CN111062598B - 综合能源系统的分布式优化调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种综合能源系统的分布式优化调度方法及系统，分布式优化调度方法包括：步骤S1：建立典型场景下的综合能源系统的内部运行框架，基于内部运行框架建立区域综合能源系统模型；步骤S2：基于区域综合能源系统模型，建立多区域的综合能源系统的分布式优化调度模型；步骤S3：根据分布式优化调度模型通过目标级联分布式算法对各区域的综合能源系统的设备运行状态和与能量协调中心的能量交互进行优化。

Description

综合能源系统的分布式优化调度方法及系统
技术领域
本发明属于综合能源系统领域，特别涉及一种考虑区域热网的多区域综合能源系统的分布式优化调度方法及系统。
背景技术
能源与环境问题的日益突出促进了人类能源消费方式的变革，如何提高能源利用效率、减少环境污染、实现能源可持续发展是当今共同关注的话题。以冷热电联供为核心单元的综合能源系统将电网电能、天然气能源与分布式能源进行统一调度，在满足多种负荷需求的同时，提高了能源系统的经济效益与环境效益，是未来能源系统发展的重要方向。
目前综合能源系统运行通常以单个区域的综合能源系统为研究对象，结合区域负荷特性进行设备选型和能量管理以实现区域最优。但特定区域的负荷特性往往较为单一，在一定程度上制约了综合能源系统的优化结果。通过能量协调中心使多个区域的综合能源系统互联，构成的多区域综合能源系统将各区域电、热负荷进行耦合，充分利用区域间负荷特性的互补性，使多个区域综合能源系统的优化调度成为可能。同时，现有研究往往不考虑区域内热网结构对多区域综合能源系统优化调度的影响，但是基于综合能源系统运行的实际情况，由于热网具有延时特性，即热媒在管道内部流动需要一定的传输时间，对多区域分布式优化调度产生一定影响。为此，考虑区域热网的多区域综合能源系统分布式优化调度既考虑实际网络结构，又有助于提高能源系统效益、实现整体和各区域经济性最优。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种综合能源系统的分布式优化调度方法，其中，包括：
步骤S1：建立典型场景下的综合能源系统的内部运行框架，基于所述内部运行框架建立区域综合能源系统模型；
步骤S2：基于区域综合能源系统模型，建立多区域的综合能源系统的分布式优化调度模型；
步骤S3：根据分布式优化调度模型通过目标级联分布式算法对各区域的综合能源系统的设备运行状态和与能量协调中心的能量交互进行优化；
其中，于所述步骤S1中包括：
步骤S11：建立典型场景下综合能源系统的内部运行框架；
步骤S12：基于所述内部运行框架，对各内部设备进行模型建立，获得所述内部设备的运行模型及运行约束；
步骤S13：建立计及管道延时的区域热网模型，从而得到区域热网运行约束，再依据所述内部设备的所述运行约束获得区域综合能源系统模型。
上述的分布式优化调度方法，其中，于所述步骤S2中包括：
步骤S21：基于运行约束和区域热网运行约束，通过能量协调中心完成对各区域系统的能量输送及协调各区域之间的电热能量交互；
步骤S22：以各区域系统内部设备运行状态及各区域与能量协调中心的交互能量为控制变量，以购能费用最低为目标建立所述分布式优化调度模型。
上述的分布式优化调度方法，其中，所述分布式优化调度模型包括：
能量协调中心模型：
其中，F(·)为模型的目标函数，代表整体购能费用，ζi为区域综合能源系统i与能量协调中心的共享变量，h(·)≥0为考虑传输功率上下限的不等式约束，g(·)＝0为考虑能量平衡的等式约束；及
区域综合能源系统模型：
其中，NIES为区域综合能源系统的数量，hi(·)为考虑设备运行状态及购能上下限的不等式约束，gi(·)为考虑能量平衡的等式约束。
上述的分布式优化调度方法，其中，于所述步骤S3中包括：
步骤S31：设置初始值；
步骤S32：根据各区域综合能源系统优化结果，对上层的能量协调中心模型进行优化求解，将优化结果传递给各下层的区域综合能源系统模型；
步骤S33：接收能量协调中心优化结果，对各区域综合能源系统模型进行优化求解，将优化结果传递给能量协调中心模型；
步骤S34：判断是否收敛，若满足收敛条件，则结束。
上述的分布式优化调度方法，其中，所述内部设备的运行模型包括：燃气轮机模型、燃气锅炉模型、余热锅炉模型、换热装置模型中的至少一者，所述区域热网模型包括热源与热负荷处节点模型、供热管道模型中的至少一者。
本发明还提供一种综合能源系统的分布式优化调度系统，其中，包括：
区域综合能源系统模型构建单元，建立典型场景下的综合能源系统的内部运行框架，基于所述内部运行框架建立区域综合能源系统模型；
分布式优化调度模型构建单元，基于区域综合能源系统模型，建立多区域的综合能源系统的分布式优化调度模型；
计算单元，根据分布式优化调度模型通过目标级联分布式算法对各区域的综合能源系统的设备运行状态和与能量协调中心的能量交互进行优化；
其中，所述区域综合能源系统模型构建单元包括：
内部运行框架构建模块，建立典型场景下综合能源系统的内部运行框架；
运行模型及运行约束获得模块，基于所述内部运行框架，对各内部设备进行模型建立，获得所述内部设备的运行模型及运行约束；
区域综合能源系统模型获得模块，建立计及管道延时的区域热网模型，从而得到区域热网运行约束，再依据所述内部设备的所述运行约束获得区域综合能源系统模型。
上述的分布式优化调度系统，其中，所述分布式优化调度模型构建单元基于运行约束和区域热网运行约束，通过能量协调中心完成对各区域系统的能量输送及协调各区域之间的电热能量交互；所述分布式优化调度模型构建单元以各区域系统内部设备运行状态及各区域与能量协调中心的交互能量为控制变量，以购能费用最低为目标建立所述分布式优化调度模型。
上述的分布式优化调度系统，其中，所述分布式优化调度模型包括：
能量协调中心模型：
其中，F(·)为模型的目标函数，代表整体购能费用；ζi为区域综合能源系统i与能量协调中心的共享变量；h(·)≥0为考虑传输功率上下限的不等式约束；g(·)＝0为考虑能量平衡的等式约束；及
区域综合能源系统模型：
其中，NIES为区域综合能源系统的数量；hi(·)为考虑设备运行状态及购能上下限的不等式约束；gi(·)为考虑能量平衡的等式约束。
上述的分布式优化调度系统，其中，所述计算单元中包括：
初始值设置模块，设置初始值；
第一计算模块，根据各区域综合能源系统优化结果，对上层的能量协调中心模型进行优化求解，将优化结果传递给各下层的区域综合能源系统模型；
第二计算模块，接收能量协调中心优化结果，对各区域综合能源系统模型进行优化求解，将优化结果传递给能量协调中心模型；
判断模块，判断是否收敛，若满足收敛条件，则结束。
上述的分布式优化调度系统，其中，所述内部设备的运行模型包括：燃气轮机模型、燃气锅炉模型、余热锅炉模型、换热装置模型中的至少一者，所述区域热网模型包括热源与热负荷处节点模型、供热管道模型中的至少一者。
本发明针对于现有技术其功效在于：优化各区域综合能源系统的设备运行状态和与能量协调中心的能量交互，为综合能源系统运营商的运行策略提供有效的支撑，且有助于提高能量利用效率，提升系统经济运行能力。
附图说明
图1为本发明分布式优化调度方法的流程图；
图2为图1中步骤S1的分步骤流程图；
图3为图1中步骤S2的分步骤流程图；
图4为图1中步骤S3的分步骤流程图；
图5为典型情境下的综合能源系统运行结构；
图6为分布式优化调度模型示意图；
图7为目标级联法优化流程图；
图8为本发明分布式优化调度系统的结构示意图。
其中，附图标记：
区域综合能源系统模型构建单元：11
内部运行框架构建模块：111
运行模型及运行约束获得模块：112
区域综合能源系统模型获得模块：113
分布式优化调度模型构建单元：12
计算单元：13
初始值设置模块：131
第一计算模块：132
第二计算模块：133
判断模块：134
具体实施方式
兹有关本发明的详细内容及技术说明，现以一较佳实施例来作进一步说明，但不应被解释为对本发明实施的限制。
请参照图1-图4，图1为本发明分布式优化调度方法的流程图；图2为图1中步骤S1的分步骤流程图；图3为图1中步骤S2的分步骤流程图；图4为图1中步骤S3的分步骤流程图。如图1-图4所示，本发明的综合能源系统的分布式优化调度方法包括：
步骤S1：建立典型场景下的综合能源系统的内部运行框架，基于所述内部运行框架建立区域综合能源系统模型。
其中，于所述步骤S1中包括：
步骤S11：建立典型场景下综合能源系统的内部运行框架；
步骤S12：基于所述内部运行框架，对各内部设备进行模型建立，获得所述内部设备的运行模型及运行约束；
步骤S13：建立计及管道延时的区域热网模型，从而得到区域热网运行约束，再依据所述内部设备的所述运行约束获得区域综合能源系统模型。
具体地说，请结合图5，图5为典型情境下的综合能源系统运行结构。如图5所示，运行结构包括内部设备和热网结构。图5中ECC表示能量协调中心，PV表示光伏出力，WT表示风电出力。内部设备包括燃气轮机(GT),余热锅炉(WH)，燃气锅炉(GB)和换热装置(HX)。
燃气轮机模型为：
式中，和/>分别为t时段第i个综合能源系统内燃气轮机消耗的气能，输出电功率和输出热功率，/>为燃气轮机的效率；σGT为燃气轮机能量损耗常数。
燃气锅炉模型为：
式中，分别为t时段第i个综合能源系统内燃气锅炉的输出热功率、输入气能，/>为产热效率。
余热锅炉模型：
式中，表示为t时段第i个综合能源系统内余热锅炉的输出热功率，/>为能量利用效率。
换热装置模型：
式中，和/>分别为t时段第i个综合能源系统内换热装置的输出热功率和输入蒸汽热功率，/>能量利用效率。
热网模型主要包括热源与热负荷处节点模型，供热管道模型。在热源节点处，综合能源系统对回水进行加热，达到一定温度后形成供水送入热网中。在热负荷节点处，热网将供水输送给用户后，用户消耗热量后转化为回水送入热网。
式中，c为水的比热容，为与换热装置连接的供水管道流量，/>为供水温度，为回水温度。/>为热负荷节处的热需求，/>为与热负荷节点相连的供水管道流量。
供热管道模型包括节点温度混合方程，节点流量方程，计及传输延时的管道温降方程。
式中，和/>分别为与节点相连并从节点i起始和结束管道的集合，/>为时段t管道j中的热水流量。
式中，为时段t管道k中热水入口温度，/>为时段t管道j中热水出口温度。
式中，τk为管道k的传输延时时间，为管道k周围环境温度，θ为与管道相关的系数。
步骤S2：基于区域综合能源系统模型，建立多区域的综合能源系统的分布式优化调度模型；
其中，于所述步骤S2中包括：
步骤S21：基于运行约束和区域热网运行约束，通过能量协调中心完成对各区域系统的能量输送及协调各区域之间的电热能量交互；
步骤S22：以各区域系统内部设备运行状态及各区域与能量协调中心的交互能量为控制变量，以购能费用最低为目标建立所述分布式优化调度模型。
在本实施例中，所述分布式优化调度模型包括：
能量协调中心模型：
其中，F(·)为模型的目标函数，代表整体购能费用；ζi为区域综合能源系统i与能量协调中心的共享变量；h(·)≥0为考虑传输功率上下限的不等式约束；g(·)＝0为考虑能量平衡的等式约束；及
区域综合能源系统模型：
其中，NIES为区域综合能源系统的数量；hi(·)为考虑设备运行状态及购能上下限的不等式约束；gi(·)为考虑能量平衡的等式约束。
具体地说，请参照图6，图6为分布式优化调度模型示意图。如图6所示，模型的上层基于多区域能量交互优化能量协调中心对各区域综合能源的传送功率，下层考虑能量协调中心对各区域的传送功率优化各区域综合能源的设备运行状态及外部购能需求，将各区域综合能源的设备运行状态及外部购能需求的优化结果传递给上层，循环迭代实现各区域综合能源系统分布式调度的优化。
上层能量协调中心优化模型可表示为：
式中，F(·)为模型的目标函数，代表整体购能费用；ζi为区域综合能源系统i与能量协调中心的共享变量；h(·)≥0为考虑传输功率上下限的不等式约束；g(·)＝0为考虑能量平衡的等式约束。
整体购能费用包括购电费用和购气费用，考虑多区域综合能源系统与能量协调中心进行能量交互进行整体购能费用的求解。整体购能费用计算公式如式(16)所示：
式中，为从配电网购买的电能；/>为从燃气公司购买的气能；/>为实时交易电价，/>为实时交易气价。
下层模型以区域运行费用最低为目标，以设备运行状态和外部能量需求为变量，模型可表达为：
式中，NIES为区域综合能源系统的数量。hi(·)为考虑设备运行状态及购能上下限的不等式约束，gi(·)为考虑能量平衡的等式约束。
区域运行费用包括购能费用和设备运行费用，计算公式如式(18)所示：
式中，为热能交易价格，/>和/>分别为系统从能量协调中心购买的电、热和气能。kGT、kGB、kWH和kHX为各设备的运行费用系数。
步骤S3：根据分布式优化调度模型通过目标级联分布式算法对各区域的综合能源系统的设备运行状态和与能量协调中心的能量交互进行优化。
模型求解应用目标级联分布式算法。其基本思想为：
1)描述原双层优化模型，分离出耦合变量。
上层和下层优化模型的目标函数可表述为：
min F(x,ζ) (16)
min f(y,ζ) (17)
式中，F和f分别为上层和下层优化模型的目标函数，x为上层优化模型的本地特有优化变量，y是下层优化模型的本地特有优化变量，ζ是上层与下层优化模型之间的耦合变量。
2)引入解耦变量对模型进行解耦。解耦变量为η和μ。
η＝ζ,μ＝ζ (18)
式中，η为上层解耦变量，μ为下层解耦变量。
3)引入惩罚项，建立解耦后的双层优化模型。
引入一致性约束：
η-μ＝0 (20)
式中，η*为下层优化模型的惩罚项的参考值，等于上层优化模型的优化结果。μ*为上层优化模型的惩罚项的参考值，等于下层优化模型的优化结果。λ为惩罚系数。
其中，于所述步骤S3中包括：
步骤S31：设置初始值；
步骤S32：根据各区域综合能源系统优化结果，对上层的能量协调中心模型进行优化求解，将优化结果传递给各下层的区域综合能源系统模型；
步骤S33：接收能量协调中心优化结果，对各区域综合能源系统模型进行优化求解，将优化结果传递给能量协调中心模型；
步骤S34：判断是否收敛，若满足收敛条件，则结束。
具体地说，请参照图7，图7为目标级联法优化流程图。如图7所示，在本实施例中，
步骤S31：设置初始值，包括各区域系统内部设备参数，电/热负荷值，迭代次数w＝1,罚函数系数等。
步骤S32：接收各区域综合能源系统优化结果，对上层能量协调中心模型进行优化求解，将优化结果传递给各下层区域综合能源系统模型。
步骤S33：接收能量协调中心优化结果，对各区域综合能源系统模型进行优化求解，将优化结果传递给能量协调中心模型。
步骤S34：判断是否收敛。若满足收敛条件，则算法结束。否则更新罚函数系数，跳转至步骤S32。
其中，收敛条件为：1)各区域综合能源系统与能量协调中心的解耦变量的差值是否满足精度要求；2)能量协调中心的整体购能费用是否最优，但本发明并不以此为限。
请参照图8，图8为分布式优化调度系统的结构示意图。如图8所示，步骤S32包括：
区域综合能源系统模型构建单元11，基于典型场景下的综合能源系统的运行结构，建立区域综合能源系统模型；
分布式优化调度模型构建单元12，基于区域综合能源系统模型，建立多区域的综合能源系统的分布式优化调度模型；
计算单元13，根据分布式优化调度模型通过目标级联分布式算法对各区域的综合能源系统的设备运行状态和与能量协调中心的能量交互进行优化。
其中，所述区域综合能源系统模型构建单元11包括：
内部运行框架构建模块111，建立典型场景下综合能源系统的内部运行框架；
运行模型及运行约束获得模块112，基于所述内部运行框架，对各内部设备进行模型建立，获得所述内部设备的运行模型及运行约束；
区域综合能源系统模型获得模块113，建立计及管道延时的区域热网模型，从而得到区域热网运行约束，再依据所述内部设备的所述运行约束获得区域综合能源系统模型。
进一步地，所述分布式优化调度模型构建单元12基于运行约束和区域热网运行约束，通过能量协调中心完成对各区域系统的能量输送及协调各区域之间的电热能量交互；所述分布式优化调度模型构建单元12以各区域系统内部设备运行状态及各区域与能量协调中心的交互能量为控制变量，以购能费用最低为目标建立所述分布式优化调度模型。
再进一步地，所述分布式优化调度模型包括：
能量协调中心模型：
其中，F(·)为模型的目标函数，代表整体购能费用；ζi为区域综合能源系统i与能量协调中心的共享变量；h(·)≥0为考虑传输功率上下限的不等式约束；g(·)＝0为考虑能量平衡的等式约束；及
区域综合能源系统模型：
其中，NIES为区域综合能源系统的数量；hi(·)为考虑设备运行状态及购能上下限的不等式约束；gi(·)为考虑能量平衡的等式约束。
更进一步地，所述计算单元13中包括：
初始值设置模块131，设置初始值；
第一计算模块132，根据各区域综合能源系统优化结果，对上层的能量协调中心模型进行优化求解，将优化结果传递给各下层的区域综合能源系统模型；
第二计算模块133，接收能量协调中心优化结果，对各区域综合能源系统模型进行优化求解，将优化结果传递给能量协调中心模型；
判断模块134，判断是否收敛，若满足收敛条件，则结束。
综上所述，本发明基于目标级联分布式算法，考虑热网结构对多区域综合能源系统分布式优化调度的影响，建立优化调度双层模型，分别以总体购能费用和各区域系统运行费用最低为优化目标，提出一种考虑区域热网的多区域综合能源系统分布式优化调度方法及系统，实现了考虑区域热网影响下的多区域综合能源系统分布式优化调度，为综合能源系统运营商的运行策略的制定提供支撑，有助于提高能源利用效率，提升经济运行能力。。
上述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用来限定本发明实施的范围，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种综合能源系统的分布式优化调度方法，其特征在于，包括：
步骤S1：建立典型场景下的综合能源系统的内部运行框架，基于所述内部运行框架建立区域综合能源系统模型；
步骤S2：基于区域综合能源系统模型，建立多区域的综合能源系统的分布式优化调度模型；
步骤S3：根据分布式优化调度模型通过目标级联分布式算法对各区域的综合能源系统的设备运行状态和与能量协调中心的能量交互进行优化；
其中，于所述步骤S1中包括：
步骤S11：建立典型场景下综合能源系统的内部运行框架；
步骤S12：基于所述内部运行框架，对各内部设备进行模型建立，获得所述内部设备的运行模型及运行约束；
步骤S13：建立基于管道延时的区域热网模型，从而得到区域热网运行约束，再依据所述内部设备的所述运行约束获得区域综合能源系统模型；
其中，所述分布式优化调度模型的上层基于多区域能量交互优化能量协调中心对各区域综合能源的传送功率，所述分布式优化调度模型的下层基于能量协调中心对各区域的传送功率优化各区域综合能源的设备运行状态及外部购能需求，并将各区域综合能源的设备运行状态及外部购能需求的优化结果传递给上层，循环迭代实现各区域综合能源系统分布式调度的优化；
其中，双层协同规划模型包括位于上层的能量协调中心模型及位于下层的各区域综合能源系统模型，于所述步骤S3中包括：
步骤S31：设置初始值，并通过所述双层协同规划模型获得适应度函数值；
步骤S32：根据各区域综合能源系统优化结果，对上层的能量协调中心模型进行优化求解后，对适应度函数值进行判断，当适应度函数值满足预设条件时进行存储并进行下一步，将优化结果传递给各下层的区域综合能源系统模型；
步骤S33：接收能量协调中心优化结果，对各区域综合能源系统模型进行优化求解后，对峰谷拉开比进行判断，当峰谷拉开比到达上限时则进行下一步，将优化结果传递给能量协调中心模型；
步骤S34：判断是否收敛，若满足收敛条件，比较适应度函数值，获得最优电价方案和IES优化配置结果则结束。
2.如权利要求1所述的分布式优化调度方法，其特征在于，于所述步骤S2中包括：
步骤S21：基于运行约束和区域热网运行约束，通过能量协调中心完成对各区域系统的能量输送及协调各区域之间的电热能量交互；
步骤S22：以各区域系统内部设备运行状态及各区域与能量协调中心的交互能量为控制变量，以购能费用最低为目标建立所述分布式优化调度模型。
3.如权利要求2所述的分布式优化调度方法，其特征在于，
能量协调中心模型：
其中，F(·)为模型的目标函数，代表整体购能费用，ζi为区域综合能源系统i与能量协调中心的共享变量，h(·)≥0为考虑传输功率上下限的不等式约束，g(·)＝0为考虑能量平衡的等式约束；及
区域综合能源系统模型：
其中，NIES为区域综合能源系统的数量，hi(·)为考虑设备运行状态及购能上下限的不等式约束，gi(·)为考虑能量平衡的等式约束。
4.如权利要求1所述的分布式优化调度方法，其特征在于，所述内部设备的运行模型包括：燃气轮机模型、燃气锅炉模型、余热锅炉模型、换热装置模型中的至少一者，所述区域热网模型包括热源与热负荷处节点模型、供热管道模型中的至少一者。
5.一种综合能源系统的分布式优化调度系统，其特征在于，应用上述权利要求1-4中任一项所述的分布式优化调度方法，所述分布式优化调度系统包括：
区域综合能源系统模型构建单元，建立典型场景下的综合能源系统的内部运行框架，基于所述内部运行框架建立区域综合能源系统模型；
分布式优化调度模型构建单元，基于区域综合能源系统模型，建立多区域的综合能源系统的分布式优化调度模型；
计算单元，根据分布式优化调度模型通过目标级联分布式算法对各区域的综合能源系统的设备运行状态和与能量协调中心的能量交互进行优化；
其中，所述区域综合能源系统模型构建单元包括：
内部运行框架构建模块，建立典型场景下综合能源系统的内部运行框架；
运行模型及运行约束获得模块，基于所述内部运行框架，对各内部设备进行模型建立，获得所述内部设备的运行模型及运行约束；
区域综合能源系统模型获得模块，建立基于管道延时的区域热网模型，从而得到区域热网运行约束，再依据所述内部设备的所述运行约束获得区域综合能源系统模型；
其中，所述分布式优化调度模型的上层基于多区域能量交互优化能量协调中心对各区域综合能源的传送功率，所述分布式优化调度模型的下层基于能量协调中心对各区域的传送功率优化各区域综合能源的设备运行状态及外部购能需求，并将各区域综合能源的设备运行状态及外部购能需求的优化结果传递给上层，循环迭代实现各区域综合能源系统分布式调度的优化。
6.如权利要求5所述的分布式优化调度系统，其特征在于，所述分布式优化调度模型构建单元基于运行约束和区域热网运行约束，通过能量协调中心完成对各区域系统的能量输送及协调各区域之间的电热能量交互；所述分布式优化调度模型构建单元以各区域系统内部设备运行状态及各区域与能量协调中心的交互能量为控制变量，以购能费用最低为目标建立所述分布式优化调度模型。
7.如权利要求6所述的分布式优化调度系统，其特征在于，所述分布式优化调度模型包括：
能量协调中心模型：
其中，F(·)为模型的目标函数，代表整体购能费用；ζi为区域综合能源系统i与能量协调中心的共享变量；h(·)≥0为考虑传输功率上下限的不等式约束；g(·)＝0为考虑能量平衡的等式约束；及
区域综合能源系统模型：
其中，NIES为区域综合能源系统的数量；hi(·)为考虑设备运行状态及购能上下限的不等式约束；gi(·)为考虑能量平衡的等式约束。
8.如权利要求7所述的分布式优化调度系统，其特征在于，所述计算单元中包括：
初始值设置模块，设置初始值；
第一计算模块，根据各区域综合能源系统优化结果，对上层的能量协调中心模型进行优化求解，将优化结果传递给各下层的区域综合能源系统模型；
第二计算模块，接收能量协调中心优化结果，对各区域综合能源系统模型进行优化求解，将优化结果传递给能量协调中心模型；
判断模块，判断是否收敛，若满足收敛条件，则结束。
9.如权利要求5所述的分布式优化调度系统，其特征在于，所述内部设备的运行模型包括：燃气轮机模型、燃气锅炉模型、余热锅炉模型、换热装置模型中的至少一者，所述区域热网模型包括热源与热负荷处节点模型、供热管道模型中的至少一者。
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