文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑多能互补灵活性和用户低碳意愿的区域综合能源系统鲁棒优化调度》

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这篇文章的标题指出了它所关注的主题和目标。让我们逐步解读：

区域综合能源系统：
- 这指的是一个在地区范围内整合了多种能源资源和能源设施的系统，以满足该地区的能源需求。这种系统通常包括传统能源（如电力、燃气）以及可再生能源（如太阳能、风能）和能源存储设施。
考虑多能互补灵活性：
- 文章将考虑多种不同类型的能源，这些能源可以相互补充和交叉利用。这种灵活性意味着系统可以根据需要动态地调整能源来源，以最大程度地满足需求并提高系统的可靠性和效率。
用户低碳意愿：
- 考虑到用户对减少碳排放和环境保护的愿望。这表明系统的设计和优化将考虑到用户的偏好和目标，例如将尽可能多地利用清洁能源，降低碳排放。
鲁棒优化调度：
- 文章将提出一种优化调度方法，以确保系统在面对各种不确定性和挑战时能够保持稳健性和鲁棒性。这意味着系统的设计将考虑到可能的变化和风险，并采取相应的措施来应对这些变化，以确保系统的性能和可靠性。

综合来看，这篇文章将关注在区域范围内建立综合能源系统，并通过考虑多种能源类型、用户偏好以及鲁棒的优化调度方法来实现系统的高效、可靠和环保运行。

摘要：为了解决区域综合能源系统(regional integrated energy system， RIES)中由于新能源出力不确定性和多能负荷波动所导致的灵活性不足问题，本文提出了一种考虑多能互补灵活性和用户低碳意愿的鲁棒优化方法。首先，计及新能源出力与负荷的共同影响，通过净负荷波动来刻画RIES电力子系统灵活性需求。为了计及用户低碳意愿对新能源消纳的影响，分别构建用户购买普通和零碳电能的效用函数。考虑多能耦合设备的灵活备用容量，建立包含多能灵活性供需平衡约束的目标为RIES总运行成本最小及用户总效用最大的三层鲁棒优化调度模型。引入设备最优运行区间对模型内时间耦合约束进行解耦，并采用KKT (Karush-Kuhn- Tucker)条件和嵌套列与约束生成(nested column and constraints generation， NC&CG)算法进行求解。算例分析表明，本文所提模型可提升RIES运行的灵活性，促进新能源消纳，实现了RIES的低碳经济运行。

这篇摘要涵盖了一种解决区域综合能源系统（RIES）中灵活性不足问题的鲁棒优化方法。以下是摘要的主要要点的解读：

问题背景：
- 提到了RIES中存在的问题，即由于新能源出力的不确定性和多能负荷波动，导致系统灵活性不足。这可能是因为新能源如风能和太阳能的波动性，以及用户需求的变化。
方法提出：
- 本文提出了一种鲁棒优化方法，以解决上述问题。这种方法考虑到了多种因素，包括多能互补灵活性和用户低碳意愿。
灵活性需求刻画：
- 通过净负荷波动来描述RIES电力子系统的灵活性需求，将新能源出力与负荷的共同影响纳入考虑。
用户低碳意愿建模：
- 构建了用户购买普通和零碳电能的效用函数，以捕捉用户对低碳能源的偏好和需求。
三层鲁棒优化调度模型：
- 建立了一个包含多能灵活性供需平衡约束的三层鲁棒优化调度模型，其目标是在最小化RIES总运行成本和最大化用户总效用之间找到平衡。
求解方法：
- 引入设备最优运行区间，对模型内时间耦合约束进行解耦。使用KKT条件和NC&CG算法进行求解，这些方法在优化问题中常被用于处理复杂约束和非线性问题。
算例分析结果：
- 文中指出经过算例分析，提出的模型可以提升RIES运行的灵活性，促进新能源消纳，实现低碳经济运行。

综合来看，该研究提供了一个综合性的优化方法，通过考虑多个因素，包括用户偏好、新能源波动性和系统灵活性，来改善区域综合能源系统的运行效率和可持续性。

关键词：区域综合能源系统;运行灵活性;优化调度;用户低碳意愿;鲁棒优化;

当解读这些关键词时，我们可以从摘要中获得更深入的理解：

区域综合能源系统：
- 这是一个系统级别的能源架构，通常包括多种能源类型（如电力、热能、气体等），以及能源生产、传输、储存和消费等各个环节。它旨在优化能源利用、提高能源效率，并在地区范围内实现可持续的能源供应。
运行灵活性：
- 这指的是能源系统适应外部变化（如负荷波动、新能源出力波动等）的能力。在这种情况下，灵活性可能包括能源的调整、储存、分配等方面的灵活性，以满足系统的需求。
优化调度：
- 这是指通过对能源系统中各种资源（如发电机、储能设备、能源消耗设备等）进行优化分配和调度，以最大化系统效益、降低成本、满足用户需求等目标。
用户低碳意愿：
- 这是指用户对使用低碳能源的偏好或意愿。在能源系统中，用户的低碳意愿可能影响他们对不同能源类型的选择、对能源价格的反应等。
鲁棒优化：
- 这是指在面对系统参数不确定性或外部变化时，能够保持优化性能的一种优化方法。在能源系统中，鲁棒优化方法可以使系统更具适应性，降低因外部变化而导致的损失。

综合来看，这些关键词反映了摘要中所讨论的主题：在区域综合能源系统中，通过优化调度和考虑用户低碳意愿，提高系统的运行灵活性，并采用鲁棒优化方法应对外部变化，从而实现系统的高效、可持续运行。

仿真算例：

本文构建的min-max-min两阶段三层鲁棒优化模型可以得到最恶劣情况分布下的最优灵活调度方案。该模型以从上级能源网的购能成本、各设备运维成本、弃风弃光惩罚成本、设备灵活性供应成本和提供灵活性调节服务的补偿收益的总成本最小，以及负荷侧用户购买普通电能和零碳电能用户总效用最优为目标函数。在第1阶段min问题中得到各设备的最优运行区间和在上级能源网中的能源购买量并传递给第2阶段；在第2阶段的max 问题中以第1阶段得到的各类设备最优运行区间和能源购买量为基础，得到电力灵活性需求的最恶劣场景，即RIES运行总成本最大的情景；最后的第 2阶段min问题是基于上述2个问题的优化结果，以RIES运行总成本最小为目标，确定各设备的实际出力和向上、向下灵活性供应容量，以及用户侧对普通电能和零碳电能的购买量。本文以包含CHP机组、GT机组、P2G机组、 EB机组、储能设备以及风电、光伏等设备的RIES 为例。算例中各设备参数见附录E表A1，电网分时电价和气价见附录E图A3，风机和光伏的出力曲线如附录E图A4所示。本文是在Intel (R) Core (TM) i5-10210U CPU和16GB内存的环境下进行测试，在MATLAB平台上采用Yalmip工具箱，并采用商业求解器Gurobi进行求解。

仿真程序复现思路：

以下是对该文章仿真的复现思路，以及使用MATLAB语言表示的伪代码：

建立模型：
- 根据文章描述的min-max-min两阶段三层鲁棒优化模型，首先需要在MATLAB中建立相应的数学优化模型。可以使用Yalmip工具箱来建立优化模型。
定义变量：
- 在模型中定义各个设备的运行状态变量、能源购买量变量、用户购买量变量等。
设置约束条件：
- 根据文章描述的目标函数和约束条件，设置模型中各个设备的运行区间约束、能源供需平衡约束、用户侧电能购买量约束等。
设置目标函数：
- 根据文章描述的目标函数，将总成本最小化以及用户总效用最大化作为目标函数。
求解优化问题：
- 使用商业求解器Gurobi对建立的优化模型进行求解，得到第一阶段min问题的解，即各设备的最优运行区间和能源购买量。
传递解到第二阶段：
- 将第一阶段的解传递给第二阶段的max问题，作为基础。
解决第二阶段问题：
- 在第二阶段的max问题中，以第一阶段得到的各类设备最优运行区间和能源购买量为基础，得到电力灵活性需求的最恶劣场景。
最终优化：
- 最后的第二阶段min问题是基于上述两个问题的优化结果，以RIES运行总成本最小为目标，确定各设备的实际出力和向上、向下灵活性供应容量，以及用户侧对普通电能和零碳电能的购买量。

以下是MATLAB伪代码示例：

% 假设有三个设备：CHP机组、GT机组、P2G机组
n1 = 10; % CHP机组数
n2 = 8;  % GT机组数
n3 = 5;  % P2G机组数

% 假设有两种类型的电能：普通电能、零碳电能
num_energy_types = 2;

% 定义设备运行状态变量
x1 = sdpvar(n1, 1); % CHP机组
x2 = sdpvar(n2, 1); % GT机组
x3 = sdpvar(n3, 1); % P2G机组

% 定义能源购买量变量
energy_purchase = sdpvar(num_energy_types, 1);

% 设置约束条件
Constraints = [];
% 设备运行区间约束
Constraints = [Constraints, x1 >= xmin1, x1 <= xmax1, ...]; % CHP机组
Constraints = [Constraints, x2 >= xmin2, x2 <= xmax2, ...]; % GT机组
Constraints = [Constraints, x3 >= xmin3, x3 <= xmax3, ...]; % P2G机组
% 能源供需平衡约束
Constraints = [Constraints, sum(energy_purchase) == demand]; % 总需求等于总购买量
% 用户侧电能购买量约束
Constraints = [Constraints, energy_purchase >= 0]; % 购买量非负

% 设置目标函数
Cost_CHP = compute_cost_CHP(x1); % 计算CHP机组成本
Cost_GT = compute_cost_GT(x2);   % 计算GT机组成本
Cost_P2G = compute_cost_P2G(x3); % 计算P2G机组成本
Cost_energy_purchase = compute_cost_energy_purchase(energy_purchase); % 计算能源购买成本
Objective = Cost_CHP + Cost_GT + Cost_P2G + Cost_energy_purchase;

% 求解优化问题
options = sdpsettings('solver','gurobi','verbose',0);
optimize(Constraints, Objective, options);

% 获取结果
x1_opt = value(x1);
x2_opt = value(x2);
x3_opt = value(x3);
energy_purchase_opt = value(energy_purchase);

% 显示结果
disp('CHP机组最优运行状态：');
disp(x1_opt);
disp('GT机组最优运行状态：');
disp(x2_opt);
disp('P2G机组最优运行状态：');
disp(x3_opt);
disp('能源购买量：');
disp(energy_purchase_opt);

在这个示例中，我们假设了设备的运行状态变量、能源购买量变量，并设置了相应的约束条件和目标函数。在求解过程中，我们使用了Gurobi求解器，并通过设置选项来控制求解过程的输出。最后，我们获取了优化结果，并将其显示出来。

在实际应用中，需要根据具体问题的特点来调整变量定义、约束条件和目标函数，并确保算法的正确性和有效性。

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