CN117371738A - 一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法及系统，方法包括：步骤一、建立用户区域的分布式能源站的系统模型并获取风力光伏新能源、小型燃气轮机、蓄热电锅炉的运行特征；步骤二、将村级区域的经济性目标和环境友好性目标转化为数学模型并设定乡镇区域的优化算法；步骤三、实时监测村级区域的能源产量、负荷需求和市场价格等实时数据，并将其输入到乡镇区域的优化算法中；步骤四、基于历史数据和实时反馈，对用户区域的分布式能源站的系统模型的性能和效果进行评估和调整优化。本发明通过用户‑村级‑乡镇之间的信息交互，协同优化能源系统的运行，可以实现经济利益和环境利益的双重最优，实现多能源分层协同运行优化框架进行优化控制。

Description

一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法及系统

技术领域

本发明涉及能源管理和优化技术领域，具体为一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法及系统。

背景技术

作为新的动能系统和能源利用方法，分布式能源系统比常规能源具有更高的效率和生态友好性，建设能源互联网，加快推进电能替代、清洁替代是实现能源转型的根本途径，分布式能源系统在能源转型过程中起着重要的作用。相比于传统的“集中式”能源利用系统，分布式能源是最佳选择，利用非长距离传输的能源集成系统，最初的分散式能源通过热电联产系统的开发，然后扩展到用户端的冷、热、电、蒸汽和可再生能源系统的多种供应系统，分布式能源系统已经成为重要的能源系统，实现联合供应和能源的综合利用，也是未来能源发展的重要趋势。将各种能源综合输入利用的分布式能源系统被认为是提高能源利用效率、减少环境污染、缓解气候变化的有效途径。

然而，传统能源系统常常因缺乏协同运行优化而导致能源的低效利用和成本的增加，同时，随着环境问题的突出，对能源系统的环境友好性要求也日益增加，另外随着分布式能源站和多能源系统的发展，能源系统的复杂性和灵活性要求不断提高，因此，提出一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法及系统，实现了乡镇多能源系统的“用户级-村级-乡镇级”的分区内分层间协同控制运行，解决了传统分布式能源系统在经济性优化、环境友好性优化、能源系统的灵活性和弹性、智能化水平提升以及可持续发展方面的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，包括以下步骤：

步骤一、建立用户区域的分布式能源站的系统模型并获取多个用户区域的能源组件的运行特征，包括各个能源组件的物理连接关系、能源产量和负荷需求之间的匹配关系，以及能源传输和储存的约束条件；所述多个能源组件至少包括用户区域内的风力光伏新能源、小型燃气轮机、蓄热电锅炉、蓄电池和电转气系统；

步骤二、将村级区域的经济性目标和环境友好性目标转化为数学模型，并结合所述系统模型，形成总成本和总碳排放量的优化目标函数；并设定乡镇区域的优化算法，通过调整能源分配和运行策略，最小化目标函数，实现分布式储能及分布式能源的经济性和环境友好性的协同优化；

步骤三、实时监测所述村级区域的能源产量、负荷需求和市场价格等实时数据，并将其输入到所述乡镇区域的优化算法中，以实现实时的乡镇能源调度与运行优化；

步骤四、基于历史数据和实时反馈，对所述用户区域的分布式能源站的系统模型的性能和效果进行评估和调整优化，提升系统的智能化水平。

优选的，所述村级区域的经济性目标包括村级区域的能源采购成本、设备维护成本和能源储存成本的加权组合。

优选的，所述所述村级区域的环境友好性目标包括最小化总碳排放量，并优化能源供应与负荷需求的匹配。

优选的，所述系统模型基于能源产量模型、负荷需求模型和能源传输模型来描述分布式能源站的多能源系统。

优选的，所述约束条件包括能源供需平衡约束、设备技术限制约束和网络稳定性约束。

优选的，所述优化算法为线性规划、整数规划、遗传算法或混合整数规划算法之一。

优选的，所述实时监测所述村级区域的能源产量、负荷需求和市场价格等数据通过传感器和智能计量设备进行采集。

优选的，所述实时监测能源产量、负荷需求和市场价格等数据的频率根据实际需求进行调整，并用于实时更新优化算法的输入参数。

优选的，所述历史数据和实时反馈用于对系统性能进行评估，包括算法参数的调整、约束条件的优化和目标函数权重的调整。

本发明提供一种综合能源系统多能源协同运行控制系统，包括：

数据采集模块，用于建立系统模型的采集能源产量、负荷需求和市场价格实时数据的采集；

优化算法模块，用于实时优化能源分配和运行策略，以实现经济性和环境友好性的协同优化；

控制指令生成模块，根据优化算法的输出生成实时的能源调度与运行控制指令；

监控与反馈模块，用于实时监测系统运行情况、收集实际数据并提供反馈，以进一步调整优化算法和提升系统性能。

本发明提供了一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法。具备以下有益效果：

1、本发明通过建立“用户级-村级-乡镇级”的乡镇多能源系统的系统模型、转化优化目标、设定优化算法、实时监测和反馈以及系统评估和调整优化，实现了能源系统的经济性和环境友好性的协同优化。

2、本发明主要体现在经济性优化、环境友好性优化、能源系统的灵活性和弹性、智能化水平提升以及可持续发展等方面，通过协同优化能源系统的运行，可以实现经济利益和环境利益的双重最优，为可持续能源领域的发展和整体能源系统的改进做出贡献。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图；

图2为本发明的系统架构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明说明书附图，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。

请参阅附图1-附图2，本发明实施例提供一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，包括以下步骤：

S1、获取多个用户区域的能源组件的运行特征并建立用户区域的分布式能源站的系统模型，包括各个能源组件的物理连接关系、能源产量和负荷需求之间的匹配关系，以及能源传输和储存的约束条件；

上述步骤中，用户区域内的分布式能源通过配电网进行并网，小型燃气轮机、蓄热电锅炉、蓄电池和电转气系统，包括风力光伏新能源、风电机组等间歇式能源，其出力由额定功率及光照、气温、风力、风向、气压等气象条件决定，还包括小型燃气轮机、蓄热电锅炉、蓄电池和电转气系统、微型燃气轮机(沼气发电)、小型水电站等，其输出功率处于机组额定功率与机组的最小运行功率之间，在该容量范围内机组可以连续调节控制。

因此，需要建立一个包括各个能源组件的物理连接关系、能源产量和负荷需求之间的匹配关系，以及能源传输和储存的约束条件的分布式能源站的系统模型。这个模型可以是一个基于物理关系的拓扑结构，其中能源组件之间的连接关系包括能源的生产、存储和传输。这个模型还需要考虑到能源的产量和负荷需求之间的匹配关系，以便在后续的优化过程中实现最佳的能源调度。

除了考虑各个能源组件的物理连接关系外，还可以考虑其他因素，如能源组件的容量、效率、运行状态等。此外，还可以将天气数据、用户行为数据等外部因素纳入系统模型，以更准确地预测能源产量和负荷需求的变化。

同时，还可将系统模型建立为图论模型，其中能源组件表示为节点，能源的传输和储存表示为边。这样可以利用图论算法来解决能源调度和优化问题。

S2、将村级区域的经济性目标和环境友好性目标转化为数学模型，并结合系统模型，形成总成本和总碳排放量的优化目标函数；并设定乡镇区域的优化算法，通过调整能源分配和运行策略，最小化目标函数，实现能源系统的经济性和环境友好性的协同优化；

上述步骤中，将村级区域的经济性目标和环境友好性目标转化为数学模型，并结合系统模型，形成总成本和总碳排放量的优化目标函数。经济性目标可以包括最小化能源采购成本、最小化运行成本等，而环境友好性目标可以包括最小化碳排放、最大化可再生能源利用等。

除了经济性目标和环境友好性目标外，还可以考虑其他目标，如电网稳定性、系统可靠性等。可以将这些目标转化为数学模型的约束条件，以综合考虑各种因素的优化问题。

同时，还可采用多目标优化方法，将经济性目标和环境友好性目标作为多个目标函数进行优化，形成一个帕累托最优解集。这样可以提供决策者在不同权衡下做出最优决策的选择空间。

通过设定合适的优化算法，通过调整能源分配和运行策略，最小化目标函数，实现能源系统的经济性和环境友好性的协同优化。常见的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。

可以结合模型预测、机器学习等技术来改进优化算法的效果。例如，可以利用模型预测未来的能源产量和负荷需求，然后使用强化学习算法来学习最佳的能源调度策略。

同时，还可采用模糊优化方法，考虑到能源系统中的不确定性和模糊性。这样可以在不确定条件下进行决策，提高系统的鲁棒性和适应性。

S3、实时监测所述村级区域的能源产量、负荷需求和市场价格等实时数据，并将其输入到所述乡镇区域的优化算法中，以实现实时的乡镇能源调度与运行优化；

上述步骤中，实时监测能源产量、负荷需求和市场价格等实时数据，并将其输入到优化算法中，以实现实时的能源调度与运行优化。通过不断地获取实时数据，并与模型进行比对和调整，可以及时应对能源系统中的变化和波动。

可以利用物联网、传感器、智能计量等技术手段来实现对能源系统实时数据的监测和反馈。同时，可以运用数据挖掘和机器学习技术对实时数据进行分析和预测，提高系统的响应速度和准确性。

同时，还可在能源系统中引入分布式自治机器人，它们可以监测和采集实时数据，并根据预设的优化算法进行决策和操作。这样可以实现更高程度的自动化和智能化。

S4、基于历史数据和实时反馈，对所述用户区域的分布式能源站的系统模型的性能和效果进行评估和调整优化，提升系统的智能化水平；

上述步骤中，基于历史数据和实时反馈，对系统的性能和效果进行评估和调整优化，提升系统的智能化水平。通过对系统运行情况的分析和评价，可以发现潜在的问题和改进空间，并进行相应的调整和优化；

可以引入自适应控制算法，根据系统的性能和效果进行自主调整和优化。例如，可以根据实时数据调整能源组件的运行模式和参数，以实现系统的最优性能。

同时，还可采用强化学习算法，在系统的运行过程中不断学习和优化。系统可以通过与环境的交互，逐步改进并提升自身的智能水平，实现更加智能化的优化。

本发明通过建立“用户级-村级-乡镇级”的乡镇多能源系统的系统模型、转化优化目标、设定优化算法、实时监测和反馈以及系统评估和调整优化等步骤，实现了能源系统的经济性和环境友好性的协同优化。

其效果主要体现在以下几个方面：

经济性优化：通过优化“用户级-村级-乡镇级”的能源系统的运行策略和能源分配，该方案可以最小化能源采购成本、运行成本等经济指标。通过实时监测市场价格等实时数据，并结合优化算法进行调整，可以及时应对市场波动和变化，并在经济效益最大化的前提下实现能源调度的优化。

环境友好性优化：在优化目标函数中考虑了环境友好性指标，例如最小化碳排放量、最大化可再生能源利用等。通过综合考虑经济性和环境友好性目标，在能源调度和运行过程中减少对非可再生能源的依赖，提高可持续能源利用率，从而降低对环境的负面影响。

能源系统的灵活性和弹性：该方案基于实时数据进行能源调度和运行优化，可以根据能源产量、负荷需求以及市场情况的变化进行动态调整。这使得能源系统能够灵活应对能源波动和需求变化，提高系统的可靠性和稳定性。

智能化水平提升：通过实时监测和反馈，结合历史数据和实时数据的分析和评估，该方案可以不断优化系统的性能和效果。同时，引入了预测和机器学习技术，以提高系统的自适应性和智能化水平。这将有助于系统的自主学习和优化，并逐步改进系统的性能和效果。

可持续发展：该方案鼓励可再生能源的利用和能源的高效利用，通过减少对化石燃料的依赖，从而为可持续发展做出贡献。通过协同优化能源系统的经济性和环境友好性，可以为未来实现低碳经济和能源转型做出积极的贡献。

综上所述，本法发明方案的有益效果主要体现在经济性优化、环境友好性优化、能源系统的灵活性和弹性、智能化水平提升以及可持续发展等方面。通过通过用户-村级-乡镇之间的信息交互，协同优化能源系统的运行，可以实现经济利益和环境利益的双重最优，为可持续能源领域的发展和整体能源系统的改进做出贡献，实现多能源分层协同运行优化框架进行优化控制。

一个实施例中，经济性目标包括能源采购成本、设备维护成本和能源储存成本的加权组合；

本实施例中，系统优化的目标是在最小化总成本的前提下，合理分配资源和能源进行运行；

在实际应用中，可以通过以下步骤来实现经济性目标的优化：

能源采购成本：将能源采购成本作为一个重要的经济性指标来考虑。这可以包括购买燃料、电力或其他能源资源的价格以及相关的交易费用。优化算法可以根据市场价格、能源需求和系统的可用资源来确定最佳的能源采购策略，以最小化采购成本。

设备维护成本：设备维护成本是指在能源站中各个能源组件的运维和维护所需的费用。这包括设备的定期维护、故障修复、更换零部件等相关费用。优化算法可以考虑设备的寿命、维护计划和预测模型，以确定最佳的维护策略，以最小化设备维护成本。

能源储存成本：能源储存成本是指将能源存储在适当设备中所需的费用。这包括电池储能系统、储气罐等设备的购买、安装和维护成本。优化算法可以根据能源产量和负荷需求之间的不匹配程度来确定最佳的能源储存策略和容量规模，以最小化能源储存成本。

为了综合考虑这些不同的经济性指标，可以将它们进行加权组合，形成一个综合的经济性目标函数。在优化算法中，可以为每个指标分配相应的权重，以反映其在总成本中的重要性。然后，通过调整能源分配、能源调度和系统运行策略，优化目标函数以实现最佳的加权组合。

一个实施例中，环境友好性目标包括最小化总碳排放量，并优化能源供应与负荷需求的匹配；

本实施例中，系统优化的目标是在减少碳排放的前提下，实现能源的高效利用和匹配；

为了实现这一目标，在优化过程中可以考虑以下方面：

碳排放量最小化：优化算法可以通过调整能源的分配、能源组件的运行策略和能源源头选择等方式，以最小化总碳排放量。组件的设备和工作状态都可以通过优化算法进行调整，以便在满足能源需求的同时尽量减少碳排放。这可以包括优化可再生能源的利用、减少非可再生能源的消耗等措施。

能源供应与负荷需求的匹配：为了实现环境友好性目标，优化算法需要考虑能源供应和负荷需求之间的匹配。通过实时监测能源产量和负荷需求，并结合预测模型，算法可以调整能源的分配和调度，以使能源供应尽可能地满足负荷需求，避免供过于求或供不应求的情况，以提高能源利用效率。

可再生能源的优先利用：为了实现环境友好性目标，优化算法可以优先考虑利用可再生能源。可再生能源资源的利用可以通过最大化分配和调度以及结合天气预测和需求预测等方法来实现。将尽可能多的可再生能源纳入系统中，以替代传统的非可再生能源，有利于减少系统的碳排放量。

需要注意的是，在环境友好性目标的优化过程中，对于不同的应用场景和可再生能源资源的实际情况，可能需要考虑其他因素，如气象因素、能源存储技术等，可以根据实际情况对不同的环境友好性指标进行权衡和调整，以最优化地满足系统的环境友好性要求。

一个实施例中，系统模型基于能源产量模型、负荷需求模型和能源传输模型来描述分布式能源站的多能源系统；

本实施例中，这样的系统模型能够提供对能源产量、负荷需求和能源传输的详细描述和分析，以便进行优化和协同运行；

下面对每个模型进行详细描述：

能源产量模型：能源产量模型用于描述分布式能源站中各种能源资源(如太阳能、风能、生物质能等)的产量情况。该模型可以基于历史数据和实时监测数据，综合考虑天气、季节变化、设备效率等因素，预测各个能源资源的产量。这样可以对能源的可用性和供应情况进行建模和分析。

负荷需求模型：负荷需求模型用于描述系统中的能源需求情况。该模型基于历史数据、用户行为和预测模型等信息，预测系统的负荷需求变化。负荷需求模型可以考虑不同时间尺度的需求变化，如日、周、季度或年度的变化趋势。通过负荷需求模型，可以对系统的能源需求进行建模和分析。

能源传输模型：能源传输模型用于描述分布式能源站中能源的传输、储存和分配情况。该模型考虑能源组件之间的物理连接和能源传输通道，以及能源的储存容量和效率。通过能源传输模型，可以确定能源在不同组件之间的流动路径和能源传输的约束条件。这样可以对能源的传输和分配进行建模和优化。

系统模型的建立使得能源产量、负荷需求和能源传输等关键因素得以综合考虑和分析。通过该模型，可以更准确地预测能源供需的匹配情况，发现潜在的优化空间，并为优化算法提供输入。这样可以实现能源系统的协同运行和优化，以实现经济性和环境友好性的目标。

一个实施例中，约束条件包括能源供需平衡约束、设备技术限制约束和网络稳定性约束；

本实施例中，这些约束条件在优化和协同运行分布式能源站的多能源系统过程中起到限制和保障的作用。

下面对每个约束条件进行详细描述：

能源供需平衡约束：能源供需平衡约束确保能源的产量满足负荷的需求，以保持能源系统的平衡。在优化过程中，该约束条件被视为一个关键约束，要求能源的供应与负荷的需求始终保持平衡。这意味着优化算法在能源调度和能源分配时，应该确保能源的供应能够满足系统中各个能源组件的消耗需求，从而避免能源供过于求或供不应求的情况。

设备技术限制约束：设备技术限制约束考虑了能源组件的技术特性和限制条件。不同类型的能源组件(如太阳能电池板、风力涡轮发电机等)都有其特定的工作能力、容量限制、效率特性等技术参数。在优化过程中，需要考虑这些约束条件，以确保能源组件的运行状态在其技术范围内，并避免任何不适当的操作或过载情况。

网络稳定性约束：网络稳定性约束是确保系统中能源的传输和分配不会影响整个系统的运行稳定性的约束条件。这包括电力网络或能源传输通道等方面的稳态和暂态稳定性的考虑。在优化过程中，需要约束能源的传输和分配，以确保不会引起网络过载、频率不稳定、电压失调或其他不稳定现象。

通过遵守这些约束条件，可以确保分布式能源站的多能源系统在优化和协同运行过程中保持可靠、稳定和安全。约束条件的考虑将确保系统操作在技术和物理边界内，并促使系统在经济性和环境友好性的前提下达到最佳性能。

一个实施例中，优化算法为线性规划、整数规划、遗传算法或混合整数规划算法之一；

本实施例中，这些算法在多能源系统的优化中都具有一定的应用优势，具体选择哪种算法取决于系统的规模、复杂度以及优化目标的性质；

选择适合的优化算法取决于具体问题的特征和要求。可以根据问题的规模和复杂性、约束条件的性质以及求解效率的需求来进行选择。还可以考虑结合多种算法进行问题求解，如使用遗传算法对部分问题进行全局搜索，再利用线性规划或整数规划进行精细优化。这样的组合策略可以充分发挥各个算法的优势，提高求解的效率和准确性。

一个实施例中，实时监测能源产量、负荷需求和市场价格等数据通过传感器和智能计量设备进行采集；

本实施例中，通过使用传感器和智能计量设备进行实时数据采集，能够提供可靠的能源产量、负荷需求和市场价格等信息，为系统的监测、控制和优化提供了重要的依据。这样可以实现能源系统的高效运行和对实时变化的灵活响应。

一个实施例中，实时监测能源产量、负荷需求和市场价格等数据的频率根据实际需求进行调整，并用于实时更新优化算法的输入参数；

本实施例中，这样可以确保优化算法在基于最新数据的情况下进行决策，并实现系统的实时优化，提高能源系统的效率、灵活性和可靠性；

以下是一种工作流程示例：

数据采集频率调整：根据实际需求和计算资源的可用性，可以调整能源产量、负荷需求和市场价格等数据的采集频率。一些关键数据可能需要以更高的频率进行采集，以实现对系统动态变化的及时感知。其他数据可能可以以较低频率进行采集，以减少数据处理和存储的负担。这样可以平衡实时性和效率的要求。

数据更新与优化算法：采集到的实时数据可以用于更新优化算法的输入参数。这些参数可以包括能源产量、负荷需求、市场价格、设备状态等。通过使用最新的数据来更新参数，优化算法可以基于当前系统状态进行决策和优化计算。这样可以更好地反映系统的实际情况，提高优化算法的准确性和效果。

实时优化决策：基于更新后的输入参数，实时优化算法可以计算出系统的最优运行策略。这包括能源的调度、储能的控制、设备的运行模式等方面的决策。优化算法可以考虑不同的目标，如成本最小化、能源利用率最大化或碳排放最小化等，并根据实时数据和约束条件进行计算，生成实时的优化决策结果。

决策执行与跟踪：根据优化算法的输出结果，实际进行决策的执行。这可能涉及对能源的分配、设备的设置或调整等操作。同时，实时数据的持续监测和反馈也很重要，以验证决策的有效性并及时调整。通过不断迭代执行、监测和调整，系统可以实现动态的优化，以适应实时变化的能源产量、负荷需求和市场价格等要素。

一个实施例中，历史数据和实时反馈用于对系统性能进行评估，包括算法参数的调整、约束条件的优化和目标函数权重的调整；

本实施例中，这样可以改进优化算法的准确性和效果，以更好地满足系统的要求和目标。

以下是一种应用方式示例：

历史数据分析：利用历史数据对系统的运行情况进行分析和评估。这些历史数据可以包括能源产量、负荷需求、市场价格、设备状态等信息。通过对历史数据的统计和分析，可以了解系统在不同时间段的性能表现，识别出现的模式、趋势和关联关系，并发现可能存在的问题和改进空间。

性能评估指标的定义：基于历史数据的分析结果，定义适当的性能评估指标来衡量系统的性能。这些指标可以涉及能源的利用效率、成本效益、可靠性、环境影响等方面。指标的选择应与实际目标和要求相匹配，以反映系统的综合性能。

实时反馈监测：利用实时数据进行反馈监测，以评估当前系统状态和性能。通过实时数据的监测，可以了解系统的实际运行情况，并与预期目标进行对比。这样可以发现潜在的问题、异常或改进机会，并及时采取相应的措施。

算法参数调整：根据历史数据和实时反馈的评估结果，对优化算法中的参数进行调整。这些参数可能包括权重、阈值、步长、惩罚因子等。通过优化算法参数的调整，可以提高优化算法的适应性和收敛性，使其更好地适应系统的特点和变化。

约束条件优化和目标函数权重调整：根据历史数据和实时反馈的评估结果，对约束条件和目标函数的设置进行优化和调整。这可以包括重新定义约束条件的限制范围、更新目标函数的权重分配，以使优化算法更好地反映实际要求和偏好。通过调整约束条件和目标函数，可以优化系统的运行策略和性能表现。

通过综合利用历史数据和实时反馈，可以对系统性能进行全面评估，并对优化算法的参数、约束条件和目标函数进行调整和优化。这样可以不断改进系统的运行效果，提高能源系统的性能、可靠性和经济性。

本发明提供一种综合能源系统多能源协同运行控制系统，包括：

数据采集模块：该模块负责采集能源产量、负荷需求和市场价格等实时数据，以建立系统模型并提供实时输入数据。这些数据可以通过传感器和智能计量设备进行采集，并利用通信技术传输到系统中。

优化算法模块：该模块利用采集到的实时数据，运行优化算法来实时优化能源分配和运行策略。优化算法可以考虑系统的经济性和环境友好性等目标，以实现整体协同的能源优化。具体的优化算法可以是线性规划、整数规划、遗传算法或混合整数规划等，根据具体问题的复杂度和要求选择合适的算法。

控制指令生成模块：根据优化算法模块的输出，控制指令生成模块生成实时的能源调度与运行控制指令。这些指令可以包括能源分配方案、设备运行模式、储能控制策略等，以实现优化算法的决策结果。

监控与反馈模块：该模块用于实时监测系统的运行情况，收集实际数据，并提供反馈信息。通过监控与反馈模块，可以对系统的实际运行情况进行监测与验证，与优化算法的预期结果进行比较，以进一步优化系统性能。根据实际情况，可以调整优化算法的参数、约束条件和目标函数权重等，以持续改进系统的优化效果。

这个综合能源系统多能源协同运行控制系统综合了数据采集、优化算法、控制指令生成和监控反馈等关键功能，旨在实现系统的经济性和环境友好性的协同优化。它可以提高能源系统的效率、可靠性和可持续性，为运营商和用户提供更优化的能源解决方案。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、建立用户区域的分布式能源站的系统模型并获取多个用户区域的能源组件的运行特征，包括各个能源组件的物理连接关系、能源产量和负荷需求之间的匹配关系，以及能源传输和储存的约束条件；所述多个能源组件至少包括用户区域内的风力光伏新能源、小型燃气轮机、蓄热电锅炉、蓄电池和电转气系统；

步骤二、将村级区域的经济性目标和环境友好性目标转化为数学模型，并结合所述系统模型，形成总成本和总碳排放量的优化目标函数；并设定乡镇区域的优化算法，通过调整能源分配和运行策略，最小化目标函数，实现分布式储能及分布式能源的经济性和环境友好性的协同优化；

步骤三、实时监测所述村级区域的能源产量、负荷需求和市场价格等实时数据，并将其输入到所述乡镇区域的优化算法中，以实现实时的乡镇能源调度与运行优化；

步骤四、基于历史数据和实时反馈，对所述用户区域的分布式能源站的系统模型的性能和效果进行评估和调整优化，提升系统的智能化水平。

2.根据权利要求1所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，所述村级区域的经济性目标包括所述村级区域的能源采购成本、设备维护成本和能源储存成本的加权组合。

3.根据权利要求1所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，所述所述村级区域的环境友好性目标包括最小化总碳排放量，并优化能源供应与负荷需求的匹配。

4.根据权利要求1所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，所述系统模型基于能源产量模型、负荷需求模型和能源传输模型来描述分布式能源站的多能源系统。

5.根据权利要求1所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，所述约束条件包括能源供需平衡约束、设备技术限制约束和网络稳定性约束。

6.根据权利要求1所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，所述乡镇区域的优化算法为线性规划、整数规划、遗传算法或混合整数规划算法之一。

7.根据权利要求1所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，所述实时监测所述村级区域的能源产量、负荷需求和市场价格等数据通过传感器和智能计量设备进行采集。

8.根据权利要求1所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，所述实时监测能源产量、负荷需求和市场价格等数据的频率根据实际需求进行调整，并用于实时更新优化算法的输入参数。

9.根据权利要求1所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，所述历史数据和实时反馈用于对系统性能进行评估，包括算法参数的调整、约束条件的优化和目标函数权重的调整。

10.一种综合能源系统多能源协同运行控制系统，用于实施如权利要求1-9任一项所述的一种乡镇综合能源系统多能源协同运行控制方法，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于建立系统模型的采集能源产量、负荷需求和市场价格实时数据的采集；

优化算法模块，用于实时优化能源分配和运行策略，以实现经济性和环境友好性的协同优化；

控制指令生成模块，根据优化算法的输出生成实时的能源调度与运行控制指令；

监控与反馈模块，用于实时监测系统运行情况、收集实际数据并提供反馈，以进一步调整优化算法和提升系统性能。