CN110707755A - 一种考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，首先，分析了系统中电能与热能的耦合特性，提出了基于能量枢纽的综合能源系统的优化调度模型；同时，从两个不同的时间尺度考虑，提出了基于一致性算法的超短期分层调度策略；最后，提出的调度策略考虑了非理想通信情况，能够保证系统在通信延时、噪声和通信中断的情况下实现最佳的经济稳定运行。本发明通过典型的综合能源系统场景案例研究证明了分布式超短期调度策略的有效性。

Description

一种考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超 短期调度方法

技术领域

本发明涉及综合能源系统技术领域，尤其是一种考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法。

背景技术

随着社会的高速发展、经济全球化、工业化进程加快，能源需求大幅上升，而经济社会发展面临的能源环境制约问题成为人类面临的重大挑战。可再生能源和清洁能源可以解决能源短缺的问题，也可以弥补化石能源过度使用造成的环境污染问题。因此，充分利用可再生能源和清洁能源是人类社会进一步发展的必然趋势。

为了实现能源互补共济与高效利用，能源互联网技术应运而生。能源互联网的运行度与传统电网有较大差别。相比传统电网，能源供给与负荷间的交互更加频繁，能源供应端和能源消费端具有双向不确定性，且负荷种类多样化，涵盖电能、热能等多种能源，能源之间的耦合也更为紧密复杂。从目前的研究现状来看，多能系统主要有以下几个研究方向：基于能量枢纽(能量路由器)的设备研究、基于能量枢纽和能量互联器的综合能源系统建模和分析软件研究、综合能源系统能源转换和综合利用技术研究、先进的信息通信技术研究、基于综合能源系统的多能潮流计算、状态估计、规划、协调控制和优化策略研究以及综合能源市场的交易运行机制研究等。

目前对能源互联网的优化运行的建模主要是基于能量枢纽。这可以理解为一种用于描述能源互联网中转化元件输入、输出之间能量耦合关系的数学模型。在综合能源系统协调控制中针对能量枢纽的协调控制可以分为两类：单个能量枢纽的优化运行和多个能量枢纽的协调控制。有研究针对居民的用电设备进行了能量枢纽建模，并考虑了用户舒适度和偏好对总成本的影响。有文献研究含储氢的多能源系统，实现了能源平衡和工厂所有者的最大利润。有文献研究了能量枢纽的鲁棒优化问题，从储能的角度来解决能源互联网中的不确定性调度问题。能源互联网耦合了多种能源系统，各能流系统往往独立规划设计，相互缺乏协调，各能流系统的时间尺度也不相同。目前多时间尺度优化在电力系统中已有较为成熟的研究。然而，针对能源互联网，由于不同能源系统具有不同惯性时间常数，例如电力系统相比热网系统和气网系统的惯性时间常数小很多，这种快慢系统的耦合无疑增加了控制系统的刚性。有文献从风电和光伏发电等的出力预测角度，考虑了长时间尺度对含热电联产的微电网的稳定运行的影响。有文献从电力市场和天然气市场多时间尺度交易的角度，进行了多能系统的协同规划研究。多能源系统是信息流和能量流高度融合的系统，保证能源生产和传输过程信息流的安全高效传输是控制多能源系统生产运行的关键。除此之外，数据同步化的问题也是需要注意的问题之一。不同能量系统中测量数据信息的频率不相同；不同能源设备对控制命令的响应速度不同导致调节时间不同是不同系统之间数据传输同步化需要解决的两个关键问题。因此，从多时间尺度角度考虑，解决综合能源系统中多系统耦合造成的系统刚性较强的问题是必要的。此外，考虑信息流在综合能源系统中的安全有效传输，也是保证整个系统安全稳定运行的关键。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，满足在非理想通信条件下，保证综合能源系统运行的安全性、稳定性和经济性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，包括如下步骤：

(1)分析综合能源系统耦合组件——能量枢纽的物理特性与经济性要求；

(2)根据步骤(1)中的结果，建立基于能量枢纽的综合能源系统经济性目标函数，以及能够保证系统安全稳定经济运行的运行约束；

(3)建立考虑能量耦合的综合能源系统运行优化模型与运行策略；

(4)初始化综合能源系统中热-电耦合系统的系统参数和系统初始变量；

(5)在不同时间尺度下，利用分布式一致性算法，对耦合系统中的快慢系统进行“滚动交互式”运行优化模型求解；

(6)考虑非理想通信条件下，改进分布式控制算法，耦合系统优化运行模型的求解；

(7)判断求解结果是否满足系统出力与负荷状态安全稳定运行的要求，满足则输出结果结束优化；不满足则返回第(5)步。

优选的，步骤(1)中，分析综合能源系统耦合组件——能量枢纽的物理特性与经济性要求具体为：

分析能量枢纽的基本结构；根据能量枢纽中的输入和输出变量关系，使用如式(1)所示的关联矩阵对相应的能量转换过程进行数学建模；

式中，c_ij表示第i种能源转换到第j种能源的转换关联系数，代表能量枢纽内部的逻辑函数关系；L是能量枢纽的输入量；P是能量枢纽的输出量。

电力-天然气典型能量枢纽主要包括五种能量转换设备，分别为电力变压器、电力锅炉、热电联产机组、天然气炉以及天然气压缩机；基于能量流动方式，式(1)的具体数学形式写为：

式中，η表示相应转换器的转换效率；ν表示能量分配系数，与枢纽的内部逻辑有关；天然气在输入侧通过三条支路注入，能量分配系统定量表示了天然气注入各支路的数量；根据能量转换定律，能量分配系数变量必须满足如下关系：

ν_g,CHP+ν_g,FUR+ν_g,g＝1 (3)

ν_e,T+ν_e,EB＝1 (4)

分析能量枢纽各组件成本函数；控制策略的目标为提高能量枢纽运行的经济性，因此需要对能量枢纽的运行成本进行数学建模；选取的典型能量枢纽结构中包含的5种能量转换设备之间的运行成本。

优选的，选取的典型能量枢纽结构中包含的5种能量转换设备之间的运行成本具体为：对于电力变压器，除前期设备投资成本外，其运行成本主要来自于电力能源供给侧的发电成本，电力变压器的运行成本公式入下：

式中，α_et、β_et和γ_et表示发电成本系数，P_et表示电力变压器的输入电功率，并且输入输出的电功率比例恒定；

对于电力热锅炉，除前期投资成本外，由于本质上为通过电加热水产生热量，因此其运行成本形式上与电力变压器类似，与电能输入功率有关；而由于存在不同类型能量的转换过程，电力热锅炉的成本公式如下：

式中，α_eb、β_eb和γ_eb表示电热锅炉的运行成本系数，P_eb表示电热锅炉的输入电功率，且发热效率保持恒定；

对于CHP热电联产机组，其能量转换过程为天然气转换为电能和热能，为简化求解计算过程，本发明假设输出的电能和热能功率的比率保持恒定；CHP机组的运行成本形式如下：

式中，α_gc、β_gc和γ_gc表示热电联产机组的运行成本系数，P_gc表示CHP机组输出的电功率；

对于天然气炉，其能量转换为燃烧天然气加热相关组件发出热量，并且需要对热烟气中的余热进行回收，因此天然气炉运行成本与输出热功率之间为非线性关系，天然气炉的运行成本公式如下：

式中，α_gf、β_gf和γ_gf表示天然气炉的运行成本系数，Q_gf表示天然气炉输出的热功率；

最后，对于天然气压缩机，尽管不存在能量类型的转换，但是为保证供气质量，天然气供给前需要进行气体压缩处理；考虑到气体压缩过程的物理特性，天然气压缩机的运行成本与所压缩的气体体积有关，数学上仍为非线性；通过分析气体压缩机运行原理，天然气压缩机的运行成本公式如下：

式中，α_gc、β_gc和γ_gc表示天然气压缩机的运行成本系数，V_gc表示天然气压缩机输入的天然气体积，且气体压缩效率保持恒定。

优选的，步骤(2)中，建立基于能量枢纽的综合能源系统经济性目标函数，以及能够保证系统安全稳定经济运行的运行约束具体为：

在快系统控制中，以电力变压器和CHP机组的总运行成本最小为控制目标，即以供电成本最小目标进行电力能源输出单元的控制，目标函数如下：

其中，m表示电力变压器的数量，n表示CHP机组的数量。将公式(5)和公式(7)代入公式(10)中，得到最终目标函数如下：

快系统约束条件如下：

P^load表示综合能源系统中的电负荷，P_etmin,i和P_etmax,i第i个电力变压器的输入功率的最小值和最大值，P_gcmin,i和P_gcmax,i表示第i个CHP机组的最小和最大电出力，q_et,i表示第i个电力变压器的转换效率P_et-out,i表示第i个电力变压器的出力，q_gc,i表示第i个CHP机组的电出力与热出力的比值，Q_gc,i表示第i个CHP机组的热出力。

对于快系统控制来说，在综合能源系统中电力负荷发生扰动时，为了使系统供电成本最低并保持安全稳定运行，需要对系统中电能出力单元输出功率进行控制；在慢系统控制中，以综合能源系统中供热和供气运行成本最小作为控制目标函数，具体控制目标函数如下：

a表示电热炉的机组个数，b表示气热炉的机组个数，c表示压气阀的个数。

慢系统约束条件

Q^load和V^load表示系统的热负荷和气负荷，ΔQ表示热功率缺额，Q_ebmin,i和Q_ebmax,i表示第i个电热炉的最大和最小电功率输入量，Q_gfmin,i和Q_gfmax,i表示第i个气炉机组的最小和最大热出力，q_eb,i第i个电热炉的电热比，q_gc,i表示第i个压气阀的出气量和入气量的比值，V_gcmin,i和V_gcmax,i表示气炉的最大和最小输入量。

综合能源系统中热负荷发生变化时，为了保持系统安全稳定运行并降低供热和供气的运行成本，需要重新分配系统中各单元的热出力和气体输出量。

优选的，步骤(5)中，在不同时间尺度下，对耦合系统中的快慢系统进行“滚动交互式”运行优化模型求解具体为：

从快慢不同的两种时间尺度分别考虑电力能源、天然气和热能的运行控制，并且将功率差额作为中间量协调两层控制过程；

选取一致性算法作为快系统控制方法，以各电能输出单元的增量成本作为一致性变量，并采用“领导者-跟随者”模式，仅需通过系统中同类型相邻单元之间的信息交互，实现电能出力单元的功率控制；对于综合能源系统中的气、热、电三种负荷，电力负荷及其控制网络对时间响应的要求较高，所以，快系统控制中各电力输出单元之间的通信频率较高；电力负荷的波动对系统中各单元的电能出力造成了影响，由于综合能源系统的能量之间存在耦合性，并且存在CHP这样的热电耦合机组，所以，电力负荷的波动对热能出力控制也会产生影响；在快系统控制中，提取CHP机组中的热能输出功率作为两层功率控制的交互信息，并加入到慢系统控制的约束条件中，实现不同时间尺度的系统协同控制；

综合能源系统中热负荷发生变化时，为了保持系统安全稳定运行并降低供热和供气的运行成本，需要重新分配系统中各单元的热出力和气体输出量；慢系统控制中选取供热和气体压缩的增量成本作为一致性变量，并采用与快系统控制相同的方式，通过系统中同类型邻居节点之间的信息传递，实现热能和天然气输出的分布式控制；由于热、气两种负荷的控制网络对时间响应的要求较低，所以，慢系统控制中各节点之间的通信频率较低；考虑到系统中能量之间的耦合性，在慢系统控制的约束条件中，以考虑电力负荷波动后的热功率缺额作为第慢系统控制中的总热能需求，实现对整个综合能源系统的协调控制。

优选的，步骤(5)中，分布式一致性算法具体为：

理想情况下无领导者的离散时间一致性算法可描述如下：

式中：x_i为第i个智能体的一致性变量；k为离散时间序列；d_ij(k)为行随机矩阵(矩阵元素非负，且每行元素之和为1)D＝(d_ij)∈R^n×n在离散时刻k的第ij项；l_ij为多智能体网络拓扑图G的拉普拉斯矩阵L中的元素；a_ij为图G的邻接矩阵A＝(a_ij)∈R^n×n的非对角元素，a_ij≥0表示节点v_i与v_j之间的连接权重；如果图G为无向图，则邻接矩阵A为对称矩阵；邻接矩阵A的非对角元素a_ij的物理意义为：信号直接从节点j传递至节点i传输信道的个数；其选取原则为：对于有限简单图，邻接矩阵A为(0,1)矩阵，其中对角线元素全为0；

此外，为了满足功率平衡约束，需要选定一个领导者，其迭代规则如下：

式中：ε为一致性算法的功率平衡调节因子，取值为正数，借助该参数，领导者可实现功率平衡约束；ΔP为功率偏差；

CCA由领导者和跟随者两个角色构成，式(20)和式(23)共同构成了CCA的基本数学表达式，即

从式(22)发现CCA的物理机制是：①每个智能体通过与相邻智能体的某一状态进行信息交互，并通过加权均值计算来使得自身的状态量与相邻智能体的状态量趋于一致；②领导者通过获取整个综合能源多智能体网络的功率偏差来实时调整自身的一致性变量，促使其他智能体趋于当前负荷需求断面的一致性状态量；综合能源系统中的能量枢纽被当做智能体，参与算法调节。

优选的，步骤(6)中，考虑非理想通信条件的分布式控制算法具体为：

与理想通信网络相比，非理性通信网络主要考虑三个因素：①通信时延；②信道噪声；③时变拓扑；

1)通信时延和信道噪声

在能量枢纽进行通信时，由于不同能源系统的监控系统不同、传输数据种类和数量较多、测量误差以及外界干扰等因素，通信网络中将不可避免地出现通信时延和信道噪声问题，这里的通信时延是指能量枢纽之间交互信息的时延；因此，由智能体j传输到智能体i的状态信息变为：

y_i,j(k)＝x_j(k-τ_i.j(k))+η_i,j(k) (23)

式中：τ_i.j(k)为在时刻k状态信息由第j个智能体传递到第i个智能体的传输延迟；η_i.j(k)为在时刻k的信道噪声；

2)时变拓扑

由于智能体的运行或通信传输等发生故障时，通信拓扑也将发生改变，这可能导致一致性算法无法收敛；在经济调控中，时变拓扑主要考虑两种情况：①机组功率达到极限退出运行；②传输信道发生故障。

对于智能体i来说，通过实时监测其机组输出功率是否越限，以及其与相邻智能体之间通信是否发生故障，从而对其对应的元素a_ij(j＝1,2,…,n)做出相应修正，同理l_ij也得到修正。

本发明的有益效果为：本发明能够满足在非理想通信条件下，保证综合能源系统运行的安全性、稳定性和经济性；快系统和慢系统在分布式超短期交互控制策略的控制下，实现了不同负荷条件下系统的经济最优运行，根据仿真结果可以发现，在非理想通信条件下，所提出的超短期控制算法仍能够满足系统调节所需的收敛速度与精度。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图。

图2为本发明典型能量枢纽的结构示意图。

图3为本发明的超短期协调调度策略示意图。

图4为本发明信息-物理映射示意图。

图5为本发明耦合系统拓扑示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，包括如下步骤：

(1)分析综合能源系统耦合组件——能量枢纽的物理特性与经济性要求；

(2)根据步骤(1)中的结果，建立基于能量枢纽的综合能源系统经济性目标函数，以及能够保证系统安全稳定经济运行的运行约束；

(3)建立考虑能量耦合的综合能源系统运行优化模型与运行策略；

(4)初始化综合能源系统中热-电耦合系统的系统参数和系统初始变量；

(5)在不同时间尺度下，采用分布式一致性算法，对耦合系统中的快慢系统进行“滚动交互式”运行优化模型求解；

(6)考虑非理想通信条件下，改进分布式控制算法，耦合系统优化运行模型的求解；

(7)判断求解结果是否满足系统出力与负荷状态安全稳定运行的要求，满足则输出结果结束优化；不满足则返回第(5)步。

(1)提出综合能源信息物理系统场景；

采用的典型综合能源场景主要包含三种能源系统：电力系统、天然气系统和热力系统。各能量之间的转换在能量枢纽中进行，由能量枢纽中的耦合原件完成。天然气系统指城镇天然气管道输配系统，由接收站(或门站)、输配管道、储气设施、调压设施以及运行管理设施和监控系统组成。接受站(门站)负责接受气源厂或气源矿输入城镇使用的天然气，进行计量、质量检测，按城镇供气的输配要求，控制与调节向城镇供应的天然气流量与压力，必要时还需对天然气进行净化。但为了保证综合能源系的安全，本发明未将接受站纳入能量枢纽之内，而是将能量枢纽作为用气负荷，即天然气输配管网中的气负荷节点。热力系统由热源(热媒制备)、热循环系统(管网或热媒输送)及散热设备(热媒利用)三个主要部分组成。综合能源系统中的热能来源主要来自能量枢纽中的CHP、电热炉和气热炉。综合能源系统中的电力系统主要有两种运行状态，一种是孤岛运行状态，一种是并网运行状态。为实现清洁能源的充分利用，电力系统中还包含分布式光伏发电和储能装置。综合能源系统中主要负荷类型包括：电负荷、气负荷和热负荷。电负荷中包括电动汽车，柔性负荷、一般民用负荷和工业负荷等。综合能源系统中各子系统能量之间相互耦合，各系统之间的信息流传递也相互耦合。各负荷节点、能量转化设备和传输设备之间都有信息交互，映射到综合能源系统中的信息层中，即为具有异质性的不同通信节点。不同的通信节点，信息处理的时间，信息交互的频率都不相同。综合能源系统信息-物理映射示意图如图4所示。

其中，能量枢纽既是综合能源系统中的能量耦合节点，也是信息层中的信息流耦合节点。通过能量耦合原件，不同形式的能量在能量枢纽中进行转化，能量枢纽中的信息处理系统对采集到数据进行分析处理，各能量枢纽之间进行信息的交互，得到最优控制策略后下发至执行节点，使系统在满足各种负荷需求的情况下实现，保证经济稳定运行。

(2)基于能量枢纽的目标函数与约束条件；

本发明所提控制策略的目标为提高能量枢纽运行的经济性，因此需要对能量枢纽的运行成本进行数学建模。根据图1可知，本发明选取的典型能量枢纽结构中包含的5种能量转换设备之间的运行成本存在一定差异。

分析综合能源系统耦合组件——能量枢纽的物理特性与经济性要求具体为：

分析能量枢纽的基本结构；根据能量枢纽中的输入和输出变量关系，典型能量枢纽结构如图2所示。使用如式(1)所示的关联矩阵对相应的能量转换过程进行数学建模；

式中，c_ij表示第i种能源转换到第j种能源的转换关联系数，代表能量枢纽内部的逻辑函数关系；L是能量枢纽的输入量；P是能量枢纽的输出量。

电力-天然气典型能量枢纽主要包括五种能量转换设备，分别为电力变压器、电力锅炉、热电联产机组、天然气炉以及天然气压缩机；基于能量流动方式，式(1)的具体数学形式写为：

式中，η表示相应转换器的转换效率；ν表示能量分配系数，与枢纽的内部逻辑有关；天然气在输入侧通过三条支路注入，能量分配系统定量表示了天然气注入各支路的数量；根据能量转换定律，能量分配系数变量必须满足如下关系：

ν_g,CHP+ν_g,FUR+ν_g,g＝1 (3)

ν_e,T+ν_e,EB＝1 (4)

分析能量枢纽各组件成本函数；控制策略的目标为提高能量枢纽运行的经济性，因此需要对能量枢纽的运行成本进行数学建模；选取的典型能量枢纽结构中包含的5种能量转换设备之间的运行成本。

首先，对于电力变压器，除前期设备投资成本外，其运行成本主要来自于电力能源供给侧的发电成本，电力变压器的运行成本公式入下：

式中，α_et、β_et和γ_et表示发电成本系数，P_et表示电力变压器的输入电功率，并且输入输出的电功率比例恒定。

对于电力热锅炉，除前期投资成本外，由于本质上为通过电加热水产生热量，因此其运行成本形式上与电力变压器类似，与电能输入功率有关；而由于存在不同类型能量的转换过程，电力热锅炉的成本公式如下：

式中，α_eb、β_eb和γ_eb表示电热锅炉的运行成本系数，P_eb表示电热锅炉的输入电功率，且发热效率保持恒定。

对于CHP热电联产机组，其能量转换过程为天然气转换为电能和热能，为简化求解计算过程，本发明假设输出的电能和热能功率的比率保持恒定。根据使用的方法，CHP机组的运行成本形式如下：

式中，α_gc、β_gc和γ_gc表示热电联产机组的运行成本系数，P_gc表示CHP机组输出的电功率。

对于天然气炉，其能量转换为燃烧天然气加热相关组件发出热量，并且需要对热烟气中的余热进行回收，因此天然气炉运行成本与输出热功率之间为非线性关系，天然气炉的运行成本公式如下：

式中，α_gf、β_gf和γ_gf表示天然气炉的运行成本系数，Q_gf表示天然气炉输出的热功率。

最后，对于天然气压缩机，尽管不存在能量类型的转换，但是为保证供气质量，天然气供给前需要进行气体压缩处理。考虑到气体压缩过程的物理特性，天然气压缩机的运行成本与所压缩的气体体积有关，数学上仍为非线性。通过分析气体压缩机运行原理，天然气压缩机的运行成本公式如下：

式中，α_gc、β_gc和γ_gc表示天然气压缩机的运行成本系数，V_gc表示天然气压缩机输入的天然气体积，且气体压缩效率保持恒定。

在快系统控制中，本发明以电力变压器和CHP机组的总运行成本最小为控制目标，即以供电成本最小目标进行电力能源输出单元的控制，目标函数如下：

将公式(5)和公式(7)代入公式(10)中，得到最终目标函数如下：

快系统约束条件如下：

对于快系统控制来说，在综合能源系统中电力负荷发生扰动时，为了使系统供电成本最低并保持安全稳定运行，需要对系统中电能出力单元输出功率进行控制。

在慢系统控制中，以综合能源系统中供热和供气运行成本最小作为控制目标函数，具体控制目标函数如下：

慢系统约束条件

综合能源系统中热负荷发生变化时，为了保持系统安全稳定运行并降低供热和供气的运行成本，需要重新分配系统中各单元的热出力和气体输出量。

(3)快慢系统信息滚动交互调度策略；

本发明提出了一种基于多智能体的分布式分层协调控制策略，各智能体只需跟邻居通信。从快慢不同的两种时间尺度分别考虑电力能源、天然气和热能的运行控制，并且将功率差额作为中间量协调两层控制过程。综合能源系统的动态协调控制架构如图3所示。

对于快系统控制来说，在综合能源系统中电力负荷发生扰动时，为了使系统供电成本最低并保持安全稳定运行，需要对系统中电能出力单元输出功率进行控制。本发明选取一致性算法作为快系统控制方法，以各电能输出单元的增量成本作为一致性变量，并采用“领导者-跟随者”模式，仅需通过系统中同类型相邻单元之间的信息交互，实现电能出力单元的功率控制。对于综合能源系统中的气、热、电三种负荷，电力负荷及其控制网络对时间响应的要求较高，所以，快系统控制中各电力输出单元之间的通信频率较高。电力负荷的波动对系统中各单元的电能出力造成了影响，由于综合能源系统的能量之间存在耦合性，并且存在CHP这样的热电耦合机组，所以，电力负荷的波动对热能出力控制也会产生影响。在快系统控制中，我们提取CHP机组中的热能输出功率作为两层功率控制的交互信息，并加入到慢系统控制的约束条件中，实现不同时间尺度的系统协同控制。

ΔQ＝Q^load-Q_gc (19)

综合能源系统中热负荷发生变化时，为了保持系统安全稳定运行并降低供热和供气的运行成本，需要重新分配系统中各单元的热出力和气体输出量。慢系统控制中选取供热和气体压缩的增量成本作为一致性变量，并采用与快系统控制相同的方式，通过系统中同类型邻居节点之间的信息传递，实现热能和天然气输出的分布式控制。由于热、气两种负荷的控制网络对时间响应的要求较低，所以，慢系统控制中各节点之间的通信频率较低。考虑到系统中能量之间的耦合性，在慢系统控制的约束条件中，以考虑电力负荷波动后的热功率缺额作为第慢系统控制中的总热能需求，实现对整个综合能源系统的协调控制。综合能源系统的协调控制时序如图3所示。

(4)理想通信条件下与非理想通信条件下的优化模型求解；

理想一致性协同算法(collaboratiove consensus algorithm，CCA)，的基本原理是：各智能体基于其相邻智能体的一致性变量适时更新自己的一致性变量，使得网络中所有智能体的一致性变量收敛于一个共同值。考虑到各个智能体之间信息传输需要时间，理想情况下无领导者的离散时间一致性算法可描述如下：

式中：x_i为第i个智能体的一致性变量；k为离散时间序列；d_ij(k)为行随机矩阵(矩阵元素非负，且每行元素之和为1)D＝(d_ij)∈R^n×n在离散时刻k的第ij项；l_ij为多智能体网络拓扑图G的拉普拉斯矩阵L中的元素；a_ij为图G的邻接矩阵A＝(a_ij)∈R^n×n的非对角元素，a_ij≥0表示节点v_i与v_j之间的连接权重。如果图G为无向图，则邻接矩阵A为对称矩阵。邻接矩阵A的非对角元素a_ij的物理意义为：信号直接从节点j传递至节点i传输信道的个数。在本发明中，其选取原则为：对于有限简单图，邻接矩阵A为(0,1)矩阵，其中对角线元素全为0。

此外，为了满足功率平衡约束，需要选定一个领导者，其迭代规则如下：

式中：ε为一致性算法的功率平衡调节因子，取值为正数，借助该参数，领导者可实现功率平衡约束；ΔP为功率偏差。

简言之，这里提到的CCA由领导者和跟随者两个角色构成，式(20)和式(23)共同构成了CCA的基本数学表达式，即

从式(25)可以发现CCA的物理机制是：①每个智能体通过与相邻智能体的某一状态进行信息交互，并通过加权均值计算来使得自身的状态量与相邻智能体的状态量趋于一致；②领导者通过获取整个综合能源多智能体网络的功率偏差来实时调整自身的一致性变量，促使其他智能体趋于当前负荷需求断面的一致性状态量。在本发明中，综合能源系统中的能量枢纽被当做智能体，参与算法调节。

与理想通信网络相比，本发明涉及的非理性通信网络主要考虑三个因素：①通信时延；②信道噪声；③时变拓扑。

1)通信时延和信道噪声

在能量枢纽进行通信时，由于不同能源系统的监控系统不同、传输数据种类和数量较多、测量误差以及外界干扰等因素，通信网络中将不可避免地出现通信时延和信道噪声问题，这里的通信时延是指能量枢纽之间交互信息的时延。因此，由智能体j传输到智能体i的状态信息变为：

y_i,j(k)＝x_j(k-τ_i.j(k))+η_i,j(k) (26)

式中：τ_i.j(k)为在时刻k状态信息由第j个智能体传递到第i个智能体的传输延迟；η_i.j(k)为在时刻k的信道噪声。

2)时变拓扑

在大多数实际的多智能体网络中，拓扑结构并非是固定不变的。由于智能体的运行或通信传输等发生故障时，通信拓扑也将发生改变，这可能导致一致性算法无法收敛。在经济调控中，时变拓扑主要考虑两种情况：①机组功率达到极限退出运行；②传输信道发生故障。

对于智能体i来说，通过实时监测其机组输出功率是否越限，以及其与相邻智能体之间通信是否发生故障，从而对其对应的元素a_ij(j＝1,2,…,n)做出相应修正，同理l_ij也得到修正。

(1)场景说明

在具有五个能量枢纽的综合能源系统上进行模拟研究。在快系统协调控制中，每个功率输出单元代理的通信拓扑如图5所示，1-5代表5个CHP机组，6-10代表相应能量集线器中的电力变压器；在慢系统控制中，图5中的1-5号代表五个电锅炉，第.6-10代表五个燃气炉，而天然气直供压缩机代表图5中的1-5号。为了比较不同通信条件下协调控制方法的控制效果，建立了四个通信案例进行比较仿真。案例1：通信条件是理想的。情况2：第一级控制考虑延迟条件。情况3：第一级控制考虑延迟效应和噪声干扰。情况4：通信网络考虑链路故障的情况。

(2)参数设置

①设置仿真时间

②设置快慢系统交互频率

③设置各单元成本参数：

④设置延迟和噪声：通信系统中传输信号落后0个、1个和2个单位时间间隔的概率分别为0.5、0.25和0.25；无延时，1次迭代延时和2次迭代延时按0.5 0.25 0.25概率分布；噪声大小按正负0.01内平均分布

⑤设置变化的电负荷与热负荷信息

(3)改进分布式一致性算法优化求解

(4)非理想通信条件下求解结果去理想通信条件下进行比较

(5)求解结果满足收敛精度要求，则证明所提策略可以实现综合能源系统的优化调度，并保证系统的安全稳定运行。

Claims (6)

1.一种考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)分析综合能源系统耦合组件——能量枢纽的物理特性与经济性要求；

(2)根据步骤(1)中的结果，建立基于能量枢纽的综合能源系统经济性目标函数，以及能够保证系统安全稳定经济运行的运行约束；

(3)建立考虑能量耦合的综合能源系统运行优化模型与运行策略；

(4)初始化综合能源系统中热-电耦合系统的系统参数和系统初始变量；

(5)在不同时间尺度下，利用分布式一致性算法，对耦合系统中的快慢系统进行“滚动交互式”运行优化模型求解；

(6)考虑非理想通信条件下，改进分布式控制算法，耦合系统优化运行模型的求解；

(7)判断求解结果是否满足系统出力与负荷状态安全稳定运行的要求，满足则输出结果结束优化；不满足则返回第(5)步。

2.如权利要求1所述的考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，其特征在于，步骤(1)中，分析综合能源系统耦合组件——能量枢纽的物理特性与经济性要求具体为：

分析能量枢纽的基本结构；根据能量枢纽中的输入和输出变量关系，使用如式(1)所示的关联矩阵对相应的能量转换过程进行数学建模；

式中，c_ij表示第i种能源转换到第j种能源的转换关联系数，代表能量枢纽内部的逻辑函数关系，L是能量枢纽的输入量；P是能量枢纽的输出量；

电力-天然气典型能量枢纽主要包括五种能量转换设备，分别为电力变压器、电力锅炉、热电联产机组、天然气炉以及天然气压缩机；基于能量流动方式，式(1)的具体数学形式写为：

式中，η表示相应转换器的转换效率；v表示能量分配系数，与枢纽的内部逻辑有关；天然气在输入侧通过三条支路注入，能量分配系统定量表示了天然气注入各支路的数量；根据能量转换定律，能量分配系数变量必须满足如下关系：

v_g,CHP+v_g,FUR+v_g,g＝1 (3)

v_e,T+ν_e,EB＝1 (4)

分析能量枢纽各组件成本函数；控制策略的目标为提高能量枢纽运行的经济性，因此需要对能量枢纽的运行成本进行数学建模；选取的典型能量枢纽结构中包含的5种能量转换设备之间的运行成本。

3.如权利要求2所述的考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，其特征在于，选取的典型能量枢纽结构中包含的5种能量转换设备之间的运行成本具体为：对于电力变压器，除前期设备投资成本外，其运行成本主要来自于电力能源供给侧的发电成本，电力变压器的运行成本公式入下：

式中，α_et、β_et和γ_et表示发电成本系数，P_et表示电力变压器的输入电功率，并且输入输出的电功率比例恒定；

对于电力热锅炉，除前期投资成本外，由于本质上为通过电加热水产生热量，因此其运行成本形式上与电力变压器类似，与电能输入功率有关；而由于存在不同类型能量的转换过程，电力热锅炉的成本公式如下：

式中，α_eb、β_eb和γ_eb表示电热锅炉的运行成本系数，P_eb表示电热锅炉的输入电功率，且发热效率保持恒定；

对于CHP热电联产机组，其能量转换过程为天然气转换为电能和热能，为简化求解计算过程，本发明假设输出的电能和热能功率的比率保持恒定；CHP机组的运行成本形式如下：

式中，α_gc、β_gc和γ_gc表示热电联产机组的运行成本系数，P_gc表示CHP机组输出的电功率；

对于天然气炉，其能量转换为燃烧天然气加热相关组件发出热量，并且需要对热烟气中的余热进行回收，因此天然气炉运行成本与输出热功率之间为非线性关系，天然气炉的运行成本公式如下：

式中，α_gf、β_gf和γ_gf表示天然气炉的运行成本系数，Q_gf表示天然气炉输出的热功率；

最后，对于天然气压缩机，尽管不存在能量类型的转换，但是为保证供气质量，天然气供给前需要进行气体压缩处理；考虑到气体压缩过程的物理特性，天然气压缩机的运行成本与所压缩的气体体积有关，数学上仍为非线性；通过分析气体压缩机运行原理，天然气压缩机的运行成本公式如下：

式中，α_gc、β_gc和γ_gc表示天然气压缩机的运行成本系数，V_gc表示天然气压缩机输入的天然气体积，且气体压缩效率保持恒定。

4.如权利要求1所述的考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，其特征在于，步骤(2)中，建立基于能量枢纽的综合能源系统经济性目标函数，以及能够保证系统安全稳定经济运行的运行约束具体为：

在快系统控制中，以电力变压器和CHP机组的总运行成本最小为控制目标，即以供电成本最小目标进行电力能源输出单元的控制，目标函数如下：

其中，m表示电力变压器的数量，n表示CHP机组的数量；

将公式(5)和公式(7)代入公式(10)中，得到最终目标函数如下：

快系统约束条件如下：

P^load表示综合能源系统中的电负荷，P_etmin,i和P_etmax,i第i个电力变压器的输入功率的最小值和最大值，P_gcmin,i和P_gcmax,i表示第i个CHP机组的最小和最大电出力，q_et,i表示第i个电力变压器的转换效率P_et-out,i表示第i个电力变压器的出力，q_gc,i表示第i个CHP机组的电出力与热出力的比值，Q_gc,i表示第i个CHP机组的热出力；

对于快系统控制来说，在综合能源系统中电力负荷发生扰动时，为了使系统供电成本最低并保持安全稳定运行，需要对系统中电能出力单元输出功率进行控制；

在慢系统控制中，以综合能源系统中供热和供气运行成本最小作为控制目标函数，具体控制目标函数如下：

a表示电热炉的机组个数，b表示气热炉的机组个数，c表示压气阀的个数；

慢系统约束条件

Q^load和V^load表示系统的热负荷和气负荷，ΔQ表示热功率缺额，Q_ebmin,i和Q_ebmax,i表示第i个电热炉的最大和最小电功率输入量，Q_gfmin,i和Q_gfmax,i表示第i个气炉机组的最小和最大热出力，q_eb,i第i个电热炉的电热比，q_gc,i表示第i个压气阀的出气量和入气量的比值，V_gcmin,i和V_gcmax,i表示气炉的最大和最小输入量；

综合能源系统中热负荷发生变化时，为了保持系统安全稳定运行并降低供热和供气的运行成本，需要重新分配系统中各单元的热出力和气体输出量。

5.如权利要求1所述的考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，其特征在于，步骤(5)中，在不同时间尺度下，对耦合系统中的快慢系统进行“滚动交互式”运行优化模型求解具体为：

从快慢不同的两种时间尺度分别考虑电力能源、天然气和热能的运行控制，并且将功率差额作为中间量协调两层控制过程；

选取一致性算法作为快系统控制方法，以各电能输出单元的增量成本作为一致性变量，并采用“领导者-跟随者”模式，仅需通过系统中同类型相邻单元之间的信息交互，实现电能出力单元的功率控制；对于综合能源系统中的气、热、电三种负荷，电力负荷及其控制网络对时间响应的要求较高，所以，快系统控制中各电力输出单元之间的通信频率较高；电力负荷的波动对系统中各单元的电能出力造成了影响，由于综合能源系统的能量之间存在耦合性，并且存在CHP这样的热电耦合机组，所以，电力负荷的波动对热能出力控制也会产生影响；在快系统控制中，提取CHP机组中的热能输出功率作为两层功率控制的交互信息，并加入到慢系统控制的约束条件中，实现不同时间尺度的系统协同控制；

ΔQ＝Q^load-Q_gc (19)

综合能源系统中热负荷发生变化时，为了保持系统安全稳定运行并降低供热和供气的运行成本，需要重新分配系统中各单元的热出力和气体输出量；慢系统控制中选取供热和气体压缩的增量成本作为一致性变量，并采用与快系统控制相同的方式，通过系统中同类型邻居节点之间的信息传递，实现热能和天然气输出的分布式控制；由于热、气两种负荷的控制网络对时间响应的要求较低，所以，慢系统控制中各节点之间的通信频率较低；考虑到系统中能量之间的耦合性，在慢系统控制的约束条件中，以考虑电力负荷波动后的热功率缺额作为第慢系统控制中的总热能需求，实现对整个综合能源系统的协调控制。

6.如权利要求1所述的考虑非理想通信条件下基于能量枢纽的综合能源系统超短期调度方法，其特征在于，步骤(6)中，考虑非理想通信条件的分布式控制算法具体为：

与理想通信网络相比，非理性通信网络主要考虑三个因素：①通信时延；②信道噪声；③时变拓扑；

1)通信时延和信道噪声

在能量枢纽进行通信时，由于不同能源系统的监控系统不同、传输数据种类和数量较多、测量误差以及外界干扰等因素，通信网络中将不可避免地出现通信时延和信道噪声问题，这里的通信时延是指能量枢纽之间交互信息的时延；因此，由智能体j传输到智能体i的状态信息变为：

y_i,j(k)＝x_j(k-τ_i.j(k))+η_i,j(k) (26)

式中：τ_i.j(k)为在时刻k状态信息由第j个智能体传递到第i个智能体的传输延迟；η_i.j(k)为在时刻k的信道噪声；

2)时变拓扑

由于智能体的运行或通信传输等发生故障时，通信拓扑也将发生改变，这可能导致一致性算法无法收敛；在经济调控中，时变拓扑主要考虑两种情况：①机组功率达到极限退出运行；②传输信道发生故障；

对于智能体i来说，通过实时监测其机组输出功率是否越限，以及其与相邻智能体之间通信是否发生故障，从而对其对应的元素a_ij(j＝1,2,…,n)做出相应修正，同理l_ij也得到修正。

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