CN110932317A - 一种本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计方法 - Google Patents

Abstract

一种本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计方法，包括：建立可再生能源互补的分布式能源系统模型，通过风光储互补发电，配合热泵、余热锅炉、电解槽、氢气燃气轮机等设备，充分利用自然界光能、风能等可再生清洁能源完成一定区域范围内用户的冷、热、电、气负荷的生产和供应；根据经济需求和系统可靠性指标——负荷缺电率及输出功率波动率设置多目标函数。最后，利用基于精英非支配排序遗传算法NSGA‑Ⅱ获取目标函数在约束条件下的最优解，从而得到本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计参数，得出优化组合方案。该方法内部能源结构清晰，能量流动方向明确，能够有效节约能源，保证系统经济性和供能可靠性。

Description

一种本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计方法

技术领域

本发明涉及一种分布式能源系统的设计方法。

背景技术

21世纪以来，能源在世界范围内供应持续紧张，工业的高速发展使不可再生化石燃料大量消耗，除此之外，化石燃料的大量燃烧也给环境造成了难以预估的危害。随我国经济的迅速发展，环境问题和能源污染越来越严重,已经成为制约我国经济持续性发展的瓶颈，积极调整能源结构、提高能源利用率、解决环境污染问题迫在眉睫。

我国矿产资源丰富，其中煤炭储量居世界首位，这决定了我国电力行业燃煤机组及火力发电为主的结构特点。但燃煤机组能源利用率较低，终端的利用效率只能达到40％左右，煤基发电的大规模集中供能系统是造成我国能源、环境问题和节能减排压力的重要原因之一。另一方面，自备电站、小机组等分散的单一供能系统多采用低参数小型汽轮机，难以实现能的梯级利用，存在效率低、污染重等问题。在提升大规模集中式供能系统技术的同时，急需有计划地发展分布式供能技术。为了经济的可持续发展，中国还必须走燃料种类的清洁、多元化道路。

可再生能源互补发电研究课题吸引了人们的关注，然而单一新形能源发电都有各自的缺点和不足，比如风力发电的不稳定性、太阳能发电成本较高等问题，因此要寻找一种清洁、稳定的发电方式有其必要性。除此之外，在能量流动过程中，传统的火用分析法虽然能很好地从物质的角度评估能量效率，但由于反应的物理过程模糊且不可逆，导致计算过程很难做到清晰，因此该分析方法效率提高很难。相对而言，依照热力学第一定律建立的计算方程式虽然能够较为准确的计算出系统的能量效率，但无法约束能量的流动方向。由于多种因素的限制，与发法国家相比，我国对可再生能源互补的热电冷联供的研究起步较晚，发展相对滞后，实际投入运行的也相对较少。

目前国内外学者对分布式能源系统做了诸多研究。例如利用天然气为燃料，通过冷热电三联供等方式实现能源的梯级利用。例如基于分布式结构将天然气气源、锅炉、天然气蒸汽调配控制装置、电力源、电力分配调节装置、太阳能能源提供设备与工业设备进行管路连接，经过可选用蚁群运算后进行智能优化后分布式功能并按照不同系统的能源梯级利用来重新分配能源。

目前，对本质新能源、最大化新能源出力，并通过算法配置系统各功能部件容量的研究较少。

发明内容

本发明的目的在于提出一种本质可再生能源互补的分布式能源系统，旨在利用风光储互补等可再生清洁能源发电，满足用户负荷供给，实现新形能源输入、多目标函数相互制约、内部计算过程结构清晰，以解决传统供能方式能源浪费及环境污染问题。

本发明利用太阳能、风能等可再生能源发电与储能装置互补配合，并以柴油机发电作为备用能源，整合热泵系统、余热锅炉、电解槽、氢气燃气轮机等设备，设计了用户冷、热、电、气负荷的生产和供应的系统模型；利用集线器思想提出系统能量物质流模型，设置多目标函数并提出约束条件，获取目标函数在约束条件下的最优解，以得到本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计参数。

本质可再生能源互补的分布式能源系统考虑极端天气情况下，风光电站持续较长时间不出力，通过稳定可靠的大规模储能装置在一段时间内较好地维持用户负荷的正常供应。风能和太阳能是一级能量生产单元，其产生的电能一部分优先供给用户电负荷，另一部分用于提供热泵、电解槽、余热锅炉、氢气燃气轮机的电能输入，如有电量剩余则存入储能装置中以减弱风光出力受天气因素波动较大的不确定性影响。当风光发电不足以支撑用户负荷时，首先调用储能装置中存储的能量，在储能装置能量耗尽而风光发电仍无法支撑正常用户负荷的情况下才启用柴油机发电维持系统工作。电解槽制氢满足用户的供气需求，制得多余氢气可通入氢气燃气轮机为系统提供电负荷。热泵是二级能量生产单元，满足用户的冷热负荷需求。柴油机是系统的备用能源装置。余热锅炉是当作为备用供给设备的柴油机工作时系统的二级能量生产单元，此时，热泵为系统的第三级能量生产单元。

本发明本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计方法具体步骤如下：

步骤一：设计储能容量

为保证风光互补发电系统可靠连续地运行，风光互补发电系统需增设一定容量的储能装置，以削弱风光发电产能的波动性带来的影响。

对于存储能量的容量大小按照平均功率储能设备容量的计算方法计算。

W≤W_max (1)

W＝W_F+W_G-∫(Q₁+Q₂)dt (3)

式中：W为风光发电系统储能装置中储存的电能；W_max为储能装置能够储存的最大容量；Q₁为用户最大电负荷；Q₂为维持热泵、电解槽、余热锅炉、氢气燃气轮机等分布式能源系统主要功能元件运行的输入电能；t1-t2为期望储能装置在无其它出力情况下维持系统稳定运行的时间段，其中t1为起始时间，t2为结束时间；W_F为一段时间内风机产生的电量，W_G为光伏发电站产生的电量。

步骤二：建立分布式能源系统的能量—物质流动模型

P₁为可再生能源互补发电产生的电能，用户的电负荷供应优先由风光发电提供。其中风能发电产生电量W_F，光能发电产生电量W_G，可得：

P₁＝W_F+W_G (4)

P₂为柴油进料量，D_CH、D_GB为柴油机和余热补燃锅炉进料量，可得：

P₂＝D_CH+D_GB (5)

用户电负荷L_E为：

L_E＝E_FG+E_N+E_ORC+E_RD-E_H-E_D-E_GB-E_N1-E_R (6)

上式中，E_FG为风光发电功率，E_N为储能装置输送给用户电负荷的功率，E_ORC为有机朗肯循环(ORC)的发电功率，E_H为热泵运行消耗的电功率、E_D为电解槽运行消耗的电功率、E_GB为余热锅炉运行消耗的电功率、E_R为氢气燃气轮机运行消耗的电功率、E_RD为氢气燃气轮机输出的电功率、E_N1存入储能装置的可再生能源的发电功率。

用户的热负荷L_H,可由式(7)表示：

L_H＝Q_H (7)

其中，Q_H为热泵系统的输出功率。

为求得本质可再生能源分布式能源系统的能量矩阵，引入可再生能源发电量分配系数K₁、K₂、K₃、K₄，K₁、K₂、K₃、K₄分别表示可再生能源发电分配给用户电负荷、维持热泵系统运行、维持电解槽运行、以及存入储能装置中的电量的百分比；P₃为电解水所需要的进水量；引入可再生能源总发电量转换为热负荷的转换系数

可再生能源发电总量转换为气负荷的转换系数

输入柴油量经柴油机转换为热负荷的转换系数

电解槽将电能转换为氢气的转换系数

c(0≤c≤1)为电解槽所制氢气用于用户供气的比例，

为单位氢气经氢气燃气轮机转化为电能供电的转换系数，可得能量矩阵如下：

步骤三：设置分布式能源系统的能量—物质流动模型的多目标函数

考虑分布式能源系统的经济性和可靠性，为分布式能源系统设置多目标函数。分布式能源系统的经济性分析以本质可再生能源互补系统的年总费用值是否小于预设阙值作为评价指标。用户的电负荷主要由可再生能源发电或柴油机发电提供，冷热负荷由热泵提供，所以年总投资费用如式(9)所示：

C_A＝CRF×∑C_KN_K (9)

式中，C_A为年总投资的净现值,CRF为折现系数，C_K为第K个设备的单位价格，N_K为第K个设备的容量，K为设备的编号。

对于运行过程中产生的维护费用C_B，可分为固定维护费用和可变维护费用，如式(10)所示：

C_B＝∑C_FN_K+∑C_V∑N(k,t) (10)

其中，C_F为第K个设备的固定维护费用，C_V为第K个设备的可变维护费用，N(k,t)为第K个设备在t时刻运行负荷。

对于可再生能源互补的分布式能源系统的年运行燃料费用为系统消耗柴油的费用C_C，如式(11)所示：

C_C＝C_CH×a (11)

式中C_CH为单位柴油的价格，a为消耗的柴油量。

对于风光发电产生的弃光弃风量进行经济惩罚，如式(12)所示：

C_D＝W_QFG×30％Y (12)

其中，C_D为因弃风弃光造成的经济惩罚金额，W_QFG为因弃光弃风所损失的电能，Y为当地电价。

可得年总费用A如式(13)所示：

A＝C_A+C_B+C_C+C_D (13)

以可靠性作为分布式能源系统的另一目标函数，负荷缺电率和输出功率波动率是能够很好反映可靠性的两大指标。

负荷缺电率LPSP表征分布式能源系统不能满足负荷功率需求的概率，其表达式为：

式中，n为给定时间内不能满足负荷功率需求的采样点数量；k为分布式能源系统中电源类型数目；P_i(t)为第i种电源类型在t时刻的输出功率；P_load为负荷功率；P_unm为t时段的缺电功率。

可再生能源互补系统输出功率波动率FPP可反映风电功率在各采样点间的波动状况，本发明选用输出功率波动率作为评价指标之一，如式(15)所示：

负荷缺电率LPSP与可再生能源互补系统输出功率波动率FPP可同时反映供电可靠性的性能指标,根据二者对可靠性带来的影响，分别给予二者不同权重系数w₁、w₂，得到可靠性指标：

f₂＝w₁LPSP+w₂FPP (16)

其中，W1为负荷缺电率LPSP的权重系数，W2为可再生能源互补系统输出功率波动率FPP的权重系数。

步骤四：建立分布式能源系统的能量—物质流动模型的等式约束条件和不等式约束条件。

取各装置的数量为决策变量，本质可再生能源互补的分布式能源系统的约束条件主要包括能量—物质平衡约束、电热平衡约束以及设备容量约束。

能量物质平衡约束为式(17)所示：

热平衡约束如式(18)所示：

L_H＝Q_H (18)

式中，L_H为用户侧热负荷，Q_H为热泵系统输出能量的功率。

电平衡约束如式(19)所示：

E_FG＝E_H+E_R+E_D+E_GB+E_N1+L_E-E_N-E_RD-E_ORC (19)

上式中，E_FG为风光发电功率，E_N为储能装置输送给用户电负荷的功率，E_ORC为有机朗肯循环(ORC)的发电功率，E_RD为氢气燃气轮机输出的电功率，E_H为热泵运行消耗的电功率，E_D为电解槽运行消耗的电功率、E_GB为余热锅炉运行消耗的电功率，E_R为氢气燃气轮机运行消耗的电功率，E_N1为存入储能装置的可再生能源的发电功率。

容量上下限约束如式(20)～(25)所示：

K₁+K₂+K₃+K₄≤1(0≤K_i＜1) (22)

式中，I_τ为余热锅炉、热泵等分布式能源系统主要功能元件的运行数量,

为上述余热锅炉、热泵等元件τ最大运行数量，E_τ为元件τ的运行功率，

为元件τ的最大运行功率；

为元件τ的最小运行功率；元件τ指余热锅炉、热泵等分布式能源系统主要功能元件,

为风光机组发电量上限；

为柴油量上限；

为进水量上限。

步骤五：求解多目标优化模型

综上所述，通过多目标遗传算法求解经济性指标和可靠性指标两函数在约束条件下的最优解，得到可再生能源互补的分布式能源系统的规划模型的一般表达式，如式(26)所示。

式中，F为优化目标向量，期望得到其最小值，优化目标向量F包含f₁、f₂经济性最优和可靠性最优两个优化目标；针对如(26)所示的多目标规划模型，以上式(17)～(25)为约束条件，采用NSGA-II算法进行求解。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明至少具有以下有益效果：

充分利用自然界光能、风能等可再生清洁能源完成一定区域范围内用户的冷、热、电、气负荷的生产和供应，采用多目标函数对系统进行优化，内部能源结构清晰，能量流动方向明确，能够有效节约能源、减少经济成本。

附图说明

图1本发明实施可再生能源互补的分布式能源系统的设计流程图；

图2本发明实施的可再生能源互补的分布式能源系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。

如图2所示，本发明一实施例的本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计方法包括如下步骤：

1、设计储能容量

为削弱风光发电产能的波动性带来的影响，保证风光互补发电系统可靠连续地运行，增设风光发电系统一定容量的储能装置，对于储能装置存储能量的容量大小按照平均功率储能设备容量的计算方法计算。

式中：W为风光发电系统储能装置中储存的电能；W_max是储能装置能够储存的最大容量；Q₁为用户最大电负荷；Q₂为维持分布式能源系统功能元件如热泵等运行的输入电能；t1-t2时间段为期望储能装置在无其它出力情况下维持系统稳定运行的时间；W_F为风机输出电能；W_G为光伏发电站输出电能。

2、建立分布式能源系统能量—物质流动模型

本质可再生能源互补的分布式能源系统考虑极端天气情况下，风光电站持续较长时间不出力，通过稳定可靠的大规模储能装置在一段时间内较好的维持用户负荷的正常供应。风能和太阳能是一级能量生产单元，其产生的电能一部分优先供给用户电负荷，另一部分用于提供热泵、电解槽、余热锅炉、氢气燃气轮机的电能输入，如有电量剩余则存入储能装置中以减弱风光出力受天气因素波动较大的不确定性影响。当风光发电不足以支撑用户负荷时，首先调用储能装置中存储的能量，在储能装置能量耗尽而风光发电仍无法支撑正常用户负荷的情况下才启用柴油机发电维持系统工作。电解槽制氢满足用户的供气需求，制得多余氢气可通入氢气燃气轮机为系统提供电负荷。热泵是二级能量生产单元，满足用户的冷热负荷需求。柴油机是分布式能源系统的备用能源装置。余热锅炉是当作为备用供给设备的柴油机工作时系统的二级能量生产单元，此时，热泵为系统的第三级能量生产单元。

可得能量平衡关系：

式中，P₁为可再生能源互补发电产生内的总电能，其中风能发电产生电量W_F，光能发电产生电量W_G,P₂为外界补给柴油量,E_FG为风光发电功率,E_N为储能装置输送给用户电负荷的功率，E_ORC为有机朗肯循环(ORC)的发电功率，E_H为热泵运行消耗的电功率,E_D为电解槽运行消耗的电功率,E_GB为余热锅炉运行消耗的电功率,E_R为氢气燃气轮机运行消耗的电功率,E_RD为氢气燃气轮机输出的电功率,E_N1为存入储能装置的可再生能源的发电功率。

可得系统能量矩阵如下：

其中，可再生能源发电量分配系数K₁、K₂、K₃、K₄，分别用于表示可再生能源发电分配给用户电负荷、维持热泵系统运行、维持电解槽运行、以及存入储能装置中的电量的百分比；P₃为电解水所需要的进水量；引入转换系数

分别为可再生能源总发电量转换为热负荷和气负荷的转换系数；

分别为输入柴油量经柴油机转换为热负荷的转换系数；

为输入柴油经余热锅炉及ORC系统转换为电负荷的转换系数；

为电解槽将电能转换为氢气的转换系数，c为电解槽所制氢气用于用户供气的比例(0≤c≤1)，

为单位氢气经氢气燃气轮机转化为电能供电的转换系数。

3、设置模型的多目标函数

(1)第一目标函数为年总费用值是否小于预设阙值。

C_A表示年总投资的净现值,CRF表示折现系数，C_K表示第K个设备的单位价格，N_K表示第K个设备的容量；C_B为系统维护费用，C_F和C_V分别表示第k个设备的固定维护费用和可变维护费用，N(k,t)表示第k个设备在t时刻运行负荷；分布式能源系统的年运行燃料费用为C_C，C_CH表示单位柴油的价格，a表示消耗的柴油量；C_D为因弃风弃光造成的经济惩罚金额，W_QFG为弃光弃风量，Y为当地电价；A为年总费用。

(2)以可靠性作为系统的另一目标函数，负荷缺电率和输出功率波动率是能很好反映可靠性的两大指标。

式中，n为给定时间内不能满足负荷功率需求的采样点数量；k为分布式能源系统中电源类型数目；P_i(t)为第i种电源类型在t时刻的输出功率；P_load为负荷功率；P_unm为t时段的缺电功率；根据LPSP与FPP对可靠性带来的影响不同取权重系数w₁、w₂。

4、建立模型的等式约束条件和不等式约束条件

式中，I_τ表示元τ件的运行数量,

为元件τ最大运行数量，E_τ为元件τ的运行功率，

为元件τ的最小与最大运行功率；

为风光机组发电量上限；

为补进系统的柴油量、进水量上限。元件τ指余热锅炉、热泵等分布式能源系统主要功能元件。

5、求解多目标优化模型

综上所述，通过多目标遗传算法求解经济性指标和可靠性指标两函数在约束条件下的最优解。可再生能源互补的分布式能源系统的规划模型的一般表达式。

式中，F为优化目标向量，包含f₂、f₁两个优化目标；针对如上所示的多目标规划模型，采用NSGA-II算法进行求解。

Claims (5)

1.一种本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计方法，其特征在于，所述的设计方法利用太阳能、风能这类可再生能源发电与储能装置互补配合，并以柴油机发电作为备用能源，整合热泵系统、余热锅炉、电解槽、氢气燃气轮机，设计用户冷、热、电、气负荷的生产和供应的系统模型；利用集线器思想建立系统能量物质流模型，根据经济需求和系统可靠性指标设置多目标函数，求解约束条件下目标函数最优解，以得到本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计参数；

步骤如下：

步骤一：设计储能容量，为保证风光互补发电系统可靠连续地运行，风光互补发电系统需增设一定容量的储能装置，以削弱风光发电产能的波动性带来的影响；

步骤二：建立分布式能源系统的能量—物质流动模型；

步骤三：设置分布式能源系统的能量—物质流动模型的多目标函数；

步骤四：建立分布式能源系统的能量—物质流动模型的等式约束条件和不等式约束条件；

步骤五，求解多目标优化模型，通过多目标遗传算法求解经济性指标和可靠性指标两函数在约束条件下的最优解。

2.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述步骤一中储能装置的容量按照平均功率储能设备容量计算：

W≤W_max (1)

W＝W_F+W_G-∫(Q₁+Q₂)dt (3)

式中：W为风光发电系统储能装置中储存的电能；W_max为储能装置能够储存的最大容量；Q₁为用户最大电负荷；Q₂为维持分布式能源系统主要功能元件如热泵等运行的输入电能；t1-t2为期望储能装置在无其它出力情况下维持系统稳定运行的时间；W_F为风机输出电能；W_G为光伏发电站输出电能。

3.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述步骤二建立分布式能源系统能量—物质流动模型的方法如下：

P₁为可再生能源互补发电产生总电能，其中风能发电产生电量W_F，光能发电产生电量W_G，可得：

P₁＝W_F+W_G (4)

P₂为外界补给柴油量，D_CH、D_GB为柴油机和余热补燃锅炉进料量，可得：

P₂＝D_CH+D_GB (5)

用户电负荷L_E为：

L_E＝E_FG+E_N+E_ORC+E_RD--E_H-E_D-E_GB-E_N1--E_R (6)

上式中，E_FG为风光发电功率，E_N为储能装置输送给用户电负荷的功率，E_ORC为有机朗肯循环(ORC)的发电功率，E_RD为氢气燃气轮机输出的电功率，E_H为热泵运行消耗的电功率、E_D为电解槽运行消耗的电功率、E_GB为余热锅炉运行消耗的电功率、E_R为氢气燃气轮机运行消耗的电功率、E_N1为存入储能装置的可再生能源的发电功率；

用户的热负荷L_H，可由(7)表示：

L_H＝Q_H (7)

式中，Q_H为热泵系统输出能量的功率；

为求得本质可再生能源分布式能源系统的能量矩阵，引入可再生能源发电量分配系数，K₁、K₂、K₃、K₄分别表示可再生能源发电分配给用户电负荷、维持热泵系统运行、维持电解槽运行、以及存入储能装置中的电量的百分比；P₃为电解水所需要的进水量；引入可再生能源总发电量转换为热负荷的转换系数

可再生能源发电总量转换为气负荷的转换系数

输入柴油量经柴油机转换为热负荷的转换系数

电解槽将电能转换为氢气的转换系数

为电解槽所制氢气用于用户供气的比例，

为单位氢气经氢气燃气轮机转化为电能供电的转换系数，得到能量矩阵如下：

4.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述步骤三考虑分布式能源系统的经济型和可靠性，设置多目标函数；分布式能源系统的经济性分析以其年总费用值是否小于预设阙值作为评价指标；分布式能源系统年总投资费用如式(9)：

C_A＝CRF×∑C_KN_K (9)

其中，C_A为年总投资的净现值，CR为折现系数，C_K为第K个设备的单位价格，N_K为第K个设备的容量；

对于分布式能源系统运行过程中的维护费用C_B，分为固定维护费用和可变维护费用如式(10)：

C_B＝∑C_FN_K+∑C_V∑N(k，t) (10)

其中，C_F为第K个设备的固定维护费用，C_V为第K个设备的可变维护费用，N(k,t)为第K个设备在t时刻运行负荷；

对于分布式能源系统的年运行燃料费用为系统消耗柴油的费用C_C，如式(11)所示：

C_C＝C_CH×a (11)

其中，C_CH为单位柴油的价格，a为消耗的柴油量；

对于风光发电产生的弃光弃风量进行经济惩罚，如式(12)所示：

C_D＝W_QFG×30％Y (12)

其中，C_D为因弃风弃光造成的经济惩罚金额，W_QFG为弃光弃风量，Y为当地电价；

得到年总费用如式(13)所示：

A＝C_A+C_B+C_C+C_D (13)

设置负荷缺电率和系统输出波动率两项可靠性指标：

负荷缺电率LPSP表征分布式能源系统不能满足负荷功率需求的概率，其表达式为：

式中，n为给定时间内不能满足负荷功率需求的采样点数量；k为分布式能源系统中电源类型数目；P_i(t)为第i种电源类型在t时刻的输出功率；P_load为负荷功率；P_unm为t时段的缺电功率；

可再生能源互补系统输出功率波动率FPP反映风电功率在各采样点间的波动状况，用分布式能源系统的输出波动率作为评价指标之一，如式(15)所示：

LPSP与FPP同时反映供电可靠性的性能指标,根据二者对可靠性带来的影响给予二者不同权重系数w₁、w₂，得到系统可靠性指标：

f₂＝w₁LPSP+w₂FPP (16)

5.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述步骤4中，取各装置的数量为决策变量，分布式能源系统约束条件包括能量—物质平衡约束、电热平衡约束以及设备容量约束；能量—物质平衡约束如式(17)所示：

电热平衡约束如下：

热平衡如式(18)所示：

L_H＝Q_H (18)

电平衡如式(19)所示：

E_FG＝E_H+E_R+E_D+E_GB+E_N1+L_E-E_N-E_RD--E_ORC (19)

上式中，E_FG为风光发电功率，E_N为储能装置输送给用户电负荷的功率，E_ORC为有机朗肯循环(ORC)的发电功率，E_RD为氢气燃气轮机输出的电功率，E_H为热泵运行消耗的电功率，E_D为电解槽运行消耗的电功率、E_GB为余热锅炉运行消耗的电功率，E_R为氢气燃气轮机运行消耗的电功率，E_N1为存入储能装置的可再生能源的发电功率；

取各装置的数量为决策变量，建立容量上下限约束，如式(20)～(25)所示：

K₁+K₂+K₃+K₄≤1，0≤K_i＜1 (22)

式中，元件τ指余热锅炉、热泵这类分布式能源系统主要功能元件，Iτ为分布式能源系统的主要功能元件τ的运行数量，

为元件τ最大运行数量，E_τ为余热锅炉、电解槽等元件τ的运行功率，

为元件τ的最大运行功率，

为元件τ的最小运行功率；

为风光机组发电量上限；

为补进系统的柴油量、进水量上限。

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