CN111985702A - 一种计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法 - Google Patents
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Abstract
一种计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法，包括：对园区级综合能源系统各单元进行建模，建立园区综合能源系统评价指标体系，构建组合赋权模型，确定最优权重，对园区综合能源系统建设方案进行评级评分，对园区级综合能源系统建设方案进行分析及优化。本发明综合考虑了经济性、可靠性、环保性、能效性和社会性等准则，为园区级综合能源系统建立了一套科学合理的评价指标体系和方法，实现综合能源系统建设方案的合理性评估及方案优选。从而为工业产业园区的规划和建设提供了技术支撑，对实现园区多能互补、提升能源利用效率和建设绿色清洁消费模式具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源系统建设方案的评估优化领域，具体地，涉及一种考虑电能替代实施效果的综合能源园区综合能源系统优化方法。
背景技术
相比于传统的能源分供系统，以电网为主、整合不同质能源、融合大量分布式可再生发电装置和分布式储能装置的综合能源系统在统筹协调多种类型能源的利用、实现系统全寿命周期优化、提高能效等方面具有明显优势，并成为了当下研究的热点。综合能源系统实现了各类能源之间耦合与分配关系的有机融合，在供能环节协调可再生能源和传统化石能源的出力以最大程度开发新能源发电，在用能环节推进多能互补以实现能效最大化，是保证国家能源安全稳定和可持续发展的有效措施。根据服务范围和对象的不同，综合能源系统可分为园区级、区域级和跨区域级三种类型。其中，工业产业园区因具有负荷密度大、负荷种类多、对供能可靠性要求较高、对节能减排需求迫切等特点而成为综合能源系统规划、评估、建设和投产的重要应用对象之一。
近年来，对园区级综合能源系统的规划、评估、优化运行等方面的研究越来越多且已取得很多成果，但随着对综合能源系统概念认知和实践落实的不断进步，现有方法也存在以下问题：
一、现有研究主要聚焦于园区级综合能源系统的优化运行调度和设备优化配置，或是对已建成方案的后评价研究，对综合能源系统规划阶段初选方案的综合评估和优选排序较少提及。
二、现有关于能效指标的研究多是针对单一维度或针对单一类型的能源转换和存储设备，如P2g设备、CCHP系统等，对于含有多类型能源耦合装置且相互存在约束关系的园区级综合能源系统并不完全适用。
三、目前构建的评价指标多考虑技术经济性、能源利用率、社会环境等准则，并未全面考虑园区级综合能源系统建成带来的多方面效益效果，易出现评估结果偏差，尚无法满足包含多能耦合互补特性的“源-网-荷-储”一体化的综合能源系统综合评价的需要。
由于电能具有清洁、安全、优质、便于传输等特点，目前我国正积极推进电能替代战略的发展与普及工作。“源-网-荷-储”一体化的园区级综合能源系统着眼于能源生产、传输、储存、转换和消费过程，在能源生产环节实现清洁能源替代一次能源，在能源转换和消费环节使用耦合设备将各种一次能源转换为二次能源电力，促进资源友好、环境友好型社会发展，构建以电能为主的绿色能源消费模式，与电能替代战略具有相似的内涵和目标。
因此，如何全面分析园区级综合能源系统影响因素，计及电能替代效果，综合考虑投资、环境、能效、可靠性等指标，提出指标的量化计算方法，并采用科学合理的评价方法，对建设方案进行优化，并选择最优方案，推动综合能源系统和电能替代战略的协同发展，从而为工业园区的建设和发展提供理论和技术支撑成为了当下亟需解决的研究课题。
发明内容
本发明的目的在于提出一种计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法，构建全面、科学、合理的评价指标体系，提出指标的量化计算方法，并采用科学合理的评价方法为工业园区建设和发展提供技术支撑，具有良好的应用前景。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法，其特征在于，包括：
园区级综合能源系统各单元建模步骤S110：
全面分析园区级综合能源系统内部的耦合设备并对各单元进行建模，为综合评价指标的量化计算奠定基础，其中，园区级综合能源系统结构主要包含分布式电源、能源耦合设备和储能装置，具体来说，包含风电、光伏电源，热电联产机组，电锅炉，燃气锅炉，热泵，电制冷机，吸收式制冷机，蓄电池，储热装置，冷储装置；
园区综合能源系统评价指标体系建立步骤S120：
建立园区建设方案的综合评价指标体系，分析并得出各指标的量化计算模型，该指标体系包括社会性指标、能效指标、可靠性指标、经济性指标和环保型指标；
组合赋权模型构建步骤S130:
基于评价指标体系及其量化方法计算，根据主客观权重相结合的原则，构建基于“权重偏差向量最小”的组合赋权模型；
最优权重确定步骤S140：
采用粒子群算法进行单目标寻优，确定综合评价指标的最优权重；
园区综合能源系统建设方案的评级评分步骤S150：
基于物元可拓模型分析综合能源系统建设方案，计算待评方案的等级和综合评分结果；
园区级综合能源系统建设方案分析及优化步骤S160：
比较上述步骤所求得不同方案的评价结果，选取综合评分和等级最高的方案作为最优方案，并分析最优方案的薄弱环节，针对选取的重要指标进行灵敏度分析，计算方案最优评分下的指标数值，返回所选择的最优方案并对其做进一步优化调整。
因此，本发明综合考虑了经济性、可靠性、环保性、能效性和社会性等准则，为园区级综合能源系统建立了一套科学合理的评价指标体系和方法，实现综合能源系统建设方案的合理性评估及方案优选。从而为工业产业园区的规划和建设提供了技术支撑，对实现园区多能互补、提升能源利用效率和建设绿色清洁消费模式具有重要意义。
附图说明
图1是根据本发明具体实施例的计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法的流程图；
图2是根据本发明具体实施例的计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法的综合评价指标体系。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
参见图1，示出了计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法的流程图，该方法包括：
园区级综合能源系统各单元建模步骤S110：
全面分析园区级综合能源系统内部的耦合设备并对各单元进行建模，为综合评价指标的量化计算奠定基础，其中，园区级综合能源系统结构主要包含分布式电源、能源耦合设备和储能装置，具体来说，包含风电、光伏电源，热电联产机组，电锅炉，燃气锅炉，热泵，电制冷机，吸收式制冷机，蓄电池，储热装置，冷储装置，园区级综合能源系统在供能环节与电网、天然气网和蒸汽管网存在交互能量流以保证用户侧需求。
具体的，相关模型如下：
1.风力发电模型
风力发电模型反映其发电功率与风速的关系，表达式为
式中PW、Pe为风机的输出功率和额定功率；v、vci、ve、vco分别为实际风速、切入风速、额定风速和切出风速；a0、b0、c0分别为特性曲线参数；
2.光伏电源模型
光伏发电的输出功率特性表达式为
式中Ppv为光伏电源实际输出功率，F为实际光照强度，ε为功率温度系数；Ts为光伏电池表面实际温度，Pstc、Fstc、Tstc分别为标准测试条件下的输出功率、光照强度和表面温度；
3.热电联产机组(CHP)
本发明的CHP机组模型采用简化的定效率模型方便求解，其表达式为
式中
为热电联产机组的发电功率和制热功率，
为热电联产机组的天然气消耗量，βg为天然气转换系数，
为CHP机组的发电效率和制热效率；
4.能源耦合设备
综合能源系统的能源耦合设备包括电锅炉、燃气锅炉、热泵、电制冷机、吸收式制冷机，实现了不同能源形式之间的相互转换，采用定效率的数学模型加以描述
式中，
和
为能源耦合设备j的输出和输入功率，ηj为j设备运行效率；
5.储能设备
储能设备是园区级综合能源系统的重要组成部分，包含储电、储热和储冷三种形式，其运行特性为
式中，
分别为t-1和t时刻的存储能量，
为储能设备损耗率，
分别为储能设备的充电和放电效率，
分别为储能设备的充电和放电功率，Δt为时间间隔；
园区综合能源系统评价指标体系建立步骤S120：
建立园区建设方案的综合评价指标体系，分析并得出各指标的量化计算模型，该指标体系包括社会性指标、能效指标、可靠性指标、经济性指标和环保型指标；
所述指标体系具体包括：
(1)社会性指标：
社会性指标聚焦于能源的生产和使用环节，以园区供能和用能需求为出发点，是对能源链的源头和终端价值和效果的直观体现。通过清洁能源发电机组、CHP机组等设备实现多类异质能源稳定供应，并优化终端用户侧的能源消耗结构，使其趋于经济、可靠、绿色、低碳、环保，包括终端用电量增长率、清洁能源上网电量占比、清洁能源消纳率、电能占终端用能比重、有效替代电量、储能配置容量等方面。
a.终端用电量增长率
该指标反映园区综合能源系统建成对电能消费的促进作用，是电能在终端用能地位提升度的间接反映，其表达式为：
式中，Ee,i-1和Ee,i分别为第i-1年和i年的终端用电量；
b.清洁能源上网电量占比
指标反映园区对新能源发电的消纳能力，是清洁能源替代效果的直观反映。其数值的提高，对降低用能成本、减少弃风弃光损失、缓解工业污染程度有着重要影响。因不同类型能源量纲不同无法直接计算，可采用等效电方法将不同种类的能源统一转换成电力来计算，尤其适用于对具有能量种类多且分散特点的综合能源系统进行计算。
式中EDG为所有清洁能源上网电量总和，Ein为综合能源系统输入能量总和，EDG,i为清洁能源电源i的上网电量，N为清洁能源电源数量，Egrid为园区从主网所购电量，
为所有燃气设备消耗的气量，βg、βs分别为天然气和蒸汽的转换系数，ξ为主网的网损率，
为园区从外部购入蒸汽量；
c.清洁能源消纳率
目前清洁能源消纳是一个较为突出问题，分布式电源导致潮流和需求逆向分布等问题，新能源装机占比的提高对电网的承载能力和安全稳定提出了更高要求。综合能源系统通过优化分布式电源布局，克服新能源与常规电源的协调优化控制的技术瓶颈，最大程度上提高新能源利用率和消纳率。
式中，Eab,i为分布式电源i的废弃电量；
d.电能占终端用能比重
综合能源园区负荷包含多种能源形式，终端电能占比ηe这一指标是电能替代效果的直观反映，其比重值越大，说明园区电气化程度越高，园区用能结构与消费模式趋于高效合理，综合能源系统和电能替代工作的有效性及实施效果越好。
式中Ee、Gg、Qc、Qh、Qs分别为综合能源园区的电、气、冷、热、蒸汽负荷，βc、βh分别为冷、热两类能源的转换系数；
e.有效替代电量
综合能源系统的有效替代电量是反映系统用电情况的一项指标。由于无法判断电能替代设备的驱动电力来源于清洁能源发电还是主网供电，本文假设清洁能源发电占比为α，则有效替代电量即为园区实际替代电量的α倍。
式中Ees,m为第m种转换设备的替代电量，M为能源耦合设备总和；
f.储能容量配置
电力系统意义上的储能包含蓄电池等装置，重点在于电能的存储和双向转换，在用电低谷时充电，在用电高峰时放电，以达到削峰填谷的目的。综合能源系统意义上的储能则是多能源子系统的综合纽带，更为关注的是多种能源之间单向或者双向转换关系以及能源子系统的存储技术，最终实现多种能源在时空维度的耦合与互补。
园区级综合能源系统中分布式电源的波动性及用户需求的不确定性造成了能源流双侧流动以及随机波动等问题。储能设备在用能低谷充能、高峰放能，起到削峰填谷、提高各类能源利用效率的作用，保证园区内能源生产与消费的平衡和系统安全稳定运行。本发明用储能容量配置规模反映综合能源系统建设效果。
式中，Cs表示第s类能源的储能容量，S为能源种类。
(2)能效指标
随着工业园区的快速发展，社会对综合能源用能需求越来越大，因此对能源流进行供需转换和梯级利用，实现能效增量以达到系统能效最大化也变得尤为重要。
a.综合能效
综合能效，即系统能源综合利用效率。综合能源系统内部包含多种类的能源转换和存储装置，不同设备转换运行效率也不尽相同，综合能效表达式为
b.梯级能效
本发明采用梯级能效反映园区综合能源系统能量的梯级利用效果，其表达式为
ηs＝keηeqe+khηhqh+kcηcqc
式中ke、kh、kc为发电级、供热水、冷冻水能质系数，qe、qh、qc为电、热、冷能量的权重系数，通常为常数，ηe、ηh、ηc为发电级、供热级和供冷级的能源利用率；
(3)可靠性指标
由于园区级综合能源系统的地理面积较小且能源耦合及分配关系紧密，园区内任何元件的故障对负荷点产生相似影响，园区的等效故障率λs和平均等效修复时间γs表达式为：
式中λk是园区的第k个元件的故障率,γk是园区内第k个元件的修复时间，K为园区元件总数。则园区的年平均停电时间Us表达式为：Us＝λsγs
本发明的可靠性指标表达式如下：
ENS＝∑EaveUs
式中，SAIFI为系统平均停电频率，SAIDI为系统平均停运持续时间，ASAI为平均供电可用率，ENS为系统缺能量，Ns为用户数，Eave为平均负荷量；
(4)经济性指标
本发明采用园区综合能源系统全寿命周期综合总成本Ccom为经济性指标，表达式如下
Ccom＝CIN+COP+CMA+CEN
式中，CIN为一次投资建设成本，COP为系统运行成本，CMA为系统维护成本，CEN为系统排放成本，y为运行年份，方案评估年限为Y年，l为典型场景日，L为典型场景集合，t为日内24个时刻，
分别为分布式电源i、能源转换设备m、蓄电池、储热、储冷设备的单位容量建设成本，PDG,i、Peq,m、PBAT、PHS、PCS分别为分布式电源i、能源转换设备m、蓄电池、储热、储冷设备的建设容量，ki ke,m分别为分布式电源和耦合设备的附加成本系数，
分别为t时刻电价、气价、蒸汽价格，
分别为系统在y时段场景l下典型日t时刻与外界交互的电、气、蒸汽功率，
蓄电池、储热、储冷、能源转换设备的单位维护成本，
分别为各类储能设备和能源转换装置m在t时刻的功率，CE、CG、CS分别为单位传统发电、天然气、蒸汽功率的排放成本；
(5)环保性指标
本发明以园区综合能源系统的污染物减排量作为环保性指标，其表达式为
其中Pr,emission,k为第k种污染物的减排量，μtpg,k为火力发电污染物k的排放系数，μm,k为能源系统中设备m关于污染物k的排放系数。
组合赋权模型构建步骤S130:
基于评价指标体系及其量化方法计算，根据主客观权重相结合的原则，构建基于“权重偏差向量最小”的组合赋权模型。
由于单一赋权方法普遍存在局限性，为了在赋权过程中充分考虑专家经验的同时保持充分的科学性和规范性，本发明运用基于“权重偏差向量最小”的组合赋权模型集成主观、客观权重，最大程度上保证权重数值的合理性.
具体包括：
131.采用层次分析法、德尔菲法、多层次灰色关联分析法和熵权法分别计算评价指标的主观、客观权重，并建立指标权重向量矩阵，
其中第1～p行表示p种主观赋权法求得的指标权重，第p+1～p+q行表示q种客观赋权法求得的指标权重，n为指标数量；
132.确定各指标期望组合权重公式
传统组合赋权方法主要包含乘法合成法和线性合成法两大类，由于乘法合成法可能存在倍增效应的缺陷，本发明选择基于期望组合权重向量与传统主、客观权重向量偏差最小的线性合成法，期望组合权重向量E(ω)是p+q个权重的线性组合：
式中ωi＝(ωi1,ωi2,…,ωin)T为第i种赋权法的权重值，λi为权重向量加权系数，满足以下约束
133.求解权重相对重要程度系数
权重相对重要程度系数需根据主观权重和客观权重的平均值求得：
式中
和
分别为第j个指标主、客观权重的平均值，ωij为第i种赋权方法关于第j个指标的权重数值。第j个指标的主、客观权重的相对重要程度系数αj和βj表达式为：
式中
和
分别为第j个指标主、客观权重的平均值。
134.建立组合赋权优化模型
组合赋权法将求解期望组合权重的问题转化为求解线性组合加权系数λi，基于期望组合权重与原有的p+q个主、客观权重偏差最小的思想建立组合赋权优化模型：
最优权重确定步骤S140：
采用粒子群算法进行单目标寻优，确定S120步骤中评价指标的最优权重。具体的：
141.加权系数为寻优函数的未知数，将各种主、客观赋权法得出的权重值与主、客观相对重要程度系数αj和βj代入到寻优函数中。并对种群规模N，学习因子初值，最大迭代次数I，初始速度v、指标数和初始惯性权重等参数进行设置。
142.计算每组加权系数的适应度(目标函数值)，第k次迭代后粒子的速度和位置为
全局最优解
和个体最优解
143.更新粒子的速度和位置信息，迭代优化公式为
144.计算新产生位置的适应度，更新全局最优gbest和个体最优pbest；
145.重复步骤142至步骤144，直到迭代次数达到最大值I，输出期望组合权重数值。
园区综合能源系统建设方案的评级评分步骤S150：
仅靠组合赋权法无法合理地评估出园区规划建设方案的优良程度，本发明基于物元可拓模型分析综合能源系统建设方案等级，计算待评方案的等级和综合评分结果，完善园区级综合能源系统建设的效益效果评估工作。
具体步骤为：
151.根据评价指标体系建立方案的待评物元，并确定节域和经典域
物元主要由经典域、节域和待评物元组成，包含待评价目标的名称N0、特征C和量值V三个要素，组成数组R＝(N0,C,V)来描述待评事物的特征
式中：N0为待评物元，即待评价方案，c1，c2,…,cn为待评物元特征，即n个评价指标，v1，v2,…,vn为评价指标的实际取值。
式中，Rj为经典域，Pj为第j个等级(j＝1,2,…,J)；Ci为等级Pj的第i个指标(i＝1,2,…,n)，[aji,bji]为第j等级指标Ci的量值范围。
式中：Rp为节域，P为划分的方案评价等级全体；[api,bpi]为在全体等级下指标Ci的量值范围。
152.根据物元可拓模型计算出指标与所划分等级的关联系数
根据经典域、节域和待评物元，计算评价指标i与方案评定等级j的关联度：
ρ(vi,Vij)＝|vi-(aji+bji)/2|-(bji-aji)/2
ρ(vi,Vpi)＝|vi-(api+bpi)/2|-(bpi-api)/2
式中：kj(vi)表示指标i相对于等级j的关联度；Vi是指标i的实际值；Vij表示指标i在等级j下的经典域范围；Vpi表示指标i的节域范围。
153.结合指标权重和指标关联系数计算待评方案的等级
式中：Kj(N0)为待评物元关于等级j的关联度，wi为指标i的期望组合权重，可通过步骤S140方法求得。等级的关联度值越大，评价对象对某等级的隶属度就越高，若Kj(N0)为最大值，则方案等级为j，即最大关联度对应的等级。
154.计算建设方案的综合评分结果。
式中，J为评价等级数量，max Kj(N0)、min Kj(N0)分别为待评价物元的最大关联度和最小关联度。
园区级综合能源系统建设方案分析及优化步骤S160：
比较上述步骤所求得不同方案的评价结果，选取综合评分和等级最高的方案作为最优方案，并针对选取的重要指标进行灵敏度分析，计算方案最优评分下的指标数值，返回所选择的最优方案并对其做进一步优化调整，从而提升系统建设方案优选工作的科学性。
此外，还包括结合指标的期望组合权重对园区建设方案的影响因素进行分析，确定对综合评价结果影响较大的指标和对综合能源系统建设推进起到主要作用的因素。
因此，本发明综合考虑了经济性、可靠性、环保性、能效性和社会性等准则，为园区级综合能源系统建立了一套科学合理的评价指标体系和方法，实现综合能源系统建设方案的合理性评估及方案优选。从而为工业产业园区的规划和建设提供了技术支撑，对实现园区多能互补、提升能源利用效率和建设绿色清洁消费模式具有重要意义。
显然，本领域技术人员应该明白，上述的本发明的各单元或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上,可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式仅限于此，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定保护范围。
Claims (7)
1.一种计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法，其特征在于，包括：
园区级综合能源系统各单元建模步骤S110：
全面分析园区级综合能源系统内部的耦合设备并对各单元进行建模，为综合评价指标的量化计算奠定基础，其中，园区级综合能源系统结构主要包含分布式电源、能源耦合设备和储能装置，具体来说，包含风电、光伏电源，热电联产机组，电锅炉，燃气锅炉，热泵，电制冷机，吸收式制冷机，蓄电池，储热装置，冷储装置；
园区综合能源系统评价指标体系建立步骤S120：
建立园区建设方案的综合评价指标体系，分析并得出各指标的量化计算模型，该指标体系包括社会性指标、能效指标、可靠性指标、经济性指标和环保型指标；
组合赋权模型构建步骤S130:
基于评价指标体系及其量化方法计算，根据主客观权重相结合的原则，构建基于“权重偏差向量最小”的组合赋权模型；
最优权重确定步骤S140：
采用粒子群算法进行单目标寻优，确定综合评价指标的最优权重；
园区综合能源系统建设方案的评级评分步骤S150：
基于物元可拓模型分析综合能源系统建设方案，计算待评方案的等级和综合评分结果；
园区级综合能源系统建设方案分析及优化步骤S160：
比较上述步骤所求得不同方案的评价结果，选取综合评分和等级最高的方案作为最优方案，并分析最优方案的薄弱环节，针对选取的重要指标进行灵敏度分析，计算方案最优评分下的指标数值，返回所选择的最优方案并对其做进一步优化调整。
2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：
在步骤S110中，相关模型具体为：
1.风力发电模型
风力发电模型反映其发电功率与风速的关系，表达式为
式中PW、Pe为风机的输出功率和额定功率；v、vci、ve、vco分别为实际风速、切入风速、额定风速和切出风速；a0、b0、c0分别为特性曲线参数；
2.光伏电源模型
光伏发电的输出功率特性表达式为
式中Ppv为光伏电源实际输出功率，F为实际光照强度，ε为功率温度系数；Ts为光伏电池表面实际温度，Pstc、Fstc、Tstc分别为标准测试条件下的输出功率、光照强度和表面温度；
3.热电联产机组(CHP)
热电联产机组模型采用简化的定效率模型方便求解，其表达式为
式中
为热电联产机组的发电功率和制热功率，
为热电联产机组的天然气消耗量，βg为天然气转换系数，
为CHP机组的发电效率和制热效率；
4.能源耦合设备
综合能源系统的能源耦合设备包括电锅炉、燃气锅炉、热泵、电制冷机、吸收式制冷机，实现了不同能源形式之间的相互转换，采用定效率的数学模型加以描述
式中，
和
为能源耦合设备j的输出和输入功率，ηj为j设备运行效率；
5.储能设备
储能设备是园区级综合能源系统的重要组成部分，包含储电、储热和储冷三种形式，其运行特性为
式中，
分别为t-1和t时刻的存储能量，
为储能设备损耗率，
分别为储能设备的充电和放电效率，
分别为储能设备的充电和放电功率，Δt为时间间隔。
3.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：
在步骤S120中，所述指标体系具体包括：
(1)社会性指标：
包括终端用电量增长率、清洁能源上网电量占比、清洁能源消纳率、电能占终端用能比重、有效替代电量、储能配置容量，
a.终端用电量增长率
该指标反映园区综合能源系统建成对电能消费的促进作用，其表达式为：
式中，Ee,i-1和Ee,i分别为第i-1年和i年的终端用电量；
b.清洁能源上网电量占比
指标反映园区对新能源发电的消纳能力，采用等效电方法将不同种类的能源统一转换成电力来计算，
式中EDG为所有清洁能源上网电量总和，Ein为综合能源系统输入能量总和，EDG,i为清洁能源电源i的上网电量，N为清洁能源电源数量，Egrid为园区从主网所购电量，
为所有燃气设备消耗的气量，βg、βs分别为天然气和蒸汽的转换系数，ξ为主网的网损率，
为园区从外部购入的蒸汽量；
c.清洁能源消纳率
式中，Eab,i为分布式电源i的废弃电量；
d.电能占终端用能比重
终端电能占比ηe这一指标是电能替代效果的直观反映，
式中Ee、Gg、Qc、Qh、Qs分别为综合能源园区的电、气、冷、热、蒸汽负荷，βc、βh分别为冷、热两类能源的转换系数；
e.有效替代电量
有效替代电量是反映系统用电情况，假设清洁能源发电占比为α，则有效替代电量即为园区实际替代电量的α倍，
式中Ees,m为第m种转换设备的替代电量，M为能源耦合设备总和；
f.储能容量配置
储能容量配置规模反映综合能源系统建设效果，
式中，Cs表示第s类能源的储能容量，S为能源种类。
(2)能效指标
a.综合能效
综合能效，即系统能源综合利用效率，综合能效表达式为
b.梯级能效
梯级能效反映园区综合能源系统能量的梯级利用效果，表达式为
ηs＝keηeqe+khηhqh+kcηcqc
式中ke、kh、kc为发电级、供热水、冷冻水能质系数，qe、qh、qc为电、热、冷能量的权重系数，通常为常数，ηe、ηh、ηc为发电级、供热级和供冷级的能源利用率；
(3)可靠性指标
园区的等效故障率λs和平均等效修复时间γs表达式为：
式中λk是园区的第k个元件的故障率,γk是园区内第k个元件的修复时间，K为园区元件总数。则园区的年平均停电时间Us表达式为：
Us＝λsγs
可靠性指标表达式如下：
ENS＝∑EaveUs
式中，SAIFI为系统平均停电频率，SAIDI为系统平均停运持续时间，ASAI为平均供电可用率，ENS为系统缺能量，Ns为用户数，Eave为平均负荷量；
(4)经济性指标
采用园区综合能源系统全寿命周期综合总成本Ccom为经济性指标，表达式如下
Ccom＝CIN+COP+CMA+CEN
式中，CIN为一次投资建设成本，COP为系统运行成本，CMA为系统维护成本，CEN为系统排放成本，y为运行年份，方案评估年限为Y年，l为典型场景日，L为典型场景集合，t为日内24个时刻，
分别为分布式电源i、能源转换设备m、蓄电池、储热、储冷设备的单位容量建设成本，PDG,i、Peq,m、PBAT、PHS、PCS分别为布式电源i、能源转换设备m、蓄电池、储热、储冷设备的建设容量，ki、ke,m分别为分布式电源和耦合设备的附加成本系数，
分别为t时刻电价、气价、蒸汽价格，
分别为系统在y时段场景l下典型日t时刻与外界交互的电、气、蒸汽功率，
蓄电池、储热、储冷、能源转换设备的单位维护成本，
分别为各类储能设备和能源转换装置m在t时刻的功率，CE、CG、CS分别为单位传统发电、天然气、蒸汽功率的排放成本；
(5)环保性指标
以园区综合能源系统的污染物减排量作为环保性指标，表达式为
其中Pr,emission,k为第k种污染物的减排量，μtpg,k为火力发电污染物k的排放系数，μm,k为能源系统中设备m关于污染物k的排放系数。
4.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：
步骤S130具体包括：
131.采用层次分析法、德尔菲法、多层次灰色关联分析法和熵权法分别计算评价指标的主观、客观权重，并建立指标权重向量矩阵，
其中第1～p行表示p种主观赋权法求得的指标权重，第p+1～p+q行表示q种客观赋权法求得的指标权重，n为指标数量；
132.确定各指标期望组合权重公式
传统组合赋权方法主要包含乘法合成法和线性合成法两大类，由于乘法合成法可能存在倍增效应的缺陷，本发明选择基于期望组合权重向量与传统主、客观权重向量偏差最小的线性合成法，期望组合权重向量E(ω)是p+q个权重的线性组合：
式中ωi＝(ωi1,ωi2,…,ωin)T为第i种赋权法的权重值，λi为权重向量加权系数，满足以下约束
133.求解权重相对重要程度系数
权重相对重要程度系数需根据主观权重和客观权重的平均值求得：
式中
和
分别为第j个指标主、客观权重的平均值，ωij为第i种赋权方法关于第j个指标的权重数值。第j个指标的主、客观权重的相对重要程度系数αj和βj表达式为：
式中
和
分别为第j个指标主、客观权重的平均值。
134.建立组合赋权优化模型
组合赋权法将求解期望组合权重的问题转化为求解线性组合加权系数λi，基于期望组合权重与原有的p+q个主、客观权重偏差最小的思想建立组合赋权优化模型：
5.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：
步骤S140具体包括：
141.加权系数为寻优函数的未知数，将各种主、客观赋权法得出的权重值与主、客观相对重要程度系数αj和βj代入到寻优函数中。并对种群规模N，学习因子初值，最大迭代次数I，初始速度v、指标数和初始惯性权重等参数进行设置。
142.计算每组加权系数的适应度(目标函数值)，第k次迭代后粒子的速度和位置为
全局最优解
和个体最优解
143.更新粒子的速度和位置信息，迭代优化公式为
144.计算新产生位置的适应度，更新全局最优gbest和个体最优pbest；
145.重复步骤142至步骤1444，直到迭代次数达到最大值I，输出期望组合权重数值。
6.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：
在步骤S150中，评级评分步骤具体为：
151.根据评价指标体系建立方案的待评物元，并确定节域和经典域
物元主要由经典域、节域和待评物元组成，包含待评价目标的名称N0、特征C和量值V三个要素，组成数组R＝(N0,C,V)来描述待评事物的特征
式中：N0为待评物元，即待评价方案，c1，c2,…,cn为物元的特征，即方案的评价指标，v1，v2,…,vn为评价指标的实际取值。
式中，Rj为经典域，Pj为第j个等级(j＝1,2,…,J)；Ci为等级Pj的第i个指标(i＝1,2,…,n)，[aji,bji]为第j等级指标Ci的量值范围。
式中：Rp为节域，P为划分的方案评价等级全体；[api,bpi]为在全体等级下指标Ci的量值范围。
152.根据物元可拓模型计算出指标与所划分等级的关联系数
根据经典域、节域和待评物元，计算评价指标i与方案评定等级j的关联度：
ρ(vi,Vij)＝|vi-(aji+bji)/2|-(bji-aji)/2
ρ(vi,Vpi)＝|vi-(api+bpi)/2|-(bpi-api)/2
式中：kj(vi)表示指标i相对于等级j的关联度；Vi是指标i的实际值；Vij表示指标i在等级j下的经典域范围；Vpi表示指标i的节域范围。
153.结合指标权重和指标关联系数计算待评方案的等级
式中：Kj(N0)为待评物元关于等级j的关联度，wi为指标i的期望组合权重，可通过步骤S140方法求得。等级的关联度值越大，评价对象对某等级的隶属度就越高，若Kj(N0)为最大值，则方案等级为j，即最大关联度对应的等级；
154.计算建设方案的综合评分结果K*。
式中，J为评价等级数量，maxKj(N0)、minKj(N0)分别为待评价物元的最大关联度和最小关联度。
7.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：
在步骤S160中，结合指标的期望组合权重对园区建设方案的影响因素进行分析，确定对综合评价结果影响较大的指标和对综合能源系统建设推进起到主要作用的因素。
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