CN113659572B - 考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法 - Google Patents

考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113659572B
CN113659572B CN202110937348.3A CN202110937348A CN113659572B CN 113659572 B CN113659572 B CN 113659572B CN 202110937348 A CN202110937348 A CN 202110937348A CN 113659572 B CN113659572 B CN 113659572B
Authority
CN
China
Prior art keywords
gas
distribution network
load
moment
power
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110937348.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113659572A (zh
Inventor
刘天琪
张琪
何川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan University
Original Assignee
Sichuan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan University filed Critical Sichuan University
Priority to CN202110937348.3A priority Critical patent/CN113659572B/zh
Publication of CN113659572A publication Critical patent/CN113659572A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113659572B publication Critical patent/CN113659572B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/04—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for connecting networks of the same frequency but supplied from different sources
    • H02J3/06—Controlling transfer of power between connected networks; Controlling sharing of load between connected networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/12—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
    • H02J3/144—Demand-response operation of the power transmission or distribution network
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/28—The renewable source being wind energy
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，将配电网重构的概念映射到配气网的运行中，结合辐射状运行和开关最大动作次数的约束，建立适用于网络重构的气电综合能源配网系统潮流模型；然后考虑需求响应过程的持续时间约束，构建激励型气电联合需求响应模型；以最小化气电综合能源配网系统总运行成本为目标，建立气电综合能源配网系统日前确定性优化运行模型；对模型的非线性潮流方程约束进行松弛处理，将其转化为混合整数二阶锥规划模型；并建立气电综合能源系统鲁棒优化运行模型，最终能够应对系统不确定性的鲁棒调度方案。本发明有效降低了系统运行成本，同时确保调度方案可以应对系统运行中可能出现的不确定性。

Description

考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法
技术领域
本发明属于综合能源系统优化运行技术领域，特别涉及一种考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法。
背景技术
能源领域碳排放总量大，是实现碳减排目标的关键，其中电力系统碳减排是能源行业碳减排的重要组成部分。可再生能源正在逐步代替传统化石燃料，成为主要的一次能源，提高其在能源系统的占比已成为国内外解决能源危机和促进节能减排的重要方法，同时也是未来能源领域的重要发展方向。能源可持续发展以及能源系统的低碳转型的压力不断加大，促使很多国家打破不同类型的能源系统单独规划、独立运行的既有模式，开展多种能源综合利用的研究和实现。为解决可再生清洁能源的接入和传统能源综合能效较低等问题，以互联、低碳、多源高效利用和协同运行等为特征的综合能源系统应运而生。
气电综合能源配网系统处于能量传输末端，作为综合能源系统最为典型的存在形式，是未来城市能源网络的重点发展方向，对提高能效、提升新能源消纳以和促进节能减排具有重要意义。传统配电网和配气网的能流管理和经济调度机构是相对分离的，其独立调度运行的模式已经不能满足多种能源互补的运行要求。气电综合能源系统在配网侧通过燃气机组和电转气设备等能源转换装置来达到系统内能量的双向流动，考虑源侧的机组组合、网侧的网络重构、荷侧的需求响应以及系统运行中关键不确定性的影响，对其进行协调优化运行能够提高气电综合能源配网系统运行的灵活性和经济性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，该方法将配电网重构的概念映射到配气网中，实现了气电综合能源配网系统的网络重构；引入了激励型气电联合需求响应机制来实现削峰填谷的作用；并在此基础上考虑系统运行中存在的不确定性，有效提升配网系统运行的经济性、安全性。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，包括以下步骤：
步骤1：将配电网重构的概念映射到配气网中，利用管道阀门实现配气网管道的开断，综合考虑配电网和配气网的网络重构，进而建立适用于网络重构的配电网、配气网模型，其包括经过大M法处理后的电力交流DistFlow潮流模型和天然气潮流模型；
步骤2：由于配网辐射状运行特性，结合线路开关、管道阀门的最大动作次数约束，建立基于生成树约束的气电综合能源配网辐射状运行模型；
步骤3：建立燃气机组、电转气耦合设备以及压缩机、储气设备的运行模型；
步骤4：基于阶梯状分段补偿曲线分别对可中断和可转移电、气负荷需求响应进行建模，并考虑进行需求响应的持续时间约束，引入激励型气电联合需求响应；
步骤5：构建以最小化系统总运行成本为目标函数，考虑配电网、配气网各种运行约束条件的气电综合能源配网系统确定性优化运行模型；
步骤6：利用二阶锥松弛方法和增强二阶锥松弛的方法分别对非线性配电网、配气网潮流方程约束进行处理，将非线性的气电综合能源配网系统优化调度模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行求解；
步骤7：针对新能源出力与气、电负荷在系统运行中的不确定性，建立气电综合能源系统鲁棒优化模型，利用列与约束生成算法将其转换为主-子问题框架进行求解；
步骤8：输入气电综合能源配网系统结构数据、设备参数、运行参数等相关数据，采用商业求解器Gurobi对配网系统鲁棒优化运行模型进行求解，得出考虑网络重构和需求响应的配网系统鲁棒优化调度方案。
进一步的，步骤1所述适用于网络重构的配电网、配气网模型具体如下：
(1.1)配电网DistFlow交流潮流模型：
Figure SMS_1
Figure SMS_2
Figure SMS_3
Figure SMS_4
Figure SMS_5
Figure SMS_6
-(1-αij，t)·M≤Vij，t≤(1-αij，t)·M
Figure SMS_7
Figure SMS_8
式中：γ(j)为配电网中以j为首端节点的支路末端节点集合；N(j)为连接在节点j的设备集合；αij，t为配电线路ij的开断状态；Rij、Xij分别为配电线路ij段的电阻、电抗值；Iij，t为t时刻配电线路ij的电流；Vit和Vjt分别为节点i和节点j的电压大小；Vij，t为松弛变量；Pst、Qst分别为t时刻第s台发电机组的有功功率和无功功率；Pat为t时刻第a台电转气设备的耗电功率：
Figure SMS_9
为t时刻上级电网向配电网输送的有功功率；/>
Figure SMS_10
为t时刻上级电网向配电网输送的无功功率；Pwt为t时刻第w台风电场的发电量；Pij，t指配电网t时刻配电线路ij的有功功率；Qij，t指配电网t时刻配电线路ij的无功功率；Pdt为t时刻有功负荷d的实际值；/>
Figure SMS_11
为t时刻负荷d的失负荷值；χdt为t时刻电负荷的功率因数；/>
Figure SMS_12
为t时刻配电线路ij段所允许通过的最大电流值；/>
Figure SMS_13
为节点i的所允许的电压最低和最高值；/>
Figure SMS_14
为配电线路ij所允许通过的有功和无功功率最大值；Pjk，t、Qjk，t分别为配电网t时刻配电线路jk的有功功率和无功功率；Qdt为t时刻无功负荷d的实际值M为一个足够大的整数；
(1.2)配气网潮流模型：
Figure SMS_15
Figure SMS_16
-(1-αmn，t)·M≤πmn，t≤(1-αmn，t)·M
Figure SMS_17
Figure SMS_18
式中：Gst、Gat分别为t时刻第s台燃气机组和第a台电转气设备的耗气量及产气量；Gct为t时刻进入第c台压缩机的天然气潮流；
Figure SMS_19
为第c台压缩机的天然气消耗系数；/>
Figure SMS_20
分别为流入和流出到第r台储气设备的天然气量；/>
Figure SMS_21
为t时刻向上级气网购买的天然气；αmn，t为配气管道mn的开断状态；/>
Figure SMS_22
和/>
Figure SMS_23
分别为天然气网络节点n最小和最大的气压限制；Gmn，t为t时刻天然气管道mn所传输的潮流；Ggt为t时刻负荷g的实际值；/>
Figure SMS_24
为t时刻负荷g的失负荷值；πmt和πnt分别为天然气节点m和n的气压；Kmn为天然气管道的Weymouth特性参数；/>
Figure SMS_25
为配气管道mn所允许通过的天然气潮流最大值；Gno，t为t时刻天然气管道no所传输的潮流；γ(n)为以n为首端节点的支路末端节点集合；G(n)为连接在天然气节点n上的设备集合；Ω(c)为压缩机设备集合。
更进一步的，步骤2所述气电综合能源配网辐射状运行模型具体如下：
(2.1)配电网辐射状运行：
∑Ω(i，j)αij，t＝Nj-1
βij，t+βji，t＝αij，t
0≤αij，t≤1
Figure SMS_26
βib，t＝0，i∈N(b)
式中：Nj为配电网的总节点数；b为配电网的根节点；βij，t、βji，t为辅助变量；Ω(i，j)为配电线路(i，j)的集合；6(j)为以j为末端节点的支路首端节点集合；N(b)为连接到配电网根节点b上的设备集合。
(2.2)配气网辐射状运行：
∑Ω(m，n)αmn，t＝Nn-1
βmn，t+βnm，t＝αmn，t
0≤αmn，t≤1
Figure SMS_27
βmb，t＝0，m∈G(b)
式中：Nn为配气网的总节点数；G(b)为连接到配气网的根节点b上的设备集合；βmn，t、βnm，t为辅助变量；Ω(m，n)为配气管道(m，n)的集合；δ(n)为以n为末端节点的支路首端节点集合。
(2.3)配电网开关的最大动作次数：
Figure SMS_28
γij，t≥αij，t-αij，t-1
γij，t≥αij，t-1-αij，t
Figure SMS_29
式中：nl为配电网的配电线路总数；ns为线路开关进行动作的总次数；Ω(i，j)为配电线路(i，j)的集合；
Figure SMS_30
为线路开关所允许进行动作的最大值；γij，t为辅助变量。
(2.4)配气网阀门的最大动作次数：
Figure SMS_31
γmn，t≥αmn，t-αmn，t-1
γmn，t≥αmn，t-1-αmn，t
Figure SMS_32
式中：np为配气网的配气管道总数；nv为管道阀门进行动作的总次数；Ω(m，n)为配气管道(m，n)的集合；
Figure SMS_33
为管道阀门所允许进行动作的最大值；γmn，t为辅助变量。
更进一步的，步骤3所述耦合设备和压缩机、储气设备运行模型具体如下：
(3.1)燃气机组运行模型：
Figure SMS_34
Figure SMS_35
Figure SMS_36
Figure SMS_37
Figure SMS_38
SUst≥sus·(Ist-Is(t-1))，SUst≥0
SDst≥sds·(Is(t-1)-Ist)，SDst≥0
Figure SMS_39
Figure SMS_40
式中：GU为燃气机组的集合；Ist为t时刻第s台燃气机组的工作状态；
Figure SMS_43
为第s台燃气机组的热耗率曲线；/>
Figure SMS_45
和/>
Figure SMS_49
分别为燃气机组有功出力的最小和最大限制；/>
Figure SMS_42
和
Figure SMS_46
分别指燃气机组无功出力的最小和最大限制；/>
Figure SMS_47
和/>
Figure SMS_48
分别指燃气机组t时刻的开机和停机时间计数器；/>
Figure SMS_41
和/>
Figure SMS_44
分别指机组的最小开机和停机时间；sus和sds分别为机组s在进行开启和关停一次时产生的热耗成本；SUst和SDst分别为燃气机组s在t时刻进行开、停机所产生的费用；URs和DRs分别为机组的上爬坡率和下爬坡率；HHV为高发热值。
(3.2)电转气设备运行模
Figure SMS_50
Figure SMS_51
Ist+Iat≤1，s，a∈N(j)且
Figure SMS_52
式中：Iat为第a台电转气设备在t时刻的工作状态；Gat为第a台电转气设备在t时刻产生的天然气量；
Figure SMS_53
为电转气设备的最大消耗电量；/>
Figure SMS_54
为能量转换系数；/>
Figure SMS_55
为电转气设备的工作效率。
(3.3)压缩机运行模型：
Γc·πmt≥πnt
式中：Γc为压缩机运行的压缩比。
(3.4)储气设备运行模型：
Figure SMS_56
Figure SMS_57
Figure SMS_58
GSr，0＝GSr，T
Figure SMS_59
式中：GSrt为t时刻第r台储气设备的天然气容量；
Figure SMS_60
分别为第r台储气设备的天然气注入和释放效率；/>
Figure SMS_61
分别为第r台储气设备天然气注入时的最小和最大值；/>
Figure SMS_62
分别为第r台储气设备天然气释放时的最小和最大值；/>
Figure SMS_63
分别为第r台储气设备的储存容量最小和最大值。
更进一步的，步骤4所述激励型气电联合需求响应模型具体如下：
分段阶梯状补偿曲线可以反映补偿价格与需求响应负荷量之间的关系，系统运营商提供的单位补偿价格越高，用户进行需求响应的能力就越大。
(4.1)激励型电负荷需求响应模型：
Figure SMS_64
Figure SMS_65
Figure SMS_66
Figure SMS_67
Figure SMS_68
Figure SMS_69
Figure SMS_70
Figure SMS_71
Figure SMS_72
Figure SMS_73
Figure SMS_74
Figure SMS_75
Figure SMS_76
Figure SMS_77
Figure SMS_78
Figure SMS_79
式中：Pf，dt、
Figure SMS_87
分别为t时刻预测电负荷值和参与需求响应的电负荷值；/>
Figure SMS_82
Figure SMS_92
分别为t时刻负荷d进行可中断、可转出、可转入的电负荷值；/>
Figure SMS_81
分别为t时刻负荷d在第h分段上的可中断、可转出负荷值；/>
Figure SMS_95
为t时刻负荷d在第h分段上的最大可中断、可转出负荷值；/>
Figure SMS_83
为t时刻负荷d的最大值；αdt为t时刻负荷d可参与进行需求响应的电负荷比例；/>
Figure SMS_90
分别为负荷d进行可中断和可转移响应的电负荷比例；
Figure SMS_85
分别为进行可转入和可转出响应的指示变量，如采/>
Figure SMS_97
表示t时刻负荷d将转入部分负荷，/>
Figure SMS_80
则表示t时刻负荷d将转出部分负荷；/>
Figure SMS_88
和/>
Figure SMS_86
分别指电负荷d在t时刻的可转入响应计数器；/>
Figure SMS_91
和/>
Figure SMS_94
分别指电负荷d在t时刻的可转出响应计数器；
Figure SMS_96
和/>
Figure SMS_84
分别指电负荷d进行可转入响应的最小保持和中断时间；/>
Figure SMS_89
和/>
Figure SMS_93
分别指电负荷d进行可转出响应的最小保持和中断时间。
(4.2)气负荷需求响应模型：
Figure SMS_98
Figure SMS_99
Figure SMS_100
Figure SMS_101
Figure SMS_102
Figure SMS_103
Figure SMS_104
Figure SMS_105
Figure SMS_106
Figure SMS_107
Figure SMS_108
Figure SMS_109
Figure SMS_110
Figure SMS_111
Figure SMS_112
Figure SMS_113
式中：Gf，gt、
Figure SMS_128
分别为t时刻预测气负荷值和参与需求响应的气负荷值；/>
Figure SMS_115
分别为t时刻负荷g进行可中断、可转出、可转入的气负荷值；/>
Figure SMS_126
分别为t时刻负荷g在第h分段上的可中断、可转出负荷值；/>
Figure SMS_116
为t时刻负荷g在第h分段上的最大可中断、可转出负荷值；/>
Figure SMS_131
为t时刻负荷g的最大值；αgt为t时刻负荷g可参与进行需求响应的气负荷比例；/>
Figure SMS_121
分别为负荷g进行可中断和可转移响应的气负荷比例；/>
Figure SMS_123
Figure SMS_127
分别为进行可转入和可转出响应的指示变量，如果/>
Figure SMS_130
表示t时刻负荷g将转入部分负荷，/>
Figure SMS_114
则表示t时刻负荷g将转出部分负荷；/>
Figure SMS_129
和/>
Figure SMS_117
分别指气负荷g在t时刻的可转入响应计数器；/>
Figure SMS_124
和/>
Figure SMS_119
分别指气负荷g在t时刻的可转出响应计数器；/>
Figure SMS_125
和/>
Figure SMS_118
分别指气负荷g进行可转入响应的最小保持和中断时间；/>
Figure SMS_122
和/>
Figure SMS_120
分别气负荷g进行可转出响应的最小保持和中断时间。
更进一步的，步骤5所述气电综合能源配网系统确定性优化运行模型具体如下：
(5.1)目标函数：气电综合能源配网系统目前协调优化运行模型以最小化综合能源配网系统的总运行成本为优化目标二
Figure SMS_132
式中：F为目标函数；t为时间索引；d、g分别为电、气负荷的节点索引；csk为第s台发电机组在第k分段上所对应的增量燃料消耗；Pskt为t时刻第s台发电机组在第k分段上所对应的有功出力；
Figure SMS_133
分别为向上级电网购电费用、上级天然气网购气单位费用；/>
Figure SMS_134
为第s台发电机组的单位燃煤费用；/>
Figure SMS_135
分别为t时刻电负荷d在第h分段上所对应的单位需求响应补偿价格；/>
Figure SMS_136
分别为t时刻气负荷g在第h分段上所对应的单位需求响应补偿价格；cswi、cval分别为线路开关和管道阀门进行开断的单位成本；/>
Figure SMS_137
分别为失电负荷、失气负荷的单位惩罚费用；Ns为发电机组空载时的耗热量；/>
Figure SMS_138
为t时刻电负荷d在第h分段上所对应的需求响应量；/>
Figure SMS_139
为t时刻气负荷g在第h分段上所对应的需求响应量。
(5.2)配网系统与上级网络功率交换约束：
Figure SMS_140
Figure SMS_141
Figure SMS_142
式中：
Figure SMS_143
分别为配电网与上级电网交换的最小和最大有功功率限制；
Figure SMS_144
Figure SMS_145
分别为配电网与上级电网交换的最小和最大无功功率限制；/>
Figure SMS_146
分别为配气网与天然气供应商交换的最小和最大购气功率限制；
(5.3)配网系统失负荷约束：
Figure SMS_147
Figure SMS_148
更进一步的，步骤6所述配网潮流方程约束的处理方法具体如下：
(6.1)首先定义
Figure SMS_149
和/>
Figure SMS_150
这两个中间变量，对支路电流与功率的关系式进行松弛，利用二阶锥松弛方法对配电网潮流方程约束中的非线性节点电压降落方程进行松弛处理：
Figure SMS_151
Figure SMS_152
Figure SMS_153
(6.2)利用增强二阶锥松弛方法对配气网潮流方程约束进行处理，在基础二阶锥松弛的前提下对目标函数进行处理；进一步利用气压恢复来获得原始Weymouth天然气潮流方程的高质量节点气压解；
Figure SMS_154
Figure SMS_155
Figure SMS_156
Figure SMS_157
Figure SMS_158
式中：φmn为配气网传输管道mn两端的气压差惩罚系数；
Figure SMS_159
为利用增强二阶锥规划方法进行求解得到的天然气潮流；ρ为Weymouth潮流方程的惩罚系数；σmn，t为辅助变量。
更进一步的，步骤7建立气电综合能源配网系统鲁棒优化调度模型，利用列与约束生成算法(CCG)将其转换为主-子问题框架进行求解具体如下：
(7.1)配网系统两阶段可调节鲁棒优化调度模型：
Figure SMS_160
s.t.Ax≤f，x∈{0，1}
Bx+Cy+Dv＝0
Ex+Fy≤e
Figure SMS_161
Figure SMS_162
式中：x代表与机组、电转气设备启停状态、网络拓扑变化以及需求响应指示标志等相关的二进制变量；y、z分别代表配网系统基础场景下和实时调度校正值；v为表征失电负荷、失气负荷以及弃风量等配网系统的安全违规值；u为系统中的不确定变量A，B，C，D，E，F，Kr，G，H，I，L，M为对应的矩阵参数；aT，bT，cT，f，e，
Figure SMS_163
q为对应的向量参数；u和u分别为不确定性变量和对应的不确定性合集。
(7.2)主问题为气电综合能源配网系统的网络重构以及相关调度安排问题，约束条件包括基础场景约束和关于最坏场景的约束，最坏场景指最大的失负荷场景，由迭代的子问题中求解得到；子问题为双层的max-min问题来辨识造成最大安全违规的最坏场景，通过对偶理论将其转化为单层的双线性最大化优化问题；采用列与约束生成算法，在主问题-子问题框架下来求解提出的两阶段鲁棒优化调度模型；
所述列与约束生成算法包括以下4步：
1)设置气电综合能源配网系统最坏场景最大安全违规阈值εmax以及迭代计数器q＝1；
2)求解主问题，将得到的机组组合、网络拓扑以及需求响应调度结果带入到子问题中来检验气电综合能源配网系统运行的安全性；
3)根据主问题得到的最优结果Ist，Iat，αij，t，αmn，t，
Figure SMS_164
对子问题进行求解，辨识得到配网系统最坏场景最大安全违规的电负荷/>
Figure SMS_165
气负荷/>
Figure SMS_166
和风力发电/>
Figure SMS_167
4)如果得到的最坏场景最大安全违规小于设置的阈值，停止迭代；否则，在这第q次迭代中根据最坏场景
Figure SMS_168
知/>
Figure SMS_169
生成CCG约束，并且返回步骤2)继续迭代。
更进一步的，步骤8所述的输入气电综合能源配网系统的结构数据还包括配网系统原始拓扑结构、可参与重构的配电线路/传输管道及其相关参数，所述设备参数包括分布式机组的成本系数、电转气设备的数量和出力上下限、风力发电机的容量、压缩机及储气设备相关运行参数，所述配网运行参数还包括激励型需求响应补偿价格、联合需求响应比例限制以及电、气负荷预测数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、将配电网重构的概念映射到配气网，通过调整管道阀门的运行状态实现配气网的网络重构。本文所提的气电联合网络重构方法能够根据系统负荷水平、运行状态对网络拓扑以及潮流进行调整，有效降低整个系统的网络能量损耗和运行成本。
2、结合电力与天然气系统之间的耦合特性，在运营商提供的需求响应激励下，用户通过一定比例的需求响应，在不同时间段内将电、气负荷进行转入、转出来实现削峰填谷。气负荷需求响应可以减轻配电网的电力短缺问题，电负荷需求响应可以减轻配气网的拥堵程度。本文所提的激励型气电联合需求响应有利于降低系统运行成本、提高配网系统运行的经济性和灵活性。
3、考虑网络重构和需求响应的两阶段鲁棒优化模型能够在电负荷、气负荷和风力发电不确定的情况下保证气电综合能源配网系统运行的安全性，总体来说就是改变系统运行的网络拓扑以及投入更多的分布式电源提供足够的系统爬坡能力，使得配网系统在面对运行不确定性时，能够安全和经济的进行目前协调优化调度。
附图说明
图1是本发明所述方法的步骤流程图。
图2为激励型需求响应阶梯状分段曲线图。
图3为IEEE33节点电力系统和20节点天然气系统耦合形成的气电综合能源系统配网实施例图。
图4为列与约束生成算法的流程图。
具体实施方式
为了详尽说明本发明所公开的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明公开的是一种考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法。具体实施步骤流程如图1所示，本发明技术方案包括以下步骤：
步骤1：将配电网重构的概念映射到配气网中，利用管道阀门实现配气网管道的开断，综合考虑配电网和配气网的网络重构，进而建立适用于网络重构的配电网、配气网模型，其主要包括经过大M法处理后的电力交流DistFlow潮流模型和天然气潮流模型。
原始配电网DistFlow潮流模型和配气网Weymouth潮流方程只能在线路和管道都是投入运行的单一状态下才能成立，当线路或管道退出运行时，原始配电网DistFlow潮流模型和配气网Weymouth潮流方程将不再适用，此时在配电网和配气网运行模型中分别引入线路投切变量αij，t和管道投切变量αmn，t，用以指示线路运行状态和管道运行状态的变化，利用大M方法对线路潮流、电流以及管道潮流进行松弛，得到可以适用于网络重构的配电网、配气网模型，从而实现气电综合能源配网系统的网络重构，充分释放气电综合能源配网系统中网架结构的优化空间，提升系统运行的经济性和灵活性。
(1.1)配电网DistFlow交流潮流模型：配电网运行首先需要满足节点能量平衡等式、节点电压降落等式、支路电流与功率等式等；配电线路的传输容量有一定的限制，其通过的电流受到上下界的限制以及母线电压受到其上下界的限制。
Figure SMS_170
Figure SMS_171
Figure SMS_172
Figure SMS_173
Figure SMS_174
Figure SMS_175
-(1-αij，t)·M≤Vij，t≤(1-αij，t)·M
Figure SMS_176
Figure SMS_177
式中：γ(j)为配电网中以j为首端节点的支路末端节点集合；N(j)为连接在节点j的设备集合；αij，t为配电线路ij的开断状态；Rij、Xij分别为配电线路ij段的电阻、电抗值；Iij，t为t时刻配电线路ij的电流；Vit为节点i的电压大小；Vij，t为松弛变量；Pst、Qst分别为t时刻第s台燃气机组的有功功率和无功功率；Pat为t时刻第a台电转气设备的耗电功率；
Figure SMS_178
为t时刻上级电网向配电网输送的有功功率；/>
Figure SMS_179
为t时刻上级电网向配电网输送的无功功率；Pwt为t时刻第w台风电场的发电量；Pij，t指配电网t时刻配电线路ij的有功功率；Qij，t指配电网t时刻配电线路ij的无功功率；Pdt为t时刻负荷d的实际值；/>
Figure SMS_180
为t时刻负荷d的失负荷值；χdt为t时刻电负荷的功率因数；/>
Figure SMS_181
为t时刻配电线路ij段所允许通过的最大电流值；/>
Figure SMS_182
Figure SMS_183
为节点i的所允许的电压最低和最高值；/>
Figure SMS_184
为配电线路ij所允许通过的有功和无功功率最大值。
(1.2)配气网潮流模型：配气网的运行同样必须满足能量节点平衡等式、Weymouth潮流方程、管道传输潮流限制、节点气压限制等。
Figure SMS_185
Figure SMS_186
-(1-αmn，t)·M≤πmn，t≤(1-αmn，t)·M
Figure SMS_187
Figure SMS_188
式中：Gst、Gat分别为t时刻第s台燃气机组和第a台电转气设备的耗气量及产气量；Gct为t时刻进入第c台压缩机的天然气潮流；
Figure SMS_189
为第c台压缩机的天然气消耗系数；/>
Figure SMS_190
分别为流入和流出到第r台储气设备的天然气量；/>
Figure SMS_191
为t时刻向上级气网购买的天然气；αmn，t为配气管道mn的开断状态；Vij，t为松弛变量；/>
Figure SMS_192
和/>
Figure SMS_193
分别为天然气网络节点n最小和最大的气压限制；Gmn，t为t时刻天然气管道mn所传输的潮流；Gdt为t时刻负荷g的实际值；
Figure SMS_194
为t时刻负荷g的失负荷值；πmt和πnt分别为天然气节点m和n的气压；Kmn为天然气管道的Weymouth特性参数；/>
Figure SMS_195
为配气管道mn所允许通过的天然气潮流最大值。
步骤2：建立气电综合能源配网辐射状运行模型。
配电网通常是“闭环设计、开环运行”的，开环运行一方面可以限制短路故障电流，另一方面能够控制故障波及范围，避免故障停电范围进一步扩大。通过调整管道阀门的开合状态可以保证配气网的辐射状运行，同时实现配气网的高效率运行。
(2.1)配电网辐射状运行：配电网系统总的闭合支路数等于节点数减变电站数是网络拓扑保持辐射状的必要条件。
∑Ω(i，j)αij，t＝Nj-1
βij，t+βji，t＝αij，t
0≤αij，t≤1
Figure SMS_196
βib，t＝0，i∈N(b)
式中：Nj为配电网的总节点数；b为配电网的根节点；βij，t、βji，t为辅助变量；Ω(i，j)为配电线路(i，j)的集合；δ(j)为以j为末端节点的支路首端节点集合；N(b)为连接到配电网根节点b上的设备集合。
(2.2)配气网辐射状运行：与配电网类似，假定配气网在运行中也需满足辐射状运行。
∑Ω(m，n)αmn，t＝Nn-1
βmn，t+βnm，t＝αmn，t
0≤αmn，t≤1
Figure SMS_197
βmb，t＝0，m∈G(b)
式中：Nn为配气网的总节点数；G(b)为连接到配气网的根节点b上的设备集合；βmn，t、βnm，t为辅助变量；Ω(m，n)为配气管道(m，n)的集合；δ(n)为以n为末端节点的支路首端节点集合。
(2.3)配电网开关的最大动作次数：过多的开关动作会降低线路开关的预期寿命，并增加磨损成本。在实际运行中，系统运营商有必要限制开关动作的次数。
Figure SMS_198
γij，t≥αij，t-αij，t-1
γij，t≥αij，t-1-αij，t
Figure SMS_199
式中：nl为配电网的配电线路总数；ns为线路开关进行动作的总次数；Ω(i，j)为配电线路(i，j)的集合；
Figure SMS_200
为线路开关所允许进行动作的最大值；γij，t为辅助变量。
(2.4)配气网阀门的最大动作次数：同样的，过多的开关动作会降低管道阀门的预期寿命，并增加磨损成本。在实际运行中，系统运营商有必要限制阀门动作的次数。
Figure SMS_201
γmn，t≥αmn，t-αmn，t-1
γmn，t≥αmn，t-1-αmn，t
Figure SMS_202
式中：np为配气网的配气管道总数；nv为管道阀门进行动作的总次数；Ω(m，n)为配气管道(m，n)的集合；
Figure SMS_203
为管道阀门所允许进行动作的最大值；γmn，t为辅助变量。
步骤3：建立耦合设备和压缩机、储气设备运行模型，包括进行气转电的燃气机组、进行电转气的P2G设备、天然气压缩机、储气设备运行模型。配网系统运行时将会受到上述设备的运行约束。
(3.1)燃气机组运行模型：燃气机组消耗天然气来产生电能。其有、无功出力受到最大最小容量的限制，且应该满足最小机组启停时间、机组开停机费用约束和上、下爬坡率约束。
Figure SMS_204
Figure SMS_205
Figure SMS_206
Figure SMS_207
/>
Figure SMS_208
SUst≥sus·(Ist-Is(t-1))，SUst≥0
SDst≥sds·(Is(t-1)-Ist)，SDst≥0
Figure SMS_209
Figure SMS_210
式中：GU为燃气机组的集合；Ist为t时刻第s台燃气机组的工作状态；
Figure SMS_213
为第s台燃气机组的热耗率曲线；/>
Figure SMS_216
和/>
Figure SMS_218
分别为燃气机组有功出力的最小和最大限制；/>
Figure SMS_212
和
Figure SMS_215
分别指燃气机组无功出力的最小和最大限制；/>
Figure SMS_217
和/>
Figure SMS_219
分别指燃气机组t时刻的开机和停机时间计数器；/>
Figure SMS_211
和/>
Figure SMS_214
分别指机组的最小开机和停机时间；sus和sds分别为机组s在进行开启和关停一次时产生的热耗成本；SUst和SDst分别为燃气机组s在t时刻进行开、停机所产生的费用；URs和DRs分别为机组的上爬坡率和下爬坡率；HHV为高发热值。
(3.2)电转气设备运行模型：电转气设备消耗电能产生天然气，其产气量和电能消耗之间的关系如下所示。
Figure SMS_220
Figure SMS_221
Ist+Iat≤1，s，a∈N(j)且
Figure SMS_222
式中：Iat为电转气设备在t时刻的工作状态；Gat为第a台电转气设备在t时刻产生的天然气量；
Figure SMS_223
为电转气设备的最大消耗电量；/>
Figure SMS_224
为能量转换系数，有/>
Figure SMS_225
HHV为高发热值，其值取1.026MBtu/kcf；/>
Figure SMS_226
为电转气设备的工作效率。
(3.3)压缩机运行模型：类似于电力系统中的变压器，在运行中出现压力不足的情况下进行增压。
Γc·πmt≥πnt
式中：Γc为压缩机运行的压缩比。
(3.4)储气设备运行模型：储气设备在运行中需要满足容量平衡等式、存储/释放速率限制、最大容量限制。
Figure SMS_227
Figure SMS_228
Figure SMS_229
GSr，0＝GSr，T
Figure SMS_230
式中：GSrt为t时刻第r台储气设备的天然气容量；
Figure SMS_231
分别为第r台储气设备的天然气注入和释放效率；/>
Figure SMS_232
分别为第r台储气设备天然气注入时的最小和最大值；/>
Figure SMS_233
Figure SMS_234
分别为第r台储气设备天然气释放时的最小和最大值；/>
Figure SMS_235
分别为第r台储气设备的储存容量最小和最大值。
步骤4：分别对激励型电、气负荷需求响应进行建模，引入激励型气电联合需求响应。如图2所示，分段阶梯状补偿曲线可以反映补偿价格与需求响应负荷量之间的关系，系统运营商提供的单位补偿价格越高，用户进行需求响应的能力就越大。通过灵活对负荷进行削减以及转移负荷的用电时间，实现削峰填谷的效果，降低配网系统的运行成本。
(4.1)激励型电负荷需求响应模型：
需求响应电负荷分为可中断、可转出、可转入三种类型。
Figure SMS_236
代表电负荷d在时刻t转入一定量的负荷，且在之后的一定时段内需维持转出的状态；/>
Figure SMS_237
则代表电负荷d在时刻t转出一定量的负荷，且在之后的一定时段内需维持转入的状态。在总的调度时段内，可转入的负荷量与可转出的必须保持一致。考虑到电负荷不能根据补偿价格进行频繁变化，与机组的最小启停时间约束类似，对电负荷的需求响应进行限制。为了避免负荷的大幅度变化，可中断、可转入、可转出的电负荷量需要限制在一定范围内。
Figure SMS_238
Figure SMS_239
Figure SMS_240
Figure SMS_241
Figure SMS_242
Figure SMS_243
Figure SMS_244
Figure SMS_245
Figure SMS_246
Figure SMS_247
Figure SMS_248
Figure SMS_249
Figure SMS_250
Figure SMS_251
Figure SMS_252
Figure SMS_253
式中：式中：Pf，dt、
Figure SMS_269
分别为t时刻预测电负荷值和参与需求响应的电负荷值；/>
Figure SMS_255
/>
Figure SMS_263
分别为t时刻负荷d进行可中断、可转出、可转入的电负荷值；/>
Figure SMS_261
分别为t时刻负荷d在第h分段上的可中断、可转出负荷值；/>
Figure SMS_265
为t时刻负荷d在第h分段上的最大可中断、可转出负荷值；/>
Figure SMS_270
为t时刻负荷d的最大值；αdt为t时刻负荷d可参与进行需求响应的电负荷比例；/>
Figure SMS_271
分别为负荷d进行可中断和可转移响应的电负荷比例；/>
Figure SMS_258
Figure SMS_272
分别为进行可转入和可转出响应的指示变量，如果/>
Figure SMS_254
表示t时刻负荷d将转入部分负荷，
Figure SMS_267
则表示t时刻负荷d将转出部分负荷；/>
Figure SMS_257
和/>
Figure SMS_266
分别指电负荷d在t时刻的可转入响应计数器；/>
Figure SMS_260
和/>
Figure SMS_262
分别指电负荷d在t时刻的可转出响应计数器；/>
Figure SMS_256
知/>
Figure SMS_264
分别指电负荷d进行可转入响应的最小保持和中断时间；/>
Figure SMS_259
和/>
Figure SMS_268
分别指电负荷d进行可转出响应的最小保持和中断时间。
(4.2)激励型气负荷需求响应模型：与激励型电负荷需求响应类似，此处不再赘述。
Figure SMS_273
Figure SMS_274
Figure SMS_275
Figure SMS_276
Figure SMS_277
Figure SMS_278
Figure SMS_279
Figure SMS_280
Figure SMS_281
Figure SMS_282
Figure SMS_283
Figure SMS_284
Figure SMS_285
Figure SMS_286
Figure SMS_287
Figure SMS_288
/>
式中：Gf，gt、
Figure SMS_303
分别为t时刻预测气负荷值和参与需求响应的气负荷值；/>
Figure SMS_293
分别为t时刻负荷g进行可中断、可转出、可转入的气负荷值；/>
Figure SMS_298
分别为t时刻负荷g在第h分段上的可中断、可转出负荷值；/>
Figure SMS_295
为t时刻负荷g在第h分段上的最大可中断、可转出负荷值；/>
Figure SMS_302
为t时刻负荷g的最大值；αgt为t时刻负荷g可参与进行需求响应的气负荷比例；/>
Figure SMS_296
)分别为负荷g进行可中断和可转移响应的气负荷比例；/>
Figure SMS_299
分别为进行可转入和可转出响应的指示变量，如果/>
Figure SMS_292
表示t时刻负荷g将转入部分负荷，
Figure SMS_301
则表示t时刻负荷g将转出部分负荷；/>
Figure SMS_289
和/>
Figure SMS_297
分别指气负荷g在t时刻的可转入响应计数器；/>
Figure SMS_290
和/>
Figure SMS_304
分别指气负荷g在t时刻的可转出响应计数器；/>
Figure SMS_294
知/>
Figure SMS_305
分别指气负荷g进行可转入响应的最小保持和中断时间；/>
Figure SMS_291
和/>
Figure SMS_300
分别气负荷g进行可转出响应的最小保持和中断时间。
步骤5：构建以最小化综合能源配网系统的总运行成本为目标函数，考虑配网节点能量平衡、网络重构等各种运行约束条件以及激励型气电联合需求响应的气电综合能源系统配网确定性优化运行模型。
(5.1)目标函数：气电综合能源配网系统目前协调优化运行模型以最小化综合能源配网系统的总运行成本为优化目标。运行成本费用主要包括燃煤机组的运行成本费用、向上级电网、气网购买能源的费用、需求响应成本费用、网络重构成本费用以及将失负荷以惩罚项的形式加入目标函数中。其中，燃气机组的调度成本和启停成本都计入购气成本中。
Figure SMS_306
式中：F为目标函数；t为时间索引；d、g分别为电、气负荷的节点索引；csk为第s台发电机组在第k分段上所对应的增量燃料消耗；Pskt为t时刻第s台发电机组在第k分段上所对应的有功出力；
Figure SMS_307
分别为向上级电网购电费用、上级天然气网购气单位费用；/>
Figure SMS_308
为第s台发电机组的单位燃煤费用；/>
Figure SMS_309
分别为t时刻电负荷d在第h分段上所对应的单位需求响应补偿价格；/>
Figure SMS_310
分别为t时刻气负荷g在第h分段上所对应的单位需求响应补偿价格；cswi、cval分别为线路开关和管道阀门进行开断的单位成本；/>
Figure SMS_311
分别为失电负荷、失气负荷的单位惩罚费用；Ns为发电机组空载时的耗热量；/>
Figure SMS_312
为t时刻电负荷d在第h分段上所对应的需求响应量；/>
Figure SMS_313
为t时刻气负荷g在第h分段上所对应的需求响应量。
(5.2)配网系统与上级网络功率交换约束：
Figure SMS_314
Figure SMS_315
Figure SMS_316
/>
式中：
Figure SMS_317
分别为配电网与上级电网交换的最小和最大有功功率限制；
Figure SMS_318
Figure SMS_319
分别为配电网与上级电网交换的最小和最大无功功率限制；/>
Figure SMS_320
分别为配气网与天然气供应商交换的最小和最大购气功率限制。
(5.3)配网系统失负荷约束：为了尽可能保证系统安全运行，在必要时强制进行负荷切断，节点失负荷量需要小于原始负荷量。
Figure SMS_321
Figure SMS_322
步骤6：利用二阶锥松弛方法和增强二阶锥松弛的方法分别对非线性配电网、配气网潮流方程约束进行处理，将非线性的气电综合能源配网系统优化调度模型转化为混合整数二阶锥规划问题。
(6.1)首先定义
Figure SMS_323
和/>
Figure SMS_324
这两个中间变量，对支路电流与功率的关系式进行松弛，利用二阶锥松弛方法对配电网潮流方程约束中的非线性节点电压降落方程进行松弛处理：
Figure SMS_325
Figure SMS_326
Figure SMS_327
(6.2)利用增强二阶锥松弛方法对配气网潮流方程约束进行处理，在基础二阶锥松弛的前提下对目标函数进行处理；进一步利用气压恢复来获得原始Weymouth天然气潮流方程的高质量节点气压解。
Figure SMS_328
Figure SMS_329
Figure SMS_330
Figure SMS_331
Figure SMS_332
式中：φmn为配气网传输管道mn两端的气压差惩罚系数；
Figure SMS_333
为利用增强二阶锥规划方法进行求解得到的天然气潮流；ρ为Weymouth潮流方程的惩罚系数；σmn，t为辅助变量。
步骤7：建立考虑网络重构和激励型气电联合需求响应的气电综合能源配网系统鲁棒优化调度模型，利用列与约束生成算法(CCG)将其转换为主-子问题框架进行求解。
(7.1)配网系统两阶段可调节鲁棒优化调度模型：
本步骤所建立的两阶段可调节鲁棒优化调度模型采用一般形式的简化模型进行描述。可调节鲁棒优化模型考虑了基础场景的源侧机组组合、网侧网络重构以及负荷侧的需求响应，并且在实时优化调度时，考虑机组的出力调度校正措施来跟踪电力、天然气负荷或者风力发电，以应对不确定参数的实时变化。其中x代表与机组、电转气设备启停状态、网络拓扑变化以及需求响应指示标志等相关的二进制变量；y、z分别代表配网系统基础场景下和实时调度校正值；v为表征失电负荷、失气负荷以及弃风量等配网系统的安全违规值；u为系统中的不确定变量。
Figure SMS_334
s.t.Ax≤f，x∈{0，1}
Bx+Cy+Dv＝0
Ex+Fy≤e
Figure SMS_335
Figure SMS_336
式中：x代表与机组、电转气设备启停状态、网络拓扑变化以及需求响应指示标志等相关的二进制变量；y、z分别代表配网系统基础场景下和实时调度校正值；v为表征失电负荷、失气负荷以及弃风量等配网系统的安全违规值；u为系统中的不确定变量A，B，C，D，E，F，Kr，G，H，I，L，M为对应的矩阵参数；aT，bT，cT，f，e，
Figure SMS_337
q为对应的向量参数；u和U分别为不确定性变量和对应的不确定性合集。
(7.2)主-子问题框架：
主问题为气电综合能源配网系统的网络重构以及相关调度安排问题，主要是根据负荷以及风电出力的预测值来最小化基础场景下系统的总运行成本，同时保证得到的目前调度结果能够自适应地根据负荷和新能源等不确定参数的实际值来进行安全调整。与最小化最坏场景下的系统运行成本为目标函数的自适应鲁棒优化模型相比，能为系统调度机构提供更贴合实际调度运行的日前调度方案。约束条件包括基础场景约束和关于最坏场景的约束，最坏场景由迭代的子问题中求解得到，其中最坏场景指代的是最大的失负荷场景；子问题为双层的max-min问题来辨识造成最大安全违规的最坏场景，通过对偶理论将其转化为单层的双线性最大化优化问题。采用列与约束生成(CCG)算法，在主问题-子问题框架下来求解提出的两阶段鲁棒优化调度模型。
CCG方法的具体步骤包括以下4步：
1)设置气电综合能源配网系统最坏场景最大安全违规阈值εmax以及迭代计数器l＝1；
2)求解主问题，将得到的机组组合、网络拓扑以及需求响应调度结果带入到子问题中来检验气电综合能源配网系统运行的安全性；
3)根据主问题得到的最优结果Ist，Iat，αij，t，αmn，t，
Figure SMS_338
对子问题进行求解，辨识得到配网系统最坏场景最大安全违规的电负荷/>
Figure SMS_339
气负荷/>
Figure SMS_340
和风力发电/>
Figure SMS_341
4)如果得到的最坏场景最大安全违规小于设置的阈值，停止迭代；否则，在这第q次迭代中根据最坏场景
Figure SMS_342
和/>
Figure SMS_343
生成CCG约束，并且返回步骤2)继续迭代。
通过不断地求解主问题，检查安全违规子问题，进而将辨识到的最坏场景返回到主问题中进行求解，CCG法能够保证得到配网系统鲁棒优化调度问题的最优解。
下面通过具体实施例详细说明本发明效果。
(1)算例介绍。
如图3所示，利用IEEE33节点电力系统和20节点天然气系统构建气电综合能源配网系统算例。在IEEE33节点电力系统节点5添加一台风力发电机；燃气机组GU1和P2G设备接入电力系统的节点6和天然气系统的节点5；燃气机组GU2接入电力系统的节点12和天然气系统的节点10；3台燃煤机组GU3-GU4分别接入配电网的节点10、29。以1小时为间隔，24小时为调度周期。测试工具采用Matlab2018a编程软件和GUROBI 9.0商用求解器。
(2)实施例场景描述。
为验证考虑网络重构和需求响应的两阶段鲁棒优化调度方案经济性和灵活性优势，设置不考虑网络重构和需求响应的确定性优化、只考虑网络重构的确定性优化、只考虑需求响应的确定性优化、同时考虑网络重构和需求响应的确定性优化四个算例1-4；在算例1-4的基础上考虑鲁棒优化，得到算例5-8；为验证激励型气电联合需求响应的优势，在算例3的基础上设置不考虑任何需求响应、只考虑电负荷需求响应、只考虑气负荷响应以及考虑气电联合需求响应的四类运行方式，设置算例3.1-3.4如下表1。
算例1：不考虑网络重构和需求响应的确定性优化；
算例2：只考虑网络重构的确定性优化化；
算例3：只考虑需求响应的确定性优化；
算例4：同时考虑网络重构和需求响应的确定性优化；
算例5：不考虑网络重构和需求响应的鲁棒优化；
算例6：只考虑网络重构的鲁棒优化；
算例7：只考虑需求响应的鲁棒优化；
算例8：同时考虑网络重构和需求响应的鲁棒优化。
表1算例3.1-3.4
Figure SMS_344
Figure SMS_345
(3)实施例结果分析。
表2给出了算例1-8的配网系统优化调度结果对比，从中可以得到：配网系统网络重构可以通过调整网络运行拓扑和潮流分布，有效降低网络能量损耗和运行成本；气电联合需求响应可以通过削峰填谷来降低系统运行成本；同时考虑网络重构和需求响应，可以进一步降低系统总运行成本，提升系统运行的经济性；考虑系统运行不确定性的鲁棒优化调度方法能够在电、气负荷和风力发电不确定的情况下保证配网系统运行的经济性和安全性，总体来说就是改变系统的网络拓扑以及投入更多的机组提供足够的系统爬坡能力，以牺牲一定的经济性来换取系统运行的安全性。
表2算例1-8的调度结果
Figure SMS_346
表3给出了算例3.1-3.4的配网系统优化运行结果，容易得到：引入气负荷需求响应可以通过减少电转气设备的电力供应来缓解高峰时段的电力短缺，减小配电网的失负荷量；电负荷需求响应同时也可以减轻潜在的配气网堵塞。通过与单一的电负荷或气负荷需求响应相比，气电联合需求响应可以充分利用电气之间的耦合特性，通过给予用户一定的激励进行负荷调整，实现削峰填谷，能够进一步降低运行成本，提高配网系统运行的经济性和灵活性。
表3算例3.1-3.4的调度结果
Figure SMS_347
Figure SMS_348
以上所述，仅为本发明的具体实施例，属于示意性，而不是限制性的。凡是利用本发明说明书以及附图内容进行等效变化或替换，直接或间接运用到其他相关技术领域，都应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将配电网重构的概念映射到配气网中，利用管道阀门实现配气网管道的开断，综合考虑配电网和配气网的网络重构，进而建立适用于网络重构的配电网、配气网模型，其包括经过大M法处理后的电力交流DistFlow潮流模型和天然气潮流模型；
步骤2：由于配网辐射状运行特性，结合线路开关、管道阀门的最大动作次数约束，建立基于生成树约束的气电综合能源配网辐射状运行模型；
步骤3：建立燃气机组、电转气耦合设备以及压缩机、储气设备的运行模型；
步骤4：基于阶梯状分段补偿曲线分别对可中断和可转移电、气负荷需求响应进行建模，并考虑进行需求响应的持续时间约束，引入激励型气电联合需求响应；
步骤5：构建以最小化系统总运行成本为目标函数，考虑配电网、配气网各种运行约束条件的气电综合能源配网系统确定性优化运行模型；
步骤6：利用二阶锥松弛方法和增强二阶锥松弛的方法分别对非线性配电网、配气网潮流方程约束进行处理，将非线性的气电综合能源配网系统优化调度模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行求解；
步骤7：针对新能源出力与气、电负荷在系统运行中的不确定性，建立气电综合能源系统鲁棒优化模型，利用列与约束生成算法将其转换为主-子问题框架进行求解；
步骤8：输入气电综合能源配网系统结构数据、设备参数、运行参数相关数据，采用商业求解器Gurobi对配网系统鲁棒优化运行模型进行求解，得出考虑网络重构和需求响应的配网系统鲁棒优化调度方案；
步骤1所述适用于网络重构的配电网、配气网模型具体如下：
(1)配电网DistFlow交流潮流模型：
Figure FDA0004243122190000021
Figure FDA0004243122190000022
Figure FDA0004243122190000023
Figure FDA0004243122190000024
Figure FDA0004243122190000025
Figure FDA0004243122190000026
-(1-αij,t)·M≤Vij,t≤(1-αij,t)·M
Figure FDA0004243122190000027
Figure FDA0004243122190000028
式中：γ(j)为配电网中以j为首端节点的支路末端节点集合；N(j)为连接在节点j的设备集合；αij,t为配电线路ij的开断状态；Rij、Xij分别为配电线路ij段的电阻、电抗值；Iij,t为t时刻配电线路ij的电流；Vit和Vjt分别为节点i和节点j的电压大小；Vij,t为松弛变量；Pst、Qst分别为t时刻第s台发电机组的有功功率和无功功率；Pat为t时刻第a台电转气设备的耗电功率；
Figure FDA0004243122190000029
为t时刻上级电网向配电网输送的有功功率；/>
Figure FDA00042431221900000210
为t时刻上级电网向配电网输送的无功功率；Pwt为t时刻第w台风电场的发电量；Pij,t指配电网t时刻配电线路ij的有功功率；Qij,t指配电网t时刻配电线路ij的无功功率；Pdt为t时刻有功负荷d的实际值；/>
Figure FDA00042431221900000211
为t时刻负荷d的失负荷值；χdt为t时刻电负荷的功率因数；/>
Figure FDA00042431221900000212
为t时刻配电线路ij段所允许通过的最大电流值；/>
Figure FDA00042431221900000213
为节点i的所允许的电压最低和最高值；/>
Figure FDA00042431221900000214
Figure FDA00042431221900000215
为配电线路ij所允许通过的有功和无功功率最大值；Pjk,t、Qjk,t分别为配电网t时刻配电线路jk的有功功率和无功功率；Qdt为t时刻无功负荷d的实际值，M为一个足够大的整数；
配气网潮流模型：
Figure FDA00042431221900000216
Figure FDA0004243122190000031
-(1-αmn,t)·M≤πmn,t≤(1-αmn,t)·M
Figure FDA0004243122190000032
Figure FDA0004243122190000033
式中：Gst、Gat分别为t时刻第s台燃气机组和第a台电转气设备的耗气量及产气量；Gct为t时刻进入第c台压缩机的天然气潮流；
Figure FDA00042431221900000311
为第c台压缩机的天然气消耗系数；/>
Figure FDA0004243122190000034
分别为流入和流出到第r台储气设备的天然气量；/>
Figure FDA0004243122190000035
为t时刻向上级气网购买的天然气；αmn,t为配气管道mn的开断状态；/>
Figure FDA0004243122190000036
和/>
Figure FDA0004243122190000037
分别为天然气网络节点n最小和最大的气压限制；Gmn,t为t时刻天然气管道mn所传输的潮流；Ggt为t时刻负荷g的实际值；/>
Figure FDA0004243122190000038
为t时刻负荷g的失负荷值；πmt和πnt分别为天然气节点m和n的气压；Kmn为天然气管道的Weymouth特性参数；/>
Figure FDA0004243122190000039
为配气管道mn所允许通过的天然气潮流最大值；Gno,t为t时刻天然气管道no所传输的潮流；γ(n)为以n为首端节点的支路末端节点集合；G(n)为连接在天然气节点n上的设备集合；Ω(c)为压缩机设备集合；
步骤2所述气电综合能源配网辐射状运行模型具体如下：
(1)配电网辐射状运行：
∑Ω(i,j)αij,t＝Nj-1
βij,t+βji,t＝αij,t
0≤αij,t≤1
Figure FDA00042431221900000310
βib,t＝0,i∈N(b)
式中：Nj为配电网的总节点数；b为配电网的根节点；βij,t、βji,t为辅助变量；Ω(i,j)为配电线路(i,j)的集合；δ(j)为以j为末端节点的支路首端节点集合；N(b)为连接到配电网根节点b上的设备集合；
(2)配气网辐射状运行：
∑Ω(m,n)αmn,t＝Nn-1
βmn,t+βnm,t＝αmn,t
0≤αmn,t≤1
Figure FDA0004243122190000041
βmb,t＝0,m∈G(b)
式中：Nn为配气网的总节点数；G(b)为连接到配气网的根节点b上的设备集合；βmn,t、βnm,t为辅助变量；Ω(m,n)为配气管道(m,n)的集合；δ(n)为以n为末端节点的支路首端节点集合；
(3)配电网开关的最大动作次数：
Figure FDA0004243122190000042
γij,t≥αij,t-αij,t-1
γij,t≥αij,t-1-αij,t
Figure FDA0004243122190000043
式中：nl为配电网的配电线路总数；ns为线路开关进行动作的总次数；Ω(i,j)为配电线路(i,j)的集合；
Figure FDA0004243122190000044
为线路开关所允许进行动作的最大值；γij,t为辅助变量；(4)配气网阀门的最大动作次数：
Figure FDA0004243122190000045
γmn,t≥αmn,t-αmn,t-1
γmn,t≥αmn,t-1-αmn,t
Figure FDA0004243122190000046
式中：np为配气网的配气管道总数；nv为管道阀门进行动作的总次数；Ω(m,n)为配气管道(m,n)的集合；
Figure FDA0004243122190000047
为管道阀门所允许进行动作的最大值；γmn,t为辅助变量；
步骤3所述耦合设备和压缩机、储气设备运行模型具体如下：
(1)燃气机组运行模型：
Figure FDA0004243122190000048
Figure FDA0004243122190000049
Figure FDA00042431221900000410
Figure FDA00042431221900000411
Figure FDA0004243122190000051
SUst≥sus·(Ist-Is(t-1)),SUst≥0
SDst≥sds·(Is(t-1)-Ist),SDst≥0
Figure FDA0004243122190000052
Figure FDA0004243122190000053
式中：GU为燃气机组的集合；Ist为t时刻第s台燃气机组的工作状态；
Figure FDA00042431221900000522
为第s台燃气机组的热耗率曲线；/>
Figure FDA0004243122190000054
和/>
Figure FDA0004243122190000055
分别为燃气机组有功出力的最小和最大限制；/>
Figure FDA0004243122190000056
和/>
Figure FDA0004243122190000057
分别指燃气机组无功出力的最小和最大限制；/>
Figure FDA0004243122190000058
和/>
Figure FDA0004243122190000059
分别指燃气机组t时刻的开机和停机时间计数器；/>
Figure FDA00042431221900000510
和/>
Figure FDA00042431221900000511
分别指机组的最小开机和停机时间；sus和sds分别为机组s在进行开启和关停一次时产生的热耗成本；SUst和SDst分别为燃气机组s在t时刻进行开、停机所产生的费用；URs和DRs分别为机组的上爬坡率和下爬坡率；HHV为高发热值；
(2)电转气设备运行模型：
Figure FDA00042431221900000512
Figure FDA00042431221900000513
Ist+Iat≤1,s,a∈N(j)且
Figure FDA00042431221900000514
式中：Iat为第a台电转气设备在t时刻的工作状态；Gat为第a台电转气设备在t时刻产生的天然气量；
Figure FDA00042431221900000515
为电转气设备的最大消耗电量；/>
Figure FDA00042431221900000516
为能量转换系数；/>
Figure FDA00042431221900000517
为电转气设备的工作效率；
(3)压缩机运行模型：
Γc·πmt≥πnt
式中：Γc为压缩机运行的压缩比；
(4)储气设备运行模型：
Figure FDA00042431221900000518
Figure FDA00042431221900000519
Figure FDA00042431221900000520
GSr,0＝GSr,T
Figure FDA00042431221900000521
式中：GSrt为t时刻第r台储气设备的天然气容量；
Figure FDA0004243122190000061
分别为第r台储气设备的天然气注入和释放效率；/>
Figure FDA0004243122190000062
分别为第r台储气设备天然气注入时的最小和最大值；/>
Figure FDA0004243122190000063
分别为第r台储气设备天然气释放时的最小和最大值；/>
Figure FDA0004243122190000064
分别为第r台储气设备的储存容量最小和最大值。
2.根据权利要求1所述的考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，其特征在于，步骤4所述的激励型气电联合需求响应模型具体如下：
(1)激励型电负荷需求响应模型：
Figure FDA0004243122190000065
Figure FDA0004243122190000066
Figure FDA0004243122190000067
Figure FDA0004243122190000068
Figure FDA0004243122190000069
Figure FDA00042431221900000610
Figure FDA00042431221900000611
Figure FDA00042431221900000612
Figure FDA00042431221900000613
Figure FDA00042431221900000614
Figure FDA00042431221900000615
Figure FDA00042431221900000616
Figure FDA00042431221900000617
Figure FDA00042431221900000618
Figure FDA00042431221900000619
Figure FDA00042431221900000620
式中：Pf,dt、
Figure FDA00042431221900000621
分别为t时刻预测电负荷值和参与需求响应的电负荷值；/>
Figure FDA00042431221900000622
Figure FDA00042431221900000623
分别为t时刻负荷d进行可中断、可转出、可转入的电负荷值；/>
Figure FDA00042431221900000624
Figure FDA0004243122190000071
分别为t时刻负荷d在第h分段上的可中断、可转出负荷值；/>
Figure FDA0004243122190000072
为t时刻负荷d在第h分段上的最大可中断、可转出负荷值；/>
Figure FDA0004243122190000073
为t时刻负荷d的最大值；αdt为t时刻负荷d可参与进行需求响应的电负荷比例；/>
Figure FDA0004243122190000074
分别为负荷d进行可中断和可转移响应的电负荷比例；/>
Figure FDA0004243122190000075
分别为进行可转入和可转出响应的指示变量，如果/>
Figure FDA0004243122190000076
表示t时刻负荷d将转入部分负荷，/>
Figure FDA0004243122190000077
则表示t时刻负荷d将转出部分负荷；/>
Figure FDA0004243122190000078
和/>
Figure FDA0004243122190000079
分别指电负荷d在t时刻的可转入响应计数器；/>
Figure FDA00042431221900000710
和/>
Figure FDA00042431221900000711
分别指电负荷d在t时刻的可转出响应计数器；/>
Figure FDA00042431221900000712
和/>
Figure FDA00042431221900000713
分别指电负荷d进行可转入响应的最小保持和中断时间；/>
Figure FDA00042431221900000714
和/>
Figure FDA00042431221900000715
分别指电负荷d进行可转出响应的最小保持和中断时间；
(2)气负荷需求响应模型：
Figure FDA00042431221900000716
Figure FDA00042431221900000717
Figure FDA00042431221900000718
Figure FDA00042431221900000719
Figure FDA00042431221900000720
Figure FDA00042431221900000721
Figure FDA00042431221900000722
Figure FDA00042431221900000723
Figure FDA00042431221900000724
Figure FDA00042431221900000725
Figure FDA00042431221900000726
Figure FDA00042431221900000727
Figure FDA00042431221900000728
Figure FDA00042431221900000729
Figure FDA00042431221900000730
Figure FDA0004243122190000081
式中：Gf,gt、
Figure FDA0004243122190000082
分别为t时刻预测气负荷值和参与需求响应的气负荷值；/>
Figure FDA0004243122190000083
Figure FDA0004243122190000084
分别为t时刻负荷g进行可中断、可转出、可转入的气负荷值；/>
Figure FDA0004243122190000085
Figure FDA0004243122190000086
分别为t时刻负荷g在第h分段上的可中断、可转出负荷值；/>
Figure FDA0004243122190000087
为t时刻负荷g在第h分段上的最大可中断、可转出负荷值；/>
Figure FDA0004243122190000088
为t时刻负荷g的最大值；αgt为t时刻负荷g可参与进行需求响应的气负荷比例；/>
Figure FDA0004243122190000089
分别为负荷g进行可中断和可转移响应的气负荷比例；/>
Figure FDA00042431221900000810
分别为进行可转入和可转出响应的指示变量，如果/>
Figure FDA00042431221900000811
表示t时刻负荷g将转入部分负荷，/>
Figure FDA00042431221900000812
则表示t时刻负荷g将转出部分负荷；/>
Figure FDA00042431221900000813
和/>
Figure FDA00042431221900000814
分别指气负荷g在t时刻的可转入响应计数器；/>
Figure FDA00042431221900000815
和/>
Figure FDA00042431221900000816
分别指气负荷g在t时刻的可转出响应计数器；/>
Figure FDA00042431221900000817
和/>
Figure FDA00042431221900000818
分别指气负荷g进行可转入响应的最小保持和中断时间；/>
Figure FDA00042431221900000819
和/>
Figure FDA00042431221900000820
分别气负荷g进行可转出响应的最小保持和中断时间。
3.根据权利要求2所述的考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，其特征在于，步骤5所述气电综合能源配网系统确定性优化运行模型具体如下：
(1)目标函数：气电综合能源配网系统日前协调优化运行模型以最小化综合能源配网系统的总运行成本为优化目标；
Figure FDA00042431221900000821
式中：F为目标函数；t为时间索引；d、g分别为电、气负荷的节点索引；csk为第s台发电机组在第k分段上所对应的增量燃料消耗；Pskt为t时刻第s台发电机组在第k分段上所对应的有功出力；
Figure FDA00042431221900000822
分别为向上级电网购电费用、上级天然气网购气单位费用；/>
Figure FDA00042431221900000823
为第s台发电机组的单位燃煤费用；/>
Figure FDA00042431221900000824
分别为t时刻电负荷d在第h分段上所对应的可中断和可转移单位需求响应补偿价格；/>
Figure FDA00042431221900000825
分别为t时刻气负荷g在第h分段上所对应的可中断和可转移单位需求响应补偿价格；cswi、cval分别为线路开关和管道阀门进行开断的单位成本；/>
Figure FDA0004243122190000091
分别为失电负荷、失气负荷的单位惩罚费用；Ns为发电机组空载时的耗热量；/>
Figure FDA0004243122190000092
和/>
Figure FDA0004243122190000093
分别为t时刻电负荷d在第h分段上所对应的可中断和可转移需求响应量；/>
Figure FDA0004243122190000094
为t时刻气负荷g在第h分段上所对应的可转移需求响应量；
(2)配网系统与上级网络功率交换约束：
Figure FDA0004243122190000095
Figure FDA0004243122190000096
Figure FDA0004243122190000097
式中：
Figure FDA0004243122190000098
分别为配电网与上级电网交换的最小和最大有功功率限制；
Figure FDA0004243122190000099
分别为配电网与上级电网交换的最小和最大无功功率限制；/>
Figure FDA00042431221900000910
Figure FDA00042431221900000911
分别为配气网与天然气供应商交换的最小和最大购气功率限制；
(3)配网系统失负荷约束：
Figure FDA00042431221900000912
Figure FDA00042431221900000913
4.根据权利要求1所述的考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，其特征在于，步骤6所述配网潮流方程约束的处理方法具体如下：
(1)首先定义
Figure FDA00042431221900000914
和/>
Figure FDA00042431221900000915
这两个中间变量，对支路电流与功率的关系式进行松弛，利用二阶锥松弛方法对配电网潮流方程约束中的非线性节点电压降落方程进行松弛处理：
Figure FDA00042431221900000916
Figure FDA00042431221900000917
Figure FDA00042431221900000918
(2)利用增强二阶锥松弛方法对配气网潮流方程约束进行处理，在基础二阶锥松弛的前提下对目标函数进行处理；进一步利用气压恢复来获得原始Weymouth天然气潮流方程的高质量节点气压解；
Figure FDA0004243122190000101
Figure FDA0004243122190000102
Figure FDA0004243122190000103
Figure FDA0004243122190000104
Figure FDA0004243122190000105
式中：φmn为配气网传输管道mn两端的气压差惩罚系数；
Figure FDA0004243122190000106
为利用增强二阶锥规划方法进行求解得到的天然气潮流；ρ为Weymouth潮流方程的惩罚系数；σmn,t为辅助变量。
5.根据权利要求1所述的考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，其特征在于，步骤7所述建立气电综合能源配网系统鲁棒优化调度模型，利用列与约束生成算法将其转换为主-子问题框架进行求解具体如下：
(1)配网系统两阶段可调节鲁棒优化调度模型：
Figure FDA0004243122190000107
s.t.Ax≤f,x∈{0,1}
Bx+Cy+Dv＝0
Ex+Fy≤e
Figure FDA0004243122190000108
Figure FDA0004243122190000109
式中：x代表与机组、电转气设备启停状态、网络拓扑变化以及需求响应指示标志的相关的二进制变量；y、z分别代表配网系统基础场景下和实时调度校正值；v为表征失电负荷、失气负荷以及弃风量的配网系统的安全违规值；u为系统中的不确定变量A,B,C,D,E,F,Kr,G,H,I,L,M为对应的矩阵参数；aT,bT,cT,f,e,
Figure FDA00042431221900001010
q为对应的向量参数；u和U分别为不确定性变量和对应的不确定性合集；
(2)主-子问题框架：
主问题为气电综合能源配网系统的网络重构以及相关调度安排问题，约束条件包括基础场景约束和关于最坏场景的约束，最坏场景指最大的失负荷场景，由迭代的子问题中求解得到；子问题为双层的max-min问题来辨识造成最大安全违规的最坏场景，通过对偶理论将其转化为单层的双线性最大化优化问题；采用列与约束生成算法，在主问题-子问题框架下来求解提出的两阶段鲁棒优化调度模型；
所述列与约束生成算法包括以下4步：
1)设置气电综合能源配网系统最坏场景最大安全违规阈值εmax以及迭代计数器q＝1；
2)求解主问题，将得到的机组组合、网络拓扑以及需求响应调度结果带入到子问题中来检验气电综合能源配网系统运行的安全性；
3)根据主问题得到的最优结果Ist，Iat，αij,t，αmn,t，
Figure FDA0004243122190000111
对子问题进行求解，辨识得到配网系统最坏场景最大安全违规的电负荷/>
Figure FDA0004243122190000112
气负荷/>
Figure FDA0004243122190000113
和风力发电/>
Figure FDA0004243122190000114
4)如果得到的最坏场景最大安全违规小于设置的阈值，停止迭代；否则，在这第q次迭代中根据最坏场景
Figure FDA0004243122190000115
和/>
Figure FDA0004243122190000116
生成CCG约束，并且返回步骤2)继续迭代。
6.根据权利要求1所述的考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法，其特征在于，步骤8所述的输入气电综合能源配网系统的结构数据还包括配网系统原始拓扑结构、可参与重构的配电线路/传输管道及其相关参数，所述设备参数包括分布式机组的成本系数、电转气设备的数量和出力上下限、风力发电机的容量、压缩机及储气设备相关运行参数，所述配网运行参数还包括激励型需求响应补偿价格、联合需求响应比例限制以及电、气负荷预测数据。
CN202110937348.3A 2021-08-16 2021-08-16 考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法 Active CN113659572B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110937348.3A CN113659572B (zh) 2021-08-16 2021-08-16 考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110937348.3A CN113659572B (zh) 2021-08-16 2021-08-16 考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113659572A CN113659572A (zh) 2021-11-16
CN113659572B true CN113659572B (zh) 2023-07-04

Family

ID=78491088

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110937348.3A Active CN113659572B (zh) 2021-08-16 2021-08-16 考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113659572B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115222102B (zh) * 2022-06-23 2023-04-07 杭州鸿晟电力设计咨询有限公司 输配一体化综合能源系统的分布式调度方法
CN115795875B (zh) * 2022-12-02 2023-06-16 山东大学 考虑配电网络安全的聚合商鲁棒运行包络估计方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108846507A (zh) * 2018-05-29 2018-11-20 西安交通大学 基于混合整数二阶锥规划的电-气耦合系统日前经济调度方法
AU2019101043A4 (en) * 2019-09-11 2019-10-24 Southeast University A two-stage robust scheduling method for a hydrogen conpressed natural gas integrated energy system
CN111193295A (zh) * 2020-01-06 2020-05-22 天津大学 一种考虑动态重构的配网灵活性提升鲁棒优化调度方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105373842A (zh) * 2014-08-29 2016-03-02 国家电网公司 一种基于全能流模型的微电网能量优化与评估方法
US9926852B2 (en) * 2015-03-03 2018-03-27 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
CN112701687B (zh) * 2021-01-25 2023-03-24 四川大学 考虑价格型联合需求响应的气电配网系统鲁棒优化运行方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108846507A (zh) * 2018-05-29 2018-11-20 西安交通大学 基于混合整数二阶锥规划的电-气耦合系统日前经济调度方法
AU2019101043A4 (en) * 2019-09-11 2019-10-24 Southeast University A two-stage robust scheduling method for a hydrogen conpressed natural gas integrated energy system
CN111193295A (zh) * 2020-01-06 2020-05-22 天津大学 一种考虑动态重构的配网灵活性提升鲁棒优化调度方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113659572A (zh) 2021-11-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103490410B (zh) 一种基于多目标优化的微电网规划和容量配置方法
CN103840457B (zh) 考虑电动汽车充放电影响的配电网内dg优化配置方法
CN107968439B (zh) 基于混合整数线性规划的主动配电网联合优化算法
CN113659572B (zh) 考虑网络重构和需求响应的气电综合能源配网鲁棒优化方法
CN112701687B (zh) 考虑价格型联合需求响应的气电配网系统鲁棒优化运行方法
Zhai et al. Robust model predictive control for energy management of isolated microgrids
Lv et al. Multi-stage resilience scheduling of electricity-gas integrated energy system with multi-level decentralized reserve
Wang et al. ADMM-based distributed active and reactive power control for regional AC power grid with wind farms
CN116345466A (zh) 一种考虑配网重构的主动配电网两阶段潮流优化方法
Guo et al. Flexible operation of integrated energy system with HVDC infeed considering multi-retrofitted combined heat and power units
CN113131513A (zh) 考虑碳排放的电、热、气转换优化运行配置方法和存储介质
Yu et al. Optimization of urban multi-energy flow systems considering seasonal peak shaving of natural gas
Ma et al. Distributed robust optimal dispatch of regional integrated energy systems based on ADMM algorithm with adaptive step size
Li et al. Cooperative optimal scheduling of interconnected transmission-distribution-micro power system
Huang et al. Transmission expansion planning for multienergy system with integrated demand response
Shirmardi et al. Green Micro-Grid Operation Constrained to Reliability and Flexibility Indices in the Presence of Distributed Generations and Energy Storage Systems
Su et al. A Data-Driven Multi-Time Scale Coordinated Economic Dispatch Model for Flexible Interconnection Low-voltage Distribution Station Areas
Chenrui et al. Optimal Configuration of Energy Storage for Integrated Energy Stations Considering Multiple Scenarios
Wu et al. Day-ahead optimal scheduling model of transmission–distribution integrated electricity–gas systems based on convex optimization
Gao et al. Distributed coordinated management for multiple distributed energy resources optimal operation with security constrains
Qi et al. Study on the cooperative optimized operation of power system source-grid-load-storage based on Gurobi mathematical programming
Liu et al. Research on multi-objective optimal joint dispatching of wind-thermal-hydro power in multi time scales
Zhang et al. Equalizing multi-temporal scale adequacy for low carbon power systems by co-planning short-term and seasonal energy storage
Zhang et al. Distributed scheduling of active distribution network with multi-type distributed generation clusters
Miao et al. Coordinated Operation of Electricity and Natural Gas Integrated Energy Distribution Systems Considering Combined Electricity-gas Demand Response

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant