CN110417053A - 计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，包括：获取多能源系统信息并构建多能源系统模型；建立多能源系统的综合需求响应模型；建立计及多能源存储和综合需求响应的最优负荷削减模型；利用最优负荷削减模型计算优化周期每小时的负荷削减量，计算该多能源系统的年度可靠性指标；评价针对多能源系统薄弱环节提出的可靠性改善措施。本发明在多能源系统可靠性评估中考虑了多能存储和综合需求响应等因素，可以较为准确的对多能源系统的可靠性进行评估，结果表明，不同类型的储能和需求响应对多能源系统不同负荷可靠性的影响差异较大，其结果对多能源系统的优化规划更加具有现实指导意义。

Description

计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法

技术领域

本发明属于多能源系统可靠性评估方法技术领域，具体涉及计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法。

背景技术

传统化石能源的日渐枯竭和环境的恶化促进了能源系统的改革和发展。目前，能源系统逐渐由传统电、气、热系统独立运行供应模式向多能耦合协调运行模式转变，组成多能源系统。多能源系统由多种能源系统耦合构成，包括不同能源形式间的传输、转换、存储等功能单元。多种能源的协调运行不仅影响能量的供应比例，而且显著影响能源系统可靠性。随着能源网络耦合程度逐渐提高，多能存储和综合需求响应将成为其运行优化的关键环节。在系统运行优化前后，多能存储技术和综合需求响应技术可调整柔性负荷和能量转换装置的出力水平，在增加能源系统灵活性、经济性和可再生能源利用率的同时，改变多能源系统运行工况，进而影响系统可靠性。然而，鲜有研究分析多能存储和综合需求响应对多能源系统可靠性的影响。

因此，本发明公开了一种基于SDS(state duration sampling，状态持续时间抽样法)的计及多能存储和综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，在多能源系统可靠性评估中考虑了多能存储和综合需求响应等因素，可以较为准确的对多能源系统的可靠性进行评估。

发明内容

针对上述现有技术中的不足之处，本发明旨在提供一种计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，包括：

S1、获取多能源系统信息并构建多能源系统模型；

S2、基于负荷是否可调整将多能源系统中的负荷分为柔性负荷及非柔性负荷，并建立多能源系统的综合需求响应模型；

S3、以能源购买成本与负荷削减成本之和最小为目标函数，建立计及多能源存储和综合需求响应的最优负荷削减模型；

S4、首先采用状态持续时间抽样法模拟多能源系统中元件各时刻的运行状态，并利用最优负荷削减模型计算优化周期每小时的负荷削减量；然后根据各时刻的负荷削减状态和负荷削减量计算该多能源系统的该年度的可靠性指标；对每年的可靠性指标求取算数平均值，得到多能源系统的综合可靠性指标。

优选地，所述多能源系统包括输入侧、能量转换装置、储能装置及输出侧，所述多能源系统模型包括能量转换装置模型及储能装置模型，其中：

能量转换装置模型包括：

式中，和分别为第k台s类能量转换装置t时刻的输入功率和输出功率；η_k,s为第k台s类能量转换装置的能量转换效率；

储能装置模型包括：

式中，为储能装置t时刻对多能源系统的净能源交换功率；P_I ^t和分别为储能装置t时刻的充能功率和放能功率；E^t为储能装置t时刻的储能量；E^t+1为储能装置t+1时刻的储能量；Δt为t时刻与t+1时刻之间的时间差；γ为储能装置的能量自损率；η_c和η_d分别为储能装置的充能效率和放能效率。

优选地，非柔性负荷为不可调整的负荷，在供能充足的情况下正常供应，在供能不足的情况下发生负荷削减，柔性负荷是指可随能源价格和负荷削减情况调整的负荷，多能源系统的综合需求响应模型包括：

其中，为第j类负荷t时刻的非柔性负荷；为第j类非柔性负荷t时刻正常供应的负荷；为第j类非柔性负荷t时刻削减的负荷；

其中，和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上和向下调整量。

优选地，最优负荷削减模型包括：

式中，C表示多能源系统的总成本，包含能量购买成本和负荷削减惩罚成本，T为多能源系统的研究周期；I为多能源系统的输入侧集合，包括电和天然气两种能源；J为多能源系统的输出侧集合，包括电和热两种负荷；为第i类能源t时刻的价格；P_i ^t为第i类能源t时刻的输入功率；β_j为第j类负荷削减的惩罚单价；为第j类负荷t时刻的负荷削减量；

约束条件包括：

(1)电功率平衡约束

其中，为多能源系统电输入侧t时刻的输入功率；为多能源系统电输出侧t时刻的输出功率；和分别为第k台变压器t时刻的输入功率和输出功率；为第k台CHP机组t时刻的输出电功率；为第k台电储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；为第k台电锅炉t时刻的输入功率；K_tr、K_chp、K_es和K_eb分别为变压器、CHP机组、电储能和电锅炉的数量；

(2)天然气功率平衡约束

其中，为多能源系统天然气输入侧t时刻的输入功率；为第k台CHP机组t时刻的输入功率；为第k台天然气储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；为第k台燃气锅炉t时刻的输入功率；K_gs和K_ab分别为天然气储能装置和燃气锅炉的数量；

(3)热功率平衡约束

其中，为多能源系统热输出侧t时刻的输出功率；为第k台CHP机组t时刻的输出热功率；为第k台热储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；和分别为第k台燃气锅炉和电锅炉t时刻的输出功率；K_hs为热储能装置；

(4)需求侧功率平衡约束

其中，为多能源系统第j个输出侧t时刻的输出功率；为系统第j个输出端口t时刻的负荷需求量；

(5)能量转换约束

其中，η_chpe,k和η_chph,k分别为第k台CHP机组产电和产热的效率；η_tr,k、η_ab,k和η_eb,k分别为第k台变压器、燃气锅炉和电锅炉的能量转换效率；

(6)多能源系统运行约束

多能源系统运行约束包括多能源系统输入输出约束和能量转换装置的输入约束；

0≤P_i ^t≤P_i ^max

其中，P_i ^max为多能源系统第i类能源的最大输入功率；和分别为第k台变压器、CHP机组、燃气锅炉和电锅炉的最大输入功率；和分别为第k台变压器、CHP机组、燃气锅炉和电锅炉t时刻的元件运行状态，0表示元件故障，1表示元件运行；

(7)储能装置约束

储能装置约束包括能量平衡约束、容量约束、功率充放状态和上下限约束；

其中，和分别为第k台s类储能装置的最大充能功率和放能功率；和分别为储能装置的最小容量和最大容量；和分别为储能装置充能状态及放能状态，0表示不进行充能或放能，1表示进行充能或放能；为第k台s类储能装置t时刻的运行状态，0表示元件故障，1表示元件运行；

(8)需求响应约束

其中，和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上最大调整量和向下最大调整量；和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上调整状态和向下调整状态，表示负荷需求向上调整，表示负荷需求向下调整。

优选地，步骤S4包括：

S401、输入多能源系统及其元件参数数据，初始化多能源系统各元件的状态，执行S402；

S402、使用SDS法模拟抽样得到研究周期内每小时的多能源系统的元件状态，以天为单位将多能源系统状态划分成不同区块，执行S403；

S403、初始化区块计数使d＝1并初始化模拟年数使y＝1，执行S404；

S404、选取一个区块，模拟的系统元件状态下，求解该区块的系统最优负荷削减，得到该区块每小时的负荷削减状态和最优负荷削减量，执行S405；

S405、如果模拟样本数达到一年，即d＝365，执行S406，否则令d＝d+1并执行S404；

S406、计算该年的多能源系统的可靠性指标，并令y＝y+1，执行S407；

S407、如果模拟年数到达上限或者该年的多能源系统的可靠性指标中的能量供应不足期望值的方差达到精度要求，执行S408，否则令d＝1并执行S404；

S408、对研究年限y年的可靠性指标求取算数平均值，得到多能源系统的综合可靠性指标。

优选地，可靠性指标包括负荷削减频率、负荷削减概率及能量供应不足期望值，其中：

式中，FLC_j为第j种负荷的负荷削减频率，PLC_j为第j种负荷的负荷削减概率，EENS_j为第j种负荷的能量供应不足期望值NLC_j为第j种负荷在可靠性评估研究周期内负荷削减的次数；Y为可靠性评估研究总年数；D_j,n为第j种负荷第n次负荷削减的持续时间；LC_j,n,d为第j种负荷第n次负荷削减中第d个区块的负荷削减量。

优选地，还包括：

S5、基于多能源系统的综合可靠性指标辨识系统的供能薄弱环节，提出可靠性改善措施。

本发明的有益效果包括：在多能源系统可靠性评估中考虑了多能存储和综合需求响应等因素，可以较为准确的对多能源系统的可靠性进行评估，结果表明，利用本发明所提方法可以计算含储能和需求响应的多能源系统可靠性，并可以得到系统的供能薄弱环节。不同类型的储能和需求响应对多能源系统不同负荷可靠性的影响差异较大，可不同程度的提升系统可靠性，其结果对多能源系统的优化规划更加具有现实指导意义。

附图说明

为了使申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1是本发明中多能源系统模型示意图；

图2是本发明中典型日负荷需求曲线示意图；

图3是本发明中典型日能源价格曲线示意图；

图4是本发明中多能源系统可靠性评估的流程图；

图5是本发明中不同场景的年平均成本示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

如图1至图5所示，本发明公开了一种计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，包括：

S1、获取多能源系统信息并构建多能源系统模型；

S2、基于负荷是否可调整将多能源系统中的负荷分为柔性负荷及非柔性负荷，并建立多能源系统的综合需求响应模型；

S3、以能源购买成本与负荷削减成本之和最小为目标函数，建立计及多能源存储和综合需求响应的最优负荷削减模型；

S4、采用状态持续时间抽样法模拟多能源系统中元件各时刻的运行状态，并利用最优负荷削减模型计算优化周期每小时的负荷削减量，根据各时刻的负荷削减状态和负荷削减量计算该多能源系统的年度可靠性指标。

本发明在多能源系统可靠性评估中考虑了多能存储和综合需求响应等因素，可以较为准确的对多能源系统的可靠性进行评估，结果表明，不同类型的储能和需求响应对多能源系统不同负荷可靠性的影响差异较大，其结果对多能源系统的优化规划更加具有现实指导意义。

具体实施时，所述多能源系统包括输入侧、能量转换装置、储能装置及输出侧，所述多能源系统模型包括能量转换装置模型及储能装置模型，其中：

能量转换装置是多能源系统不可或缺的组件，是多种能源耦合的枢纽，能量转换装置模型包括：

式中，和分别为第k台s类能量转换装置t时刻的输入功率和输出功率；η_k,s为第k台s类能量转换装置的能量转换效率；

多能源系统涉及到储电、储气和储热三种储能形式，采用最广泛的储能模型对储电系统、储气系统和储热系统进行建模，储能装置模型包括：

式中，为储能装置t时刻对多能源系统的净能源交换功率；P_I ^t和分别为储能装置t时刻的充能功率和放能功率；E^t为储能装置t时刻的储能量；E^t+1为储能装置t+1时刻的储能量；Δt为t时刻与t+1时刻之间的时间差；γ为储能装置的能量自损率；η_c和η_d分别为储能装置的充能效率和放能效率。

能源枢纽(Energy Hub,EH)由苏黎世联邦理工学院电力系统和高压实验室的一个研究小组在“未来能源网络展望(VOFEN)”的项目中提出，其是多能源系统在未来的构想，集能源的存储、转换、传输于一体，多能源系统是基于能源枢纽概念设计的，该系统由输入侧(电能、天然气)、能量转换装置(变压器、CHP机组、燃气锅炉和电锅炉)、储能装置(储热、储电和储气装置)和输出侧(电负荷和热负荷)构成，如图1所示。

图1中，该多能源系统包括2台变压器、3台CHP机组、1台电锅炉和1台燃气锅炉，相关参数见表1。该系统还包括1台电储能装置、3台天然气储能装置和1台热储能装置，具体参数见表2。

表1能量转换装置的相关参数

表2储能装置的相关参数

具体实施时，非柔性负荷为不可调整的负荷，在供能充足的情况下正常供应，在供能不足的情况下发生负荷削减，柔性负荷是指可随能源价格和负荷削减情况调整的负荷，多能源系统的综合需求响应模型包括：

其中，为第j类负荷t时刻的非柔性负荷；为第j类非柔性负荷t时刻正常供应的负荷；为第j类非柔性负荷t时刻削减的负荷；

其中，和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上和向下调整量。

所建立的多能源系统包含电和热2种负荷。根据负荷灵活特性的不同，可将负荷分为非柔性负荷和柔性负荷。非柔性负荷是不可调整的负荷。在供能充足的情况下正常供应，在供能不足的情况下发生负荷削减。柔性负荷是指可随能源价格和负荷削减情况调整的负荷。此类负荷可以从能源价格较高的时间段转移至价格较低的时间段，或者从供能不足导致发生负荷削减的时间段转移至供能充足的时间段，但在研究周期内的柔性负荷总量保持不变。

具体实施时，最优负荷削减模型包括：

式中，C表示多能源系统的总成本，包含能量购买成本和负荷削减惩罚成本，T为多能源系统的研究周期；I为多能源系统的输入侧集合，包括电和天然气两种能源；J为多能源系统的输出侧集合，包括电和热两种负荷；为第i类能源t时刻的价格；P_i ^t为第i类能源t时刻的输入功率；β_j为第j类负荷削减的惩罚单价；为第j类负荷t时刻的负荷削减量；

约束条件包括：

(1)电功率平衡约束

其中，为多能源系统电输入侧t时刻的输入功率；为多能源系统电输出侧t时刻的输出功率；和分别为第k台变压器t时刻的输入功率和输出功率；为第k台CHP机组t时刻的输出电功率；为第k台电储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；为第k台电锅炉t时刻的输入功率；K_tr、K_chp、K_es和K_eb分别为变压器、CHP机组、电储能和电锅炉的数量；

(2)天然气功率平衡约束

其中，为多能源系统天然气输入侧t时刻的输入功率；为第k台CHP机组t时刻的输入功率；为第k台天然气储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；为第k台燃气锅炉t时刻的输入功率；K_gs和K_ab分别为天然气储能装置和燃气锅炉的数量；

(3)热功率平衡约束

其中，为多能源系统热输出侧t时刻的输出功率；为第k台CHP机组t时刻的输出热功率；为第k台热储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；和分别为第k台燃气锅炉和电锅炉t时刻的输出功率；K_hs为热储能装置；

(4)需求侧功率平衡约束

其中，为多能源系统第j个输出侧t时刻的输出功率；为系统第j个输出端口t时刻的负荷需求量；

(5)能量转换约束

其中，η_chpe,k和η_chph,k分别为第k台CHP机组产电和产热的效率；η_tr,k、η_ab,k和η_eb,k分别为第k台变压器、燃气锅炉和电锅炉的能量转换效率；

(6)多能源系统运行约束

多能源系统运行约束包括多能源系统输入输出约束和能量转换装置的输入约束；

0≤P_i ^t≤P_i ^max

其中，P_i ^max为多能源系统第i类能源的最大输入功率；和分别为第k台变压器、CHP机组、燃气锅炉和电锅炉的最大输入功率；和分别为第k台变压器、CHP机组、燃气锅炉和电锅炉t时刻的元件运行状态，0表示元件故障，1表示元件运行；

(7)储能装置约束

储能装置约束包括能量平衡约束、容量约束、功率充放状态和上下限约束；

其中，和分别为第k台s类储能装置的最大充能功率和放能功率；和分别为储能装置的最小容量和最大容量；和分别为储能装置充能状态及放能状态，0表示不进行充能或放能，1表示进行充能或放能；为第k台s类储能装置t时刻的运行状态，0表示元件故障，1表示元件运行；

(8)需求响应约束

其中，和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上最大调整量和向下最大调整量；和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上调整状态和向下调整状态，表示负荷需求向上调整，表示负荷需求向下调整。

为了提升计算效率，可采用典型日曲线表征全年水平，图2和图3分别给出了多能源系统的电、热典型日负荷曲线和电、气典型日能源价格曲线。不同的季节和典型日会影响负荷和能源价格曲线，因此，本发明可采用负荷和能源价格调整系数表征不同季节、不同典型日的负荷和能源价格，见表3。将电和热2种负荷的削减成本单价分别设为50元/(kW·h)、40元/(kW·h)。能源枢纽模型能源输入端电和气的最大输入量设为700kW和900kW，最大柔性负荷设为该时刻系统总负荷的10％。

表3负荷、价格的周和季节调整系数

具体实施时，步骤S4包括：

S401、输入多能源系统及其元件参数数据，初始化多能源系统各元件的状态，执行S402；

S402、使用SDS法模拟抽样得到研究周期内每小时的多能源系统的元件状态，以天为单位将多能源系统状态划分成不同区块，执行S403；

S403、初始化区块计数使d＝1并初始化模拟年数使y＝1，执行S404；

S404、选取一个区块，模拟的系统元件状态下，求解该区块的系统最优负荷削减，得到该区块每小时的负荷削减状态和最优负荷削减量，执行S405；

S405、如果模拟样本数达到一年，即d＝365，执行S406，否则令d＝d+1并执行S404；

S406、计算该年的多能源系统的可靠性指标，并令y＝y+1，执行S407；

S407、如果模拟年数到达上限或者该年的多能源系统的可靠性指标中的能量供应不足期望值的方差达到精度要求，执行S408，否则令d＝1并执行S404；

S408、对研究年限y年的可靠性指标求取算数平均值，得到多能源系统的综合可靠性指标。

本发明基于能源枢纽模型构建多能源系统，在对能源枢纽模型进行可靠性评估时，考虑到能源枢纽模型是对未来能源网络模型抽象化的描述，侧重于能量的输入、转换与存储、输出，因此，假设能量输送环节完全可靠，能源枢纽输入侧每时每刻均可提供最大功率。

能量转换和存储装置的停运模型采用传统电力系统可靠性评估中元件的两状态停运模型，并使用SDS法对元件的运行和停运两状态的持续时间进行抽样。

将SDS法与考虑运行的最优负荷削减模型相结合，评估计及多能存储和综合需求响应的多能源系统可靠性。首先使用SDS法抽取系统各元件的状态持续时间，得到每个时段的系统状态；其次通过最优负荷削减模型计算得到每小时的最优负荷削减量和削减状态；最后累积计算可靠性指标。流程图见图4。

具体实施时，可靠性指标包括负荷削减频率、负荷削减概率及能量供应不足期望值，其中：

式中，FLC_j为第j种负荷的负荷削减频率，PLC_j为第j种负荷的负荷削减概率，EENS_j为第j种负荷的能量供应不足期望值NLC_j为第j种负荷在可靠性评估研究周期内负荷削减的次数；Y为可靠性评估研究总年数；D_j,n为第j种负荷第n次负荷削减的持续时间；LC_j,n,d为第j种负荷第n次负荷削减中第d个区块的负荷削减量。

表4给出了多能源系统的可靠性指标计算结果。

表4多能源系统可靠性指标

具体实施时，还包括：

S5、基于多能源系统的综合可靠性指标辨识系统的供能薄弱环节，提出可靠性改善措施。

本发明中，在求到多能源系统的综合可靠性指标后，可以根据多能源系统的综合可靠性指标进行薄弱环节的识别，进而提出针对性的改善措施，对多能源系统进行优化，提高其稳定性及安全性。

分析该方法求得的多能源系统可靠性指标，得到系统的供能薄弱环节，提出相应的可靠性改善措施(增加能量转换效率、增设相应的储能装置或加大需求响应实施力度等)，利用本发明的方法可以计算改善后的系统可靠性指标，分析可靠性提升效率。

本发明可采用传统可靠性指标来量化评估该综合能源系统的可靠性。传统可靠性指标包括负荷削减频率(frequency of load curtailment，FLC)、负荷削减概率(probability ofload curtailment，PLC)和能量供应不足期望值(expected energy notsupplied，EENS)。

此外，本发明还采用可靠性提升率来体现储能装置协调优化对多能源系统的影响。可靠性提升率是指储能协调优化引起的EENS变化量与系统原始的EENS的比值，计算公式如下：

其中，δ_j为第j种负荷可靠性指标EENS的提升率；为第j种负荷无储能协调优化的系统可靠性指标EENS。

本发明针对原系统(改善措施0)提出8种不同的改善措施，如表5所示。表中，“×”表示多能源系统未增设此类储能装置或此种负荷需求响应；“√”表示多能源系统中增设此类储能装置或此种负荷需求响应。

表5多能源系统研究场景

表6给出了每个场景下的多能源系统的年度可靠性指标，图5给出了不同场景下模拟周期的系统年平均运行成本，并以原系统(改善措施0)为参考，分析不同储能和需求响应对多能源系统可靠性和经济性的改善效果。

表6不同场景的多能源系统可靠性指标

通过实例分析验证了本发明所建模型的有效性和正确性。算例结果表明：

(1)相比于单一储能和需求响应，多能存储和综合需求响应可显著改善多能源系统可靠性和经济性；

(2)在负荷削减时间段，多能存储和综合需求响应的协调优化可以增加能量供应，降低负荷需求，进而减小系统负荷削减的频率、概率和能量；

(3)多能存储和综合需求响应的协调优化可调整多能源系统能源供给和柔性负荷需求，减少多能源系统的能源购买成本和负荷削减成本；

(4)不同类型的储能和需求响应对多能源系统不同负荷可靠性的影响差异较大，其结果对多能源系统的优化规划更加具有现实指导意义。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。

Claims (7)

1.一种计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，其特征在于，包括：

S1、获取多能源系统信息并构建多能源系统模型；

S2、基于负荷是否可调整将多能源系统中的负荷分为柔性负荷及非柔性负荷，并建立多能源系统的综合需求响应模型；

S3、以能源购买成本与负荷削减成本之和最小为目标函数，建立计及多能源存储和综合需求响应的最优负荷削减模型；

S4、首先采用状态持续时间抽样法模拟多能源系统中元件各时刻的运行状态，并利用最优负荷削减模型计算优化周期每小时的负荷削减量；然后根据各时刻的负荷削减状态和负荷削减量计算该多能源系统的该年度的可靠性指标；对每年的可靠性指标求取算数平均值，得到多能源系统的综合可靠性指标。

2.如权利要求1所述的计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，其特征在于，所述多能源系统包括输入侧、能量转换装置、储能装置及输出侧，所述多能源系统模型包括能量转换装置模型及储能装置模型，其中：

能量转换装置模型包括：

式中，和分别为第k台s类能量转换装置t时刻的输入功率和输出功率；η_k,s为第k台s类能量转换装置的能量转换效率；

储能装置模型包括：

式中，为储能装置t时刻对多能源系统的净能源交换功率；和分别为储能装置t时刻的充能功率和放能功率；E^t为储能装置t时刻的储能量；E^t+1为储能装置t+1时刻的储能量；Δt为t时刻与t+1时刻之间的时间差；γ为储能装置的能量自损率；η_c和η_d分别为储能装置的充能效率和放能效率。

3.如权利要求1所述的计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，其特征在于，非柔性负荷为不可调整的负荷，在供能充足的情况下正常供应，在供能不足的情况下发生负荷削减，柔性负荷是指可随能源价格和负荷削减情况调整的负荷，多能源系统的综合需求响应模型包括：

其中，为第j类负荷t时刻的非柔性负荷；为第j类非柔性负荷t时刻正常供应的负荷；为第j类非柔性负荷t时刻削减的负荷；

其中，和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上和向下调整量。

4.如权利要求1所述的计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，其特征在于，最优负荷削减模型包括：

式中，C表示多能源系统的总成本，包含能量购买成本和负荷削减惩罚成本，T为多能源系统的研究周期；I为多能源系统的输入侧集合，包括电和天然气两种能源；J为多能源系统的输出侧集合，包括电和热两种负荷；为第i类能源t时刻的价格；P_i ^t为第i类能源t时刻的输入功率；β_j为第j类负荷削减的惩罚单价；为第j类负荷t时刻的负荷削减量；

约束条件包括：

(1)电功率平衡约束

其中，为多能源系统电输入侧t时刻的输入功率；为多能源系统电输出侧t时刻的输出功率；和分别为第k台变压器t时刻的输入功率和输出功率；为第k台CHP机组t时刻的输出电功率；为第k台电储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；为第k台电锅炉t时刻的输入功率；K_tr、K_chp、K_es和K_eb分别为变压器、CHP机组、电储能和电锅炉的数量；

(2)天然气功率平衡约束

其中，为多能源系统天然气输入侧t时刻的输入功率；为第k台CHP机组t时刻的输入功率；为第k台天然气储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；为第k台燃气锅炉t时刻的输入功率；K_gs和K_ab分别为天然气储能装置和燃气锅炉的数量；

(3)热功率平衡约束

其中，为多能源系统热输出侧t时刻的输出功率；为第k台CHP机组t时刻的输出热功率；为第k台热储能装置t时刻与多能源系统的净交换功率；和分别为第k台燃气锅炉和电锅炉t时刻的输出功率；K_hs为热储能装置；

(4)需求侧功率平衡约束

其中，为多能源系统第j个输出侧t时刻的输出功率；为系统第j个输出端口t时刻的负荷需求量；

(5)能量转换约束

其中，η_chpe,k和η_chph,k分别为第k台CHP机组产电和产热的效率；η_tr,k、η_ab,k和η_eb,k分别为第k台变压器、燃气锅炉和电锅炉的能量转换效率；

(6)多能源系统运行约束

多能源系统运行约束包括多能源系统输入输出约束和能量转换装置的输入约束；

0≤P_i ^t≤P_i ^max

其中，P_i ^max为多能源系统第i类能源的最大输入功率；和分别为第k台变压器、CHP机组、燃气锅炉和电锅炉的最大输入功率；和分别为第k台变压器、CHP机组、燃气锅炉和电锅炉t时刻的元件运行状态，0表示元件故障，1表示元件运行；

(7)储能装置约束

储能装置约束包括能量平衡约束、容量约束、功率充放状态和上下限约束；

其中，和分别为第k台s类储能装置的最大充能功率和放能功率；和分别为储能装置的最小容量和最大容量；和分别为储能装置充能状态及放能状态，0表示不进行充能或放能，1表示进行充能或放能；为第k台s类储能装置t时刻的运行状态，0表示元件故障，1表示元件运行；

(8)需求响应约束

其中，和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上最大调整量和向下最大调整量；和分别为第j类柔性负荷t时刻的向上调整状态和向下调整状态，表示负荷需求向上调整，表示负荷需求向下调整。

5.如权利要求1所述的计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，其特征在于，步骤S4包括：

S401、输入多能源系统及其元件参数数据，初始化多能源系统各元件的状态，执行S402；

S402、使用SDS法模拟抽样得到研究周期内每小时的多能源系统的元件状态，以天为单位将多能源系统状态划分成不同区块，执行S403；

S403、初始化区块计数使d＝1并初始化模拟年数使y＝1，执行S404；

S404、选取一个区块，模拟的系统元件状态下，求解该区块的系统最优负荷削减，得到该区块每小时的负荷削减状态和最优负荷削减量，执行S405；

S405、如果模拟样本数达到一年，即d＝365，执行S406，否则令d＝d+1并执行S404；

S406、计算该年的多能源系统的可靠性指标，并令y＝y+1，执行S407；

S407、如果模拟年数到达上限或者该年的多能源系统的可靠性指标中的能量供应不足期望值的方差达到精度要求，执行S408，否则令d＝1并执行S404；

若各负荷的可靠性指标EENS方差均小于预设值0.05，则可认为多能源系统的可靠性指标中的能量供应不足期望值的方差达到精度要求。

S408、对研究年限y年的可靠性指标求取算数平均值，得到多能源系统的综合可靠性指标。

6.如权利要求5所述的计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，其特征在于，可靠性指标包括负荷削减频率、负荷削减概率及能量供应不足期望值，其中：

式中，FLC_j为第j种负荷的负荷削减频率，PLC_j为第j种负荷的负荷削减概率，EENS_j为第j种负荷的能量供应不足期望值NLC_j为第j种负荷在可靠性评估研究周期内负荷削减的次数；Y为可靠性评估研究总年数；D_j,n为第j种负荷第n次负荷削减的持续时间；LC_j,n,d为第j种负荷第n次负荷削减中第d个区块的负荷削减量。

7.如权利要求1所述的计及综合需求响应的多能源系统可靠性评估方法，其特征在于，还包括：

S5、基于多能源系统的综合可靠性指标辨识系统的供能薄弱环节，提出可靠性改善措施。