CN110619425A - 一种考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法。综合考虑从源‑网‑荷‑储四个层面分析了多类型功能区冷、热、电特性，建立考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划模型，进行混合整数非线性规划问题求解，得到综合能源系统协同规划结果，能大幅提高能源利用率，降低运行费用，促进可再生能源的消纳。模型中的决策变量和约束条件综合考虑了不同类型功能区的差异化源‑网‑荷‑储特性，充分考虑用户特征和用户需求，为综合能源系统网格化运行的实现提供参考。

Description

一种考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规 划方法

技术领域

本发明涉及电力系统领域，特别是一种考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法。

背景技术

综合能源系统是以电力系统为核心，改变供电、供气、供冷、供热等各种能源供应系统单独规划、单独设计和独立运行的既有模式，利用现代物理信息技术、智能技术和提升管理模式，在规划、设计、建设和运行的过程中，充分发挥不同能源形式的互补特性和协同效应，对各类能源的分配、转化、存储、消费等环节进行有机协调与优化，在满足系统内多元化用能需求的同时，更大范围内实现能源系统资源优化配置，提升系统灵活性，提高可再生能源消纳能力的新型区域能源供应系统。

目前，国内外在综合能源规划研究中未考虑冷、热负荷存在经济传输距离的问题，当各功能区的相对距离较大时，不适合利用热网来实现功能区之间的联系。此外，在综合能源网格化规划研究方面，现有研究成果包括综合能源划分方法、接线模式分析和规划策略制定等，而暂未发现全面考虑综合能源系统差异化源网荷储特性的综合能源规划模型和协同优化规划方法。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划问题，提出了一种考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法。

本发明采用以下的技术方案：

一种考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法，包括步骤：

按照居民区、办公区、商业区和工业区四类分析不同功能区内的差异化源网荷储特性，考虑源网荷储差异特性建立多功能区综合能源系统协同规划模型，对所述模型进行混合整数非线性规划问题求解，得到综合能源系统协同规划方案。

构建多功能区综合能源系统协同规划模型，具体为：

考虑各功能区中各子运行场景的最优化运行策略，以由系统投资成本、运行成本和弃风弃光惩罚成本构成的系统费用最小为目标，可得目标函数为：

minC＝C_inv+C_ope+C_punish

式中：C_inv为系统的投资成本；C_ope为系统的运行成本；C_punish为系统的惩罚成本，其表达式分别为：

1)系统的投资成本

式中：分别为单位容量电储能、热储能、冷储能和充电站在第n年的建设成本；N为计划使用年数，分别为第n年在节点k_r处电储能、热储能、冷储能和充电站的是否建设状态变量，设立为1，不设为0；为电储能、热储能、冷储能和充电站第n年计划建设的容量；I_n为第n年的投资年值化系数，ρ为贴现率；

2)系统的运行成本

式中：和分别为场景s下r区域t时刻节点k_r处CHP机组的电出力、热出力以及购电功率；为购电单价；

3)系统的惩罚成本

式中：和分别为r区域t时刻节点k_r处CHP机组的计划电出力以及计划购电功率；为场景s下r区域t时刻的弃风弃光功率； 和分别为场景s下r区域t时刻风电、光伏的可发功率、上网功率和供热功率；ρ₁、ρ₂和ρ₃分别为CHP机组偏离计划出力的惩罚价格、购电功率偏离计划购电功率的惩罚价格和弃风弃光惩罚价格；

考虑综合能源系统的特征，得到综合能源规划的约束条件包括供电系统约束、供热系统约束、供冷系统约束，其表达式为：

1)供电系统约束

电功率平衡约束：

式中：K_r为r区域节点总数，L_r为r区域与其他区域的联络线集合，为场景s下联络线l的传输功率，表示在t时刻联络线l向该区域内输入功率，表示在t时刻联络线l向该区域外输送功率；和分别为场景s下r区域t时刻的电负荷功率、电锅炉功率、EV充电负荷功率和电制冷机功率；

CHP机组约束：

式中：和分别为r区域节点k_r处CHP机组的热电比值、电出力下限、电出力上限、单位时间内最大上调功率和下调功率，Δt为时间间隔；

光伏约束：

式中：θ_PV为系统允许的最大弃光率；

风电约束：

式中：θ_PW为系统允许的最大弃风率；

购电功率约束：

联络线传输功率约束：

式中：为联络线l传输功率的极限；

EV充电约束：

E_r,t+1＝E_r,t+η_chP_ch,r,tΔt

式中：E_r,t为r区域t时刻的EV充电电量；η_ch为EV充电效率；P_ch,r,t为r区域t时刻的EV充电功率，其中商业区存在快充功率，而其他功能区均为慢充功率；为r区域t时刻EV平均充电电量，和分别为r区域t时刻的充电系数下限和上限，与EV数量有关，同一时间区间内的充电系数相同；和分别为r区域t时刻的EV充电功率下限和上限；为r区域t时刻预测的EV充电功率，μ为充电需求系数且μ≥0；

2)供热系统约束

电锅炉约束：

式中：为场景s下r区域t时刻电锅炉的热出力，η_EB,r和分别为r区域电锅炉的电热转换效率和热出力上限；

对于热负荷为采暖负荷的区域，即r区域为居民区、办公区或商业区时，其约束为：

T_h,r,t,s≤T_g,r,t,s≤T_g,r,t,s,max

-σ_r,t,s≤λ_r,PMV,t,s≤+σ_r,t,s

式中：和分别为场景s下r区域t时段CHP机组和电锅炉的热出力；为提供给用户的供热量，χ_r,s为场景s下r区域锅炉供热量与热网供/回水温度差间的关系系数，其大小与热网水流量有关；T_g,r,t,s和T_h,r,t,s分别为场景s下r区域t时段的热网供水温度和热网回水温度；T_g,r,s,max为场景s下r区域热网最高供水温度；λ_r,PMV,t,s和σ_r,t,s分别为场景s下r区域t时段PMV指标和PMV指标取值范围；

3)供冷系统约束

室内供冷约束：

式中：为场景s下r区域t时段电制冷机的制冷功率；为提供给用户的供冷量，和分别为r区域采冷建筑物室内温度的上限和下限；

电制冷机出力约束：

式中：为场景s下r区域t时段电制冷机的电功率，η_EC,r为电制冷机的能效比；和为电制冷机制冷功率的上限和下限。

本发明提供的技术方案的有益效果：

本发明提出的多功能区综合能源系统的协同规划模型，综合考虑从源-网-荷-储四个层面分析了多类型功能区冷、热、电特性，能大幅提高能源利用率，降低运行费用，促进可再生能源的消纳。模型中的决策变量和约束条件综合考虑了不同类型功能区的差异化源-网-荷-储特性，充分考虑用户特征和用户需求，为综合能源系统网格化运行的实现提供参考。

附图说明

图1为考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法的流程示意图。

图2是本发明实例中某规划区的功能区地理位置分布图；

图3是多功能区综合能源系统电功率优化结果；

图4是某场景下居民区规划前后光伏出力曲线；

图5是某场景下工业区区规划前后风电出力曲线；

图6是各功能区储能充放电功率曲线图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明的目的、技术方案以及技术效果，以下结合附图1对本发明进行进一步的说明解释。

本发明的一种考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法，其实施流程包括如下详细步骤：

步骤1、分析不同功能区内的差异化源网荷储特性；

同一类经济社会活动在一个城市空间中高度聚集，由此形成了不同的功能区。本发明中将功能区分为居民区、办公区、商业区和工业区四类。不同的功能区具有不同的社会职能和形态。根据典型功能区源网荷储特性建立综合能源系统规划模型，可将复杂综合能源区域的简化为若干简单的小型综合能源系统，实现综合能源系统精益化管理。

多类型功能区的能源，CHP机组是指能够同时供应电力与热力两种能源的机组，是电热系统的关键元件之一，也是中国工业供热的核心主体。居民区用户结构分散，参与成员多，难以形成统一决策，分布式电源的投资成本较高、经济效益较差，因此投建的分布式光伏发电系统容量小。在办公区考虑分布式光伏发电系统可以有效支持电力峰荷需求，实现电力需求曲线的“削峰填谷”。商业楼宇采光便利且有统一管理单位，安装分布式光伏发电系统的积极性较高。居民区、办公区、商业区都不宜投建风电。工业区适宜铺设大规模光伏发电阵列和分布式风力发电机，通过电能的自发自用减少购电费用，降低生产成本。

多类型功能区的网络，由于各功能区相对距离较大，因此不宜在各功能区之间建立热网，而应在各功能区内部建热网实现热负荷平衡。热负荷的性质随所处功能区不同也会变化，如居民区、办公区以及商业区多为采暖热负荷，而工业区多为生产热负荷。供冷系统的时间特性类似于供热系统，具有较大时间惯性常数，对冷具有一定的“储能”能力，其“储能”能力受到供冷系统的惯性大小影响，采冷建筑物当前时段的室内温度也受到前几时段的室内外温度以及供冷功率的影响。可以利用供冷系统的惯性与电力系统的运行相协调，供冷系统通过储冷，使供冷量在时间轴上由一条直线变为一个区间，具有可调节性，同时提高了灵活性。可采用等值热参数(Equivalent Thermal Parameters，ETP)模型来描述供冷系统的温度动态特性。由于电具有传输迅速及远距离传输损耗很小的优点，故各功能区之间可以通过联络线建立联系，利用各功能区电负荷的差异特性实现整个大区域电负荷的互补平衡。随着电池储能技术日益成熟以及电动汽车制造成本的下降，电动汽车的普及率将会得到大幅度提高，交通网络将逐步走向电气化；此外，通过汽车到电网(Vehicle toGrid，V2G)技术将电动汽车和电网智能地结合起来，也被视为解决电网效率低和未来大规模可再生能源接入电网引起间歇性、波动性问题的有效措施。

多类型功能区的负荷特性。由于用户对温度舒适程度的感知具有模糊性，即当室内温度在一定范围内变化时，用户不会感受到明显的差异，因此，用户的采暖负荷需求曲线是一个区间。其弹性可利用预测平均投票数(Predicted MeanVote，PMV)指标来评判，PMV指标为最常用的室内环境热舒适度评价指标之一，表征了同一环境中多数人冷热感觉的平均，ISO及ASHRAE等组织规定一般室内环境热舒适度标准为：-0.5≤λ_PMV≤+0.5；我国现有《采暖通风与空气调节设计规范》规定：-1≤λ_PMV≤+1。

本发明选取PMV指标对用户的温度舒适程度进行表征，该指标受多种因素影响，计算较为复杂，工程上多采用简化方法。忽略空气流速和空气湿度的影响，通过线性回归分析得到PMV指标值λ_PMV的简化计算公式：

式中：为时段t的室内空气温度；t_sk为舒适状态的皮肤平均温度，皮肤平均温度在接近舒适状态时变化幅度很小，可近似取为33.5℃；M_t为人体代谢率，与人体的活动强度有关，由于人们在住宅建筑内一般以休息为主，M_t可取定值为60W/m²；r为服装热阻，取为0.11(m²·℃)/W。通过设定λ_PMV的合理取值，可计算的变化范围。

对于采暖热负荷，其热惯性可用ARMA时间序列模型描述：

T_n.t＝θ₁T_n.t-1+φ₁T_g.t-1+ω₁T_w.t-1

式中：J的大小表示了供热系统热惯性的大小，J＝0即没有惯性。α_j、β_j、γ_j、θ₁、φ₁和ω₁等各项系数为供热系统热惯性的物理参数，可通过实测数据进行参数辨识得到。T_g.t为热网供水温度、T_h.t为热网回水温度、T_n.t为采暖建筑物室内温度、T_w.t为室外温度。

对于生产热负荷，PMV指标不适用于其弹性的评价。假设热负荷柔性调节能力满足：时段t热力系统提供的热量H_G,t可在热负荷需求H_L,t的一定范围内波动；T'个时段内，热力系统提供的热量与热负荷需求总量相等，即：

μ₁H_L,t≤H_G,t≤μ₂H_L,t

式中：μ₁和μ₂分别为供热弹性的下限与上限，T'＝1时意味着严格按照用户最理想需求供热，T'越大则可在越大的时间尺度上调整供热需求。本发明中假设T'＝3。

不同功能区的冷负荷也具有不同的特性，例如商业区以及工业区存在冷库和仓储的冷负荷，居民区、办公区和商业区存在冰箱、空调制冷。冷负荷对其环境温度要求也有一定的弹性区间，且不同功能区的要求也有差别，如商业区冷库冷藏肉类水产品等需要在-10℃～-18℃，工业区仓储物品则在-15℃～-20℃。电力负荷受社会、气象、经济等众多因素影响，电力负荷水平随时都在发生波动。从整体上看，由于人类的社会活动具有明显的时间特性，例如日出而作、日落而息，夏季空调使用率高，农业负荷因耕种规律受季节影响性强等，负荷在单日、各季及全年的时间尺度内呈现一定的规律性和时序性。基荷类用电器不具备调节能力，用户对其使用需求是近似刚性的。若基荷需求无法满足，则会对用户的生产或生活造成较大的影响。可平移负荷是指运行功率固定、运行时段可平移的柔性负荷，具有一定的虚拟储能特性。如热水器、洗衣机、电动汽车等。将可平移负荷的用电曲线在不同时段进行平移，不会改变此类负荷的用电量和用电曲线形状。可平移负荷启动后则不可轻易中断，因此其用电时间往往跨越多个调度时段。EV电池的储能能力使其充电电量需求在一定时间内满足即可，即EV充电负荷在时间轴上是可平移的，用户在充电时间的选择上具有一定的灵活性，充电负荷具有一定的可控性。可削减负荷是指运行时段不改变、运行功率可削减的柔性负荷，如空调等。可削减负荷的用电曲线在一天中的用电时段是固定的，对其用电功率进行削减，即改变此类负荷的用电曲线形状。

步骤2、建立考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划模型；

考虑各功能区中各子运行场景的最优化运行策略，以由系统投资成本、运行成本和弃风弃光惩罚成本构成的系统费用最小为目标，可得目标函数为：

min C＝C_inv+C_ope+C_punish

式中：C_inv为系统的投资成本；C_ope为系统的运行成本；C_punish为系统的惩罚成本，其表达式分别为：

1)系统的投资成本

式中：分别为单位容量电储能、热储能、冷储能和充电站在第n年的建设成本；N为计划使用年数，分别为第n年在节点k_r处电储能、热储能、冷储能和充电站的是否建设状态变量，设立为1，不设为0；为电储能、热储能、冷储能和充电站第n年计划建设的容量；I_n为第n年的投资年值化系数，ρ为贴现率。

2)系统的运行成本

式中：和分别为场景s下r区域t时刻节点k_r处CHP机组的电出力、热出力以及购电功率；为购电单价。

3)系统的惩罚成本

式中：和分别为r区域t时刻节点k_r处CHP机组的计划电出力以及计划购电功率；为场景s下r区域t时刻的弃风弃光功率； 和分别为场景s下r区域t时刻风电、光伏的可发功率、上网功率和供热功率；ρ₁、ρ₂和ρ₃分别为CHP机组偏离计划出力的惩罚价格、购电功率偏离计划购电功率的惩罚价格和弃风弃光惩罚价格。

考虑综合能源系统的特征，得到综合能源规划的约束条件包括供电系统约束、供热系统约束、供冷系统约束，其表达式为：

1)供电系统约束

电功率平衡约束：

式中：L_r为r区域与其他区域的联络线集合，为场景s下联络线l的传输功率，表示在t时刻联络线l向该区域内输入功率，表示在t时刻联络线l向该区域外输送功率；和分别为场景s下r区域t时刻的电负荷功率、电锅炉功率、EV充电负荷功率和电制冷机功率。

CHP机组约束：

式中：和分别为r区域节点k_r处CHP机组的热电比值、电出力下限、电出力上限、单位时间内最大上调功率和下调功率。

光伏约束：

式中：θ_PV为系统允许的最大弃光率。

风电约束：

式中：θ_PW为系统允许的最大弃风率。

购电功率约束：

联络线传输功率约束：

式中：为联络线l传输功率的极限。

EV充电约束：

E_r,t+1＝E_r,t+η_chP_ch,r,tΔt

式中：E_r,t为r区域t时刻的EV充电电量；η_ch为EV充电效率；P_ch,r,t为r区域t时刻的EV充电功率，其中商业区存在快充功率，而其他功能区均为慢充功率；为r区域t时刻EV平均充电电量，和分别为r区域t时刻的充电系数下限和上限，与EV数量有关，同一时间区间内的充电系数相同；和分别为r区域t时刻的EV充电功率下限和上限；为r区域t时刻预测的EV充电功率，μ为充电需求系数且μ≥0。

2)供热系统约束

电锅炉约束：

式中：为场景s下r区域t时刻电锅炉的热出力，η_EB,r和分别为r区域电锅炉的电热转换效率和热出力上限。

对于热负荷为采暖负荷的区域，即r区域为居民区、办公区或商业区时，其约束为：

T_h,r,t,s≤T_g,r,t,s≤T_g,r,t,s,max

-σ_r,t,s≤λ_r,PMV,t,s≤+σ_r,t,s

式中：和分别为场景s下r区域t时段CHP机组和电锅炉的热出力；为提供给用户的供热量，χ_r,s为场景s下r区域锅炉供热量与热网供/回水温度差间的关系系数，其大小与热网水流量有关；T_g,r,t,s和T_h,r,t,s分别为场景s下r区域t时段的热网供水温度和热网回水温度；T_g,r,s,max为场景s下r区域热网最高供水温度；λ_r,PMV,t,s和σ_r,t,s分别为场景s下r区域t时段PMV指标和PMV指标取值范围。

3)供冷系统约束

室内供冷约束：

式中：为场景s下r区域t时段电制冷机的制冷功率；和分别为r区域采冷建筑物室内温度的上限和下限。

电制冷机出力约束：

式中：为场景s下r区域t时段电制冷机的电功率，η_EC,r为电制冷机的能效比；和为电制冷机制冷功率的上限和下限。

对所述模型进行混合整数非线性规划问题求解即可得到综合能源系统协同规划方案。

为了进一步理解本发明，以下以国内某市规划区为例，来解释本发明的实际应用。

规划区结构图如图2所示，其中1、2、3、4分别代表居民区、办公区、商业区和工业区，各功能区之间分别由联络线1-2、1-3、1-4建立联系，优化调度以一天为一个调度周期，一个周期含有24个调度时段。各功能区电源配置见表1。CHP机组参数见表2。综合能源系统运行参数见表3。本发明的模型通过CPLEX求解。

EV渗透率取2％，PMV指标取0.5，各条联络线容量取5MW，等效热阻D取2。

表1各功能区电源容量

表2 CHP机组参数

表3综合能源系统系统运行参数

各区域的投资成本和规划后减少的弃风弃光费用如表4所示。规划方案的投资成本103.4万元，该方案减少弃风弃光费用35.14万元。规划结果如表5所示。

表4各功能区的规划费用结果

表5各功能区的设备规划结果

多功能区综合能源系统电功率优化结果如图3所示。

从图3中可知，居民区夜间除了通过CHP机组发电外，还从电网购电满足纯电负荷平衡，日间系统优先吸收光伏风电出力，缺额部分主要由电网购电补充。正午时刻，光伏出力可以满足纯电负荷需求，多余可再生能源除储存在储能中外，其余电能通过联络线输送给其他功能区。办公区夜间主要由CHP机供电，不用向电网购电，日间接受从居民区传输的电，供电模式与居民区类似。商业区电能缺额部分除了通过CHP机组发电和从电网购电以外，还通过储能放电补充。工业区以CHP机组、风电和光伏供电为主,缺额部分主要由电网购电补充。

根据得出的规划方案对比分析规划后对可再生能源消纳的影响，结果如表6所示。某场景下居民区规划前后的光伏出力和光伏理想出力如图4所示。某场景下工业区规划前后的风电出力和风电理想出力如图5所示。

表6某场景规划前后各功能区的弃风弃光量

由表6可以看出，建设储能、电锅炉、电制冷机和充电站以后，各个区域的弃风弃光功率明显减少。这是由于风光最大出力大于实际出力时，风光发出的多余的电能能够通过储能存储起来，在负荷较大时再放电，减少了弃风弃光，促进了可再生能源消纳。从图4和图5可以看出，规划后居民区的光伏出力比规划前更加接近理想值，工业区的风电出力比规划前更加接近理想值，减少了弃风弃光量。

将EV渗透率分别设为6％和10％,其他参数与基本算例相同，对比分析EV渗透率对可再生能源消纳的影响，结果如表7所示。

表7不同EV渗透率下的各功能区弃风弃光量

由表7可以看出，随着EV渗透率的上升，居民区与工业区的弃风弃光功率都在减小，而居民区弃风弃光的减小比较明显。这是由于居民区弃风弃光时段的EV分布数量大于工业区弃风弃光时段的EV数量，故EV渗透率对居民区可再生能源消纳的影响比工业区更大。综上可以考虑通过价格将工业区的EV引导至弃风弃光时段充电。

3)联络线容量对可再生能源消纳的影响

将各条联络线容量分别设为8MW和10MW,其他参数与基本算例相同，对比分析联络线容量对弃风弃光的影响，结果如表8所示。

表8不同联络线容量下的各功能区弃风弃光量

由表8可知，联络线容量提升时，居民区与工业区的弃风弃光功率都在下降，其中居民区受到的影响比较显著。因为日间居民区电热负荷均不高，而此时段居民区的光伏出力较高，可通过三条联络线将过剩的光伏送到此时段电热负荷均比较高的办公区、商业区和工业区，因此有效提高了居民区光伏的消纳比例。而工业区主要在5:00-7:00时段出现弃风弃光，并且此时段其他功能区的电、热、冷负荷均不高，同时风光出力较为丰富，且工业区只有一条联络线连接其他功能区，故无法通过联络线外送而将风光全部消纳。综上可以考虑扩大工业区联络线容量或增设工业区与其他功能区的联络线来减少工业区弃风弃光。

某场景各功能区储能充放电功率曲线图如图6所示。

由图6可以看出，办公区所需建的储能较低，商业区所需建的储能功率最高，其充放电功率变化最显著。这是由于商业区的风电光伏渗透率较低，在高负荷时段风光、CHP机组已经达到最大出力，因此通过储能放电来补充商业区的电能缺额是较为经济的手段，商业区的弃风弃光率最低。居民区和工业区所需建设的储能功率处于中等水平。

通过上述国内某市规划区的算例分析结果说明本发明所提出的多功能区综合能源系统的协同规划模型，综合考虑从源-网-荷-储四个层面分析了多类型功能区冷、热、电特性，可能大幅提高能源利用率，降低运行费用，促进可再生能源的消纳。模型中的决策变量和约束条件综合考虑了不同类型功能区的差异化源-网-荷-储特性，充分考虑用户特征和用户需求，为综合能源系统网格化运行的实现提供参考。

Claims (2)

1.一种考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法，其特征在于，包括步骤：

按照居民区、办公区、商业区和工业区四类分析不同功能区内的差异化源网荷储特性，考虑源网荷储差异特性建立多功能区综合能源系统协同规划模型，对所述模型进行混合整数非线性规划问题求解，得到综合能源系统协同规划方案。

2.根据权利要求1所述的考虑源网荷储差异特性的多功能区综合能源系统协同规划方法，其特征在于，构建多功能区综合能源系统协同规划模型，具体为：

考虑各功能区中各子运行场景的最优化运行策略，以由系统投资成本、运行成本和弃风弃光惩罚成本构成的系统费用最小为目标，可得目标函数为：

min C＝C_inv+C_ope+C_punish

式中：C_inv为系统的投资成本；C_ope为系统的运行成本；C_punish为系统的惩罚成本，其表达式分别为：

1)系统的投资成本

式中：分别为单位容量电储能、热储能、冷储能和充电站在第n年的建设成本；N为计划使用年数，分别为第n年在节点k_r处电储能、热储能、冷储能和充电站的是否建设状态变量，设立为1，不设为0；为电储能、热储能、冷储能和充电站第n年计划建设的容量；I_n为第n年的投资年值化系数，ρ为贴现率；

2)系统的运行成本

式中：和分别为场景s下r区域t时刻节点k_r处CHP机组的电出力、热出力以及购电功率；为购电单价；

3)系统的惩罚成本

式中：和分别为r区域t时刻节点k_r处CHP机组的计划电出力以及计划购电功率；为场景s下r区域t时刻的弃风弃光功率； 和分别为场景s下r区域t时刻风电、光伏的可发功率、上网功率和供热功率；ρ₁、ρ₂和ρ₃分别为CHP机组偏离计划出力的惩罚价格、购电功率偏离计划购电功率的惩罚价格和弃风弃光惩罚价格；

考虑综合能源系统的特征，得到综合能源规划的约束条件包括供电系统约束、供热系统约束、供冷系统约束，其表达式为：

1)供电系统约束

电功率平衡约束：

式中：K_r为r区域节点总数，L_r为r区域与其他区域的联络线集合，为场景s下联络线l的传输功率，表示在t时刻联络线l向该区域内输入功率，表示在t时刻联络线l向该区域外输送功率；和分别为场景s下r区域t时刻的电负荷功率、电锅炉功率、EV充电负荷功率和电制冷机功率；

CHP机组约束：

式中：和分别为r区域节点k_r处CHP机组的热电比值、电出力下限、电出力上限、单位时间内最大上调功率和下调功率，Δt为时间间隔；

光伏约束：

式中：θ_PV为系统允许的最大弃光率；

风电约束：

式中：θ_PW为系统允许的最大弃风率；

购电功率约束：

联络线传输功率约束：

式中：为联络线l传输功率的极限；

EV充电约束：

E_r,t+1＝E_r,t+η_chP_ch,r,tΔt

式中：E_r,t为r区域t时刻的EV充电电量；η_ch为EV充电效率；P_ch,r,t为r区域t时刻的EV充电功率，其中商业区存在快充功率，而其他功能区均为慢充功率；为r区域t时刻EV平均充电电量，和分别为r区域t时刻的充电系数下限和上限，与EV数量有关，同一时间区间内的充电系数相同；和分别为r区域t时刻的EV充电功率下限和上限；为r区域t时刻预测的EV充电功率，μ为充电需求系数且μ≥0；

2)供热系统约束

电锅炉约束：

式中：为场景s下r区域t时刻电锅炉的热出力，η_EB,r和分别为r区域电锅炉的电热转换效率和热出力上限；

对于热负荷为采暖负荷的区域，即r区域为居民区、办公区或商业区时，其约束为：

T_h,r,t,s≤T_g,r,t,s≤T_g,r,t,s,max

-σ_r,t,s≤λ_r,PMV,t,s≤+σ_r,t,s

式中：和分别为场景s下r区域t时段CHP机组和电锅炉的热出力；为提供给用户的供热量，χ_r,s为场景s下r区域锅炉供热量与热网供/回水温度差间的关系系数，其大小与热网水流量有关；T_g,r,t,s和T_h,r,t,s分别为场景s下r区域t时段的热网供水温度和热网回水温度；T_g,r,s,max为场景s下r区域热网最高供水温度；λ_r,PMV,t,s和σ_r,t,s分别为场景s下r区域t时段PMV指标和PMV指标取值范围；

3)供冷系统约束

室内供冷约束：

式中：为场景s下r区域t时段电制冷机的制冷功率；为提供给用户的供冷量，和分别为r区域采冷建筑物室内温度的上限和下限；

电制冷机出力约束：

式中：为场景s下r区域t时段电制冷机的电功率，η_EC,r为电制冷机的能效比；和为电制冷机制冷功率的上限和下限。