本发明涉及区域能源互联网的
技术领域：
：，特别是一种区域能源互联网全自动站网布局优化方法。
背景技术：
：：图论是运筹学的重要分支之一，在各学科中的应用性非常强，它不仅可以解决经济管理、社会科学等方面的问题，而且在物理、控制以及工程规划中也得到了广泛的应用。其中，网络选址是图论中网络理论的重要内容之一，是指在给定网络图上，根据所要求的某些指标选择最满意的场址，使所选地址到各服务对象所在地点的距离总和达到最小，属于中位点问题。区域能源互联网可以用一个图模型来描述，所涉及的分布式能源站、储能中心、负荷区就是图的节点，所有可能输送调运的管路就构成了图的边，从而使得冷、热、电可以互相调度。在图的节点中，要筛选出部分节点作为能源站和储能中心的候选节点，并进一步从中确定若干个点作为能源站的位置，这属于多中位问题，比单中位点问题更为复杂。考虑到区域规模有限，一般情况下一个储能中心就能满足要求，因此，关于该储能中心位置的确定，将在能源站数量位置确定后进而给出。区域能源互联网能源站与管网图(简称站网图)可以记做g＝(v,e,w)，v代表顶点的集合，e代表边的集合，w代表边的权的集合。如图1所示，其中，v＝v1∪v2∪v3，且两两不相交，并有v1＝{v1i|i＝1,2,…,m}，表示候选的能源站和储能中心集合，v2＝{v2j|j＝1,2,…,n}，表示路网节点(如交叉点、拐点、接入点等)集合，v3＝{v3k|k＝1,2,…,q}，表示负荷区集合；e＝{e(v,v’)|v,v’∈v}，表示顶点间的直接连通情况；w＝{d(e)＝dv,v’|e(v,v’)∈e}，表示边e的权集，这里定义为能距，表示管线费用，包括建设费和运行维护费等。在站网图g＝(v,e,w)中，且v≠v’，用表示能源站v至负荷区v’的最小能距，s(v)表示v到所有v’的最小能距与v’的负荷需求之积的总和，并加上能源站的初投资后的费用，即：于是，在所有v中使s(v)取最小值的顶点z称为图g的中位点，可表示为：此时，使得s(v)最小的点z与所有v’之间的最短路径所构成的子图，称为z相对于v3的最小生成树。能源站建设与维护的费用年值计算公式为：能源站初投资费用能源站初投资包括土建费用、设备投资和安装费用，根据设备容量进行非线性最小二乘法拟合得到如下公式：其中，——能源站初投资，元；ves——设备容量，kw；ces——设备的单位容量投资成本，元/kw，且假设所有配套设备的投资已经折算其中。能源站年维护管理费用主要包括人工费和维护费，按下式计算：其中，——年维护管理费用，元；μ1——人工费用比例系数；μ2——维护费用比例系数。对于多中位问题中的p中位来说，是指在站网图g中，若v1中存在一个顶点集合p，使v3中所有顶点至集合p的能距之和最小，则称集合p为该图的p中位。根据这一定义，求p中位实际上就是求出可以作为能源站及其管网布置的最佳组合。但现有技术和算法无法有效综合考虑所有因素，总会造成资源和资金的浪费,表现在：首先，现有技术在确定能源站的数量时往往采用主观经验方式人为指定，缺少客观精确的计算依据；其次，现有技术在进行管网布局优化时仅考虑了管网本身的建设与运维费用或者也结合了用户的需求，但是没有将供给侧能源站的定量布局问题作为系统的一部分一并予以考虑，这种割裂的做法具有片面性，无法使得系统整体达到最优；最后，现有技术在进行管网布局优化时没有考虑储能问题，然而就区域能源互联网来说，复杂多变的能源供给与需求之间的实时调度与能量平衡离不开储能技术，关于储能中心的选址优化方案是现有技术无法达到的。技术实现要素：本发明的目的是提供一种结构简单，设计合理，克服现有技术不足的全面、综合地考虑了区域能源互联网站网布局优化问题，所给方案使得区域资源利用和资金投入达到全局最优的区域能源互联网全自动站网布局优化方法。为了实现上述目的，本发明所采取的技术手段是：一种区域能源互联网全自动站网布局优化方法，包括以下步骤：第一步，建立区域能源互联网能源站与管网图，记做g＝(v,e,w)，v代表顶点的集合，e代表边的集合，w代表边的权的集合，其中，v＝v1∪v2∪v3，且两两不相交，并有v1＝{v1i|i＝1,2,…,m}，表示候选的能源站和储能中心集合，v2＝{v2j|j＝1,2,…,n}，表示路网节点(如交叉点、拐点、接入点等)集合，v3＝{v3k|k＝1,2,…,q}，表示负荷区集合；e＝{e(v,v’)|v,v’∈v}，表示顶点间的直接连通情况；第二步，建立能距定义，w＝{d(e)＝dv,v’|e(v,v’)∈e}，表示边e的权集，这里定义为能距，表示管线费用，包括建设费和运行维护费，在站网图g中，若v1中存在一个顶点集合p，使v3中所有顶点至集合p的能距之和最小，则称集合p为该图的p中位，在站网图g的候选能源站集合v1中找出子集p，为负荷区集合v3中的负荷需求点提供服务，使得所选|p|个能源站和全部负荷区的最小能距与负荷需求之积的总和最小，因此，模型可表述为求解集合p＝{v|v∈v1，}，使得：且满足以下条件：公式(1)表示对于v1的全部子集x来说，p中位是使得s(v)之和最小的集合x；公式(2)给出了s(v)的实现，并且使得s(v)之和最小的点vi与中所有之间的最短路径所构成的子图，称为vi相对于的最小生成树；公式(3)表明所有负荷区都享受能源站的服务；公式(4)表明每个负荷区只能由一个能源站提供服务；第三步，基于能距的定址布网算法，在已知所有负荷区的负荷预测值和供能系统容量的前提下，根据p中位的数学模型，确定能源站的数量和位置、储能中心的位置以及管网的布局走向,在站网图g＝(v,e,w)中，v,v’∈v，且v≠v’，顶点v至顶点v’路线的费用年值用能距d来表示，即：其中，pl——表示管线；r——利率；l——项目寿命年限。管线初投资包含了管线建设所有投资，包括管材、管路附件、保温以及施工的费用，按照下面的公式计算：其中，——管线初投资，计算单位为元；di——管段i的管径，计算单位为m；li——管段i的长度，计算单位为m；k——管线节点数；c(di)——管段i的单位造价，计算单位为元/m。循环水泵运行电费计算公式如下：其中，——循环水泵年运行费用，计算单位为元；fp——循环水泵的设计流量，计算单位为m3/s；pp——循环水泵的工作压力，计算单位为pa；ce——电价，计算单位为元/kw·h；ηp——水泵的机电效率；tp——循环水泵的年最大工作时间，计算单位为h。输水管道冷(热)量损失费用的计算公式如下：其中，——输水管道冷(热)量损失费用，计算单位为元；λ——保温材料的导热系数，计算单位为w/(m·℃)；tc——输水管道内外平均温度差，计算单位为℃；δi——管道的厚度，计算单位为m；δti——管道保温层的厚度，计算单位为m；cop——系统的能效比。管线的折旧、维护费用按下式计算：其中，——管线的年折旧、维护费用，计算单位为元；——折旧率；——维护费用比例系数。所述的第三步中，基于能距的定址布网算法包括以下步骤：对于站网图g＝(v,e,w)，假定x是v1的子集，k＝|x|表示集合x的元素个数，k＝1,2,…,m，m是v1的元素个数；用xk表示含有k个元素的集合，表示v1幂集的子集，是由只含有k个元素的v1的子集组成的，初始时，令k＝1，中位点集合经济成本f(p)＝0，更新标志变量flag＝0，步骤1：采用floyd最短路径计算法建立图g各顶点间的最小能距矩阵m，即：i，j＝1，2，...，j，j＝|v|＝m+n+q且有步骤2：如果k>m，跳转至步骤8，否则，执行步骤3；步骤3：如果当flag＝1时跳转至步骤7，否则执行步骤8；如果则对于所有的给定vj∈v3，若则将vj放入集合中；重复该过程，直至v3中的全部元素均得到分配；步骤4：对于所有的计算s(vi)，即：然后求和，得到：步骤5：若则更新f(p)和p，即并保存集合中顶点到v3的所有最小生成树，且置flag＝1；步骤6：r＝r+1，转到步骤3；步骤7：k＝k+1，r＝1，转到步骤2；步骤8：输出最小经济成本f(p)、中位点集合p以及相应的最小生成树集合，其中，p中位点即为规划能源站的位置，数量为|p|，最小生成树即为管网布局方案；步骤9：对于v1中去掉p中位点后剩余的所有候选顶点vi，找出与全部p中位点vj能距之和最小的点v，即计算g(v)：并将v作为储能中心的位置，其与p之间的最短路径作为储能中心与能源站间的管线走向，至此，算法结束。本发明的有益效果是：1.供给侧能源站数量和位置的确定是客观的，能源站与用户之间的管网布局是最优的，均为区域能源互联网站网布局优化算法精确计算的结果；2.储能中心的位置以及与能源站之间的管线走向同样也是算法精确计算的结果，是所有能源站能源储存与调取的最佳位置；3.提出能距概念，直接面对站网投资与运维费用问题，全面、综合地考虑了区域能源互联网站网布局优化所涉及的各种因素，所给方案使得区域资源利用和资金投入达到全局最优。附图说明图1是本发明中站网规划示意图。图2是本发明中基于能距的定址布网算法的流程图。图3是本发明中实施例1中能源站定址布网优化结果。图4是本发明中实施例2中站网规划示意图。图5是本发明中实施例2中能源站定址布网优化结果。图6是本发明中实施例3中站网规划示意图。图7是本发明中实施例3中能源站定址布网优化结果。图中，黑色方块结点表示候选的能源站和储能中心位置，黑色圆形结点表示各个负荷区的位置；黑色实线表示道路，黑色虚线表示能源站或储能中心候选结点、负荷区结点与其周围可能的域内管线布局走向。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。具体实施例1，如图1所示，一种区域能源互联网全自动站网布局优化方法，包括以下步骤：第一步，建立区域能源互联网能源站与管网图，记做g＝(v,e,w)，v代表顶点的集合，e代表边的集合，w代表边的权的集合，其中，v＝v1∪v2∪v3，且两两不相交，并有v1＝{v1i|i＝1,2,…,m}，表示候选的能源站和储能中心集合，v2＝{v2j|j＝1,2,…,n}，表示路网节点(如交叉点、拐点、接入点等)集合，v3＝{v3k|k＝1,2,…,q}，表示负荷区集合；e＝{e(v,v’)|v,v’∈v}，表示顶点间的直接连通情况；第二步，建立能距定义，w＝{d(e)＝dv,v’|e(v,v’)∈e}，表示边e的权集，这里定义为能距，表示管线费用，包括建设费和运行维护费，在站网图g中，若v1中存在一个顶点集合p，使v3中所有顶点至集合p的能距之和最小，则称集合p为该图的p中位，在站网图g的候选能源站集合v1中找出子集p，为负荷区集合v3中的负荷需求点提供服务，使得所选|p|个能源站和全部负荷区的最小能距与负荷需求之积的总和最小，因此，模型可表述为求解集合p＝{v|v∈v1，}，使得：且满足以下条件：公式(1)表示对于v1的全部子集x来说，p中位是使得s(v)之和最小的集合x；公式(2)给出了s(v)的实现，并且使得s(v)之和最小的点vi与中所有v′i之间的最短路径所构成的子图，称为vi相对于的最小生成树；公式(3)表明所有负荷区都享受能源站的服务；公式(4)表明每个负荷区只能由一个能源站提供服务；第三步，基于能距的定址布网算法，在已知所有负荷区的负荷预测值和供能系统容量的前提下，根据p中位的数学模型，确定能源站的数量和位置、储能中心的位置以及管网的布局走向,在站网图g＝(v,e,w)中，v,v’∈v，且v≠v’，顶点v至顶点v’路线的费用年值用能距d来表示，即：其中，pl——表示管线；r——利率；l——项目寿命年限。管线初投资包含了管线建设所有投资，包括管材、管路附件、保温以及施工的费用，按照下面的公式计算：其中，——管线初投资，计算单位为元；di——管段i的管径，计算单位为m；li——管段i的长度，计算单位为m；k——管线节点数；c(di)——管段i的单位造价，计算单位为元/m。循环水泵运行电费计算公式如下：其中，——循环水泵年运行费用，计算单位为元；fp——循环水泵的设计流量，计算单位为m3/s；pp——循环水泵的工作压力，计算单位为pa；ce——电价，计算单位为元/kw·h；ηp——水泵的机电效率；tp——循环水泵的年最大工作时间，计算单位为h。输水管道冷(热)量损失费用的计算公式如下：其中，——输水管道冷(热)量损失费用，计算单位为元；λ——保温材料的导热系数，计算单位为w/(m·℃)；tc——输水管道内外平均温度差，计算单位为℃；δi——管道的厚度，计算单位为m；δti——管道保温层的厚度，计算单位为m；cop——系统的能效比。管线的折旧、维护费用按下式计算：其中，——管线的年折旧、维护费用，计算单位为元；——折旧率；——维护费用比例系数。所述的第二步中，其中，pl——表示管线；r——利率，取6％；l——项目寿命年限，设为20年。管线初投资包含了管线建设所有投资，包括管材、管路附件、保温以及施工的费用，按照下面的公式计算：其中，——管线初投资，元；di——管段i的管径，m，取0.5m；li——管段i的长度，m；k——管线节点数；c(di)——管段i的单位造价，元/m，取c(di)＝9.4868+4.942di。循环水泵运行电费计算公式如下：其中，——循环水泵年运行费用，元；fp——循环水泵的设计流量，m3/s，取1.8-3m3/s；pp——循环水泵的工作压力，pa，取150kpa；ce——电价，元/kw·h，取0.60元/kw·h；ηp——水泵的机电效率，取0.5-0.7；tp——循环水泵的年最大工作时间，h，取3360h。输水管道冷(热)量损失费用的计算公式如下：其中，——输水管道冷(热)量损失费用，元；λ——保温材料的导热系数，w/(m·℃)，取0.06w/(m·℃)；tc——输水管道内外平均温度差，℃，取10℃；δi——管道的厚度，m，取0.5m；δti——管道保温层的厚度，m，取0.09m；cop——系统的能效比，取4.2。管线的折旧、维护费用按下式计算：其中，——管线的年折旧、维护费用，元；——折旧率，取3％；——维护费用比例系数，取0.015。所述的第三步中，基于能距的定址布网算法包括以下步骤：对于站网图g＝(v,e,w)，假定x是v1的子集，k＝|x|表示集合x的元素个数，k＝1,2,…,m，m是v1的元素个数；用xk表示含有k个元素的集合，表示v1幂集的子集，是由只含有k个元素的v1的子集组成的，初始时，令k＝1，中位点集合经济成本f(p)＝0，更新标志变量flag＝0，步骤1：采用floyd最短路径计算法建立图g各顶点间的最小能距矩阵m，即：i，j＝1，2，...，j，j＝|v|＝m+n+q且有步骤2：如果k>m，跳转至步骤8，否则，执行步骤3；步骤3：如果当flag＝1时跳转至步骤7，否则执行步骤8；如果则对于所有的给定vj∈v3，若则将vj放入集合中；重复该过程，直至v3中的全部元素均得到分配；步骤4：对于所有的计算s(vi)，即：然后求和，得到：步骤5：若则更新f(p)和p，即并保存集合中顶点到v3的所有最小生成树，且置flag＝1；步骤6：r＝r+1，转到步骤3；步骤7：k＝k+1，r＝1，转到步骤2；步骤8：输出最小经济成本f(p)、中位点集合p以及相应的最小生成树集合，其中，p中位点即为规划能源站的位置，数量为|p|，最小生成树即为管网布局方案；步骤9：对于v1中去掉p中位点后剩余的所有候选顶点vi，找出与全部p中位点vj能距之和最小的点v，即计算g(v)：并将v作为储能中心的位置，其与p之间的最短路径作为储能中心与能源站间的管线走向，至此，算法结束。算例分别取自不同地理位置的规划中或已有区域，原始地图及相关经纬度坐标采集自国际上最大的开源地图系统openstreetmap(网址：http://www.openstreetmap.org)，并经由josm(网址http://josm.openstreetmap.de/)软件二次编辑得到。路网中的黑色方块结点表示候选的能源站和储能中心位置，黑色圆形结点表示各个负荷区的位置；黑色实线表示道路，黑色虚线表示能源站或储能中心候选结点、负荷区结点与其周围可能的域内管线布局走向，这里采用与四周道路垂直的方式予以确定，此时接入管线最短。3个算例均采用表1中的参数设置进行仿真计算。表1仿真参数表table1tableofsimulationreferences具体实施例1设有一路网，同图1。其中，候选的能源站和储能中心结点共7个，负荷区结点共15个。算例地图位于纬度范围[36.991,37.005]、经度范围[117.182,117.200]的矩形区域内。假定算例负荷区的年度负荷总需求如表2所示，能源站总容量为2mw。表2负荷数据表table2tableofloadsdata算例全部初始数据以xml格式文件提交本文算法进行优化计算，从而得到图3所示的站网布局优化结果。具体来说就是：首先，采用floyd最短路径算法建立图中各顶点间的最小能距矩阵；其次，为使系统整体最经济，成本最优，算例假设项目寿命设计年限20年，利率6％，管径0.5m，循环水泵流量2m3/s，工作压力150kpa,机电效率0.6，年最大工作时间3360h，电价0.60元/kw·h，保温材料导热系数0.06w/(m·℃)，输水管道内外平均温度差10℃，保温层厚度0.09m，系统能效比取4.2，折旧率取3％，维护费用比例系数取0.015，以此计算系统最优初投资和年度运维费用；第三，先假设中位点集合p中仅含有1个元素，然后遍历7个能源站和储能中心候选结点，根据p中位模型找出最优位置并保存；第四，假设p中含有2个元素，然后遍历7个候选结点的两两组合，找出最优组合并保存；第五，持续这一过程，直至没有更优的结果出现，此时p中的元素即为所确定的能源站，相应的最小生成树作为能源站与全部负荷区之间的管线走向；第六，在剩余候选结点中，找出与全部能源站能距之和最小的结点，将其作为储能中心的位置，相应的最小生成树作为储能中心与能源站间的管线走向。可以看出，本发明所确定的能源站数量和位置是客观的，管网布局是最优的，均为算法精确计算的结果，摒弃了现有技术在确定能源站数量和位置时的主观经验方式以及片面的局部优化技术，与此同时，储能中心的引入及选址优化同样也是算法精确计算的结果，这是目前现有技术没有考虑或无法做到的。在图3中，三个黑色方块结点是本文所提定址布网算法最终确定的p中位集合，是对能源站数量及其位置的优化结果，是由算法根据基于能距的p中位模型自动判定并计算得到的，与此同时形成黑色粗实线路径表示的相应的管网布局最优方案，从而使得全部负荷区至既定能源站集合的能距之和最小。根据优化结果，每个能源站都有着自己的供能范围，实现一对多的能源输出；换句话说，一个负荷区仅由一个指定的能源站进行能源供给，即一对一的能源需求。然而，在谋求最小能距这一目标的前提下，这种分区供能不可避免地面临着一个挑战，那就是能源供给的过剩或欠缺问题。通过储能中心的引入，很好地解决了上面提到的能源供给过剩和欠缺的问题。其中，黑色三角形结点表示所确定的储能中心位置，黑色粗虚线路径表示储能中心与既定能源站之间的管网布局方案，此时能距最小，是在能源站及其负荷管网确定基础上进一步得到的。当某个能源站供能富裕时，多余能源将通过连接管线储存到储能中心，在能源站能源供给无法满足负荷需求时予以补充，从而起到能源站间缓冲器的作用，促进整个区域能源供给和需求之间的动态平衡，提高供能系统的可靠性和能源利用效率。从图3可以看出，管网具有枝状多源能源总线的特点，存在着管线重合的现象(由最大粗度黑色实线表示)，可以通过增加管径的方法合并重合管线，从而避免多线并存的情况发生，继而减小成本。具体实施例2表3负荷数据表table3tableofloadsdata如图4所示，候选的能源站和储能中心结点共7个，负荷区结点共24个。算例地图位于纬度范围[36.99,37.01]、经度范围[117.20,117.23]的矩形区域内。假定算例负荷区的年度负荷总需求如表3所示，能源站总容量为0.6mw。算例全部初始数据以xml格式文件提交本文算法进行优化计算，从而得到图5所示的站网布局优化结果。具体来说就是：首先，采用floyd最短路径算法建立图中各顶点间的最小能距矩阵；其次，为使系统整体最经济，成本最优，算例假设项目寿命设计年限20年，利率6％，管径0.5m，循环水泵流量2m3/s，工作压力150kpa,机电效率0.6，年最大工作时间3360h，电价0.60元/kw·h，保温材料导热系数0.06w/(m·℃)，输水管道内外平均温度差10℃，保温层厚度0.09m，系统能效比取4.2，折旧率取3％，维护费用比例系数取0.015，以此计算系统最优初投资和年度运维费用；第三，先假设中位点集合p中仅含有1个元素，然后遍历7个能源站和储能中心候选结点，根据p中位模型找出最优位置并保存；第四，假设p中含有2个元素，然后遍历7个候选结点的两两组合，找出最优组合并保存；第五，持续这一过程，直至没有更优的结果出现，此时p中的元素即为所确定的能源站，相应的最小生成树作为能源站与全部负荷区之间的管线走向；第六，在剩余候选结点中，找出与全部能源站能距之和最小的结点，将其作为储能中心的位置，相应的最小生成树作为储能中心与能源站间的管线走向。可以看出，本发明所确定的能源站数量和位置是客观的，管网布局是最优的，均为算法精确计算的结果，摒弃了现有技术在确定能源站数量和位置时的主观经验方式以及片面的局部优化技术，与此同时，储能中心的引入及选址优化同样也是算法精确计算的结果，这是目前现有技术没有考虑或无法做到的。在图5中，三个黑色方块结点是本文所提定址布网算法最终确定的p中位集合，是对能源站数量及其位置的优化结果，是由算法根据基于能距的p中位模型自动判定并计算得到的，与此同时形成黑色粗实线路径表示的相应的管网布局最优方案，从而使得全部负荷区至既定能源站集合的能距之和最小。黑色三角形结点表示所确定的储能中心位置，黑色粗虚线路径表示储能中心与既定能源站之间的管网布局方案，此时能距最小，是在能源站及其负荷管网确定基础上进一步得到的。当某个能源站供能富裕时，多余能源将通过连接管线储存到储能中心，在能源站能源供给无法满足负荷需求时予以补充，从而起到能源站间缓冲器的作用，促进整个区域能源供给和需求之间的动态平衡，提高供能系统的可靠性和能源利用效率。管网具有枝状多源能源总线的特点，对于存在着的管线重合现象(由最大粗度黑色实线表示)，可以通过增加管径的方法合并重合管线，从而避免多线并存的情况发生，继而减小成本。具体实施例3，如图6所示，候选的能源站和储能中心结点共10个，负荷区结点共36个。算例地图位于纬度范围[40.77,40.80]、经度范围[-73.86,-73.82]的矩形区域内。假定算例负荷区的年度负荷总需求如表4所示，能源站总容量为4mw。表4负荷数据表table4tableofloadsdata算例全部初始数据以xml格式文件提交本文算法进行优化计算，从而得到图7所示的站网布局优化结果。具体来说就是：首先，采用floyd最短路径算法建立图中各顶点间的最小能距矩阵；其次，为使系统整体最经济，成本最优，算例假设项目寿命设计年限20年，利率6％，管径0.5m，循环水泵流量2m3/s，工作压力150kpa,机电效率0.6，年最大工作时间3360h，电价0.60元/kw·h，保温材料导热系数0.06w/(m·℃)，输水管道内外平均温度差10℃，保温层厚度0.09m，系统能效比取4.2，折旧率取3％，维护费用比例系数取0.015，以此计算系统最优初投资和年度运维费用；第三，先假设中位点集合p中仅含有1个元素，然后遍历10个能源站和储能中心候选结点，根据p中位模型找出最优位置并保存；第四，假设p中含有2个元素，然后遍历10个候选结点的两两组合，找出最优组合并保存；第五，持续这一过程，直至没有更优的结果出现，此时p中的元素即为所确定的能源站，相应的最小生成树作为能源站与全部负荷区之间的管线走向；第六，在剩余候选结点中，找出与全部能源站能距之和最小的结点，将其作为储能中心的位置，相应的最小生成树作为储能中心与能源站间的管线走向。可以看出，本发明所确定的能源站数量和位置是客观的，管网布局是最优的，均为算法精确计算的结果，摒弃了现有技术在确定能源站数量和位置时的主观经验方式以及片面的局部优化技术，与此同时，储能中心的引入及选址优化同样也是算法精确计算的结果，这是目前现有技术没有考虑或无法做到的。在图7中，四个黑色方块结点是本文所提定址布网算法最终确定的p中位集合，是对能源站数量及其位置的优化结果，是由算法根据基于能距的p中位模型自动判定并计算得到的，与此同时形成黑色粗实线路径表示的相应的管网布局最优方案，从而使得全部负荷区至既定能源站集合的能距之和最小。黑色三角形结点表示所确定的储能中心位置，黑色粗虚线路径表示储能中心与既定能源站之间的管网布局方案，此时能距最小，是在能源站及其负荷管网确定基础上进一步得到的。当某个能源站供能富裕时，多余能源将通过连接管线储存到储能中心，在能源站能源供给无法满足负荷需求时予以补充，从而起到能源站间缓冲器的作用，促进整个区域能源供给和需求之间的动态平衡，提高供能系统的可靠性和能源利用效率。管网具有枝状多源能源总线的特点，对于存在着的管线重合现象(由最大粗度黑色实线表示)，可以通过增加管径的方法合并重合管线，从而避免多线并存的情况发生，继而减小成本。当前第1页12当前第1页12