CN115062982B - 一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法，包括以下步骤：S1、建立复合能源管道传输机理模型；S2、考虑价格型、激励型需求响应机制和用户满意度，建立系统电‑气综合需求响应模型；S3、以CEP‑RIES运行成本最低作为目标函数，建立计及综合需求响应的优化调度模型S4、基于复合能源管道供能的综合能源系统经济调度最优解对管道供能进行优化调度。

Description

一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法

技术领域

本发明涉及综合能源系统调度技术领域，更具体的说是涉及一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法。

背景技术

目前，能源与负荷中心成逆向分布，无论是天然气还是电能，都需要进行长距离输送，传输损耗巨大。复合能源管道(Composite Energy Pipeline，CEP)作为一种新兴的能源传输方式，利用液态天然气(Liquified Natural Gas，LNG)混合工质作为超导电缆的冷却介质，同时输送LNG和电能，能有效降低能量传输过程中的能量损耗，是当前能源传输的重要发展方向。另一方面，四川蕴含着丰富的页岩气和水利资源，川气外送、川电外送迫切需要一种高效率、高集约化的能源输送手段。加之，近年随着“成渝双城经济圈”的提出，伴随着成渝两地经济高速发展的同时，成都与重庆两城的能源需求激增，能源供给成为目前成渝两城亟需解决的问题。输送容量大、功率密度高的CEP能够实现将四川的水电和天然气一体化向成都和重庆等大型城市区域综合能源系统进行供能，不仅解决了城市发展的能源供给问题，还解决了能源传输过程的高损耗、走廊受限等问题，在未来清洁能源和可再生能源的输送系统中具有广阔的工程应用前景。

但是，大多数文献对RIES需求响应方面的研究主要集中在电、气能源分散供应的RIES，对计及综合需求响应的基于复合能源管道电、气一体化供能RIES优化调度方法尚无讨论；对传统RIES优化调度的研究，多集中于其内部经济性的研究，没有考虑到CEP所传输的电能、LNG、冷能之间的耦合特性，尚不足以为解决CEP-RIES输入冷能消纳问题和系统电、气、冷、热、LNG等能源市场供应协调问题提供解决方案。

因此，提供一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法，以解决现有技术忽略电、冷、LNG间耦合特性对系统能源利用效率和需求侧负荷波动的影响，充分挖掘复合能源管道的供能潜力是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法；考虑综合需求响应的RIES的优化调度能够平缓负荷波动，用户电、气负荷的峰谷差，表明引入电-气综合需求响应后，激发了CEP-RIES运行的灵活性，能够有效平缓负荷侧的能源波动，缓解CEP供能压力。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法，包括以下步骤：

S1、建立复合能源管道传输机理模型；

S2、考虑价格型、激励型需求响应机制和用户满意度，建立系统电-气综合需求响应模型；

S3、以CEP-RIES运行成本最低作为目标函数，建立计及综合需求响应的优化调度模型；

S4、基于复合能源管道供能的综合能源系统经济调度最优解对管道供能进行优化调度。

优选的，所述步骤S1具体包括：

S11、当管道温度T低于临界温度T_c时，超导电缆进入超导工作状态，传输过程中的损耗忽略不计；当管道温度T高于临界温度T_c，超导电缆失超，电缆无法继续传输电能；因此，构建输出电功率与输入电功率的关系模型：

其中，为管道末端输出电功率，/>为管道输入电功率，S_T为高温超导电缆状态量；

S12、构建管道温度T与LNG流量W_CEP,LNG的模型：

其中，T₀为管道初始温度；Q_loss为管道单位长度冷损；l为冷泵站出口至下一个冷泵站入口的距离；u为LNG比容；ΔY为制冷站之间管道的压损；h为LNG比热；T_f为环境温度；T_a绝热层内表面温度；d为绝热层内径；α为绝热层外表面对流换热系数；λ为管道保温层的导热系数；δ为保温层厚度。

优选的，所述步骤S2具体包括：

S21、基于电、气负荷总量的变化量和电、气价格的变化量，得到用户响应电、气价格的模型为：

其中，c_x,tt和c_x,tk分别为自弹性系数和交叉弹性系数，其中x∈{E,G}，E表示电负荷，G表示气负荷，自弹性系数c_x,tt表征t时段电、气负荷对当前时段电、气价变化的响应，交叉弹性系数c_x,tk表征t时段电、气负荷对k时段电、气价变化的响应；L_x,t和L_x,t0分别为PRPD实施前后t时段的电、气负荷量；q_x,k和q_x,t0分别表示PRPD实施前后t时段电、气价格；q_x,k和q_x,k0分别表示PRPD实施前后k时段电、气价格；N为一天总时段数，取值为24；β_x,t为t时段电、气负荷价格的浮动因子；

S22、计算气负荷激励型需求响应实施后用户所得经济补偿收益：

其中，ρ_up、ρ_down分别为系统实施IBDR后气负荷增加、削减所获得的气价折扣率；ω_t为布尔变量，表示t时段CEP-RIES的激励型需求响应情况，同一时段只能增加或者削减，不能同时参与响应；和/>分别为t时段气负荷的增加量与削减量，考虑一天内削减的与增加的气负荷大小相等，即/>的总和与/>的总和相等；

S23、基于用户对用能方式和用能费用支出的满意度，构建以用户用能方式满意度m_s和用能支出费用满意度m_p两种约束指标：

其中，|ΔL_E,t|、|ΔL_G,t|分别为优化前后t时段电负荷和气负荷改变量的绝对值；L_E,t、L_G,t分别为优化前t时段的电、气负荷量；Δq_E,t、Δq_G,t分别为优化前后t时段的电、气价格变化量；q_E,t、q_G,t分别为优化前t时段的电、气价格。

优选的，所述步骤S3具体包括：

S31、基于负荷能源管道供能潜力，使系统运行成本最低，考虑综合需求响应的CEP-RIES优化调度模型的目标函数如下所示：

minF＝min(F_E+F_G+F_OM-F_IBDR)

其中，F为优化目标；F_E为系统从CEP管道终端的购电成本；F_G为系统从CEP管道终端的购气成本；F_OM为CEP-RIES设备的运维成本；其中F_E、F_G、F_OM的计算式如下：

其中，j为设备总数量，m_i为设备i的单位维护费用；P_i,t为t时段设备i的出力大小；

S32、构建系统的能量平衡方程：

其中，H_R,t为复热器所消耗的热量，H_BL,t为辅助锅炉发热量，Q_EC,t为电制冷机制冷量；L_E,t为系统电负荷总量；L_H,t为系统全部热负荷总量；L_C,t为系统冷负荷总量；L_LNG,t为系统LNG负荷总量；

H_R,t＝W_G,t·r_G

H_BL,t＝W_BL,t·η_H

P_EC,t＝P_EC,t·χ_EC

其中，r_G为天然气复热系数，与天然气的温度以及下游管道的要求有关；η_H为辅助锅炉的制热效率；P_EC,t为电制冷机耗电量；χ_EC为电制冷机能效比；

设备功率约束为：

P_i,min≤P_i,t≤P_i,max

其中，P_i,min、P_i,max分别表示表示设备i的最小功率和最大功率；

CCHP发电机组的运行受到爬坡约束以及启停时间的约束：

其中，P_CCHP,t和P_CCHP,t-1分别为燃气机组第t和t-1时段的功率； 分别为在一段时间内CCHP机组增加和减少有功功率的限值；

管道传输约束：

其中，分别为在t时段CEP内传输电量的最小值和最大值；W_CEP,LNG,min、W_CEP,LNG,max分别为在t时段CEP内LNG流量的最小值和最大值；

用户用能舒适性约束：

m_s≥m_s,min

m_p≥m_p,min

其中，m_s,min、m_p,min分别为用户用能方式满意度下限值和用能费用支出满意度下限值。

优选的，所述步骤S4具体包括：

建立的优化调度模型属于混合整数非线性规划问题，其求解的标准形式为:

利用线性逼近方法将其转化为混合整数线性规划即MINP问题，对于MINP问题，在Matlab环境下，采用Yalmip建模并调用Cplex求解器进行最优化求解，得到需求响应策略、优化调度各参数和目标函数值。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法；考虑综合需求响应的RIES的优化调度能够平缓负荷波动，用户电、气负荷的峰谷差，表明引入电-气综合需求响应后，激发了CEP-RIES运行的灵活性，能够有效平缓负荷侧的能源波动，缓解CEP供能压力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1附图为本发明提供的CEP结构示意图。

图2附图为本发明提供的方法流程结构示意图。

图3附图为本发明提供的场景1夏季供冷元件出力结构示意图。

图4附图为本发明提供的场景2夏季供冷元件出力结构示意图。

图5附图为本发明提供的场景3夏季供冷元件出力结构示意图。

图6附图为本发明提供的场景1夏季供电元件出力结构示意图。

图7附图为本发明提供的场景2夏季供电元件处理结构示意图。

图8附图为本发明提供的场景3夏季供电元件出力结构示意图。

图9附图为本发明提供的求响应前后电负荷曲线结构示意图。

图10附图为本发明提供的需求响应前后气负荷曲线结构示意图。

图11附图为本发明提供的场景3电能调度结果示意图。

图12附图为本发明提供的场景4电能调度结果图示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法，包括以下步骤：

S1、建立复合能源管道传输机理模型；

S2、考虑价格型、激励型需求响应机制和用户满意度，建立系统电-气综合需求响应模型；

S3、以CEP-RIES运行成本最低作为目标函数，建立计及综合需求响应的优化调度模型；

S4、基于复合能源管道供能的综合能源系统经济调度最优解对管道供能进行优化调度。

为进一步优化上述技术方案，步骤S1具体包括：

S11、当管道温度T低于临界温度T_c时，超导电缆进入超导工作状态，传输过程中的损耗忽略不计；当管道温度T高于临界温度T_c，超导电缆失超，电缆无法继续传输电能；因此，构建输出电功率与输入电功率的关系模型：

其中，为管道末端输出电功率，/>为管道输入电功率，S_T为高温超导电缆状态量；

S12、构建管道温度T与LNG流量W_CEP,LNG的模型：

其中，T₀为管道初始温度；Q_loss为管道单位长度冷损；l为冷泵站出口至下一个冷泵站入口的距离；u为LNG比容；ΔY为制冷站之间管道的压损；h为LNG比热；T_f为环境温度；T_a绝热层内表面温度；d为绝热层内径；α为绝热层外表面对流换热系数；λ为管道保温层的导热系数；δ为保温层厚度。

为进一步优化上述技术方案，步骤S2具体包括：

S21、基于电、气负荷总量的变化量和电、气价格的变化量，得到用户响应电、气价格的模型为：

其中，c_x,tt和c_x,tk分别为自弹性系数和交叉弹性系数，其中x∈{E,G}，E表示电负荷，G表示气负荷，自弹性系数c_x,tt表征t时段电、气负荷对当前时段电、气价变化的响应，交叉弹性系数c_x,tk表征t时段电、气负荷对k时段电、气价变化的响应；L_x,t和L_x,t0分别为PRPD实施前后t时段的电、气负荷量；q_x,t和q_x,t0分别表示PRPD实施前后t时段电、气价格；q_x,k和q_x,k0分别表示PRPD实施前后k时段电、气价格；N为一天总时段数，取值为24；β_x,t为t时段电、气负荷价格的浮动因子；

S22、计算气负荷激励型需求响应实施后用户所得经济补偿收益：

其中，ρ_up、ρ_down分别为系统实施IBDR后气负荷增加、削减所获得的气价折扣率；ω_t为布尔变量，表示t时段CEP-RIES的激励型需求响应情况，同一时段只能增加或者削减，不能同时参与响应；和/>分别为t时段气负荷的增加量与削减量，考虑一天内削减的与增加的气负荷大小相等，即/>的总和与/>的总和相等；

S23、基于用户对用能方式和用能费用支出的满意度，构建以用户用能方式满意度m_s和用能支出费用满意度m_p两种约束指标：

其中，|ΔL_E,t|、|ΔL_G,t|分别为优化前后t时段电负荷和气负荷改变量的绝对值；L_E,t、L_G,t分别为优化前t时段的电、气负荷量；Δq_E,t、Δq_G,t分别为优化前后t时段的电、气价格变化量；q_E,t、q_G,t分别为优化前t时段的电、气价格。

为进一步优化上述技术方案，步骤S3具体包括：

S31、基于负荷能源管道供能潜力，使系统运行成本最低，考虑综合需求响应的CEP-RIES优化调度模型的目标函数如下所示：

minF＝min(F_E+F_G+F_OM-F_IBDR)

其中，F为优化目标；F_E为系统从CEP管道终端的购电成本；F_G为系统从CEP管道终端的购气成本；F_OM为CEP-RIES设备的运维成本；其中F_E、F_G、F_OM的计算式如下：

其中，j为设备总数量，m_i为设备i的单位维护费用；P_i,t为t时段设备i的出力大小；

S32、构建系统的能量平衡方程：

其中，H_R,t为复热器所消耗的热量，H_BL,t为辅助锅炉发热量，Q_EC,t为电制冷机制冷量；L_E,t为系统电负荷总量；L_H,t为系统全部热负荷总量；L_C,t为系统冷负荷总量；L_LNG,t为系统LNG负荷总量；

H_R,t＝W_G,t·r_G

H_BL,t＝W_BL,t·η_H

Q_EC,t＝P_EC,t·χ_EC

其中，r_G为天然气复热系数，与天然气的温度以及下游管道的要求有关；η_H为辅助锅炉的制热效率；P_EC,t为电制冷机耗电量；χ_EC为电制冷机能效比；

设备功率约束为：

P_i,min≤P_i,t≤P_i,max

其中，P_i,min、P_i,max分别表示表示设备i的最小功率和最大功率；

CCHP发电机组的运行受到爬坡约束以及启停时间的约束：

其中，P_CCHP,t和P_CCHP,t-1分别为燃气机组第t和t-1时段的功率； 分别为在一段时间内CCHP机组增加和减少有功功率的限值；

管道传输约束：

其中，分别为在t时段CEP内传输电量的最小值和最大值；W_CEP,LNG,min、W_CEP,LNG,max分别为在t时段CEP内LNG流量的最小值和最大值；

用户用能舒适性约束：

m_s≥m_s,min

m_p≥m_p,min

其中，m_s,min、m_p,min分别为用户用能方式满意度下限值和用能费用支出满意度下限值。

为进一步优化上述技术方案，步骤S4具体包括：

建立的优化调度模型属于混合整数非线性规划问题，其求解的标准形式为:

minf(x)

利用线性逼近方法将其转化为混合整数线性规划即MINP问题，对于MINP问题，在Matlab环境下，采用Yalmip建模并调用Cplex求解器进行最优化求解，得到需求响应策略、优化调度各参数和目标函数值。

采用中国西南地区某调压站数据与一典型RIES系统作为区域优化调度对象，系统包括CEP冷能回收模块、CCHP、辅助锅炉与电制冷机等。采用日前优化调度，单位调度时间Δt＝1h，Δt内各装置出力及交互功率恒定不变。本发明取分时电价的需求响应自弹性系数为-0.2，取交叉弹性系数为0.03；取分时天然气价格的需求响应自弹性系数为-0.58，取交叉弹性系数为0.15。

表1分时电价与分时气价

高峰、平时与低谷期的分时电价与天然气分时气价如表1所示。

电、气、冷、热、LNG五种负荷的预测数值如下图所示。

为验证本发明所提CEP-RIES较能量分供系统的RIES系统的优越性以及考虑综合需求响应的CEP-RIES优化调度系统模型的有效性，设置了如表2所示的四种场景对CEP-RIES系统优化调度结果进行对比分析。

表2场景分类

1)CEP-RIES优化分析

为验证本发明所构建的冷能梯级利用模块对于提高系统能源利用率的有效性及CEP-RIES较传统能源分供系统能提高系统运行的经济性，以夏季数据为例，对场景1、2、3分别进行仿真分析，三种场景下系统中各供冷元件、供电元件的优化出力分别如图3-8所示。

场景1，图3和图6反映了系统受分时电价的影响，在0:00-7:00和23:00-24:00电价低谷期，基本采用电制冷。系统在电价较高的下午采用CCHP发电，大比例的使用吸收式制冷，但仍需要提供额外的电能用于制冷，以满足系统的冷负荷。

场景2，如图4所示，CEP输入的LNG冷能进行回收后全部用于供冷，系统大部分冷负荷由LNG冷能回收供应。从图7可以看出，在电价较高的时候，系统采用CCHP发电来满足电负荷和热负荷需求，多余的热量通过吸收式制冷转化为冷能进行消纳。对比场景1，场景2虽然对LNG冷能进行了回收利用，但系统冷能供应处于过剩状态，冷能利用效率不高。

场景3对LNG冷能进行梯级利用，图5和图8可以看出系CEP输入冷能在向系统供冷之外还可以用于发电，可以更加灵活的参与多能流的联合调度。对比图4、5与系统冷负荷数据可以看出，系统的弃冷量大大减少，这主要是因为过剩的冷能转化为电能。

从经济角度分析，表3是场景1～场景3在夏季典型日的调度结果。

从表中可以看出：(1)购电量(购气量)：场景1＞场景2>场景3；(2)能源利用率/效率/单日盈利：场景1<场景2<场景3，场景2与场景3的系统每日利润较场景1分别提高了13.8％和28.3％。可以看出通过CEP冷能回收，系统大量减少了电制冷的耗电量，冷能的梯级利用的发电量也满足了一部分的电负荷。因此，相较于传统能源分供系统，由CEP供能的RIES能源利用率和系统的盈利能力都得到了较大的提高。

表3各场景夏季典型日调度结果

2)综合需求响应优化分析

为验证本发明所提出的综合需求响应模型与CEP-RIES系统优化调度模型的有效性与可行性，验证考虑需求响应后的优势，对场景3和场景4仿真结果进行对比分析。

图9与图10为系统综合需求响应前后的电、气负荷与价格的变化对比图。

从图可以看出，基于价格型的需求响应模型很好的起到了负荷引导的作用，电价随着负荷的变化而变化，抑制了部分高峰时段(11h～21h)的可避免型电负荷，并引导分时可避免型电负荷转移到低谷时段(1h～8h、22～24h)。

气负荷则在经过PRDR后，按照事先签订的协议配合天然气运营公司的调度指令，采用IBDR进一步缩小气负荷的峰谷差。从电、气负荷变化图中可以看出，采用综合需求响应后，用户电负荷的峰谷差相较于不考虑综合需求响应下降了24.71％，气负荷的峰谷值则下降了28.64％。因为采用了价格型需求响应，CEP-RIES的单日内总电负荷下降了0.93％，单日内总气负荷下降了1.01％，占总负荷比例极小，不会对系统产生任何影响。

根据综合需求响应的理论，系统采用电价、气价作为引导，对比图9中场景3与场景4的电能优化调度结果可以看到，CEP-RIES根据电价的变化调整供电方案，在低电价时段采用电网购电满足系统的电负荷，在高电价是时段则采用CCHP燃气发电。综合需求响应机制平缓了CEP-RIES的电负荷的波动幅度，可以有效缓解CEP管道的供能压力，使得CEP-RIES以更加高效经济的方式运行。

而如前文所述，CEP-RIES的气负荷下降了1.01％，CEP输入冷能供冷出力下降比仅有其三分之一，可以得出，在采用需求响应后，随着气负荷变得平缓，CEP输入冷能的回收效率也有所提高。这是由于本发明所采用的低温朗肯发电方式需要一个稳定的冷能输入环境，输入冷能的频繁波动会使得发电设备调控困难，从而造成冷能发电出力减小。

表4为两种不同场景下的CEP-RIES系统优化调度结果的运行维护成本。场景4考虑综合需求响应的优化调度的总运行维护费用要比场景3降低了6.63％，即提升了CEP-RIES系统的经济性与可靠性。

表4各场景下的CEP-RIES系统运行维护费用

对比场景3与场景4可知，采用综合需求响应机制，使得CEP-RIES系统主动转移负荷，在减少购能费用的同时，也得到了一定IBDR的经济补偿。CEP-RIES系统对CEP输入冷能的消纳在较大程度上减少了能源的消耗，提高了能源利用效率，在系统的优化调度中考虑综合需求响应机制，可以充分挖掘多能流耦合系统的需求响应潜力，尤其是对天然气市场的需求响应潜力。在满足系统日常负荷需求的基础上，参与电力市场与天然气市场的灵活调度，可以提高系统稳定运行的经济性与可靠性，也缓解了外部能源网络的供能压力。

与现有技术相比，本申请所达到的有益效果：

1)相较于采用能量分供方式的综合能源系统，计及综合需求响应的CEP-RIES优化调度策略能使系统每日盈利利润得到明显提升，有效解决传统能源分供系统能源利用率低的问题；2)考虑综合需求响应的RIES的优化调度能够平缓负荷波动，用户电、气负荷的峰谷差，表明引入电-气综合需求响应后，激发了CEP-RIES运行的灵活性，能够有效平缓负荷侧的能源波动，缓解CEP供能压力。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立复合能源管道传输机理模型；

S2、考虑价格型、激励型需求响应机制和用户满意度，建立系统电-气综合需求响应模型；

S3、以CEP-RIES运行成本最低作为目标函数，建立计及综合需求响应的优化调度模型；

S4、基于复合能源管道供能的综合能源系统经济调度最优解对管道供能进行优化调度；

所述步骤S2具体包括：

S21、基于电、气负荷总量的变化量和电、气价格的变化量，得到用户响应电、气价格的模型为：

其中，c_x,tt和c_x,tk分别为自弹性系数和交叉弹性系数，其中x∈{E,G}，E表示电负荷，G表示气负荷，自弹性系数c_x,tt表征t时段电、气负荷对当前时段电、气价变化的响应，交叉弹性系数c_x,tk表征t时段电、气负荷对k时段电、气价变化的响应；L_x,t和L_x,t0分别为PRPD实施前后t时段的电、气负荷量；q_x,t和q_x,t0分别表示PRPD实施前后t时段电、气价格；q_x,k和q_x,k0分别表示PRPD实施前后k时段电、气价格；N为一天总时段数，取值为24；β_x,t为t时段电、气负荷价格的浮动因子；

S22、计算气负荷激励型需求响应实施后用户所得经济补偿收益：

其中，ρ_up、ρ_down分别为系统实施IBDR后气负荷增加、削减所获得的气价折扣率；ω_t为布尔变量，表示t时段CEP-RIES的激励型需求响应情况，同一时段只能增加或者削减，不能同时参与响应；和/>分别为t时段气负荷的增加量与削减量，考虑一天内削减的与增加的气负荷大小相等，即/>的总和与/>的总和相等；

S23、基于用户对用能方式和用能费用支出的满意度，构建以用户用能方式满意度m_s和用能支出费用满意度m_p两种约束指标：

其中，|ΔL_E,t|、|ΔL_G,T|分别为优化前后t时段电负荷和气负荷改变量的绝对值；L_E,t、L_G,t分别为优化前t时段的电、气负荷量；Δq_E,t、Δq_G,t分别为优化前后t时段的电、气价格变化量；q_E,t、q_G,t分别为优化前t时段的电、气价格；

所述步骤S3具体包括：

S31、基于负荷能源管道供能潜力，使系统运行成本最低，考虑综合需求响应的CEP-RIES优化调度模型的目标函数如下所示：

minF＝min(F_E+F_G+F_OM-F_IBDR)

其中，F为优化目标；F_E为系统从CEP管道终端的购电成本；F_G为系统从CEP管道终端的购气成本；F_OM为CEP-RIES设备的运维成本；其中F_E、F_G、F_OM的计算式如下：

其中，j为设备总数量，m_i为设备i的单位维护费用；P_i,t为t时段设备i的出力大小；

S32、构建系统的能量平衡方程：

其中，H_R,t为复热器所消耗的热量，H_BL,t为辅助锅炉发热量，Q_EC,t为电制冷机制冷量；L_E,t为系统电负荷总量；L_H,t为系统全部热负荷总量；L_C,t为系统冷负荷总量；L_LNG,t为系统LNG负荷总量；

H_R,t＝W_G,t·r_G

H_BL,t＝W_BL,t·η_H

Q_EC,t＝P_EC,t·χ_EC

其中，r_G为天然气复热系数，与天然气的温度以及下游管道的要求有关；η_H为辅助锅炉的制热效率；P_EC,t为电制冷机耗电量；χ_EC为电制冷机能效比；

设备功率约束为：

P_i,min≤P_i,t≤P_i,max

其中，P_i,min、P_i,max分别表示表示设备i的最小功率和最大功率；

CCHP发电机组的运行受到爬坡约束以及启停时间的约束：

其中，P_CCHP,t和P_CCHP,t-1分别为燃气机组第t和t-1时段的功率；分别为在一段时间内CCHP机组增加和减少有功功率的限值；

管道传输约束：

其中，分别为在t时段CEP内传输电量的最小值和最大值；W_CEP,LNG,min、W_CEP,LNG,max分别为在t时段CEP内LNG流量的最小值和最大值；

用户用能舒适性约束：

m_s≥m_s,min

m_p≥m_p,min

其中，m_s,min、m_p,min分别为用户用能方式满意度下限值和用能费用支出满意度下限值。

2.根据权利要求1所述的一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

S11、当管道温度T低于临界温度T_c时，超导电缆进入超导工作状态，传输过程中的损耗忽略不计；当管道温度T高于临界温度T_c，超导电缆失超，电缆无法继续传输电能；因此，构建输出电功率与输入电功率的关系模型：

其中，为管道末端输出电功率，/>为管道输入电功率，S_T为高温超导电缆状态量；

S12、构建管道温度T与LNG流量W_CEP，LNG的模型：

其中，T₀为管道初始温度；Q_loss为管道单位长度冷损；l为冷泵站出口至下一个冷泵站入口的距离；u为LNG比容；ΔY为制冷站之间管道的压损；h为LNG比热；T_f为环境温度；T_a绝热层内表面温度；d为绝热层内径；α为绝热层外表面对流换热系数；λ为管道保温层的导热系数；δ为保温层厚度。

3.根据权利要求1所述的一种基于复合能源管道供能的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

建立的优化调度模型属于混合整数非线性规划问题，其求解的标准形式为:

利用线性逼近方法将其转化为混合整数线性规划即MINP问题，对于MINP问题，在Matlab环境下，采用Yalmip建模并调用Cplex求解器进行最优化求解，得到需求响应策略、优化调度各参数和目标函数值。