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冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度(Matlab代码实现）

news 2026/4/29 2:31:28

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💥1 概述

文献来源：

摘要：随着能源结构调整，集成风／光等可再生能源输入、冷热电气等多种能源互补输出的微能源网得到了逐步发展，如何协调调度微能源网内冷热电气源网荷成为当前研究热点。建立了冷热电气多能互补的微能源网在孤岛／并网模式下的协调调度模型，并利用供热／供冷系统的热惯性和热／冷负荷的柔性，发挥供热／供冷系统的“储能”功能，以电转气（Ｐ２Ｇ）装置实现电—气网络双向互通。模型采用鲁棒线性优化理论将随机优化模型进行确定性转化，取得经济性和鲁棒性的适当折中。算例仿真验证了温度负荷储能特性对微能源网灵活调度的优化作用和鲁棒性指标对优化结果的协调作用。
关键词：微能源网；多能互补；温度负荷；储能特性；鲁棒优化

清洁高效、可持续的能源开发与利用模式是未来能源领域的重要发展方向。而随着可再生能源发电渗透率的不断提高，其不确定性的特点给微电网运行带来了巨大压力。
微能源网能通过新能源技术和互联网技术，实现电、热、冷、气等多种能源的协调规划与统一调度，有效提高能源利用效率，同时实现能源的就地生产、消纳，降低能源网络建设成本和运行成本。文献在“以热定电”模式下，研究了冷热电可再生能源微网在经济和环境多优化目标下的多能互补特性。文献构建了包含冷热电三联供系统、低温余热发电系统、清洁能源和储能单元的微能源网多能源耦合枢纽，利用多能互补的优势提高了微能源网运行效率。

1.1 冷热电气微能源网的基本架构

图１为冷热电气多能互补微能源网基本架构，其中微电源包括风电、光伏、微型燃气轮机（以下简

称微燃机）；天然气由天然气网络和Ｐ２Ｇ装置供应，Ｐ２Ｇ技术参见附录Ａ，由于目前技术瓶颈及运行成本等因素限制了Ｐ２Ｇ装置的容量，本文不考虑向天然气网络售气情况；热源包括热电联产机组连接的余热锅炉和燃气锅炉２个部分；制冷由吸收式制冷机和电制冷机共同承担。本文研究微能源网在孤岛和并网２种运行模式下的日前预调度问题。在日前预调度中，风／光可发电功率具有不确定性，作随机变量考虑。

1.2 孤岛模式下微能源网的源网荷协调调度模型

冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度研究

一、冷热电气多能互补系统的定义与协同机制

冷热电气多能互补系统（CCHP）是一种基于能源梯级利用的综合能源系统，通过整合燃气轮机、余热回收装置、储能设备及可再生能源（如太阳能、风能），实现发电、供热、供冷的协同优化。其核心在于能源的高效转换与互补利用，例如燃气轮机发电的余热可驱动吸收式制冷机或供热系统，能源利用率可提升20%~30%。关键技术包括：

能源梯级利用：发电后的余热用于制冷/供热，减少能源浪费。
多能转换技术：如电制冷机（电能→冷能）、吸收式制冷机（热能→冷能）及热泵（低位热能→高品位热能）。
储能技术：电池、储热/冷装置平衡供需波动，提升系统灵活性。

二、微能源网的基本结构与组成

微能源网是分布式能源系统的典型形态，其结构包括：

能源生产单元：燃气轮机、光伏、风电、地热能等。
储能系统：电池、储热罐、冰蓄冷等，用于削峰填谷和备用支撑。
能量管理系统（EMS）：实时监控与优化调度，通过预测算法协调多能流。
负荷管理：冷、热、电负荷需求响应，结合柔性负荷调节供需平衡。
典型架构如图1所示，体现能源生产、存储、转换与消费的闭环协同。

三、鲁棒优化调度的数学模型与算法

鲁棒优化通过构建不确定性集（如风光出力波动、负荷需求变化）生成保守但可靠的调度方案，核心模型为两阶段优化：

第一阶段（主问题）：确定日前调度计划，包括储能充放电、机组启停等。
第二阶段（子问题）：针对最恶劣场景（如极端天气、负荷突变）调整实时出力，最小化运行成本。

四、不确定性因素与应对策略

风光出力波动：采用鲁棒线性优化将随机模型转化为确定性约束，通过不确定预算参数调节保守性。
负荷需求响应：引入需求侧管理（如分时电价、可中断负荷），结合热惯性模型（如建筑储热特性）平抑波动。
设备故障与市场波动：构建多场景鲁棒模型，结合蒙特卡洛模拟或云模型生成典型场景。

五、应用案例与实证分析

水-风-光-储互补系统：在黄河上游清洁能源基地中，鲁棒优化使输电功率波动降低15%，弃电风险趋近于零。
工业园区CCHP微网：通过两阶段优化，运行成本降低12%，可再生能源消纳率提升至85%。
孤岛模式下的微网调度：引入电转气（P2G）技术，实现电-气网络闭环互联，碳排放减少20%。

六、挑战与未来研究方向

计算复杂度：大规模系统的C&CG算法求解效率需提升，可结合分布式优化或机器学习加速。
多目标权衡：经济性、环保性与鲁棒性的协同优化需引入多目标灰狼算法（MOGWO）或改进NSGA-II。
数据驱动建模：风光出力预测精度依赖高分辨率气象数据，需融合深度强化学习提升预测可靠性。

七、结论

冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度是实现能源高效利用与低碳转型的关键路径。通过两阶段鲁棒模型、多能协同机制及先进算法，系统可在不确定环境下实现经济、可靠运行。未来需进一步突破多尺度优化、跨能源耦合及智能预测技术，推动微能源网向更高智能化和适应性方向发展。

📚2 运行结果

2.1 并网情况下，经济成本最优调度

2.2 并网情况下，碳排放最优调度

本文考虑供热／供冷系统的热惯性，并采用柔性供热／供冷控制方式，发挥了热／冷温度负荷的“储能”功能；引入Ｐ２Ｇ装置实现了电—气网络的闭环互联。建立了冷热电气多能互补的微能源网在孤岛／并网模式下的协调调度模型，并采用鲁棒线性优化理论对随机优化模型进行求解，克服了对随机变量概率分布的依赖性。算例仿真结果表明温度负荷 “储能”特性能有效提升微能源网协调调度的灵活性，以及鲁棒性指标的控制能方便协调优化结果的鲁棒性和经济性。