CN113762808B - 微网多能源系统与电网系统的联合调度方法 - Google Patents

微网多能源系统与电网系统的联合调度方法 Download PDF

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CN113762808B CN202111120706.8A CN202111120706A CN113762808B CN 113762808 B CN113762808 B CN 113762808B CN 202111120706 A CN202111120706 A CN 202111120706A CN 113762808 B CN113762808 B CN 113762808B
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Abstract

本发明公开了一种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，包括获取电网系统的数据信息、各微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件；以各微网多能源系统的响应容量和运行成本为双目标构建联合调度模型；求解联合调度模型得到联合调度方案；按照联合调度方案对微网多能源系统与电网进行联合调度。本发明提供的这种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，通过对若干个微网多能源系统进行联合调度和综合运行，不仅实现了多个微网多能源系统参与电网系统的联合调度，而且提高了电网的运行可靠性，减少了微网多能源系统的运行成本，而且可靠性高、实用性好且科学合理。

Description

微网多能源系统与电网系统的联合调度方法
技术领域
本发明属于电气自动化领域，具体涉及一种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法。
背景技术
随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，保障电力的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。
目前，人们对于电能的需求越来越大。能源短缺与环境问题也由此而生。在此背景下，通过将多种性质各异的能源有机结合在一起，对其生产和转换环节进行协调优化，从而实现能源梯级高效利用和可再生能源大幅消纳的多能源系统(integrated energysystem，IES)应运而生。微网多能源系统中存在较多的灵活资源，例如：储能、可中断电负荷、热水负荷等等，微网多能源系统可以通过调节灵活资源的应用从而参与到电网系统的调节中来。然而，单个多能源系统的可调节容量有限，由多个多能源系统参与电网辅助服务，可以提高多能源系统群的可响应容量和调节效率。
近年来，研究人员针对微网多能源系统的优化运行做出了许多研究：一方面，综合需求侧响应被提出，并用于改变自身的能源转换方式来调整负荷需求，从而优化微网多能源系统的经济成本和电力负荷曲线的峰谷差；另一方面，非合作博弈论用于实现综合能源产能基地、系统管理商和用户等多个存在利益冲突关系的主体的多目标优化运行，形成多方利益主体的相互制约。由此可见，目前的研究多关注于微网多能源系统内部的协调优化运行以及有利益冲突关系的多主体优化运行，但是并不存在针对微网多能源系统参与电网辅助服务的联合优化运行的研究。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可靠性高、实用性好且科学合理的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法。
本发明提供的这种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，包括如下步骤：
S1. 获取电网系统的数据信息；
S2. 获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件；
S3. 根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型；
S4. 在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案；
S5. 按照步骤S4得到的联合调度方案，对若干个微网多能源系统与电网进行联合调度。
步骤S2所述的获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件，包括如下步骤：
A. 采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可转移电负荷：
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G. 采用如下算式作为第i个微网多能源系统的设备出力约束：
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步骤S3所述的根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型，具体包括如下步骤：
a. 采用如下算式作为各个微网多能源系统的响应容量最大化目标函数：
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为第i个微网多能源系统参与调度所获得的收益。
步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体为采用混沌粒子群+Gurobi算法进行求解。
步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体包括如下步骤：
（1）初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
（2）计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；
（3）根据步骤（1）生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
（4）判断步骤（3）得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤（2）重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
（5）更新各个微网多能源系统的运行成本；
（6）判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出最终的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤（2）再次进行优化。
步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体包括如下步骤：
（1）初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
（2）计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；
（3）根据步骤（1）生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
（4）判断步骤（3）得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤（2）重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
（5）更新各个微网多能源系统的运行成本；
（6）判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出最终的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤（2）再次进行优化；
（7）将步骤（6）得到的优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，发送至电网系统和对应的各个微网多能源系统；
（8）电网系统和各个微网多能源系统对接收到的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量进行审核：
若审核通过，则将审核通过的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案。
若审核不通过，则返回步骤（1）再次进行优化，直至审核通过，得到最终的联合调度方案。
所述的计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配，具体为采用Shapley值法计算各个微网多能源系统参与调度的收益。
所述的计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配，具体包括如下步骤：
采用如下算式计算第i个微网多能源系统参与调度的收益
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：
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为微网集合s除去微网多能源系统i后产生的收益。
本发明提供的这种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，通过对若干个微网多能源系统进行联合调度和综合运行，不仅实现了多个微网多能源系统参与电网系统的联合调度，而且提高了电网的运行可靠性，减少了微网多能源系统的运行成本，而且可靠性高、实用性好且科学合理。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
实施方式
如图1所示为本发明的方法流程示意图：本发明提供的这种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，包括如下步骤：
S1. 获取电网系统的数据信息；
S2. 获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件；具体包括如下步骤：
A. 采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可转移电负荷：
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B. 采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可削减电负荷：
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为可削减负荷的个数；
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式中
Figure SMS_171
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变电负荷；/>
Figure SMS_173
为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；/>
Figure SMS_174
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；/>
Figure SMS_175
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能充能量；/>
Figure SMS_158
为第i个微网多能源系统的产能设备y在t时刻的耗电量；Y为产能设备的总数量；/>
Figure SMS_160
为第i个微网多能源系统中产电设备l在t时刻的产电量；L为微网i中所有产电设备；/>
Figure SMS_162
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能放能量；/>
Figure SMS_164
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变热负荷；/>
Figure SMS_167
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能充能量；/>
Figure SMS_168
为第i个微网多能源系统在t时刻的产热量；H为微网i中所有产热设备；/>
Figure SMS_170
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能放能量；/>
Figure SMS_172
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变冷负荷；/>
Figure SMS_159
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能充能量；
Figure SMS_161
为第i个微网多能源系统在t时刻的产冷量；C为微网i中所有产冷设备；/>
Figure SMS_163
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能放能量；
F. 采用如下算式作为第i个微网多能源系统的储能设备约束：
Figure SMS_177
式中/>
Figure SMS_179
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的当前容量；/>
Figure SMS_181
为x储能装置自损耗系数；/>
Figure SMS_183
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能功率；/>
Figure SMS_185
为第i个微网多能源系统的x储能装置的充能效率；/>
Figure SMS_187
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能效率；/>
Figure SMS_188
为第i个微网多能源系统的x储能装置的放能效率；/>
Figure SMS_176
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能状态；/>
Figure SMS_178
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大充能功率；/>
Figure SMS_180
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能状态；/>
Figure SMS_182
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大放能功率；/>
Figure SMS_184
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最小储能容量；
Figure SMS_186
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大储能容量；x为指示变量，取值为1、2或3，x=1表示电储能装置，x=2表示热储能装置，x=3表示冷储能装置；
G. 采用如下算式作为第i个微网多能源系统的设备出力约束：
Figure SMS_189
式中/>
Figure SMS_190
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输出功率；/>
Figure SMS_191
为第i个微网多能源系统的设备q的效用系数；对于离心机和热泵等机组，其效用系数均大于1；对于热水锅炉和燃气轮机等机组，其效用系数小于1；/>
Figure SMS_192
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输入功率；/>
Figure SMS_193
为第i个微网多能源系统的设备q的额定功率；
S3. 根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型；具体包括如下步骤：
a. 采用如下算式作为各个微网多能源系统的响应容量最大化目标函数：
Figure SMS_194
式中/>
Figure SMS_195
为微网多能源系统参与调度的时间长度；start为微网多能源系统参与调度的初始时间；M为参与调度的微网多能源系统的个数；/>
Figure SMS_196
为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；
b. 采用如下算式作为各个微网多能源系统的运行成本最小化目标函数：
Figure SMS_197
式中/>
Figure SMS_198
为t时刻的电网购电价格；/>
Figure SMS_199
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；/>
Figure SMS_200
为购气价格；/>
Figure SMS_201
为第i个微网多能源系统在t时刻的购气量；/>
Figure SMS_202
为第i个微网多能源系统参与调度所获得的收益
S4. 在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案；具体为采用混沌粒子群+Gurobi算法进行求解，得到联合调度方案；
具体实施时，本步骤可以有两种实施方案：
方案一：具体包括如下步骤：
（1）初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
（2）计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；具体为采用Shapley值法计算各个微网多能源系统参与调度的收益；具体包括如下步骤：
采用如下算式计算第i个微网多能源系统参与调度的收益
Figure SMS_203
：
Figure SMS_204
式中/>
Figure SMS_205
为包含微网多能源系统i的所有子集；/>
Figure SMS_206
为子集s中的微网多能源系统的个数；M为微网多能源系统的数量；/>
Figure SMS_207
为集合s产生的收益；/>
Figure SMS_208
为微网集合s除去微网多能源系统i后产生的收益；
（3）根据步骤（1）生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
（4）判断步骤（3）得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤（2）重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
（5）更新各个微网多能源系统的运行成本；
（6）判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出最终的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤（2）再次进行优化；
方案二：具体包括如下步骤：
（1）初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
（2）计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；具体为采用Shapley值法计算各个微网多能源系统参与调度的收益；具体包括如下步骤：
采用如下算式计算第i个微网多能源系统参与调度的收益
Figure SMS_209
：
Figure SMS_210
式中/>
Figure SMS_211
为包含微网多能源系统i的所有子集；/>
Figure SMS_212
为子集s中的微网多能源系统的个数；M为微网多能源系统的数量；/>
Figure SMS_213
为集合s产生的收益；/>
Figure SMS_214
为微网集合s除去微网多能源系统i后产生的收益；
（3）根据步骤（1）生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
（4）判断步骤（3）得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤（1）重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
（5）更新各个微网多能源系统的运行成本；
（6）判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤（2）再次进行优化；
（7）将步骤（6）得到的优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，发送至电网系统和对应的各个微网多能源系统；
（8）电网系统和各个微网多能源系统对接收到的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量进行审核：
若审核通过，则将审核通过的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；
若审核不通过，则返回步骤（1）再次进行优化，直至审核通过，得到最终的联合调度方案；
S5. 按照步骤S4得到的联合调度方案，对若干个微网多能源系统与电网进行联合调度。

Claims (2)

1.一种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，包括如下步骤：
S1. 获取电网系统的数据信息；
S2. 获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件；具体包括如下步骤：
A. 采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可转移电负荷：
Figure QLYQS_18
Figure QLYQS_7
式中/>
Figure QLYQS_13
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的转移容量；/>
Figure QLYQS_5
为第i个微网多能源系统的负荷功率可转移阈值系数；/>
Figure QLYQS_12
为第i个微网多能源系统的可转移电负荷m在时段t参与可转移调节的状态变量，且/>
Figure QLYQS_3
表示第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t处于可转移工作状态且参与柔性调节，否则/>
Figure QLYQS_17
；/>
Figure QLYQS_8
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在t时段的日前预测功率；/>
Figure QLYQS_10
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m的可转移工作时段集合；
Figure QLYQS_1
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移出功率；/>
Figure QLYQS_16
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移出时长；/>
Figure QLYQS_6
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移入功率；/>
Figure QLYQS_14
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移入时长；T为时间段t的取值；/>
Figure QLYQS_4
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在调节周期内的最大转移次数；/>
Figure QLYQS_11
为第i个微网多能源系统在时段t的可转移电负荷；
Figure QLYQS_2
为第i个微网多能源系统在时段t的日前预测总功率；/>
Figure QLYQS_9
为时段可移入的负荷种类数；/>
Figure QLYQS_15
为时段可移出的负荷种类数；
B. 采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可削减电负荷：
Figure QLYQS_24
Figure QLYQS_23
式中/>
Figure QLYQS_30
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t的削减容量；/>
Figure QLYQS_25
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t参与可削减调节的状态变量，且/>
Figure QLYQS_32
表示第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t参与可削减调节，否则/>
Figure QLYQS_26
；/>
Figure QLYQS_28
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的功率可削减阈值系数；/>
Figure QLYQS_22
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在t时刻的原负荷功率；/>
Figure QLYQS_31
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的可削减工作时段集合；/>
Figure QLYQS_19
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t的削减比例系数；/>
Figure QLYQS_29
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n允许的削减速率系数；/>
Figure QLYQS_20
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的最短时长；/>
Figure QLYQS_27
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的时长；/>
Figure QLYQS_34
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的最长时长；/>
Figure QLYQS_35
为第i个微网多能源系统在t时刻削减之后的电负荷总功率；/>
Figure QLYQS_21
为第i个微网多能源系统在t时刻的可削减电负荷的原总功率；/>
Figure QLYQS_33
为可削减负荷的个数；
C. 采用如下算式计算第i个微网多能源系统的柔性热负荷：
Figure QLYQS_38
式中/>
Figure QLYQS_40
为第i个微网多能源系统在t时刻的最小热水负荷功率；/>
Figure QLYQS_43
为水的比热容；/>
Figure QLYQS_37
为水的密度；/>
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为第i个微网多能源系统在t时刻的新加入的冷水体积；/>
Figure QLYQS_42
为用户可接受的最小水温；/>
Figure QLYQS_45
为初始水温；/>
Figure QLYQS_36
为时间步长；/>
Figure QLYQS_41
为第i个微网多能源系统在t时刻的最大热水负荷功率；/>
Figure QLYQS_44
为用户可接受的最大水温；/>
Figure QLYQS_46
为第i个微网多能源系统在t时刻的热水负荷功率；
D. 采用如下算式计算第i个微网多能源系统的柔性冷负荷：
Figure QLYQS_47
式中/>
Figure QLYQS_48
为最小制冷负荷；/>
Figure QLYQS_49
为第i个微网多能源系统的t时刻的室外温度；/>
Figure QLYQS_50
为第i个微网多能源系统的满足用户要求的最低温度；R为建筑热阻；/>
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为最大制冷负荷；/>
Figure QLYQS_52
为第i个微网多能源系统的满足用户要求的最高温度；/>
Figure QLYQS_53
为第i个微网多能源系统的t时刻的冷却功率；
E. 采用如下算式作为第i个微网多能源系统的功率平衡约束：
Figure QLYQS_64
Figure QLYQS_55
Figure QLYQS_67
式中
Figure QLYQS_61
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变电负荷；/>
Figure QLYQS_65
为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；/>
Figure QLYQS_68
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；/>
Figure QLYQS_71
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能充能量；/>
Figure QLYQS_57
为第i个微网多能源系统的产能设备y在t时刻的耗电量；Y为产能设备的总数量；/>
Figure QLYQS_70
为第i个微网多能源系统中产电设备l在t时刻的产电量；L为微网i中所有产电设备；/>
Figure QLYQS_54
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能放能量；/>
Figure QLYQS_62
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变热负荷；/>
Figure QLYQS_58
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能充能量；/>
Figure QLYQS_66
为第i个微网多能源系统在t时刻的产热量；H为微网i中所有产热设备；/>
Figure QLYQS_59
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能放能量；/>
Figure QLYQS_69
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变冷负荷；/>
Figure QLYQS_56
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能充能量；
Figure QLYQS_63
为第i个微网多能源系统在t时刻的产冷量；C为微网i中所有产冷设备；/>
Figure QLYQS_60
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能放能量；
F. 采用如下算式作为第i个微网多能源系统的储能设备约束：
Figure QLYQS_75
式中/>
Figure QLYQS_77
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的当前容量；/>
Figure QLYQS_82
为x储能装置自损耗系数；/>
Figure QLYQS_73
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能功率；/>
Figure QLYQS_76
为第i个微网多能源系统的x储能装置的充能效率；/>
Figure QLYQS_80
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能效率；/>
Figure QLYQS_83
为第i个微网多能源系统的x储能装置的放能效率；/>
Figure QLYQS_72
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能状态；/>
Figure QLYQS_79
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大充能功率；/>
Figure QLYQS_81
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能状态；/>
Figure QLYQS_84
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大放能功率；/>
Figure QLYQS_74
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最小储能容量；
Figure QLYQS_78
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大储能容量；x为指示变量，取值为1、2或3，x=1表示电储能装置，x=2表示热储能装置，x=3表示冷储能装置；
G. 采用如下算式作为第i个微网多能源系统的设备出力约束：
Figure QLYQS_85
式中/>
Figure QLYQS_86
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输出功率；/>
Figure QLYQS_87
为第i个微网多能源系统的设备q的效用系数；/>
Figure QLYQS_88
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输入功率；/>
Figure QLYQS_89
为第i个微网多能源系统的设备q的额定功率；
S3. 根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型；具体包括如下步骤：
a. 采用如下算式作为各个微网多能源系统的响应容量最大化目标函数：
Figure QLYQS_90
式中/>
Figure QLYQS_91
为微网多能源系统参与调度的时间长度；start为微网多能源系统参与调度的初始时间；M为参与调度的微网多能源系统的个数；/>
Figure QLYQS_92
为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；
b. 采用如下算式作为各个微网多能源系统的运行成本最小化目标函数：
Figure QLYQS_95
式中/>
Figure QLYQS_96
为t时刻的电网购电价格；/>
Figure QLYQS_100
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；/>
Figure QLYQS_94
为购气价格；/>
Figure QLYQS_98
为第i个微网多能源系统在t时刻的购气量；/>
Figure QLYQS_101
为第i个微网多能源系统参与调度所获得的收益，具体实施时采用Shapley值法进行计算，计算公式为/>
Figure QLYQS_103
，其中/>
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为包含微网多能源系统i的所有子集；/>
Figure QLYQS_97
为子集s中的微网多能源系统的个数；M为微网多能源系统的数量；/>
Figure QLYQS_99
为集合s产生的收益；/>
Figure QLYQS_102
为微网集合s除去微网多能源系统i后产生的收益；
S4. 在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案；具体为采用混沌粒子群+ Gurobi算法进行求解；
S5. 按照步骤S4得到的联合调度方案，对若干个微网多能源系统与电网进行联合调度。
2.根据权利要求1所述的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，其特征在于步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体包括如下步骤：
（1）初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；（2）计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；
（3）根据步骤（1）生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
（4）判断步骤（3）得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤（2）重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
（5）更新各个微网多能源系统的运行成本；
（6）判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤（2）再次进行优化；
（7）将步骤（6）得到的优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，发送至电网系统和对应的各个微网多能源系统；
（8）电网系统和各个微网多能源系统对接收到的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量进行审核：
若审核通过，则将审核通过的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；
若审核不通过，则返回步骤（1）再次进行优化，直至审核通过，得到最终的联合调度方案。
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