方案，保证电-气-热系统在调度周期内的净费用成本最小。
本公开所采用的技术方案是：
一种电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，该方法包括以下步骤：
建立电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数；
根据电-气-热综合能源系统的目标函数，确定优化变量和约束条件；
按照所述优化变量和约束条件，基于ADMM-like算法建立电-气-热综合能源系统的分布式优化调度模型，获取优化计算结果；
根据所述优化计算结果确定电-气-热综合能源系统的运行参数。
通过上述的技术方案，建立了电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数，确定了优化变量和约束条件，通过优化变量和约束条件确定调度周期内系统的最优计算结果，使得在调度周期内系统运行成本最小。
进一步的，所述电-气-热综合能源系统的运行成本包括配电网从主电网购电费用、配电网向主电网售电费用、热电联供单元运行费用以及燃气锅炉产热费用。
进一步的，所述电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数的建立方法为：
计算电-气-热综合能源系统在调度周期内的配电网从主电网购电费用和配电网向主电网售电费用；
将配电网从主电网购电费用与配电网向主电网售电费用做差后，与热电联供单元运行费用以及燃气锅炉产热费用相加，得到电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数。
进一步的，所述优化变量包括热电联供单元功率、公共耦合节点的交换功率、燃气锅炉的发热功率以及天然气供应节点的质量流量。
进一步的，约束条件包括配电网的约束条件、天然气传输网络的约束条件、供热网络的约束条件以及热电联供单元的约束条件，其中：
所述配电网的约束条件包括配电网有功功率约束条件、无功功率约束条件、电压约束条件和电压上下限约束条件；
所述天然气传输网络的约束条件包括天然气动量约束条件、天然气物质平衡约束条件、天然气状态约束条件、节点负荷约束条件、供气节点压强约束条件、供气节点密度约束条件、节点质量流量约束条件、管道MFR上下限约束条件和管道压强上下限约束条件；
所述供热网络约束条件包括热量损失和时间滞后约束条件，供水网络水流热功率和水温约束条件，回水网络水流热功率和水温约束条件，供水网络水温上下限约束条件，回水网络水温上下限约束条件，回水网络节点水流汇合后的水温方程约束条件；
所述热电联供单元约束条件包括燃气轮机发电约束条件、燃气轮机发电上下限约束条件和余热锅炉约束条件。
进一步的，所述电-气-热综合能源系统的分布式优化调度模型的建立方法为：
基于电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数，构建电-气-热综合能源系统的增广拉格朗日函数L；
将电-气-热综合能源系统分解为电力子系统、天然气子系统和供热子系统；
在电-气-热综合能源系统的增广拉格朗日函数L的基础上，建立分布式调度中电力子系统的目标函数L1、天然气子系统的目标函数L2、供热子系统的目标函数L3以及各个子系统的约束条件。
进一步的，所述获取优化计算结果的步骤包括：
初始化迭代次数、电-气-热综合能源系统的增广拉格朗日函数L中全局变量和局部变量，以及电力子系统的目标函数L1、天然气子系统的目标函数L2和供热子系统的目标函数L3的拉格朗日乘子；
对电力子系统的目标函数L1、天然气子系统的目标函数L2、供热子系统的目标函数L3分别进行迭代计算，得到每次迭代中燃气轮机发电功率对应电力子系统、天然气子系统以及供热子系统中的局部变量；
按照拉格朗日乘子更新公式更新电力子系统的目标函数L1、天然气子系统的目标函数L2和供热子系统的目标函数L3中的拉格朗日乘子；
计算每次迭代中的最大偏差，判断该最大偏差是否小于允许偏差，若小于，则满足条件结束迭代，否则更新迭代次数并继续迭代计算。
通过上述的技术方案，考虑到不同子系统之间的信息不透明特性，采用分布式算法求解各个子系统的目标函数，得到最优的技术结果，利用最终的优化计算结果来确定系统最优的燃气轮机发电功率、公共耦合节点的交换功率，使得系统的运行成本最小。
进一步的，所述电-气-热综合能源系统的运行参数包括燃气轮机发电功率和公共耦合节点的交换功率；
所述电-气-热综合能源系统的燃气轮机发电功率包括燃气轮机发电功率对应电力子系统中的局部变量、燃气轮机发电功率对应天然气子系统中的局部变量、燃气轮机发电功率对应供热子系统中的局部变量以及燃气轮机发电功率对应的全局变量；
所述公共耦合节点的交换功率为配电网与主电网的连接点功率。
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如上所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法。
一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令用于执行如上所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法。
本公开的有益效果是：
(1)本公开建立了电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数，确定了优化变量和约束条件，通过优化变量和约束条件确定调度周期内系统的最优计算结果，使得在调度周期内系统运行成本最小；
(2)考本公开虑到不同子系统之间的信息不透明特性，采用分布式算法求解各个子系统的目标函数，得到最优的技术结果，利用最终的优化计算结果来确定系统最优的燃气轮机发电功率、公共耦合节点的交换功率，使得系统的运行成本最小。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本公开的不当限定。
图1是电-气-热综合能源系统的结构示意图；
图2是电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法流程图一；
图3是电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法流程图二；
图4是分布式优化迭代过程的流程图一；
图5是分布式优化迭代过程的流程图二。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本公开使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
图1是电-气-热综合能源系统的结构示意图。如图1所示，该电-气-热综合能源系统包括配电网、天然气传输网络、供热网络、光伏阵列、风力发电机、热电联供单元和燃气锅炉，配电网负荷由主电网和热电联供单元供应，热负荷由热电联供单元和燃气锅炉供应，天然气负荷由天然气传输网络和电转气设备(power to gas，P2G)供应。配电网和供热网之间的耦合单元包括热电联供单元和电热锅炉，配电网和天然气网之间的耦合单元包括热电联供单元和P2G，供热网和天然气网之间的耦合单元包括热电联供单元和燃气锅炉。
一种或多种实施例提供一种电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，如图2所示，该方法包括以下步骤：
S101，建立电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数；
S102，根据步骤S101所得到目标函数，确定优化变量；
S103，根据步骤S101所得到目标函数，确定约束条件；
S104，按照步骤102得到的目标函数和步骤103得到约束条件，基于ADMM-like算法建立电-气-热综合能源系统的分布式优化调度模型，获取优化计算结果；
S105，根据所述优化计算结果确定所述电-气-热综合能源系统的运行参数。
本实施例提出的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，根据可再生能源资源，电、气、热负荷需求等情况，确定电-气-热综合能源系统内部各热电联供系统等的最佳调度方案，保证电-气-热综合能源系统在调度周期内的净费用最小。
为了使本领域的技术人员更好地了解本公开的技术方案，下面列举一个更详细的实施例，本实施例提供一种电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，如图3所示，该方法包括以下步骤：
S201，建立电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数。
在本实施例中，选取电-气-热综合能源系统调度周期内的总成本最小为目标函数，电-气-热综合能源系统运行成本包括热电联供单元的运行费用(购气费用)、配电网从主电网购电成本、配电网向主电网售电收益以及系统供热成本。该目标函数的数学表达式为：
C＝Cgas+Cin-Cout+Cheat
其中，Cgas为购气费用；Cin为配电网从主电网购电成本；Cout为配电网向主电网售电收益；Cheat为系统供热成本。
所述配电网从主电网购电成本Cin的计算公式如下：
式中，T为系统的调度时间间隔；cin(t)为t时刻，配电网购电电价；Pin(t)为t时刻，配电网向主电网传输的功率。
所述配电网向主电网售电收益Cout的计算公式如下：
式中，cout(t)为t时刻，配电网售电电价；Pout(t)为t时刻，主电网向配电网传输的功率。
本实施例建立的目标函数，使得电-气-热综合能源系统调度周期内的总成本最小。
S202，根据步骤S201得到的目标函数确定优化变量。
在本实施例中，根据步骤S201得到的目标函数和电-气-热综合能源系统的运行成本来确定优化变量，其中，电-气-热综合能源系统的运行成本包括配电网从主电网购电的费用、配电网向主电网售电的费用、热电联供单元运行费用以及燃气锅炉产热费用。同时，热电联供单元提高输出功率，天然气成本会增加，同时通过配电网向主电网的售电收益也会增加。所以要通过优化变量，去寻求系统运行成本的最小。因此，优化变量包括热电联供单元功率、公共耦合节点的交换功率、燃气锅炉的发热功率以及天然气供应节点的质量流量。
本实施例提出的优化变量，将其作为系统的优化调度模型中参数，这样得出最终的优化计算结果即为系统的最优运行参数。
S203，根据步骤S201得到的目标函数确定约束条件。
在本实施例中，所述约束条件包括配电网的约束条件、天然气传输网络的约束条件、供热网络的约束条件以及热电联供单元的约束条件。其中：
(1)配电网的约束条件
所述配电网的约束条件包括配电网有功功率约束条件、无功功率约束条件、电压约束条件和电压上下限约束条件，其中：
所述有功功率约束条件为：
Pi+1(t)＝Pi(t)-Pi+1,L(t)+pi+1,G(t)
其中，i为配电网中的节点，Pi为从节点i到节点i+1的有功功率，pi,G为节点i的有功电源功率，pi,L为节点i的有功负荷。
所述无功功率约束条件为：
Qi+1(t)＝Qi(t)-Qi+1,L(t)+qi+1,G(t)
其中，Qi为从节点i到节点i+1的无功功率，qi,G为节点i的无功电源功率，qi,L为节点i的无功负荷。
所述电压约束条件为：
Vi+1(t)＝Vi(t)-[riPi(t)+xiQi(t)]/V0
其中，Vi为节点i的电压，ri为节点i与节点i+1之间的电阻，xi为节点i与节点i+1之间的电抗。
所述电压上下限约束条件为：
Vi,min<Vi(t)<Vi,max
其中，Vi,min为节点i的电压下限，Vi,max为节点i的电压上限。
(2)天然气传输网络的约束条件
所述天然气传输网络的约束条件包括天然气动量约束条件、天然气物质平衡约束条件、天然气状态约束条件、节点负荷约束条件、供气节点压强约束条件、供气节点密度约束条件、节点质量流量(mass flow rate，MFR)约束条件、管道MFR上下限约束条件和管道压强上下限约束条件，其中，
所述天然气动量约束条件为：
ρe,b(t+1)+ρe,a(t+1)-ρe,b(t)-ρe,a(t)+Δt(Me,b(t+1)-Me,a(t+1)+Me,b(t)-Me,a(t))/Le/Ae＝0
其中，e为天然气管道，下标代表e,a为管道e首端，下标代表e,b分别为管道e末端，Me,a为管道e首端MFR，Me,b为管道e末端MFR，ρe,a为管道e首端天然气密度，ρe,b为管道e末端天然气密度，Ae为管道e截面积，de为管道e直径，Le为管道e长度，Δt为时间间隔。
所述天然气物质平衡约束条件为
(Me,b(t+1)+Me,a(t+1)-Me,b(t)-Me,a(t))/Ae+Δt(pe,b(t+1)-pe,a(t+1)+pe,b(t)-pe,a(t))/Le+λωeΔt(Me,b(t+1)+Me,a(t+1)-Me,b(t)-Me,a(t))/4/Ae/de＝0
其中，pe,a为管道e首端管道压强，pe,b为管道e末端管道压强，λ为阻尼因子，ωe为管道e的天然气流速。
所述天然气状态约束条件为：
p＝c2ρ
其中，p为管道e首端管道压强，ρ为管道e末端天然气密度，c为温度因子。
所述节点负荷约束条件为：
Me,b(t)＝Me,l(t)
其中，Me,l为管道e末端天然气负荷。
所述供气节点压强约束条件为
p1,a＝p0
其中，p0为天然气网络供应节点的天然气压强。
所述供气节点密度约束条件为：
ρ1,a＝ρ0
其中，ρ0为天然气网络供应节点的天然气密度。
所述节点MFR约束条件为：
M1,b(t)/A1+M2,a(t)/A2+…+Me,a(t)/Ae＝0，e∈SE
其中，E为天然气网络中的节点；SE为连接到节点E的管道集合。
所述管道MFR上下限约束条件为：
Mmin≤Me,a(t)≤Mmax，Mmin≤Me,b(t)≤Mmax
其中，Mmin为天然气管道MFR下限，Mmax为天然气管道MFR上限。
所述管道压强上下限约束条件为：
pmin≤pe,a(t)≤pmax，pmin≤pe,b(t)≤pmax
其中，pmin为天然气管道压强下限，pmax为天然气管道压强上限。
(3)供热网络约束条件
所述供热网络约束条件包括热量损失和时间滞后约束条件，供水网络水流热功率和水温约束条件，回水网络水流热功率和水温约束条件，供水网络水温上下限约束条件，回水网络水温上下限约束条件，回水网络节点水流汇合后的水温方程约束条件，其中，
所述热量损失和时间滞后约束条件为：
Tout k,t+Δt＝Tsoil k,t+(Tsoil k,t-Tsoil k,t)exp(-2μkδkΔt/cwρwRk)
其中，下标k为供热管道编号，Tout k,t为管道k在t时刻出水口温度，Tx k,t为管道k距离入水口x处的水温，Δτk为水流经过管道k需要的时间，μk为热损失因子，cw为水的比热容，ρw为水的密度，Rk为供热管道半径，Tsoil k,t为管道k外部土壤温度，δk为管道k中水流通过时间。
所述供水网络水流热功率和水温约束条件为：
qin k,t＝cwGkTin k,t
其中，qin k,t为Tin k,t温度下的水流热功率，Gk为管道k中的水流流量，Tin k,t为管道k在t时刻入水口温度。
所述回水网络水流热功率和水温约束条件为：
qout k,t＝cwGkTout k,t
其中，qout k,t为Tout k,t温度下的水流热功率。
所述供水网络水温上下限约束条件为：
Ts min≤Tin k,t≤Ts max，Ts min≤Tout k,t≤Ts max
其中，Ts min为供水网络中管道水流温度上限，Ts max为供水网络中管道水流温度下限。
所述回水网络水温上下限约束条件为：
Tr min≤Tin k,t≤Tr max，Tr min≤Tout k,t≤Tr max
其中，Tr min为回水网络中管道水流温度上限，Tr max为回水网络中管道水流温度下限。
所述水流汇合后水温方程约束条件为：
其中，K为热网络节点，SK为连接节点K的管道集合，Tmix,K为回水网络中水流汇合后的温度。
(4)热电联供单元的约束条件
所述热电联供单元约束条件包括燃气轮机发电约束条件、燃气轮机发电上下限约束条件和余热锅炉约束条件，其中，
所述燃气轮机发电约束条件为：
其中，α、β、γ为通过拟合天然气耗量曲线得到的参数，cgas为天然气价格，Pmt为燃气轮机发电功率。
所述燃气轮机发电上下限约束条件为：
Pmin≤Pmt(t)≤Pmax
其中，Pmin为燃气轮机发电功率下限，Pmax为燃气轮机发电功率上限。
所述余热锅炉约束条件为：
Hmt(t)＝Pmt(t)ηh
其中，Hmt为余热锅炉回收的热功率，ηh为余热锅炉的热转化效率。
本实施例提出的约束条件，首先能够通过数学模型正确的描述系统的物理关系；其次，能够保证燃气轮机的发电功率、配网线路潮流、节点电压、天然气传输管道的压力和流量、供热管道的水流温度在合理的范围之内。
S204，按照步骤202得到的优化变量和步骤203得到的约束条件，基于ADMM-like算法建立电-气-热综合能源系统的分布式优化调度模型。
ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)算法是机器学习中比较广泛使用的约束问题最优化方法。所述ADMM-like算法是针对多个子系统下ADMM算法无法保证收敛的情况所提出的，在ADMM算法的增广拉格朗日函数基础上进行了一些修正，以保证多个子系统下ADMM-like算法的收敛。
所述步骤S204中，建立电-气-热综合能源系统的分布式优化调度模型的方法具体为：
S204-1，构建电-气-热综合能源系统的增广拉格朗日函数L。
所述电-气-热综合能源系统增广拉格朗日函数L为
其中，PMT(t)为t时刻，燃气轮机发电功率对应的全局变量，Pp,r(t)为t时刻，燃气轮机发电功率对应电力子系统中的局部变量，Pg,r(t)为t时刻，燃气轮机发电功率对应天然气子系统中的局部变量，Ph,r(t)为t时刻，燃气轮机发电功率对应供热子系统中的局部变量。
S204-2，将电-气-热综合能源系统分解为电力子系统、天然气子系统和供热子系统，在电-气-热综合能源系统的增广拉格朗日函数L的基础上，建立分布式调度中各个子系统的目标函数。
(1)建立分布式调度中电力子系统的目标函数L1
所述电力子系统的拉格朗日函数L1为
其中，r为迭代次数，λ1,r为第r次迭代中拉格朗日乘子项，τ为惩罚函数项。
电力子系统约束条件包括：配电网网络约束条件、燃气轮机发电上下限约束条件和燃气轮机发电约束条件。
(2)建立分布式调度中天然气子系统的目标函数L2
所述天然气子系统的目标函数L2为
其中，λ2,r为第r次迭代中拉格朗日乘子项，β’为大于1的正则项。
天然气子系统约束条件包括天然气网络约束条件。
(3)建立分布式调度中供热子系统的目标函数L3
所述供热子系统的目标函数L3为
其中，λ3,r为第r次迭代中拉格朗日乘子项。
供热子系统约束条件包括供热网络约束条件和余热锅炉约束条件。
本实施例提出的电-气-热系统的分布式优化调度模型，将整个系统优化问题分解为电力、天然气和供热子系统优化调度问题，通过计算电力、天然气和供热子系统的最优结果，进而得到系统运行的最优结果。
S205，求解电-气-热综合热源系统的分布式优化调度模型，获取优化计算结果。
如图4和图5所示，所述步骤205中，求解电-气-热综合热源系统的分布式优化调度模型的步骤包括：
S205-1，初始化全局变量PMT＝0，局部变量Ph,0＝0，拉格朗日乘子λ1,r＝λ0，λ2,r＝λ0，λ3,r＝λ0，迭代次数r＝0；
S205-2，进行迭代计算，包括：
令PMT＝Ph,r，代入电力子系统的目标函数L1，求解得r次迭代中燃气轮机发电功率对应电力子系统中的局部变量Pp,r+1；
令PMT＝Pp,r+1，代入天然气子系统的目标函数L2，求解得r次迭代中燃气轮机发电功率对应天然气子系统中的局部变量Pg,r+1；
令PMT＝Pg,r+1，代入供热子子系统的目标函数L3，求解得r次迭代中燃气轮机发电功率对应供热子系统中的局部变量Ph,r+1；
S205-3，根据下述公式更新拉格朗日乘子λ1,r、λ2,r、λ3,r；
S205-4，计算r次迭代中的最大偏差ε＝max{|Pp,r-Ph,r|，|Pg,r-Pp,r|，|Ph,r-Pg,r|}，验证最大偏差是否小于允许偏差，满足条件结束迭代，否则更新迭代次数r并回到步骤205-2，继续迭代计算。
S206，根据步骤S105得到优化计算结果确定电-气-热综合能源系统的运行参数。
所述电-气-热综合能源系统的运行参数包括燃气轮机发电功率和公共耦合节点的交换功率。
所述电-气-热综合能源系统的燃气轮机发电功率包括步骤S105得到燃气轮机发电功率对应电力子系统中的局部变量、燃气轮机发电功率对应天然气子系统中的局部变量、燃气轮机发电功率对应供热子系统中的局部变量以及燃气轮机发电功率对应的全局变量。
所述公共耦合节点的交换功率为配电网与主电网的连接点功率，也就是配网节点0的功率P(t)。
一种或多种实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如上所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法。
一种或多种实施例还提供一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令用于执行如上所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开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公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是，该方法包括以下步骤：
建立电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数；
根据电-气-热综合能源系统的目标函数，确定优化变量和约束条件；
按照所述优化变量和约束条件，基于ADMM-like算法建立电-气-热综合能源系统的分布式优化调度模型，获取优化计算结果；
根据所述优化计算结果确定电-气-热综合能源系统的运行参数。
2.根据权利要求1所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是，所述电-气-热综合能源系统的运行成本包括配电网从主电网购电费用、配电网向主电网售电费用、热电联供单元运行费用以及燃气锅炉产热费用。
3.根据权利要求1所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是，所述电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数的建立方法为：
计算电-气-热综合能源系统在调度周期内的配电网从主电网购电费用和配电网向主电网售电费用；
将配电网从主电网购电费用与配电网向主电网售电费用做差后，与热电联供单元运行费用以及燃气锅炉产热费用相加，得到电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数。
4.根据权利要求1所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是，所述优化变量包括热电联供单元功率、公共耦合节点的交换功率、燃气锅炉的发热功率以及天然气供应节点的质量流量。
5.根据权利要求1所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是，约束条件包括配电网的约束条件、天然气传输网络的约束条件、供热网络的约束条件以及热电联供单元的约束条件，其中：
所述配电网的约束条件包括配电网有功功率约束条件、无功功率约束条件、电压约束条件和电压上下限约束条件；
所述天然气传输网络的约束条件包括天然气动量约束条件、天然气物质平衡约束条件、天然气状态约束条件、节点负荷约束条件、供气节点压强约束条件、供气节点密度约束条件、节点质量流量约束条件、管道MFR上下限约束条件和管道压强上下限约束条件；
所述供热网络约束条件包括热量损失和时间滞后约束条件，供水网络水流热功率和水温约束条件，回水网络水流热功率和水温约束条件，供水网络水温上下限约束条件，回水网络水温上下限约束条件，回水网络节点水流汇合后的水温方程约束条件；
所述热电联供单元约束条件包括燃气轮机发电约束条件、燃气轮机发电上下限约束条件和余热锅炉约束条件。
6.根据权利要求1所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是，所述电-气-热综合能源系统的分布式优化调度模型的建立方法为：
基于电-气-热综合能源系统运行成本的目标函数，构建电-气-热综合能源系统的增广拉格朗日函数L；
将电-气-热综合能源系统分解为电力子系统、天然气子系统和供热子系统；
在电-气-热综合能源系统的增广拉格朗日函数L的基础上，建立分布式调度中电力子系统的目标函数L1、天然气子系统的目标函数L2、供热子系统的目标函数L3以及各个子系统的约束条件。
7.根据权利要求1所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是，所述获取优化计算结果的步骤包括：
初始化迭代次数、电-气-热综合能源系统的增广拉格朗日函数L中全局变量和局部变量，以及电力子系统的目标函数L1、天然气子系统的目标函数L2和供热子系统的目标函数L3的拉格朗日乘子；
对电力子系统的目标函数L1、天然气子系统的目标函数L2、供热子系统的目标函数L3分别进行迭代计算，得到每次迭代中燃气轮机发电功率对应电力子系统、天然气子系统以及供热子系统中的局部变量；
按照拉格朗日乘子更新公式更新电力子系统的目标函数L1、天然气子系统的目标函数L2和供热子系统的目标函数L3中的拉格朗日乘子；
计算每次迭代中的最大偏差，判断该最大偏差是否小于允许偏差，若小于，则满足条件结束迭代，否则更新迭代次数并继续迭代计算。
8.根据权利要求1所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是，所述电-气-热综合能源系统的运行参数包括燃气轮机发电功率和公共耦合节点的交换功率；
所述电-气-热综合能源系统的燃气轮机发电功率包括燃气轮机发电功率对应电力子系统中的局部变量、燃气轮机发电功率对应天然气子系统中的局部变量、燃气轮机发电功率对应供热子系统中的局部变量以及燃气轮机发电功率对应的全局变量；
所述公共耦合节点的交换功率为配电网与主电网的连接点功率。
9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行根据权利要求1至8中任一项所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法。
10.一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令用于执行根据权利要求1至8中任一项所述的电-气-热综合能源系统分布式优化调度方法。
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