计及柔性负荷的冷热电联供系统容量优化配置方法与流程

本发明涉及冷热电联供系统设计规划领域，尤其是一种考虑需求侧响应的，基于冷热电三种形式柔性负荷的并网型冷热电联供系统容量优化配置方法。

背景技术：

我国是一个以煤炭为主要原料的能源大国，但化石资源属于一次能源不可再生，且化石原料的燃烧会产生大量的有害气体，日渐加剧的环境污染、能源枯竭现象已经成为影响社会经济快速发展的巨大隐患。因此，如何转变生产方式，走一条可持续发展道路，成为大势所趋。

冷热电联供系统(combinedcoolingheatingandpower,cchp)作为目前能源技术的主要发展方向之一，通过对能源的梯级利用，具有能源消耗小，供电可靠性高以及经济性等优势。系统内部个分布式电源，如光伏电池、风机等利用清洁能源的设备，可以有效缓解环境污染问题，促进能源的可持续发展。但分布式电源出力一般具有间歇性和不确定性，需利用储能装置对其出力进行平抑，不仅能够缓解并网运行时因联络线波动对大电网造成的冲击，也能提高清洁能源的消纳能力。然而蓄电池投资成本和置换成本较高，若仅依靠储能装置平衡供需两侧的功率平衡，会大大增加系统投资费用。

技术实现要素：

本发明在于提供一种综合考虑投资经济性和并网稳定性的计及冷热电三类柔性负荷的冷热电联供系统容量优化配置方法，旨在通过引入柔性负荷，通过对每一时段负荷侧用能需求的调整，实现供能侧、储能侧和用户侧三方的“互动性”，有效提高微网投资的经济性和并网运行的稳定性。

为实现上述目的，本发明提供的技术方案为：计及柔性负荷的冷热电联供系统容量优化配置方法，其特征在于，所述方法的步骤如下：在cchp系统中，分析各能源之间复杂的耦合关系，构建基于能量枢纽的cchp系统能量流模型；分别根据模型输入侧能量输入与输出侧能量需求之间的电功率差值、热功率差值、冷功率差值，确定系统内部各能源之间的柔性负荷调整策略；在调整策略的基础上，分别确定电能辅助制冷、供暖的柔性电负荷需求模型，以及分别基于柔性电、热、冷负荷的可调度容量模型；然后分别以cchp系统投资成本、调整策略实施成本最小为经济性目标，以分布式电源输出功率之和相对于电负荷需求的波动方差最小为稳定性目标；以cchp系统经济目标和稳定目标综合最优的情况下，基于各个目标函数的约束条件对柔性冷热电负荷调度模型、分布式电源容量模型进行求解，以获取cchp系统容量优化配置策略。

进一步的技术方案在于，所述cchp系统运行在并网模式下，系统通过联络线与大电网相连进行能量交换，以燃气内燃机组为核心驱动设备，以蓄电池设备作为储能装置，增加风机发电和光伏发电的利用率；系统主要包括内燃发电机组、光伏发电装置、风机发电装置、余热回收装置、蓄电池、电锅炉、电制冷机、吸收式制冷机以及辅助控制设备。

进一步的技术方案在于在于，所述cchp系统能量流模型如下：

其中：lelec,t、lhot,t、lclod,t分别为t时段电、热、冷负荷需求；ppv,t为t时段光伏电池出力；pwt,t为t时段风力发电机出力；pbat,t为t时段蓄电池出力，出力为正则进行储能，为负则释能；pmt,t为t时段燃气内燃机出力；peb,t和pec,t分别为t时段电锅炉和电制冷机出力；pcharge,t为t时段大电网联络线功率，当pcharge,t为正，则从大电网进行购电，若为负，则向大电网售电；ω为余热分配效率；ηhrs,t分别为燃气内燃机的发热效率和发电效率，以及余热回收装置效率；分别为吸收式制冷机制冷效率、电锅炉热效率、电制冷机效率。

进一步的技术方案在于在于，在cchp系统能量流模型中，电功率差值为系统不平衡电功率pubd，其具体系统风力发电、光伏发电、燃气内燃机发电之和与电负荷需求的差额；热功率差值为系统不平衡热功率pubr，其具体为燃气内燃机产热与热负荷需求的差额；冷功率差值为系统不平衡冷功率publ，其具体为溴化锂吸收式制冷机供冷与冷负荷需求的差额；具体公式如下：

式中，pubd,t、pubr,t、publ,t分别为t时段的系统不平衡电功率、不平衡热功率和不平衡冷功率；pe-h,t、pe-c,t分别为电锅炉和电制冷机t时段的用电功率；pg-e,tpg-h,t、pg-c,t分别为t时段燃气内燃机电出力、燃气内燃机供热出力和燃气内燃机供冷出力；ppv,t、pwt,t分别为t时段光伏发电量、风机发电量；

所述负荷调整策略为:当电功率差值pubd,t≠0时，优先由储能装置通过充放电来平衡；当储能装置的充放电功率或剩余电量超出约束范围时，通过调度柔性电负荷按照合同约定增加或减少用电以及向大电网售购电能的方式来平衡功率，并以运营成本综合最优为目标分配柔性负荷和大电网的调度资源；当热功率差值pubr,t<0时，按照合同约定调度柔性热负荷的减少以及电锅炉供给热能的方式来平衡功率，当热功率差值pubr,t>0时，仅进行弃热操作；冷功率差值publ,t<0时，则通过调度柔性冷负荷的减少以及电制冷机供给冷能的方式来平衡功率，当冷功率差值publ,t>0时，仅进行弃冷操作；其分配方式描述为：

式中，fop,t为t时段综合运营成本；cusers,t为t时段cchp系统型微网与用户之间的售电收益；fon,t、foff,t分别为t时段可激励电负荷的激励成本、可中断电负荷的补偿成本；fgrid_sell,t、fgrid_buy,t分别为t时段微网与大电网联络线之间的售、购电成本；flr,t为t时段平衡冷热功率的综合调度费用。

进一步的技术方案在于在于，所述电能辅助制冷、供暖的柔性电负荷需求模型如下：

将电锅炉出力所需电能和电制冷机出力所需电能定义为供暖需求柔性电负荷△le-h和供冷需求柔性电负荷△le-c，其表达式如下所示：

式中，△le-h,t、△le-c,t分别为t时段供暖需求柔性电负荷和供冷需求柔性电负荷；△lhot,t为实际柔性热负荷调度量；△lcold,t为实际冷负荷调度量。

进一步的技术方案在于在于，基于柔性电、热、冷负荷的可调度容量模型如下：

每一时段柔性电热冷负荷可调度容量分别为△relec(t)、△rhot(t)、△rcold(t)，表式如下所示：

△relec(t)＝pwt,t+ppv,t+pg-e,t-pbat,t-lelec,t

＝-pgrid_buy,t+pgrid_sell,t+△lfl,t

△rhot(t)＝pg-h,t-lhot,t

＝△he-h,t+△lhot,t

△rcold(t)＝pg-c,t-lcold,t

＝△ce-c,t+△lcold,t

其中：

△lfl,t＝△lelec,t+△le-h,t+△le-c,t

式中，pbat,t为t时段蓄电池充放电功率；△lfl,t为t时段实际综合柔性电负荷调度总量；△lelec,t为柔性电负荷实际调度量；△he-h,t为t时段电锅炉制热量；△ce-c,t为t时段电制冷机制冷量；

柔性电热冷负荷△lelec,t、△lhot,t、△lcold,t每一时段的实际调度容量与各类柔性负荷的可激励系数、可中断系数及决策系数密切相关，即

式中，为一对决定电负荷能否参与柔性电负荷调度的决策系数组；为一对决定热负荷能否参与柔性热负荷调度的决策系数组；为一对决定冷负荷能否参与柔性冷负荷调度的决策系数组；分别为电负荷的可激励系数、可中断系数；分别为热负荷的可激励系数、可中断系数；分别为冷负荷的可激励系数、可中断系数；

柔性负荷的调度潜力及各用户中断和增加用电的意愿影响着可激励系数和可中断系数的取值，可定义为：

式中，分别为柔性电负荷可激励潜力、可中断潜力，柔性热负荷可激励潜力、可中断潜力，柔性冷负荷可激励潜力、可中断潜力；分别为用户增加、中断电负荷的意愿因子，用户增加、中断热负荷的意愿因子，用户增加、中断冷负荷的意愿因子；

决策系数与各类柔性负可调度容量的取值有关，可表示为：

进一步的技术方案在于在于，所述经济目标函数为：

经济性目标为cchp系统投资成本最小，建立了由系统等年值投资成本cinitial、年运行维护成本co&m、置换成本cchange、柔性负荷年调度成本cdemand、微电网与大电网交互费用ccharge、购买能源成本cf组成的综合成本f1为最低的目标函数，即

f1＝min(cinitial+co&m+cchange+cdemand+ccharge+cf)

1)等年值投资运行成本

等年值投资运行成本由系统等年值投资成本cinitial、年运行维护成本co&m、微电网与大电网交互成本ccharge、置换成本cchange、购买能源成本cf组成，其表达式为：

fyear＝cinitial+co&m+cchange+ccharge+cf

式中：n为系统设备种类；r0为贴现率；l为工程年限；ci为第i个设备的投资费用；pcap,i为第i个设备的容量，kw；ko&m为分布式电源的维护费率；nj为第j种典型日天数；pgrid_sell,j,t、pgrid_buy,j,t分别为第为第j种典型日t时段向大电网的售电量和购电量；αsell,t、αbuy,t分别为t时段的单位售电价和单位购电价；cchange_total为置换成本总和；if为天然气单位消耗费用；fmt,t为t时段天然气消耗量，m³；

所述调整策略实施成本为柔性负荷调度成本：

柔性负荷参与调度表现为需求响应，在保持供需双方利益动态均衡的情况下，引导电力用户的行为；对供应侧cchp系统而言，系统将部分售电收益作为柔性负荷调度成本补贴用户；为保障系统的收益，规定柔性负荷调度成本不越线时，采用基于边际成本定价策略的非线性模型来描述柔性负荷调度成本，反之则按照最大允许成本补偿用户；

cchp系统型微网综合柔性负荷调度成本：

其中：

式中，t为一天的调度时段24h；fon、foff分别为年可激励电负荷的激励成本和可中断电负荷的补偿成本；fflon,t、ffloff,t分别为用户的可激励电负荷的激励成本、可中断电负荷的补偿成本；β1、β2为可激励电负荷的激励系数；β3为可激励供暖需求柔性电负荷和供冷需求柔性电负荷的激励系数；β4、β5分别为可激励热负荷的激励系数和可激励冷负荷的激励系数；γ1、γ2为可中断负荷的补偿系数；γ3、γ4分别为可中断热负荷的补偿系数、可中断冷负荷的补偿系数；分别为t时段可中断热、冷负荷的补偿费用；分别为t时段可激励热负荷、可激励冷负荷的激励成本。

进一步的技术方案在于在于，所述稳定性目标为分布式电源输出功率之和相对于电负荷需求的波动方差f2来表征联络线功率的波动性，即

式中，y为1年内365天；为系统联络线功率均值。

进一步的技术方案在于在于，所述综合目标函数为：

minf＝(f1,f2)

分别以经济性目标、稳定性目标独立最优解作为基准值对各目标进行无量纲化处理，再通过权重系数ω1和ω2将两者整合到一起，通过改变权重系数研究在不同权重下经济性目标和稳定性目标对整个cchp系统容量配置的影响；

式中：f为综合指标；f1^*和分别为经济性目标和稳定性目标的独立最优解。

进一步的技术方案在于在于，(1)能量平衡约束

t时段的电量、冷量、热量平衡约束为

ppv,t+pwt,t+pcharge,t+pg-e,t＝pbat+lelec,t+peb,t+pec,t+△lelec,t

pg-h,t+pe-h＝lhot,t+△lhot,t

pg-c+pe-c＝lcold,t+△lcold,t

(2)蓄电池充放电约束

对蓄电池充放电深度和充放电次数的限制可以起到延长其使用寿命的作用，增加系统的经济性；

socmin≤soc(t)≤socmax

式中，socmin、socmax分别为蓄电池储存容量的上限、下限；soc(t)为t时段蓄电池的储能容量；分别为蓄电池充电功率的上限和下限；pbat,c,t为t时段蓄电池充电功率；别为蓄电池放电功率的上限和下限；pbat,d,t为t时段蓄电池放电功率；

(3)可控机组约束

0≤pi≤ni

式中：pi为第i个机组的输出功率；ni为第i个机组的额定输出功率；

(4)柔性负荷调度约束

用户侧柔性负荷的调度受到调度潜力的影响，调度潜力是柔性负荷的固有物理属性，用于描述柔性负荷参与调度时功率增加或减少的能力；

式中，分别为柔性电负荷最大可激励潜力、最大可中断潜力；柔性热负荷最大可激励潜力、最大可中断潜力；柔性冷负荷最大可激励潜力、最大可中断潜力。

与现有技术相比，本发明有如下优点：

1.对需求侧进行柔性负荷调度，通过改变用户侧每一时段的用能需求，可以实现供需双方的互动，在减少系统各分布式电源容量配置的同时，降低联络线功率的波动幅度，增加cchp系统并网运行的安全性和稳定性。

2.本发明所提出的需求侧能量管理策略，同时考虑冷热电三种柔性负荷的调度，三种不同能量类型的柔性负荷协同优化，比仅考虑单一类型柔性负荷时cchp系统容量配置结果更优。

3.目标函数综合考虑了投资经济性和并网稳定性两方面因素，在保证投资成本最优的同时，减少联络线功率波动性，使cchp系统并网运行更加安全、可靠。

附图说明

图1是本发明方法的cchp系统结构原理图。

图2是本发明方法能量枢纽的输入-输出端口模型图。

图3是本发明方法的pso求解流程图。

图4是本发明方法的不同场景联络线功率波动曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明：

结合图1、图2和图3，本发明所述方法的步骤如下：

步骤1：建立cchp系统模型

本发明设计的cchp系统运行在并网模式下，系统通过联络线与大电网相连进行能量交换，是以燃气内燃机组为核心驱动设备，以蓄电池设备作为储能装置，增加风机发电和光伏发电的利用率，其结构原理图如图1所示。系统主要包括内燃发电机组、光伏发电装置、风机发电装置、余热回收装置、蓄电池、电锅炉、电制冷机、吸收式制冷机以及其他辅助控制设备。

步骤2：构建基于能量枢纽的cchp系统能量流模型，并分析系统中各能源之间复杂的耦合关系

为了描述多能源系统中各种能量之间复杂的耦合关系，苏黎世联邦工学院(ethzurich)提出了能量枢纽(energyhub)的概念。在含有多种能源的微电网中，合理优化配置能量枢纽中各个设备的容量，可以增加系统的经济性。

能量枢纽可将cchp系统描述为如图2所示的输入-输出端口模型，p为原始输入能源，经过cchp联供系统的转换后，成为满足负荷需求的转换输出能源l。

能量枢纽的表达式如式(1)所示，其中c表示原始输入能源与转换输出能源之间平衡关系的耦合矩阵，s为修正矩阵。s用来描述系统中非直接将输入转换成所需输出的设备模型，包括电锅炉、吸收式制冷机、电制冷机、蓄电池。

l＝cp-s(1)

根据各设备出力模型，cchp系统的冷、热、电平衡方程如下：

其中：lelec,t、lhot,t、lclod,t分别为t时段电、热、冷负荷需求；ppv,t为t时段光伏电池出力；pwt,t为t时段风力发电机出力；pbat,t为t时段蓄电池出力，出力为正则进行储能，为负则释能；pmt,t为t时段燃气内燃机出力；peb,t和pec,t分别为t时段电锅炉和电制冷机出力；pcharge,t为t时段大电网联络线功率，当pcharge,t为正，则从大电网进行购电，若为负，则向大电网售电；ω为余热分配效率；ηhrs,t分别为燃气内燃机的发热效率和发电效率，以及余热回收装置效率；分别为吸收式制冷机制冷效率、电锅炉热效率、电制冷机效率。

将平衡方程整理成式(1)形式，即：

式(5)一方面可以清晰的描述本发明所研究cchp系统的能量平衡，另一方面可以通过改变可再生能源容量(增加或减小其出力大小)对系统内部设备的运行进行控制，如通过改变风机和光伏电池的出力，可以影响大电网联络线功率和储能设备的配置容量以达到投资经济性和并网稳定性的目标。

步骤3：制定考虑柔性负荷的需求侧能量管理策略

本发明定义系统风力发电、光伏发电、燃气内燃机发电之和与电负荷需求的差额为系统不平衡电功率pubd；燃气内燃机产热与热负荷需求的差额为系统不平衡热功率pubr，溴化锂吸收式制冷机供冷与冷负荷需求的差额为系统不平衡冷功率publ，即

式中，pubd,t、pubr,t、publ,t分别为t时段的系统不平衡电功率、不平衡热功率和不平衡冷功率；pe-h,t、pe-c,t分别为电锅炉和电制冷机t时段的用电功率；pg-e,tpg-h,t、pg-c,t分别为t时段燃气内燃机电出力、燃气内燃机供热出力和燃气内燃机供冷出力；ppv,t、pwt,t分别为t时段光伏发电量、风机发电量。

当pubd,t≠0时，优先由储能装置通过充放电来平衡；当储能装置的充放电功率或剩余电量超出约束范围时，本发明通过调度电柔性负荷按照合同约定增加或减少用电以及向大电网售购电能的方式来平衡功率，并以运营成本综合最优为目标分配柔性负荷和大电网的调度资源；当pubr,t<0时，按照合同约定调度柔性热负荷的减少以及电锅炉供给热能的方式来平衡功率，当pubr,t>0时，仅进行弃热操作；publ,t<0时，则通过调度柔性冷负荷的减少以及电制冷机供给冷能的方式来平衡功率，当publ,t>0时，仅进行弃冷操作。其分配方式可描述为：

式中，fop,t为t时段综合运营成本；cusers,t为t时段cchp系统型微网与用户之间的售电收益；fon,t、foff,t分别为t时段可激励电负荷的激励成本、可中断电负荷的补偿成本；fgrid_sell,t、fgrid_buy,t分别为t时段微网与大电网联络线之间的售、购电成本；flr,t为t时段平衡冷热功率的综合调度费用。

步骤4：建立多类型柔性负荷优化调度模型

将上述电锅炉出力所需电能和电制冷机出力所需电能定义为供暖需求柔性电负荷△le-h和供冷需求柔性电负荷△le-c，其表达式如式(9)所示。

式中，△le-h,t、△le-c,t分别为t时段供暖需求柔性电负荷和供冷需求柔性电负荷；△lhot,t为实际柔性热负荷调度量；△lcold,t为实际冷负荷调度量。

本发明设每一时段柔性电热冷负荷可调度容量分别为△relec(t)、△rhot(t)、△rcold(t)，表式如式(10)-(12)所示。

其中：

△lfl,t＝△lelec,t+△le-h,t+△le-c,t(13)

式中，pbat,t为t时段蓄电池充放电功率；△lfl,t为t时段实际综合柔性电负荷调度总量；△lelec,t为柔性电负荷实际调度量；△he-h,t为t时段电锅炉制热量；△ce-c,t为t时段电制冷机制冷量。

柔性电热冷负荷△lelec,t、△lhot,t、△lcold,t每一时段的实际调度容量与各类柔性负荷的可激励系数、可中断系数及决策系数密切相关，即

式中，为一对决定电负荷能否参与柔性电负荷调度的决策系数组；为一对决定热负荷能否参与柔性热负荷调度的决策系数组；为一对决定冷负荷能否参与柔性冷负荷调度的决策系数组；分别为电负荷的可激励系数、可中断系数；分别为热负荷的可激励系数、可中断系数；分别为冷负荷的可激励系数、可中断系数。

柔性负荷的调度潜力及各用户中断和增加用电的意愿影响着可激励系数和可中断系数的取值，可定义为：

式中，分别为柔性电负荷可激励潜力、可中断潜力，柔性热负荷可激励潜力、可中断潜力，柔性冷负荷可激励潜力、可中断潜力；分别为用户增加、中断电负荷的意愿因子，用户增加、中断热负荷的意愿因子，用户增加、中断冷负荷的意愿因子。

决策系数与各类柔性负可调度容量的取值有关，可表示为：

步骤5：确定目标函数和约束条件，建立以投资成本和联络线功率波动综合最优的优化配置模型

步骤5-1建立目标函数

本发明综合考虑了投资经济性和并网稳定性两方面因素对cchp系统内各组件容量优化配置的影响。建立了以投资成本和联络线功率波动综合最优的优化配置模型，综合目标函数可表示为：

minf＝(f1,f2)(23)

步骤5-1-1经济性目标

经济性目标为cchp系统投资成本最小，建立了由系统等年值投资成本cinitial、年运行维护成本co&m、置换成本cchange、柔性负荷年调度成本cdemand、微电网与大电网交互费用ccharge、购买能源成本cf组成的综合成本f1为最低的目标函数，即

f1＝min(cinitial+co&m+cchange+cdemand+ccharge+cf)(24)

1)等年值投资运行成本

等年值投资运行成本由系统等年值投资成本cinitial、年运行维护成本co&m、微电网与大电网交互成本ccharge、置换成本cchange、购买能源成本cf组成，其表达式为：

fyear＝cinitial+co&m+cchange+ccharge+cf(25)

式中：n为系统设备种类；r0为贴现率；l为工程年限；ci为第i个设备的投资费用；pcap,i为第i个设备的容量，kw；ko&m为分布式电源的维护费率；nj为第j种典型日天数；pgrid_sell,j,t、pgrid_buy,j,t分别为第为第j种典型日t时段向大电网的售电量和购电量；αsell,t、αbuy,t分别为t时段的单位售电价和单位购电价；cchange_total为置换成本总和；if为天然气单位消耗费用；fmt,t为t时段天然气消耗量，m³。

2)柔性负荷调度成本

柔性负荷参与调度表现为需求响应，在保持供需双方利益动态均衡的情况下，引导电力用户的行为。对供应侧cchp系统而言，系统将部分售电收益作为柔性负荷调度成本补贴用户。为保障系统的收益，本发明规定柔性负荷调度成本不越线时，采用基于边际成本定价策略的非线性模型来描述柔性负荷调度成本，反之则按照最大允许成本补偿用户。

cchp系统型微网综合柔性负荷调度成本：

其中：

式中，t为一天的调度时段24h；fon、foff分别为年可激励电负荷的激励成本和可中断电负荷的补偿成本；分别为用户的可激励电负荷的激励成本、可中断电负荷的补偿成本；β1、β2为可激励电负荷的激励系数；β3为可激励供暖需求柔性电负荷和供冷需求柔性电负荷的激励系数；β4、β5分别为可激励热负荷的激励系数和可激励冷负荷的激励系数；γ1、γ2为可中断负荷的补偿系数；γ3、γ4分别为可中断热负荷的补偿系数、可中断冷负荷的补偿系数；分别为t时段可中断热、冷负荷的补偿费用；分别为t时段可激励热负荷、可激励冷负荷的激励成本。

步骤5-1-2稳定性目标

光伏电池和风机出力具有随机性、间歇性、能量波动大的特点，联络线中大的功率波动在并网运行时可能会对大电网造成冲击，影响大电网运行的安全稳定性。本发明采用分布式电源输出功率之和相对于电负荷需求的波动方差f2来表征联络线功率的波动性，即

式中，y为1年内365天；为系统联络线功率均值。

步骤5-1-3综合目标

若直接将经济目标与稳定目标相加，往往会因为两者量纲的不同，造成结果的不准确。这是因为不同的数量级，可能导致经济目标的数值远远大于稳定目标的数值，使cchp系统的稳定目标淹没于经济目标中。因此，本发明基于标幺值的概念，以各子目标独立最优解作为基准值对综合目标进行无量纲化处理，使两个目标转从不同数量级的有纲量转化为无量纲，再通过权重系数ω1和ω2将两者整合到一起，通过改变权重系数研究在不同权重下经济目标和稳定目标对整个cchp系统容量配置的影响。

式中：f为综合指标；f1^*和分别为经济目标和稳定目标的独立最优解。

步骤5-2约束条件

步骤5-2-1能量平衡约束

t时段的电量、冷量、热量平衡约束为

ppv,t+pwt,t+pcharge,t+pg-e,t＝pbat+lelec,t+peb,t+pec,t+△lelec,t(34)

pg-h,t+pe-h＝lhot,t+△lhot,t(35)

pg-c+pe-c＝lcold,t+△lcold,t(36)

步骤5-2-2蓄电池充放电约束

蓄电池使用寿命受多方面因素的影响，对蓄电池充放电深度和充放电次数的限制可以起到延长其使用寿命的作用，增加系统的经济性。

socmin≤soc(t)≤socmax(37)

式中，socmin、socmax分别为蓄电池储存容量的上限、下限；soc(t)为t时段蓄电池的储能容量；分别为蓄电池充电功率的上限和下限；pbat,c,t为t时段蓄电池充电功率；别为蓄电池放电功率的上限和下限；pbat,d,t为t时段蓄电池放电功率。

步骤5-2-3可控机组约束

0≤pi≤ni(40)

式中：pi为第i个机组的输出功率；ni为第i个机组的额定输出功率。

步骤5-2-4柔性负荷调度约束

用户侧柔性负荷的调度受到调度潜力的影响，调度潜力是柔性负荷的固有物理属性，用于描述柔性负荷参与调度时功率增加或减少的能力。

式中，分别为柔性电负荷最大可激励潜力、最大可中断潜力；柔性热负荷最大可激励潜力、最大可中断潜力；柔性冷负荷最大可激励潜力、最大可中断潜力。

步骤6：确定算例，采用matlab软件利用粒子群优化算法对算例进行仿真，验证所提策略的合理性和有效性

步骤6-1，确定算例及其必要特征

为充分说明所提能需求侧量管理策略的可行性，并找出cchp系统各设备的最优配置容量，综合考虑投资经济性和并网稳定性，本发明选取北方某地区的小型cchp系统为例，利用粒子群算法进行优化研究，附图3为仿真的具体流程。根据该地区的冷热电负荷需求，将该地区分为采暖季(1-3月和11-12月共五个月)、制冷季(6-8月共三个月)和过渡季(4-5月和9-10月共4个月)，每个典型日分为24个时段，以1h作为仿真时间步长。

本发明设置了4种场景对cchp系统的优化结果进行对比分析。

场景1：不引入柔性负荷的并网型cchp系统优化配置模型。

场景2：仅考虑增加柔性电负荷的cchp系统优化配置模型。

场景3：仅考虑增加柔性电负荷和柔性热负荷参与需求侧能量管理的cchp系统优化配置模型。

场景4：同时考虑冷热电三类柔性负荷参与调度对cchp系统优化配置的影响。

步骤6-2，采用matlab软件利用粒子群优化算法对算例进行仿真分析

通过算例仿真可知，在同时引入冷热电三类柔性负荷时，cchp系统各分布式电源容量配置结果经济性最强，且联络线上功率波动性最小。

表1为四种场景下，cchp系统的配置容量。可以看出不添加柔性负荷时系统的综合投资成本最大；每增加一种柔性负荷的调度，综合投资成本的最优解都会有所降低；当同时考虑三种柔性负荷时，系统的综合投资成本最低。

表1综合成本构成

tab.1coststructure

图4为四种场景下联络线的功率波动曲线，由图可以看出对柔性负荷进行调度，能够平抑联络线上功率的波动，增加cchp系统并网运行的安全性和稳定性。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。