本发明涉及微能源网优化运行技术，特别涉及一种微能源网多目标运行控制方法。
背景技术：
当前，化石能源日渐枯竭和环境污染日益严峻，能源结构面临转型升级的挑战。微能源网集成可再生能源、利用多种能源优势互补和提高能源利用效率，是实现能源可持续发展的有效途径。
微能源网运行是在满足安全约束的前提下，采用不同目标，合理安排微能源网内部各能源设备的运行。目前研究中，微能源网的优化运行主要以运行成本最小化等为目标，然而单目标的优化调度方案，难以适应复杂的综合能源供用环境和不断转型升级的能源结构。微能源网为实现多元能源综合利用提供平台，能源利用率是衡量微能源网高效性和节能性的有效指标，将能源利用率纳入微能源网优化目标，追求能源的高效利用，是实现能源可持续发展的重要举措。
针对以上问题，本发明提供一种微能源网多目标运行控制方法，能够有效权衡微能源网运行的经济性和高效性。
技术实现要素：
本发明的目的在于微能源网运行控制问题，既能提高微能源网运行的经济性，又能提高运行的高效性。
为实现上述目的，本发明提出一种微能源网多目标运行控制方法，包括以下步骤：
(1)建立微能源网优化目标，包括综合收益最大化和综合能源利用率最大化；
(2)通过gams软件求解每个优化目标的最优解和最劣解；
(3)采用加权法处理优化目标，均匀改变权重系数，通过gams软件求得帕累托前沿；
(4)根据模糊隶属度求取帕累托最优解的标准满意度，选取具有最大标准满意度的帕累托最优解作为最优折衷解；
(5)根据最优折衷解进行微能源网调度。
所述的综合收益f1包括能源服务收益cser、能源交易收益ctrade、运行维护费用com和碳税费用cco2：
f1＝cser+ctrade-com-cco2
其中，△t为优化时间间隔，t为优化总时段；le,t、lh,t和lg,t分别为t时段电、热和天然气用户功率，t的取值范围为1～t；ce,t、ch,t和cg,t分别为t时段微能源网向用户提供电、热和天然气服务的价格；
所述的综合能源利用率f2为：
其中，we,t为t时段风电发电出力。
所述的步骤(3)包括：
(3-1)对优化目标f1和f2进行标准化，并做加权处理，得到优化目标函数：
其中，
(3-2)将权重系数w在[0,1]范围内均匀地取j个值，j为设定值；
(3-3)对于每个权重系数值，通过gams软件求得步骤(3-1)所述的优化目标函数的帕累托最优解，j个帕累托最优解形成帕累托前沿。
所述的模糊隶属度为：
其中，fi,j和γi,j分别为第j个帕累托最优解的第i个优化目标的目标函数值和模糊隶属度，i的取值范围为1或2，j的取值范围为1～j；
所述的帕累托最优解的标准满意度为：
其中，ζj为第j个帕累托最优解的标准满意度。
与现有技术相比，本发明提供的微能源网多目标运行控制方法可以对微能源网综合收益和综合能源利用率进行多目标优化，既保证微能源网运行的经济性，又能提高微能源网的综合能源利用率。
附图说明
图1为一种微能源网多目标运行控制方法的步骤示意图；
图2为典型微能源网的结构图；
图3为电、热、天然气和风电出力曲线图；
图4为多目标优化运行的帕累托前沿。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明的具体实施做进一步说明，但本法发明的实施不限于此，需指出的是，以下若有未特别详细说明之处，均是本领域技术人员可参照现有技术实现的。
如图1为本发明实施例提供的一种微能源网多目标运行控制方法，包括以下步骤：
(1)建立微能源网优化目标，包括综合收益最大化和综合能源利用率最大化；
(2)通过gams软件求解每个优化目标的最优解和最劣解；
(3)采用加权法处理优化目标，均匀改变权重系数，通过gams软件求得帕累托前沿；
(4)根据模糊隶属度求取帕累托最优解的标准满意度，选取具有最大标准满意度的帕累托最优解作为最优折衷解；
(5)根据最优折衷解进行微能源网调度。
所述的综合收益f1包括能源服务收益cser、能源交易收益ctrade、运行维护费用com和碳税费用cco2：
f1＝cser+ctrade-com-cco2
其中，△t为优化时间间隔，t为优化总时段；le,t、lh,t和lg,t分别为t时段电、热和天然气用户功率，t的取值范围为1～t；ce,t、ch,t和cg,t分别为t时段微能源网向用户提供电、热和天然气服务的价格；
所述的综合能源利用率f2为：
其中，we,t为t时段风电发电出力。
所述的步骤(3)包括：
(3-1)对优化目标f1和f2进行标准化，并做加权处理，得到优化目标函数：
其中，
(3-2)将权重系数w在[0,1]范围内均匀地取j个值，j为设定值；
(3-3)对于每个权重系数值，通过gams软件求得步骤(3-1)所述的优化目标函数的帕累托最优解，j个帕累托最优解形成帕累托前沿。
所述的模糊隶属度为：
其中，fi,j和γi,j分别为第j个帕累托最优解的第i个优化目标的目标函数值和模糊隶属度，i的取值范围为1或2，j的取值范围为1～j；
所述的帕累托最优解的标准满意度为：
其中，ζj为第j个帕累托最优解的标准满意度。
以一个典型微能源网为例进行说明，其结构如图2所示，包括热电联产、电锅炉和燃气锅炉共3个能源转换设备，储电和储热共2个能源储存设备，可再生能源为风力发电。
优化运行时间间隔为1小时，共有24个优化时间段，电、热、天然气负荷和风电出力曲线如图3所示。
分别求解以综合收益最大化和综合能源利用率最大化为目标的最优解和最劣解如表1所示。综合收益的最优解为4.29万元，最劣解为2.59万元，综合能源利用率的最优解为90.0％，最劣解为82.4％。
将权重系数w在[0,1]范围内均匀地取为0，0.05，0.10，…，0.095，1，共21个值，通过gams求解得到的帕累托前沿如图4所示。
计算帕累托最优解的标准满意度，选取具有最大标准满意度的帕累托最优解作为的最优折衷解，最优折衷解为图4圆圈标记的点。优化结果如表1所示，最优折衷解的综合收益为3.86，能源利用效率为86.7％。
表1不同优化目标下的优化结果
由表1可知，对比综合收益最大化的优化结果，多目标运行的最优折衷解的优化结果，微能源网的综合收益降低了，但是综合能源利用率提高了，微能源网运行更加高效环保；对比综合能源利用率最大化的优化结果，多目标运行的最优折衷解的优化结果，微能源网的综合能源利用率降低了，但是综合收益提高了，微能源网运行经济性更好。由此可见，多目标运行的最优折衷解的两个优化目标值都相对较优，可作为微能源网多目标优化调度方案，能够有效提高微能源网运行的经济性和高效性。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他任何未背离本发明的精神实质和原理下所作的修改、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都应包含在本发明的保护范围之内。