CN112101627B - 一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法 - Google Patents

一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法。所述方法包括以下步骤：构造考虑系统运行动态特性的电气热互联系统数学模型；制定系统优化目标函数；引入强制平等变量，构造强制平等的交替方向乘子法；将原问题拆分为电、气、热最优潮流子问题，修改强制平等的交替方向乘子法的迭代格式，设定收敛条件，重复进行迭代计算获得电气热互联系统分布式优化调度解优化电气热互联系统。本发明可以充分满足电气热系统归属为不同能源中心的现实，有效消除各运营商对运行隐私泄露的顾虑，针对常规分布式算法无法在电气热互联系统此三区分散优化问题中得到收敛解的求解困境，在传统交替方向乘子法中引入强制平等变量，以求得收敛的最优解。

Description

一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法
技术领域
本发明涉及综合能源系统调度领域，特别涉及一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法。
背景技术
随着能源产业产业化改革的进一步推进，能源互联网日益受到关注与研究。以燃气发电、电转气(P2G)技术以及热电联产(CHP)为核心技术的综合能源系统(IES)打破了电、气、热系统能量交换的壁垒，可充分挖掘各能源高效互补的潜力，满足经济及环保等多方面要求。
随着不同能源网络的接入，综合能源系统中参与商不断增加，电力能源，天然气能源以及热力能源一般分别隶属于不同的能源主体。传统的综合能源系统优化调度通常默认多能源为同一供应商或不同能源供应商之间充分交换信息，在同一平台实现集中优化(伍惠铖,王淳,刘宽,陈宇杰,丁梦妮,王巍璋.电-热综合能源系统能流的区间计算算法[J].电网技术,2019,43(01):91-99.董帅,王成福,梁军,董晓明,梁正堂,李华东.计及电转气运行成本的综合能源系统多目标日前优化调度[J].电力系统自动化,2018,42(11):8-15.DOI:10.7500/AEPS20170721003.张涛,章佳莹,王凌云,徐家旭,张东方,王成.计及用户行为的电—气—热综合能源系统日前经济调度[J].电力系统自动化,2019,43(11):86-97.)。而随着能源供应商的增多，以及各供应商有保护自身隐私的需求，基于充分交换信息的集中优化方法亟需得到改进。基于此背景，提出一种适用于电气热互联系统的高私密性分布式优化调度方法，互联系统中中各子系统只需交换部分耦合设备运行信息即可实现互联系统的协调优化。该方法可充分保护运营商隐私，并能对电气热互联系统进行协调优化。
发明内容
本发明提出了一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法。在本发明中，根据气网及热网的运行特性，建立考虑网络动态特性的电气热互联系统数学模型。在构建以系统供能成本最小为目标的日前调度模型后，结合强制平等的ADMM算法，充分考虑电力系统，天然气系统以及热力系统的耦合交互，实现对系统的高私密性分布式优化。所提出的强制平等的ADMM算法框架，考虑各系统归属不同能源供应商的现实情况，采用构造可分离的增广拉格朗日函数方法，对分离后的子优化问题独立优化，优化后的边界变量通过不断修正多次迭代最终得到全局最优解。同时，在分布式优化的过程中，对电网，气网和热网系统中的动态运行特性予以准确建模，并针对传统分布式算法无法保证三区分布式优化解的收敛性这一求解困境，引入强制平等变量予以修正，保证算法收敛性。框架中电网，气网及热网保留自身大部分运行信息，仅交换少量耦合部分数据进行分别交替迭代，最终达到电能量流、气能量流及热能量流的最优分布，实现电气热互联系统的分散自治。本发明所提的方法可以充分满足电气热系统归属为不同能源中心的现实，有效消除各运营商对运行隐私泄露的顾虑，同时对传统分布式算法在三区问题中求解难以收敛的求解困境予以改进，有利于该方法实际应用及推广。
本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。
一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，包括以下步骤：
S1、构造考虑系统运行动态特性的电气热互联系统数学模型；
S2、制定系统优化目标函数；
S3、引入强制平等变量，构造强制平等的交替方向乘子法；
S4、将原问题拆分为电、气、热最优潮流子问题，修改强制平等的交替方向乘子法的迭代格式，设定收敛条件，判定计算结果是否收敛，若不收敛，则重复进行迭代计算，若收敛，则获得电气热互联系统分布式优化调度解，根据分布式优化调度解优化电气热互联系统。
进一步地，步骤S1中，所述构造考虑系统运行动态特性的电气热互联系统数学模型包括以下步骤：
S1.1、构造电网模型；
S1.2、构造气网模型；
S1.3、构造热网模型。
进一步地，步骤S1.1中，所述电网模型具体如下：
Figure BDA0002633990890000021
式中：t为时间；ΩEN为电网节点集合，i、j均为电网节点；AG、AP2G和ACHP分别为节点-机组关联矩阵、节点-P2G关联矩阵和节点-CHP关联矩阵；PD,t为t时刻节点负荷矩阵；Bθt为电网的有功网损，其中B为节点导纳矩阵的虚部，θt为t时刻节点电压相角向量；
Figure BDA0002633990890000031
xij分别为直路ij最大传输功率以及电抗；PG·t为t时刻机组有功出力向量；PP2G,t为t时刻P2G装置消耗有功功率向量；PCHP,t为t时刻CHP装置有功输入功率向量；ad，au分别为机组爬坡速率约束的上下限向量；
Figure BDA0002633990890000032
为平衡节点相角。
进一步地，步骤S1.2中，所述气网模型具体如下：
Figure BDA0002633990890000033
式中：
Figure BDA0002633990890000034
分别为t时刻lp管道，d处的气体压强与气流量，M1，M2分别为管道气压传输常数和管道气流传输常数，Ωg和ΩGB分别为气源集合和天然气节点集合；
Figure BDA0002633990890000038
为t时刻l节点气压；fg，h，t为t时刻h气源出力，Ωs为储气罐集中；
Figure BDA0002633990890000035
分别为t时刻储气罐n的天然气输入量和输出量；
Figure BDA0002633990890000036
分别为t时刻储气罐n的充气和放气效率；
Figure BDA0002633990890000037
为储气罐n额定储气容量，Bg，BP2G，BS，BCHP，BGT，Ag分别为节点与气源、节点与P2G、节点与储气罐、节点与CHP、节点与燃气机组和节点与管道的关联矩阵，fg,t，fP2G,t，fCHP,t，fGT,t，fD,t分别为气源出力向量、P2G天然气注入向量、CHP天然气注入向量、燃气机组气流注入向量和天然气负荷向量；
气网运行动态特性包括其管道气流方程，体现了天然气流在传输管道中与压强的关系。
进一步地，步骤S1.3中，所述热网模型具体如下：
Figure BDA0002633990890000041
式中：
Figure BDA0002633990890000042
分别为k管道t时刻距离管口x距离处的水温和水流量；μk为热损失因子，cw为水的比热容，ρw为水的密度；Rk为k管道半径；
Figure BDA0002633990890000043
为k管道t时刻外界环境温度，
Figure BDA0002633990890000044
分别为t时刻k管道水流入温度和流出温度，Δτk为水流过k管道的时间，Lk为k管道长度，Mk为k管道水流量，
Figure BDA0002633990890000045
为机组电热比，一般CHP工作模式为以热定电，
Figure BDA0002633990890000046
为CHP机组热出力；
Figure BDA0002633990890000047
为水流量，
Figure BDA0002633990890000048
为供水温度，
Figure BDA0002633990890000049
为回水温度，
Figure BDA00026339908900000410
为换热站热负荷，Ωpipe,out,k，Ωpipe,in,k分别为以节点k作为流出点和流入点的管道集合，Tmix,k为节点k混合温度；
热网运行动态特性体现在热水管道传输方程，包括了热网传输延时以及热量损耗。
进一步地，所述步骤S2中，所述制定系统优化目标函数具体如下：
Figure BDA00026339908900000411
式中：T为调度周期；ΩG为燃煤机组集合；Ωg为气源集合；ΩW为风电机组集合；ΩS为储气罐；Ωh为热源集合；PG,i,t为t时刻燃煤机组i出力，ai，bi，ci为机组成本系数；fg,j,t为t时刻气源j出气量，ξj为购气成本系数；PW,k,max为风力机组出力上限，PW,i,t为t时刻风力机组i出力，δk为弃风惩罚系数；
Figure BDA00026339908900000412
为t时刻储气罐n出气量，CS,n,t为储气罐成本系数；Hh,m,t为t时刻热源n出力，Ch,m,t为购热成本。
进一步地，步骤S3中，所述引入强制平等变量，构造强制平等的交替方向乘子法，具体包括以下步骤：
S3.1、构造电气热互联系统优化模型：
Figure BDA0002633990890000051
式中：x，y，z为可分离的三算子；A，B，C，D为参数；
S3.2、交替方向乘子法(alternating direction method of multiplies，ADMM)直接推广的三区问题迭代格式为：
Figure BDA0002633990890000052
式中：L3(x,y,z,λ)为引入了拉格朗日乘子λ与惩罚因子η的增广拉格朗日函数，τ＞1为惩罚项常数。
因上式在更新yp+1时使用信息为xp+1,yp,zp,λp，而在更新zp+1时使用信息为xp+1,yp +1,zp,λp，破坏了ADMM各算子之间的平等性，因此算法可能不收敛。
引入强制平等变量，构造的ADMM迭代格式为：
Figure BDA0002633990890000053
式中：L3(x,y,z,λ)为引入了拉格朗日乘子λ与惩罚因子η的增广拉格朗日函数，τ＞1为惩罚项常数，其中更新yp+1与zp+1时，使用信息均为xp+1,yp,zp,λp，保证了ADMM各算子之间的平等性，
Figure BDA0002633990890000054
为引入的强制平等变量，用于在三算子问题过度自由的情况下加入自我约束机制加速并保证收敛效果。
进一步地，步骤S4包括以下步骤：
S4.1、将原问题拆分为电、气、热最优潮流子问题；
S4.2、设定算法收敛条件；
S4.3、根据设定的收敛条件判定计算结果是否收敛，直至获得电气热互联系统分布式优化调度收敛解。
进一步地，步骤S4.1中，ADMM迭代格式为：
Figure BDA0002633990890000061
式中：X，Y，Z分别为电网、气网以及热网的边界变量；ρ，τ为罚参数。
进一步地，步骤S4.2中，设定的算法收敛条件，具体如下：
Figure BDA0002633990890000062
式中：εx，εy，εz为完成第p次迭代各子系统间边界变量的最大差值的绝对值；a，b为收敛判定常数。
进一步地，步骤S4.3中，当第p次计算得到的边界变量与第p+1次边界变量差值小于某定值，且目标函数值前后两次变化率小于某定值时，认为算法收敛，此时所得收敛解即为电气热互联系统分布式优化调度解，可根据该解安排日前调度计划；若算法不收敛，则返回步骤S4.1、S4.2更新变量并判定收敛，重复操作直至获得电气热互联系统分布式优化调度收敛解。
相比与现有技术，本发明的优点在于：
(1)本发明设计的高私密性电气热互联系统分布式优化调度方法，构造了考虑气网运行动态特性以及热网运行动态特性的电气热互联系统，相比未考虑运行动态特性的系统，其更能准确反应系统运行情况，模型更具有效性与现实准确性。
(2)本发明所提的高私密性电气热互联系统分布式优化调度方法属于分布式优化算法，相较集中式优化算法，各子系统可在传递少量耦合设备运行信息的条件下通过不断迭代获得系统全局最优解。该方法有效地保护了各子系统的信息私密性，满足了各子系统归属不同能源供应商需要信息保护的现实需求。
(3)本发明所提的高私密性电气热互联系统分布式优化调度方法可用于电气热互联系统三区分布式优化，相比传统分布式算法，该方法能解决传统ADMM算法无法在三区分布式优化问题中求解获得收敛解的求解困境，且对于其他三区或多区分布式优化问题具有延展适用性。
附图说明
图1为本发明的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法的流程图；
图2为本发明实施例中常见电气热互联系统的结构图；
图3为本发明实施例中一个电气热互联系统拓扑连接图。
具体实施方式
本发明提供一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法。该实施方式将电气热互联系统的目标函数根据ADMM格式修改为其增广拉格朗日函数，利用其可分离性将其分离为电网，气网和热网三个独立优化子问题。框架中电网，气网及热网保留自身大部分运行信息，充分保护了信息私密性，在仅交换少量耦合设备运行数据的条件下各子系统即可独立求解本系统优化问题，并将优化结果中的边界变量再次传递再次进行交替迭代，实现电气热互联系统的协调控制，最终达到电能量流、气能量流及热能量流的协调最优分布，实现电气热互联系统的分散自治。为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图并举实施例，对本发明的具体实施进行详细说明。
实施例：
一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、构造考虑系统运行动态特性的电气热互联系统数学模型，本实施例中，以修改后的IEEE 39节点系统作为电网部分，以比利时20节点天然气系统作为气网部分，以8节点热力系统作为热网部分，搭建电气热互联系统数学模型，系统内能量转化关系如图2所示，具体拓扑结构如图3所示；包括以下步骤：
S1.1、构造电网模型；具体如下：
Figure BDA0002633990890000081
式中：t为时间；ΩEN为电网节点集合，i、j均为电网节点；AG、AP2G和ACHP分别为节点-机组关联矩阵、节点-P2G关联矩阵和节点-CHP关联矩阵；PD,t为t时刻节点负荷矩阵；Bθt为电网的有功网损，其中B为节点导纳矩阵的虚部，θt为t时刻节点电压相角向量；
Figure BDA0002633990890000082
xij分别为直路ij最大传输功率以及电抗；PG·t为t时刻机组有功出力向量；PP2G,t为t时刻P2G装置消耗有功功率向量；PCHP,t为t时刻CHP装置有功输入功率向量；ad，au分别为机组爬坡速率约束的上下限向量；
Figure BDA0002633990890000083
为平衡节点相角。
S1.2、构造气网模型；具体如下：
Figure BDA0002633990890000084
式中：
Figure BDA0002633990890000085
分别为t时刻lp管道，d处的气体压强与气流量，M1，M2分别为管道气压传输常数和管道气流传输常数，Ωg和ΩGB分别为气源集合和天然气节点集合；
Figure BDA0002633990890000091
为t时刻l节点气压；fg，h，t为t时刻h气源出力，Ωs为储气罐集中；
Figure BDA0002633990890000092
分别为t时刻储气罐n的天然气输入量和输出量；
Figure BDA0002633990890000093
分别为t时刻储气罐n的充气和放气效率；
Figure BDA0002633990890000094
为储气罐n额定储气容量，Bg，BP2G，BS，BCHP，BGT，Ag分别为节点与气源、节点与P2G、节点与储气罐、节点与CHP、节点与燃气机组和节点与管道的关联矩阵，fg,t，fP2G,t，fCHP,t，fGT,t，fD,t分别为气源出力向量、P2G天然气注入向量、CHP天然气注入向量、燃气机组气流注入向量和天然气负荷向量；
气网运行动态特性包括其管道气流方程，体现了天然气流在传输管道中与压强的关系。
S1.3、构造热网模型；具体如下：
Figure BDA0002633990890000095
式中：
Figure BDA0002633990890000096
分别为k管道t时刻距离管口x距离处的水温和水流量；μk为热损失因子，cw为水的比热容，ρw为水的密度；Rk为k管道半径；
Figure BDA0002633990890000097
为k管道t时刻外界环境温度，
Figure BDA0002633990890000098
分别为t时刻k管道水流入温度和流出温度，Δτk为水流过k管道的时间，Lk为k管道长度，Mk为k管道水流量，
Figure BDA0002633990890000099
为机组电热比，一般CHP工作模式为以热定电，
Figure BDA00026339908900000910
为CHP机组热出力；
Figure BDA00026339908900000911
为水流量，
Figure BDA00026339908900000912
为供水温度，
Figure BDA00026339908900000913
为回水温度，
Figure BDA00026339908900000914
为换热站热负荷，Ωpipe,out,k，Ωpipe,in,k分别为以节点k作为流出点和流入点的管道集合，Tmix,k为节点k混合温度；
热网运行动态特性体现在热水管道传输方程，包括了热网传输延时以及热量损耗。
S2、制定系统优化目标函数，本实施例中，考虑优化的实际性，以系统运行成本最小为例构造其优化目标，具体如下：
Figure BDA0002633990890000101
式中：T为调度周期；ΩG为燃煤机组集合；Ωg为气源集合；ΩW为风电机组集合；ΩS为储气罐；Ωh为热源集合；PG,i,t为t时刻燃煤机组i出力，ai，bi，ci为机组成本系数；fg,j,t为t时刻气源j出气量，ξj为购气成本系数；PW,k,max为风力机组出力上限，PW,i,t为t时刻风力机组i出力，δk为弃风惩罚系数；
Figure BDA0002633990890000102
为t时刻储气罐n出气量，CS,n,t为储气罐成本系数；Hh,m,t为t时刻热源n出力，Ch,m,t为购热成本。
S3、引入强制平等变量，构造强制平等的交替方向乘子法；具体包括以下步骤：
S3.1、构造电气热互联系统优化模型：
Figure BDA0002633990890000103
式中：x，y，z为可分离的三算子；A，B，C，D为参数；
S3.2、交替方向乘子法(alternating direction method of multiplies，ADMM)直接推广的三区问题迭代格式为：
Figure BDA0002633990890000104
式中：L3(x,y,z,λ)为引入了拉格朗日乘子λ与惩罚因子η的增广拉格朗日函数，τ＞1为惩罚项常数。
因上式在更新yk+1时使用信息为xk+1,yk,zk,λk，而在更新zk+1时使用信息为xk+1,yk +1,zk,λk，破坏了ADMM各算子之间的平等性，因此算法可能不收敛。
引入强制平等变量，构造的ADMM迭代格式为：
Figure BDA0002633990890000111
式中：L3(x,y,z,λ)为引入了拉格朗日乘子λ与惩罚因子η的增广拉格朗日函数，τ＞1为惩罚项常数，其中更新yp+1与zk+1时，使用信息均为xp+1,yp,zp,λp，保证了ADMM各算子之间的平等性，
Figure BDA0002633990890000112
为引入的强制平等变量，用于在三算子问题过度自由的情况下加入自我约束机制加速并保证收敛效果。
S4、将原问题拆分为电、气、热最优潮流子问题，修改强制平等的交替方向乘子法的迭代格式，设定收敛条件，判定计算结果是否收敛，若不收敛，则重复进行迭代计算，若收敛，则获得电气热互联系统分布式优化调度解，根据分布式优化调度解优化电气热互联系统，包括以下步骤：
S4.1、将原问题拆分为电、气、热最优潮流子问题；
ADMM迭代格式为：
Figure BDA0002633990890000113
式中：X，Y，Z分别为电网、气网以及热网的边界变量；ρ，τ为罚参数。
S4.2、设定算法收敛条件，具体如下：
Figure BDA0002633990890000114
式中：εx，εy，εz为完成第p次迭代各子系统间边界变量的最大差值的绝对值；a，b为收敛判定常数，本实施例中，设定a＝0.001，b＝0.0001。
S4.3、根据设定的收敛条件判定计算结果是否收敛，直至获得电气热互联系统分布式优化调度收敛解；
本实施例中，当第p次计算得到的边界变量与第p+1次边界变量差值小于0.001，且目标函数值前后两次变化率小于0.0001时，认为算法收敛，此时所得收敛解即为电气热互联系统分布式优化调度解，可根据该解安排日前调度计划；若算法不收敛，则返回步骤S4.1、S4.2更新变量并判定收敛，重复操作直至获得电气热互联系统分布式优化调度收敛解。
以上所述实施例仅表达了本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明保护范围的限制。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、构造考虑系统运行动态特性的电气热互联系统数学模型；
S2、制定系统优化目标函数；
S3、引入强制平等变量，构造强制平等的交替方向乘子法，具体包括以下步骤：
S3.1、构造电气热互联系统优化模型：
Figure FDA0004024969720000011
式中：x，y，z为可分离的三算子；A，B，C，D为参数；
S3.2、引入强制平等变量，构造的交替方向乘子法(alternating direction methodof multiplies，ADMM)迭代格式为：
Figure FDA0004024969720000012
式中：L3(x,y,z,λ)为引入了拉格朗日乘子λ与惩罚项常数τ的增广拉格朗日函数，τ>1为惩罚项常数，其中更新yp+1与zp+1时，使用信息均为xp+1,yp,zp,λp，保证了ADMM各算子之间的平等性，
Figure FDA0004024969720000013
为引入的强制平等变量，用于在三算子问题过度自由的情况下加入自我约束机制加速并保证收敛效果；
S4、将原问题拆分为电、气、热最优潮流子问题，修改强制平等的交替方向乘子法(alternating direction method of multiplies，ADMM)的迭代格式，设定收敛条件，判定计算结果是否收敛，若不收敛，则重复进行迭代计算，若收敛，则获得电气热互联系统分布式优化调度解，根据分布式优化调度解优化电气热互联系统。
2.根据权利要求1所述的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，步骤S1中，所述构造考虑系统运行动态特性的电气热互联系统数学模型包括以下步骤：
S1.1、构造电网模型；
S1.2、构造气网模型；
S1.3、构造热网模型。
3.根据权利要求2所述的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，步骤S1.1中，所述电网模型具体如下：
Figure FDA0004024969720000021
式中：t为时间；ΩEN为电网节点集合，i、j均为电网节点；AG、AP2G和ACHP分别为节点-机组关联矩阵、节点-P2G关联矩阵和节点-CHP关联矩阵；PD,t为t时刻节点负荷矩阵；Bθt为电网的有功网损，其中B为节点导纳矩阵的虚部，θt为t时刻节点电压相角向量；
Figure FDA0004024969720000022
xij分别为直路ij最大传输功率以及电抗；PG·t为t时刻机组有功出力向量；PP2G,t为t时刻P2G装置消耗有功功率向量；PCHP,t为t时刻CHP装置有功输入功率向量；ad，au分别为机组爬坡速率约束的上下限向量；
Figure FDA0004024969720000023
为平衡节点相角。
4.根据权利要求2所述的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，步骤S1.2中，所述气网模型具体如下：
Figure FDA0004024969720000031
式中：
Figure FDA0004024969720000036
分别为t时刻lp管道，d处的气体压强与气流量，M1，M2分别为管道气压传输常数和管道气流传输常数，Ωg和ΩGB分别为气源集合和天然气节点集合；
Figure FDA0004024969720000037
为t时刻l节点气压；fg，h，t为t时刻h气源出力，Ωs为储气罐集中；
Figure FDA0004024969720000032
分别为t时刻储气罐n的天然气输入量和输出量；
Figure FDA0004024969720000033
分别为t时刻储气罐n的充气和放气效率；
Figure FDA0004024969720000034
为储气罐n额定储气容量，Bg，BP2G，BS，BCHP，BGT，Ag分别为节点与气源、节点与P2G、节点与储气罐、节点与CHP、节点与燃气机组和节点与管道的关联矩阵，fg,t，fP2G,t，fCHP,t，fGT,t，fD,t分别为气源出力向量、P2G天然气注入向量、CHP天然气注入向量、燃气机组气流注入向量和天然气负荷向量；
气网运行动态特性包括其管道气流方程，体现了天然气流在传输管道中与压强的关系；
步骤S1.3中，所述热网模型具体如下：
Figure FDA0004024969720000035
式中：μk为热损失因子，cw为水的比热容，ρw为水的密度；Rk为k管道半径；
Figure FDA0004024969720000041
为k管道t时刻外界环境温度，
Figure FDA0004024969720000042
分别为t时刻k管道水流入温度和流出温度，Δτk为水流过k管道的时间，Lk为k管道长度，Mk为k管道水流量，
Figure FDA0004024969720000043
为机组电热比，一般CHP工作模式为以热定电，
Figure FDA0004024969720000044
为CHP机组热出力；
Figure FDA0004024969720000045
为水流量，
Figure FDA0004024969720000046
为供水温度，
Figure FDA0004024969720000047
为回水温度，
Figure FDA0004024969720000048
为换热站热负荷，Ωpipe,out,k为以节点k作为流出点的管道集合，Tmix,k为节点k混合温度；
热网运行动态特性体现在热水管道传输方程，包括了热网传输延时以及热量损耗。
5.根据权利要求1所述的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述制定系统优化目标函数具体如下：
Figure FDA0004024969720000049
式中：T为调度周期；ΩG为燃煤机组集合；Ωg为气源集合；ΩW为风电机组集合；ΩS为储气罐；Ωh为热源集合；PG,i,t为t时刻燃煤机组i出力，ai，bi，ci为机组成本系数；fg,j,t为t时刻气源j出气量，xj为购气成本系数；PW,k,max为风力机组出力上限，PW,i,t为t时刻风力机组i出力，δk为弃风惩罚系数；
Figure FDA00040249697200000410
为t时刻储气罐n出气量，CS,n,t为储气罐成本系数；Hh,m,t为t时刻热源n出力，Ch,m,t为购热成本。
6.根据权利要求1所述的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
S4.1、将原问题拆分为电、气、热最优潮流子问题；
S4.2、设定算法收敛条件；
S4.3、根据设定的收敛条件判定计算结果是否收敛，直至获得电气热互联系统分布式优化调度收敛解。
7.根据权利要求6所述的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，步骤S4.1中，ADMM迭代格式为：
Figure FDA0004024969720000051
式中：X，Y，Z分别为电网、气网以及热网的边界变量；ρ，τ为罚参数。
8.根据权利要求7所述的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，步骤S4.2中，设定的算法收敛条件：
Figure FDA0004024969720000052
Figure FDA0004024969720000053
式中：εx，εy，εz为完成第p次迭代各子系统间边界变量的最大差值的绝对值；a，b为收敛判定常数。
9.根据权利要求7所述的一种高私密性的电气热互联系统分布式优化调度方法，其特征在于，步骤S4.3中，当第p次计算得到的边界变量与第p+1次边界变量差值小于某定值，且目标函数值前后两次变化率小于某定值时，认为算法收敛，此时所得收敛解即为电气热互联系统分布式优化调度解，可根据该解安排日前调度计划；若算法不收敛，则返回步骤S4.1、S4.2更新变量并判定收敛，重复操作直至获得电气热互联系统分布式优化调度收敛解。
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