基于两阶段协调优化与控制的冷热电联供型微网运行方法与流程

本发明属于冷热电三联供系统领域，具体来说，涉及一种基于两阶段协调优化与控制的冷热电联供型微网运行方法。

背景技术：

冷热电联供系统由于在经济性、能效性和环保性等方面的突出优势，成为国内外发展迅速的新能源产业。冷热电联供型微网以小规模、小容量和模块化等多种方式就近安装在用户侧，能够提供冷、热、电三种不同形式的能源，可满足用户多种负荷需求。同时冷热电联型微网使用无污染的天然气能源，具有较高的能源利用率，且能够接入风电、光伏等新能源，能够有效的缓解能源压力，同时减少污染气体、固体颗粒的排放。

目前，冷热电联供型微网优化运行方法大多仅根据日前或日内调度计划指令。由于可再生能源的和用户负荷具有一定的随机特性，因此等在实时运行中实际值与预测值会存在一定偏差，导致实际运行往往偏离日前或日内调度计划，一方面给系统的经济运行带来不利影响，另一方面对系统的安全稳定运行构成威胁。

技术实现要素：

技术问题：本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于两阶段协调优化与控制的冷热电联供型微网运行方法，实现了冷热电微网日内、实时两个时间尺度的协调调度，在保证系统经济运行的同时，消除了系能源不确定性和负荷预测误差给系统带来的不利影响，实现冷热电联供型微网经济、稳定运行的目的。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明提出的一种基于两阶段协调优化与控制的冷热电联供型微网运行方法，该运行方法包括以下步骤：

步骤10)：冷热电联供型微网日内滚动调度：根据历史数据，以冷热电联供型微网运行成本最小为优化目标，根据系统运行约束条件，结合预测的可再生能源发电功率、负荷需求进行优化调度，确定冷热电联供型微网中各设备的滚动出力、向电网购电或售电量；

步骤20)：建立冷热电联供型微网实时调度模型，以基于调度波动惩罚的冷热电联供型微网实时运行成本最小为优化目标，根据实时运行约束条件，结合可再生能源发电功率、负荷需求的实时值，对步骤10得到的日内滚动调度的优化结果进行修正，确定冷热电联供型微网中各设备的实时出力，向电网购电或售电量实时值。

作为优选例，所述的步骤10)中，冷热电联供型微网运行成本目标函数，如式(1)所示：

式中，C表示系统运行成本；k表示当前时刻；M表示控制时域；表示第t时段冷热电联供型微网与电网交互的成本，表达式如式(2)所示；表示系统第t时段的燃料成本，表达式如式(3)所示；表示第t时段的蓄电池老化成本，表达式如式(4)所示；表示系统第t时段的运行维护成本，表达式如式(5)所示；

式中，表示第t时段系统向电网购电电价，单位：元/kWh；表示第t时段系统向电网购电功率，单位：kW；表示第t时段系统向电网售电电价，单位：元/kWh；表示第t时段系统向电网售电功率，单位：kW；Δt表示时间间隔；

式中，表示第t时段系统购买天然气价格，单位：元/m³；表示第t时段微型燃气轮机所消耗燃料功率，单位：kW；表示第t时段燃气锅炉所消耗燃料功率，单位：kW；H_ng表示天然气热值，单位：kWh/m³；

式中，R_bt表示电池的单位时间老化成本，单位：元/h；表示第t时段蓄电池放电状态，表示蓄电池放电，表示蓄电池充电；表示第t时段蓄电池充电状态，表示蓄电池放电；表示蓄电池充电；

式中，表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；R_mt,rm表示微型燃气轮机运行维护费用，单位：元/kWh；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；R_b,rm表示燃气锅炉运行维护费用，单位：元/kWh；表示第t时段系统的热负荷功率，单位：kW；h_he表示热交换器效率；R_he,rm表示热交换器运行维护费用，单位：元/kWh；表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；R_ac,rm表示吸附式制冷机运行维护费用，单位：元/kWh；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；R_ec,rm表示电制冷机运行维护费用，单位：元/kWh；表示光伏第t时段的预测值；R_pv,rm表示光伏电池维护费用单位：元/kWh；表示蓄电池第t时段的充电功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段放电功率，单位：kW；R_bt,rm表示蓄电池运行维护费用系数，单位：元/kWh；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kWh；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kW；R_tst,rm表示蓄热槽运行维护费用系数，单位：元/kWh。

作为优选例，所述的步骤10)中，系统运行约束条件具体包括系统冷功率平衡约束、系统热功率平衡约束、系统电功率平衡约束、燃气轮机运行约束和储能设备约束，其中，

确定系统冷功率平衡约束，如式(6)所示：

式中，COP_ac表示吸附式制冷机的制冷系数；表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；COP_ec表示电制冷机的制冷系数；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；表示第t时刻系统冷负荷功率，单位：kW；

确定系统热功率平衡约束，如式(7)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t时段的热功率，单位：kW；η_re表示余热回收器效率；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kWh；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kW；表示第t时段系统的热负荷功率，单位：kW；η_he表示热交换器效率；

确定系统电功率平衡约束，如式(8)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；表示系统第t时段从电网的购电功率，单位：kW；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段的放电功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段充电功率，单位：kW；表示系统第t时段向电网出售电功率，单位：kW；P_l^t表示第t时段系统电负荷功率，单位：kW；表示光伏第t时段的预测值，单位：kW；表示风电第t时段的预测值，单位：kW；

建立如式(9)～式(10)所示的微型燃气轮机运行约束：

确定微型燃气轮机启停爬坡约束和连续运行爬坡约束，如式(9)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t时段运行状态变量，表示微型燃气轮机运行，表示微型燃气轮机停机；表示微型燃气轮机出力的下限，单位：kW；表示微型燃气轮机出力的上限，单位：kW；表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组在连续运行状态时的最大降功率，单位：kW；表示微型燃气轮机第t-1时段的电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组启动时的最大增功率，单位：kW；

确定微型燃气轮机的热、电功率约束，如式(10)所示：

式中，表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第1段的电功率下限，单位：kW；L_mt表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线索引集合；表示第t时段微型燃气轮机产生的电功率落在热电效率曲线第k段上的量，单位：kW；表示微型燃气轮热电效率曲线分段线性化的第k段二进制编码变量；表示微型燃气轮热电效率曲线分段线性化的第j段二进制编码变量；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第k段的电功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第k+1段的电功率下限，单位：kW；

表示微型燃气轮机在第t时段运行产生的热功率，单位：kW；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第1段的热功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机热电效率曲线分段线性化后第k段的斜率；

确定燃气锅炉功率约束，如式(11)所示：

式中，表示燃气锅炉出力的下限，单位：kW；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；表示燃气锅炉出力的上限，单位：kW；

确定冷热电联供型微网与电网交互功率约束，如式(12)所示：

式中，表示第t时段冷热电微网从电网购电功率，单位：kW；表示第t时段冷热电微网从电网购电状态，表示第t时段从电网购电，表示第t时段不从电网购电；表示系统与主网功率交互的上限，单位kW；表示第t时段冷热电微网向电网售电功率，单位：kW；表示第t时段冷热电微网向电网售电状态，表示第t时段向电网售电，表示第t时段不从电网售电；

确定蓄电池运行的约束条件，如式(13)所示：

式中，表示蓄电池第t时段的充电状态，表示蓄电池充电；表示蓄电池不充电；表示蓄电池的充电功率最小值，单位：kW；表示第t时段蓄电池的充电功率，单位：kW；表示蓄电池的充电功率最大值，单位：kW；表示蓄电池第t时段的放电状态，表示蓄电池放电；表示蓄电池不放电；表示蓄电池的放电功率最小值，单位：kW；表示第t时段蓄电池的放电功率，单位：kW；表示蓄电池的放电功率最大值，单位：kW；表示蓄电池内第t时段的能量，单位：kWh；表示蓄电池内第t-1时段的能量，单位：kWh；σ_bt表示蓄电池的自身能量损耗率；表示蓄电池的充电效率；表示蓄电池放电效率；表示蓄电池储存能量的下限，单位：kWh；表示蓄电池储存能量的上限，单位：kWh；Δt表示时间间隔；

确定蓄热槽运行的约束条件，如式(14)所示：

式中，表示蓄热槽第t时段的放热状态，表示蓄热槽放热，表示蓄热槽不放热；表示蓄热槽的蓄热功率下限，单位kW；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kW；表示蓄热槽的蓄热功率上限，单位kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热状态，表示蓄热槽蓄热，表示蓄热槽不蓄热；表示蓄热槽的放热功率下限，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kWh；表示蓄热槽的放热功率上限，单位：kW；表示蓄热槽内第t时段的能量，单位：kWh；表示蓄热槽内第t-1时段的能量，单位：kWh；σ_tst表示蓄热槽的自身能量损耗率；表示蓄热槽的蓄热效率；表示蓄热槽释放热量的效率；表示蓄热槽储存能量的上限，单位：kWh；表示蓄热槽储存能量的下限，单位：kWh；

结合冷、热、电负荷预测值和冷热电联供微网中各设备的运行状态，利用CPLEX优化工具求解优化模型，获得微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机和储能设备在后续M个时段的出力。

作为优选例，所述的步骤10)中，Δt＝15min，H_ng＝9.78kWh/m³。

作为优选例，所述步骤20)包括：

步骤201)建立冷热电联供型微网实时调度模型，具体包括：

确定冷热电联供型微网实时调度阶段的系统运行目标函数，如式(15)所示：

式中，Δt′表示实时调度的时间间隔，且N*Δt′＝Δt，N为正整数；C^t+Δt′表示第t+Δt′时段的系统运行成本；表示第t+Δt′时段冷热电联供型微网与电网交互的成本，表达式如式(16)所示；表示系统第t+Δt′时段的燃料成本，表达式如式(17)所示；表示第t+Δt′时段的电池老化成本，表达式如式(18)所示；表示系统第t+Δt′时段的运行维护成本；

式中，表示第t时段系统向电网购电电价，单位：元/kWh；表示第t+Δt′时段系统向电网购电功率，单位：kW；表示第t时段系统向电网售电电价，单位：元/kWh；表示第t+Δt′时段系统向电网售电功率，单位：kW；μ_grid表示微网与电网功率交互波动惩罚因子，单位：元/(kW²·h)；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的微网从电网购买电功率优化值，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的微网向电网售电功率优化值，单位：kW；

式中，表示第t时段系统购买天然气价格，单位：元/m³；表示第t+Δt′时段微型燃气轮机所消耗燃料功率，单位：kW；表示第t+Δt′时段燃气锅炉所消耗燃料功率，单位：kW；μ_mt表示微型燃气轮机电功率波动惩罚因子，单位：元/(kW²·h)；表示第t+Δt′时段微型燃气轮机输出电功率，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的微型燃气轮机电功率优化值，单位：kW；μ_b表示微型燃气轮机热功率波动惩罚因子，单位：元/(kW²·h)；表示第t+Δt′时段微型燃气轮机输出热功率，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的微型燃气轮机热功率优化值，单位：kW；

式中，μ_bt表示蓄电池充放电波动惩罚因子，单位：元/(kW²·h)；表示第t+Δt′时段蓄电池放电功率，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的蓄电池放电功率优化值，单位：kW；表示第t+Δt′时段蓄电池充电功率，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的蓄电池充电功率优化值，单位：kW；

确定实时调度阶段的系统运行约束条件，包括系统冷功率平衡约束、系统热功率平衡约束、系统电功率平衡约束、燃气轮机运行约束和储能设备约束；其中，

系统冷功率平衡约束如式(19)所示：

式中，COP_ac表示吸附式制冷机的制冷系数；表示吸附式制冷机第t+Δt′时段的输入功率，单位：kW；COP_ec表示电制冷机的制冷系数；表示电制冷机第t+Δt′时段的输入功率，单位：kW；表示第t+Δt′时刻系统冷负荷功率，单位：kW；

系统热功率平衡约束如式(20)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t+Δt′时段的热功率，单位：kW；η_re表示余热回收器效率；表示燃气锅炉第t+Δt′时段的功率，单位：kW；表示吸附式制冷机第t+Δt′时段的输入功率，单位：kW；表示蓄热槽第t+Δt′时段的放热功率，单位：kWh；表示蓄热槽第t+Δt′时段的蓄热功率，单位：kW；表示第t+Δt′时段系统的热负荷功率，单位：kW；η_he表示热交换器效率；

确定实时调度阶段系统电功率平衡约束，如式(21)所示：

式中，表示光伏第t+Δt′时段的预测值，单位：kW；表示风电第t+Δt′时段的预测值，单位：kW；表示微型燃气轮机第t+Δt′时段的电功率，单位：kW；表示电制冷机第t+Δt′时段的输入功率，单位：kW；表示系统第t+Δt′时段与主网交互功率，单位：kW；表示蓄电池第t+Δt′时段的放电功率，单位：kW；P_l^t+Δt′表示第t+Δt′时段系统电负荷功率，单位：kW；表示蓄电池第t+Δt′时段充电功率，单位：kW；表示系统第t+Δt′时段向电网出售电功率，单位：kW；

建立如式(22)～式(23)所示的微型燃气轮机运行约束：

确定微型燃气轮机启停爬坡约束和连续运行爬坡约束，如式(22)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t+Δt′时段运行状态变量，表示微型燃气轮机运行，表示微型燃气轮机停机；表示微型燃气轮机出力的下限，单位：kW；表示微型燃气轮机出力的上限，单位：kW；表示微型燃气轮机第t+Δt′时段的电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组在连续运行状态时的最大降功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组启动时的最大增功率，单位：kW；表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；

确定实时调度阶段微型燃气轮机的热、电功率约束，如式(23)所示：

式中，表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第1段的电功率下限，单位：kW；L_mt表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线索引集合；表示第t+Δt′时段微型燃气轮机产生的电功率落在热电效率曲线第k分段上的量，单位：kW；表示微型燃气轮热电效率曲线分段线性化的第k段二进制编码变量；表示微型燃气轮热电效率曲线分段线性化的第j段二进制编码变量；

表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第k段的电功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第k+1段的电功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机在第t+Δt′时段运行产生的热功率，单位：kW；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第1段的热功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机热电效率曲线分段线性化后第k段的斜率；

确定实时调度阶段燃气锅炉功率约束，如式(24)所示：

式中，表示燃气锅炉出力的下限，单位：kW；表示燃气锅炉第t+Δt′时段的功率，单位：kW；表示燃气锅炉出力的上限，单位：kW；

确定实时调度阶段冷热电联供型微网与电网交互功率约束，如式(25)所示：

式中，表示第t+Δt′时段冷热电微网从电网购电功率，单位：kW；表示第t+Δt′时段冷热电微网从电网购电状态，表示第t+Δt′时段从电网购电，表示第t+Δt′时段不从电网购电；表示系统与主网功率交互的上限，单位kW；表示第t+Δt′时段冷热电微网向电网售电功率，单位：kW；表示第t+Δt′时段冷热电微网向电网售电状态，表示第t+Δt′时段向电网售电，表示第t+Δt′时段不从电网售电；

确定实时调度阶段蓄电池运行的约束条件如式(26)所示：

式中，表示蓄电池第t-1时段的充电状态，表示蓄电池充电，表示蓄电池不充电；表示蓄电池的充电功率最小值，单位：kW；表示第t+Δt′时段蓄电池的充电功率，单位：kW；表示蓄电池的充电功率最大值，单位：kW；表示蓄电池第t-1时段的放电状态，表示蓄电池放电，表示蓄电池不放电；表示蓄电池的放电功率最小值，单位：kW；表示第t+Δt′时段蓄电池的放电功率，单位：kW；表示蓄电池的放电功率最大值，单位：kW；表示蓄电池内第t时段的能量，单位：kWh；表示蓄电池内第t+Δt′的能量，单位：kWh；σ_bt表示蓄电池的自身能量损耗率；表示蓄电池的充电效率；表示蓄电池放电效率；表示蓄电池储存能量的下限，单位：kWh；表示蓄电池储存能量的上限，单位：kWh；

步骤202)中，对实时调度模型进行求解，得到微型燃气轮机出力、燃气锅炉出力、吸附式制冷机输入功率、电制冷机输入功率、蓄电池充放电功率、蓄热槽蓄放热功率、系统与电网交互的功率的调整量，将这些调整量分别下发到微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、蓄电池、蓄热槽设备，微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、蓄电池、蓄热槽设备按照调整后的量运行。

作为优选例，所述的步骤20)还包括步骤203)：每隔Δt′时间，返回步骤201)，直到控制周期Δt内执行完毕，进入步骤30)。

作为优选例，所述的步骤30)包括：执行下一个周期Δt，并返回步骤10)，同时将上一周期Δt获取的新能源和负荷数据更新到最新的历史数据中；直至所有的周期执行完毕。

有益效果：与现有技术相比，本发明实施例的基于两阶段协调优化与控制的冷热电联供型微网运行方法，在保证系统经济运行的同时，消除了系能源不确定性和负荷预测误差给系统带来的不利影响，实现冷热电联供型微网经济、稳定运行的目的。该运行方法首先在调度周期内建立了冷热电联供型微网日内滚动调度模型，在模型对微型燃气轮机的热电功率曲线进行分段线性化建模，提高了微型燃气轮机建模精确度；每一时刻利用可再生能源和负荷的预测值，使用CPLEX求解该调度模型，得出冷热电联供型微网中微型燃气轮机、燃气锅炉等设备的出力；然后以更小的时间周期为调度周期建立冷热电联供型微网的实时调度模型，根据新能源实时发电量和负荷实时值，以实时运行成本最小为目标函数，求解实时调度模型，得到冷热电联供型微网中各设备的实时出力并下发指令，直到下一个滚动周期。本发明方法能够提高冷热电联供型微网的运行经济性，同时消除系新能源和负荷的随机性波动给冷热电联动型微网带来的不利影响，保证系统安全、可靠、经济的运行。

附图说明

图1是本发明中的系统运行流程图。

图2是本发明中的微型燃气轮机的热电效率曲线分段线性化示意图。

图3是本发明中的冷热电联供型微网系统结构示意图。

图4是本发明中的多时间尺度协同调度时间片示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施案例对本发明进行深入地详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施案例仅仅用以解释本发明，并不用于限定发明。

本发明实施例的一种基于两阶段协调优化与控制的冷热电联供型微网运行方法，属于冷热电联供系统领域。如图2所示，冷热电联供型微网中微网燃气轮机的热电效率曲线分段线性化示意图。图中用一定数量的线段对微型燃气轮机热电效率曲线进行线性插值，实现对非线性效率曲线的线性化。热电效率曲线分段线性方法一方面可以将非线性模型转化为线性模型，使模型易于求解，另一方面可较为精确的描述微网燃气轮机额热热电关系。图3所示是冷热电联供型微网结构示意图。该系统由微型燃气轮机、热回收装置、锅炉、电制冷设备、吸收式制冷设备、换热器、蓄电池和储热罐等组成，该系统同时接入风电或光伏等可再生能源。该系统中，微型燃气轮机、锅炉、可再生能源为能源生产单位，大电网用以补充系统不足的电能需求或吸收多余的电能。系统同时向负荷提供电、热、冷三种能量需求。图4所示是多时间尺度协同调度时间片示意图。日内调度的调度周期(即分辨率)为15min，在进入日内调度的每一个调度周期起点，基于新能源出力和负荷的预测值求解调度结果；之后进入实时调度，实时调度的调度周期(即分辨率)为5min，该阶段，根据日内调度的调度结果，结合可再生能源和负荷的实时预测值求解实时调度结果。

如图1所示，本发明实施例的一种基于两阶段协调优化与控制的冷热电联供型微网运行方法，包括以下步骤：

步骤10)：冷热电联供型微网日内滚动调度：根据历史数据，以冷热电联供型微网运行成本最小为优化目标，根据系统运行约束条件，结合预测的可再生能源发电功率、负荷需求进行优化调度，确定冷热电联供型微网中各设备的滚动出力、向电网购电或售电量。所述的历史数据包括新能源和负荷数据。

其中，步骤10)中，冷热电联供型微网运行成本目标函数，如式(1)所示：

式中，C表示系统运行成本；k表示当前时刻；M表示控制时域；表示第t时段冷热电联供型微网与电网交互的成本，表达式如式(2)所示；表示系统第t时段的燃料成本，表达式如式(3)所示；表示第t时段的蓄电池老化成本，表达式如式(4)所示；表示系统第t时段的运行维护成本，表达式如式(5)所示。

式中，表示第t时段系统向电网购电电价，单位：元/kWh；表示第t时段系统向电网购电功率，单位：kW；表示第t时段系统向电网售电电价，单位：元/kWh；表示第t时段系统向电网售电功率，单位：kW；Δt表示时间间隔。作为优选，Δt＝15min。

式中，表示第t时段系统购买天然气价格，单位：元/m³；表示第t时段微型燃气轮机所消耗燃料功率，单位：kW；表示第t时段燃气锅炉所消耗燃料功率，单位：kW；H_ng表示天然气热值，单位：kWh/m³。H_ng＝9.78kWh/m³。

式中，R_bt表示电池的单位时间老化成本，单位：元/h；表示第t时段蓄电池放电状态，表示蓄电池放电，表示蓄电池充电；表示第t时段蓄电池充电状态，表示蓄电池放电；表示蓄电池充电；

式中，表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；R_mt,rm表示微型燃气轮机运行维护费用，单位：元/kWh；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；R_b,rm表示燃气锅炉运行维护费用，单位：元/kWh；表示第t时段系统的热负荷功率，单位：kW；η_he表示热交换器效率；R_he,rm表示热交换器运行维护费用，单位：元/kWh；表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；R_ac,rm表示吸附式制冷机运行维护费用，单位：元/kWh；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；R_ec,rm表示电制冷机运行维护费用，单位：元/kWh；表示光伏第t时段的预测值；R_pv,rm表示光伏电池维护费用单位：元/kWh；表示蓄电池第t时段的充电功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段放电功率，单位：kW；R_bt,rm表示蓄电池运行维护费用系数，单位：元/kWh；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kWh；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kW；R_tst,rm表示蓄热槽运行维护费用系数，单位：元/kWh。

步骤10)中，系统运行约束条件具体包括系统冷功率平衡约束、系统热功率平衡约束、系统电功率平衡约束、燃气轮机运行约束和储能设备约束；其中，

确定系统冷功率平衡约束，如式(6)所示：

式中，COP_ac表示吸附式制冷机的制冷系数；表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；COP_ec表示电制冷机的制冷系数；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；表示第t时刻系统冷负荷功率，单位：kW。

确定系统热功率平衡约束，如式(7)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t时段的热功率，单位：kW；η_re表示余热回收器效率；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；表示吸附式制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kWh；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kW；表示第t时段系统的热负荷功率，单位：kW；η_he表示热交换器效率。

确定系统电功率平衡约束，如式(8)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；表示系统第t时段从电网的购电功率，单位：kW；表示电制冷机第t时段的输入功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段的放电功率，单位：kW；表示蓄电池第t时段充电功率，单位：kW；表示系统第t时段向电网出售电功率，单位：kW；P_l^t表示第t时段系统电负荷功率，单位：kW；表示光伏第t时段的预测值，单位：kW；表示风电第t时段的预测值，单位：kW。

建立如式(9)～式(10)所示的微型燃气轮机运行约束：

确定微型燃气轮机启停爬坡约束和连续运行爬坡约束，如式(9)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t时段运行状态变量，表示微型燃气轮机运行，表示微型燃气轮机停机；表示微型燃气轮机出力的下限，单位：kW；表示微型燃气轮机出力的上限，单位：kW；表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组在连续运行状态时的最大降功率，单位：kW；表示微型燃气轮机第t-1时段的电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组启动时的最大增功率，单位：kW。

确定微型燃气轮机的热、电功率约束，如式(10)所示：

式中，表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第1段的电功率下限，单位：kW；L_mt表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线索引集合；表示第t时段微型燃气轮机产生的电功率落在热电效率曲线第k段上的量，单位：kW；表示微型燃气轮热电效率曲线分段线性化的第k段二进制编码变量；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第k段的电功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第k+1段的电功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮热电效率曲线分段线性化的第j段二进制编码变量。表示微型燃气轮机在第t时段运行产生的热功率，单位：kW；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第1段的热功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机热电效率曲线分段线性化后第k段的斜率。

确定燃气锅炉功率约束，如式(11)所示：

式中，表示燃气锅炉出力的下限，单位：kW；表示燃气锅炉第t时段的功率，单位：kW；表示燃气锅炉出力的上限，单位：kW。

确定冷热电联供型微网与电网交互功率约束，如式(12)所示：

式中，表示第t时段冷热电微网从电网购电功率，单位：kW；表示第t时段冷热电微网从电网购电状态，表示第t时段从电网购电，表示第t时段不从电网购电；表示系统与主网功率交互的上限，单位kW；表示第t时段冷热电微网向电网售电功率，单位：kW；表示第t时段冷热电微网向电网售电状态，表示第t时段向电网售电，表示第t时段不从电网售电。

确定蓄电池运行的约束条件，如式(13)所示：

式中，表示蓄电池第t时段的充电状态，表示蓄电池充电；表示蓄电池不充电；表示蓄电池的充电功率最小值，单位：kW；表示第t时段蓄电池的充电功率，单位：kW；表示蓄电池的充电功率最大值，单位：kW；表示蓄电池第t时段的放电状态，表示蓄电池放电；表示蓄电池不放电；表示蓄电池的放电功率最小值，单位：kW；表示第t时段蓄电池的放电功率，单位：kW；表示蓄电池的放电功率最大值，单位：kW；表示蓄电池内第t时段的能量，单位：kWh；表示蓄电池内第t-1时段的能量，单位：kWh；σ_bt表示蓄电池的自身能量损耗率；表示蓄电池的充电效率；表示蓄电池放电效率；表示蓄电池储存能量的下限，单位：kWh；表示蓄电池储存能量的上限，单位：kWh；Δt表示时间间隔。

确定蓄热槽运行的约束条件，如式(14)所示：

式中，表示蓄热槽第t时段的放热状态，表示蓄热槽放热，表示蓄热槽不放热；表示蓄热槽的蓄热功率下限，单位kW；表示蓄热槽第t时段的放热功率，单位：kW；表示蓄热槽的蓄热功率上限，单位kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热状态，表示蓄热槽蓄热，表示蓄热槽不蓄热；表示蓄热槽的放热功率下限，单位：kW；表示蓄热槽第t时段的蓄热功率，单位：kWh；表示蓄热槽的放热功率上限，单位：kW；表示蓄热槽内第t时段的能量，单位：kWh；表示蓄热槽内第t-1时段的能量，单位：kWh；σ_tst表示蓄热槽的自身能量损耗率；表示蓄热槽的蓄热效率；表示蓄热槽释放热量的效率；表示蓄热槽储存能量的上限，单位：kWh；表示蓄热槽储存能量的下限，单位：kWh。

结合冷、热、电负荷预测值和冷热电联供微网中各设备的运行状态，利用CPLEX优化工具求解优化模型，获得微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机和储能设备在后续M个时段的出力。

步骤20)：建立冷热电联供型微网实时调度模型，以基于调度波动惩罚的冷热电联供型微网实时运行成本最小为优化目标，根据实时运行约束条件，结合可再生能源发电功率、负荷需求的实时值，对步骤10得到的日内滚动调度的优化结果进行修正，确定冷热电联供型微网中各设备的实时出力，向电网购电或售电量实时值。

其中，步骤20)包括步骤201)和步骤202)。

步骤201)建立冷热电联供型微网实时调度模型，具体包括：

确定冷热电联供型微网实时调度阶段的系统运行目标函数，如式(15)所示：

式中，Δt′表示实时调度的时间间隔，且N*Δt′＝Δt，N为正整数；作为优选，Δt′＝5min。C^t+Δt′表示第t+Δt′时段的系统运行成本；表示第t+Δt′时段冷热电联供型微网与电网交互的成本，表达式如式(16)所示；表示系统第t+Δt′时段的燃料成本，表达式如式(17)所示；表示第t+Δt′时段的电池老化成本，表达式如式(18)所示；表示系统第t+Δt′时段的运行维护成本。

式中，表示第t时段系统向电网购电电价，单位：元/kWh；表示第t+Δt′时段系统向电网购电功率，单位：kW；表示第t时段系统向电网售电电价，单位：元/kWh；表示第t+Δt′时段系统向电网售电功率，单位：kW；μ_grid表示微网与电网功率交互波动惩罚因子，单位：元/(kW²·h)；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的微网从电网购买电功率优化值，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的微网向电网售电功率优化值，单位：kW。

式中，表示第t时段系统购买天然气价格，单位：元/m³；表示第t+Δt′时段微型燃气轮机所消耗燃料功率，单位：kW；表示第t+Δt′时段燃气锅炉所消耗燃料功率，单位：kW；μ_mt表示微型燃气轮机电功率波动惩罚因子，单位：元/(kW²·h)；表示第t+Δt′时段微型燃气轮机输出电功率，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的微型燃气轮机电功率优化值，单位：kW；μ_b表示微型燃气轮机热功率波动惩罚因子，单位：元/(kW²·h)；表示第t+Δt′时段微型燃气轮机输出热功率，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的微型燃气轮机热功率优化值，单位：kW。

式中，μ_bt表示蓄电池充放电波动惩罚因子，单位：元/(kW²·h)；表示第t+Δt′时段蓄电池放电功率，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的蓄电池放电功率优化值，单位：kW；表示第t+Δt′时段蓄电池充电功率，单位：kW；表示第t时段根据步骤10)的日内调度模型得到的蓄电池充电功率优化值，单位：kW。

确定实时调度阶段的系统运行约束条件，包括系统冷功率平衡约束、系统热功率平衡约束、系统电功率平衡约束、燃气轮机运行约束和储能设备约束；其中，

系统冷功率平衡约束如式(19)所示：

式中，COP_ac表示吸附式制冷机的制冷系数；表示吸附式制冷机第t+Δt′时段的输入功率，单位：kW；COP_ec表示电制冷机的制冷系数；表示电制冷机第t+Δt′时段的输入功率，单位：kW；表示第t+Δt′时刻系统冷负荷功率，单位：kW。

系统热功率平衡约束如式(20)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t+Δt′时段的热功率，单位：kW；η_re表示余热回收器效率；表示燃气锅炉第t+Δt′时段的功率，单位：kW；表示吸附式制冷机第t+Δt′时段的输入功率，单位：kW；表示蓄热槽第t+Δt′时段的放热功率，单位：kWh；表示蓄热槽第t+Δt′时段的蓄热功率，单位：kW；表示第t+Δt′时段系统的热负荷功率，单位：kW；η_he表示热交换器效率。

确定实时调度阶段系统电功率平衡约束，如式(21)所示：

式中，表示光伏第t+Δt′时段的预测值，单位：kW；表示风电第t+Δt′时段的预测值，单位：kW；表示微型燃气轮机第t+Δt′时段的电功率，单位：kW；表示电制冷机第t+Δt′时段的输入功率，单位：kW；表示系统第t+Δt′时段与主网交互功率，单位：kW；表示蓄电池第t+Δt′时段的放电功率，单位：kW；P_l^t+Δt′表示第t+Δt′时段系统电负荷功率，单位：kW；表示蓄电池第t+Δt′时段充电功率，单位：kW；表示系统第t+Δt′时段向电网出售电功率，单位：kW。

建立如式(22)～式(23)所示的微型燃气轮机运行约束：

确定微型燃气轮机启停爬坡约束和连续运行爬坡约束，如式(22)所示：

式中，表示微型燃气轮机第t+Δt′时段运行状态变量，表示微型燃气轮机运行，表示微型燃气轮机停机；表示微型燃气轮机出力的下限，单位：kW；表示微型燃气轮机出力的上限，单位：kW；表示微型燃气轮机第t+Δt′时段的电功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组在连续运行状态时的最大降功率，单位：kW；表示微型燃气轮机组启动时的最大增功率，单位：kW；表示微型燃气轮机第t时段的电功率，单位：kW。

确定实时调度阶段微型燃气轮机的热、电功率约束，如式(23)所示：

式中，表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第1段的电功率下限，单位：kW；L_mt表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线索引集合；表示第t+Δt′时段微型燃气轮机产生的电功率落在热电效率曲线第k分段上的量，单位：kW；表示微型燃气轮热电效率曲线分段线性化的第k段二进制编码变量；表示微型燃气轮热电效率曲线分段线性化的第j段二进制编码变量；

表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第k段的电功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第k+1段的电功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机在第t+Δt′时段运行产生的热功率，单位：kW；表示微型燃气轮机分段线性化的热电效率曲线第1段的热功率下限，单位：kW；表示微型燃气轮机热电效率曲线分段线性化后第k段的斜率。

确定实时调度阶段燃气锅炉功率约束，如式(24)所示：

式中，表示燃气锅炉出力的下限，单位：kW；表示燃气锅炉第t+Δt′时段的功率，单位：kW；表示燃气锅炉出力的上限，单位：kW。

确定实时调度阶段冷热电联供型微网与电网交互功率约束，如式(25)所示：

式中，表示第t+Δt′时段冷热电微网从电网购电功率，单位：kW；表示第t+Δt′时段冷热电微网从电网购电状态，表示第t+Δt′时段从电网购电，表示第t+Δt′时段不从电网购电；表示系统与主网功率交互的上限，单位kW；表示第t+Δt′时段冷热电微网向电网售电功率，单位：kW；表示第t+Δt′时段冷热电微网向电网售电状态，表示第t+Δt′时段向电网售电，表示第t+Δt′时段不从电网售电。

确定实时调度阶段蓄电池运行的约束条件如式(26)所示。为了避免蓄电池功率流的频繁变化，因此让实时调度阶段蓄电池的充放电状态与步骤10)调度阶段的优化结果保持一致。

式中，为步骤10)调度阶段的优化结果。表示蓄电池第t-1时段的充电状态，表示蓄电池充电，表示蓄电池不充电；表示蓄电池的充电功率最小值，单位：kW；表示第t+Δt′时段蓄电池的充电功率，单位：kW；表示蓄电池的充电功率最大值，单位：kW；表示蓄电池第t-1时段的放电状态，＝1表示蓄电池放电，表示蓄电池不放电；表示蓄电池的放电功率最小值，单位：kW；表示第t+Δt′时段蓄电池的放电功率，单位：kW；表示蓄电池的放电功率最大值，单位：kW；表示蓄电池内第t时段的能量，单位：kWh；表示蓄电池内第t+Δt′的能量，单位：kWh；σ_bt表示蓄电池的自身能量损耗率；表示蓄电池的充电效率；表示蓄电池放电效率；表示蓄电池储存能量的下限，单位：kWh；表示蓄电池储存能量的上限，单位：kWh。

步骤202)中，利用Cplex优化工具对实时调度模型进行求解，得到微型燃气轮机出力、燃气锅炉出力、吸附式制冷机输入功率、电制冷机输入功率、蓄电池充放电功率、蓄热槽蓄放热功率、系统与电网交互的功率的调整量，将这些调整量分别下发到微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、蓄电池、蓄热槽设备，微型燃气轮机、燃气锅炉、吸附式制冷机、电制冷机、蓄电池、蓄热槽设备按照调整后的量运行。

上述运行方法，还包括步骤203)：每隔Δt′时间，返回步骤201)，直到控制周期Δt内执行完毕，进入步骤30)。

所述的步骤30)包括：执行下一个周期Δt，并返回步骤10)，同时将上一周期Δt获取的新能源和负荷数据更新到最新的历史数据中；直至所有的周期执行完毕。

本发明的运行方法根据实时运行约束条件，结合可再生能源发电功率、负荷需求的实时值，对步骤10)得到的日内滚动调度结果进行修正，确定冷热电联供型微网中各设备的实时出力，向电网购电或售电量实时值。

现有的冷热电联供型微网优化运行方法大多仅根据日前或日内调度计划指令。由于可再生能源的和用户负荷具有一定的随机特性，因此在实时运行中,实际值与预测值会存在一定偏差，导致实际运行往往偏离日前或日内调度计划。这样，一方面给系统的经济运行带来不利影响，另一方面对系统的安全稳定运行构成威胁。本发明实施例提出的方法，在日内调度的结果基础之上，在更小的时间尺度上，结合可再生能源的实时预测结果和负荷实时预测值，实现了冷热电微网日内、实时两个时间尺度的协调调度。由于步骤20的实时调度是利用可再生能源和负荷的实时预测值，因此在保证系统经济运行的同时，消除了系能源不确定性和负荷预测误差给系统带来的不利影响，实现冷热电联供型微网经济、稳定运行的目的。

本发明实施例的运行方法，将冷热电微网调度框架分为日内滚动计划和实施计划两个时间尺度，分别对应两个不同的调度阶段。第一阶段为日内滚动调度阶段，首先预测未来一段时间内的光伏功率、风电功率和冷热电负荷，建立冷热电联供型微网日内滚动调度模型，求解优化周期(例如15min)的各设备出力，至下一个优化周期根据最新预测结果，重新计算日内滚动调度模型。第二阶段为实时调度阶段，根据实时监测得到的光伏、风电的功率和冷热电负荷实际值，更新历史数据，每个控制周期(例如5min)求解实时调度模型，优化各设备调整量，向设备发出控制指令。本发明实施例实现了冷热电微网日内、实时两个时间尺度的协调调度，在保证系统经济运行的同时，消除了系能源不确定性和负荷预测误差给系统带来的不利影响，实现冷热电联供型微网经济、稳定运行的目的。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应该指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。