一种考虑储能配合的工业园区综合能源系统供能故障处理方法与流程

[0001]
本发明涉及综合能源电力系统技术领域，特别涉及一种考虑储能配合的工业园区综合能源系统供能故障处理方法。


背景技术：

[0002]
综合能源系统具有多能协同的特性。综合能源系统常常配置高渗透率的可再生能源，以电力为核心，融合冷、热、气等多种能流，依托储能设备、能量转换设备，实现不同能源在生产、利用、存储等多环节的高度协同。其中，储能设备作为灵活性最高的可调度设备，其重要性进来备受关注。特别是冷、热、电的多能联储，对综合能源系统的能效梯级利用、经济运行及故障处理均具有极高价值。


技术实现要素：

[0003]
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种考虑储能配合的工业园区综合能源系统供能故障处理方法，可做到在紧急情况下的协调控制，提升整个系统的稳定性及供能可靠性。
[0004]
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的第一个技术方案：
[0005]
本发明涉及一种考虑储能配合的工业园区综合能源系统供能故障处理方法，包括系统建模、储能设备定址定容方法和考虑储能配合的供能故障处理方法，系统建模包括设备模型和负荷模型，设备模型包括产能设备模型和储能设备模型，负荷模型分为经济性不可中断负荷l
min
、经济性可中断负荷l
eco,il
和非经济性可中断负荷l
non,il
，储能设备定址定容方法包括储能设备定容和储能设备定址，考虑储能配合的供能故障处理方法包括故障判断、故障源定位、故障处理策略生成、故障恢复和约束条件，约束条件包括能量供需平衡约束、产能设备约束、储能设备约束和能流网络约束，能流网络约束包括电力网络约束、热力网络约束。
[0006]
作为本发明的一种优选技术方案，所述产能设备模型的光伏电池供电功率的表达式：
[0007][0008]
式中：p
solar
为太阳辐照，n
pv
为光伏电池板的数量，s
pv,i
和η
pv,i
分别为第i块光伏电池板的有效面积和转化效率；
[0009]
风机供电功率的表达式：
[0010][0011]
式中：ρ
air
为空气密度，v
w
为t时刻当地风速，n
wt
为风机的数量，a
wt,i
和η
wt,i
分别为第
i架风机的扫掠面积和发电效率，v
w,min
和v
w,max
分别为风机发电允许的最小风速和最大风速，若风速在此区间之外时，风机不会发电；
[0012]
chp机组供电功率的表达式：
[0013][0014]
式中：γ
gas
为天燃气热值，n
chp
为chp机组的数量，q
v,chp,i
和η
chp,e,i
分别为第i组chp机组的输入天然气体积流量和发电效率；
[0015]
chp机组供热功率的表达式：
[0016][0017]
式中：γ
gas
为天燃气热值，n
chp
为chp机组的数量，q
v,chp,i
、η
chp,e,i
和η
chp,h,i
分别为第i组chp机组的输入天然气的体积流量、发电效率和热转化效率；
[0018]
燃气锅炉供热功率的表达式：
[0019][0020]
式中：γ
gas
为天燃气热值，n
gb
为燃气锅炉的数量，q
v,gb,i
和η
gb,i
分别为第i台燃气锅炉的输入天然气体积流量和热效率；
[0021]
电制冷机组供冷功率的表达式：
[0022][0023]
式中：n
ep
为电制冷机组的数量，cop
ep,i
和分别为第i台电制冷机组的制冷系数和输入电功率；
[0024]
电锅炉供热功率的表达式：
[0025][0026]
式中：n
eb
为电锅炉的数量，μ
loss,eb,i
、η
eb,i
和分别为第i台电锅炉的热损失率、换热器传热效率和输入电功率；
[0027]
吸收式制冷机组供冷功率的表达式：
[0028][0029]
式中：n
ar
为吸收式制冷机组的数量，cop
ar,i
和分别为第i台吸收式制冷机组的制冷系数和输入热功率。
[0030]
作为本发明的一种优选技术方案，所述储能设备模型的储能设备s在t时刻的容量均可表示为：
[0031]
[0032]
式中：τ
s
为储热设备s的自损率，t为一个仿真时间步长，η
c,s
、η
d,s
分别为储能设备s的蓄能、释能效率，p
c,s
、p
d,s
分别为储能设备s的蓄能、释能功率。
[0033]
作为本发明的一种优选技术方案，所述储能设备的定容方法首先从储能设备的运行机理出发，考虑储能设备在故障工况下的供能替代作用：综合能源系统中设备的出力变化会受到爬坡或滑坡速度的限制，单位时间内其功率的变化不可超过其允许的爬坡或滑坡范围，因而考虑供能故障发生时使用备用机组替代的情况，产能设备的出力从停机状态到达额定工况需经历一段爬坡时间，即为产能设备启动响应时间：
[0034][0035]
式中：p
r,i
为产能设备i的额定功率，为产能设备i的向上爬坡速率；
[0036]
考虑极端情况，故障工况下需启用备用机组替代供能，在响应时间内，该产能设备的出力不稳定，因而系统需要由储能设备提供工厂的最低生产负荷，基于此给出一个储能设备的最大容量下限，以储热设备为例：
[0037][0038]
式中：为产热设备集合，为系统内的经济性不可中断热负荷，δt
i
为设备i的启动响应时间。
[0039]
作为本发明的一种优选技术方案，所述储能设备定址方法：
[0040][0041]
式中：n
hs
是储热设备可能的选址地点集合，sn
h
是系统供热节点集合，是典型日内供热节点i的供热总量，是典型日内所有供热节点的供热总量，l
n,i
是储热热备选址地点n与供热节点i之间的管道长度。
[0042]
作为本发明的一种优选技术方案，所述故障源定位的故障源检索方法：
[0043]
a.监测系统实时设备参数，包括电流、电功、压强、温度和流量等数据，与故障判据库内的对应数据比较，判断数据是否异常；
[0044]
b.若设备参数均无异常，则判定系统正常运行，若发现系统某设备监测数据异常，则自该设备起按照系统设备拓扑自下而上检索设备的监测参数直至发现第一个输入、输出能流参数均正常的设备或至系统源端；
[0045]
c.根据最终检索结果，若发现系统源端存在供能数据异常，则判断为外部供能故障，若系统源端供能数据正常，而独立若干设备存在数据异常，则判断为内部供能故障。
[0046]
作为本发明的一种优选技术方案，所述故障恢复方法为
[0047]
建立综合能源系统故障恢复模型：
[0048]
目标函数：f1＝minc
ost
[0049]
c
ost
＝c
mat
+c
csu
[0050]
[0051][0052]
优化目标f1为综合能源系统运行周期内的经济成本最低，式中：c
ost
为系统的运行经济成本，c
mat
为维护成本，c
csu
为能耗成本，ω
g+s
为产能设备和储能设备的集合，f
i,t
为设备的可变维护成本系数，a
i
为设备的固定维护成本系数，p
i,t
为设备的实时功率，s
i
为设备容量，a
e,t
、a
g,t
分别为实时电价和实时天然气价格，为电网购电功率，m
g,t
为采购天然气流量；
[0053]
f2＝minl
cut,eco
[0054][0055]
优化目标f2为综合能源系统故障处理运行周期内切除的经济性负荷总量最低，式中：l
cut,eco
为故障处理过程中切除的经济性负荷总量，sn为系统供热节点集合，δl
eco,i,t
为供能节点i切除的经济性负荷量；
[0056]
故障处理过程中可将上述两个优化目标加权联立，得到优化目标函数：
[0057]
minf
obj
＝εωc
ost
+(1-ω)δl
eco
,ω∈{0,1}
[0058]
式中：ε为数量级常数，ω为权重系数，为零一变量，当故障策略结果判断为策略一时，不切除经济性负荷，ω取0；当故障策略结果判断为策略二或三时，需切除经济性负荷，ω取1。
[0059]
作为本发明的一种优选技术方案，所述能量供需平衡约束方法为
[0060][0061]
式中：p为供能功率，l为负荷功率，δl
cut
为切除负荷功率，上标c、h、e分别表示供冷、供热和供电，下标ep、cs、ar、gb、chp、hs、eb、es、e、pv和wt分别表示电制冷、冰蓄冷装置、吸收式制冷机组、燃气锅炉、chp机组、蓄热设备、电锅炉、电储能、电网购电、光伏和风机。
[0062]
作为本发明的一种优选技术方案，所述产能设备约束方法为
[0063][0064][0065][0066][0067]
式中：ω
g
为产能设备集合，s
i
、s
max,i
分别为产能设备容量和设备最大容量，p
i
、p
min,i
和p
max,i
分别为产能设备实时功率、产能设备最小功率和产能设备最大功率，分别为产能设备爬坡、滑坡速率，t为一个仿真时间步长。
[0068]
作为本发明的一种优选技术方案，所述储能设备约束方法为
[0069]
[0070][0071][0072][0073][0074]
式中：ω
s
为储能设备集合，s
j
、s
min,j
和s
max,j
分别为储能设备容量、储能设备最小容量和储能设备最大容量，p
c,j,t
、p
d,j,t
分别为储能设备的蓄能、释能功率，z
j
为储能设备的最大充放能功率，t为一个仿真时间步长。
[0075]
作为本发明的一种优选技术方案，所述电力网络约束方法：
[0076]
d.支路功率约束：
[0077]
p
k
≤p
max.k
[0078]
式中：p
k
为支路k的有功功率值，p
max.k
为支路k的有功功率最大允许值；
[0079]
e.节点电压约束：
[0080]
u
min,i
≤u
i
≤u
max,i
[0081]
式中：u
i
为节点i的电压值，u
max,i
、u
min,i
分别为节点i的电压上、下限；
[0082]
f.功率平衡约束：
[0083][0084][0085]
式中：p
i
、q
i
分为节点i注入的有功功率和无功功率，g
ij
、b
ij
和δ
ij
分别为节点i、j之间的电导、电纳和电压相角差，n为系统节点总数，u
i
和u
j
分别为节点i、j的电压幅值；
[0086]
g.外部供电约束：
[0087]
0≤p
e
≤p
max,e
[0088]
式中：p
e
为系统输入的外部供电有功功率，p
max,e
为系统输入的外部供电有功功率最大允许值。
[0089]
作为本发明的一种优选技术方案，所述热力网络约束方法：
[0090]
h.水力模型：
[0091][0092]
式中：a为热网关联矩阵，描述节点与管道的连接关系，分别为管道介质流量和节点介质流量，b为基本回路矩阵，描述回路与管道的关系；h
f
为水头损失，与管道内部摩擦力有关；
[0093]
i.热功率计算方程：
[0094]
[0095]
式中：为负荷节点的热功率，c
p
为介质比热容，t
s
、t
o
分别为负荷供水温度和负荷出水温度；
[0096]
j.热力网络平衡方程：
[0097][0098]
式中：t
in
、t
out
分别为节点注入、流出温度，分为节点注入、流出介质流量；
[0099]
k.温度损失计算：
[0100][0101]
式中：t
start
、t
end
分别为某段管道首、末端的温度，t
a
为环境温度，λ为管道的传热系数；l为该管道的长度；
[0102]
l.外部供气约束：
[0103]
0≤q
v,gas
≤q
v,max,gas
[0104]
式中：q
v,gas
为系统输入的外部供气体积流量，q
v,max,gas
为系统输入的外部供气体积流量最大允许值。
[0105]
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
[0106]
1：本发明通过提出储能设备的定址定容方法、园区负荷分类方法及对应的故障分类方法、根据故障分类结果对应的故障处理策略和负荷总量的多目标规划方法，本文应用于工业园区的区域综合能源系统模型，包含太阳能、风能、电网购电、天然气站购气等能量输入形式及冷、热、电负荷等能量输出形式，该系统内部存在产能设备包括光伏电池、风机、chp机组、燃气锅炉、电制冷机组、电锅炉和吸收式制冷机及储能设备，包括电储能、冰蓄冷和蓄热装置，该系统内部流通的冷、热、电能优先使用内部产能设备自主生产的能量，使得具有多能协同的特性，灵活性高，对综合能源系统的能效梯级利用、经济运行及故障处理均具有极高价值，储能设备具有低惯性、高灵活性的特点，当系统发生供能故障时导致系统供能不足时，可以通过切除部分负荷、启动储能的方式迅速填补供能缺额，实现综合能源系统在紧急情况下的协调控制，提升整个系统的稳定性及供能可靠性。
附图说明
[0107]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
[0108]
其中附图中相同的标号全部指的是相同的部件。
[0109]
此外，如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的，则将其省略。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
[0110]
在附图中：
[0111]
图1是区域综合能源系统的拓扑结构及能量流动示意图；
[0112]
图2是供能故障处理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0113]
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0114]
实施例1
[0115]
如图1-2所示，本发明提供一种考虑储能配合的工业园区综合能源系统供能故障处理方法，包括系统建模、储能设备定址定容方法和考虑储能配合的供能故障处理方法，系统建模包括设备模型和负荷模型，设备模型包括产能设备模型和储能设备模型，负荷模型分为经济性不可中断负荷l
min
、经济性可中断负荷l
eco,il
和非经济性可中断负荷l
non,il
，储能设备定址定容方法包括储能设备定容和储能设备定址，考虑储能配合的供能故障处理方法包括故障判断、故障源定位、故障处理策略生成、故障恢复和约束条件，约束条件包括能量供需平衡约束、产能设备约束、储能设备约束和能流网络约束，能流网络约束包括电力网络约束、热力网络约束。
[0116]
进一步的，产能设备模型的光伏电池供电功率的表达式：
[0117][0118]
式中：p
solar
为太阳辐照，n
pv
为光伏电池板的数量，s
pv,i
和η
pv,i
分别为第i块光伏电池板的有效面积和转化效率；
[0119]
风机供电功率的表达式：
[0120][0121]
式中：ρ
air
为空气密度，v
w
为t时刻当地风速，n
wt
为风机的数量，a
wt,i
和η
wt,i
分别为第i架风机的扫掠面积和发电效率，v
w,min
和v
w,max
分别为风机发电允许的最小风速和最大风速，若风速在此区间之外时，风机不会发电；
[0122]
chp机组供电功率的表达式：
[0123][0124]
式中：γ
gas
为天燃气热值，n
chp
为chp机组的数量，q
v,chp,i
和η
chp,e,i
分别为第i组chp机组的输入天然气体积流量和发电效率；
[0125]
chp机组供热功率的表达式：
[0126][0127]
式中：γ
gas
为天燃气热值，n
chp
为chp机组的数量，q
v,chp,i
、η
chp,e,i
和η
chp,h,i
分别为第i组chp机组的输入天然气的体积流量、发电效率和热转化效率；
[0128]
燃气锅炉供热功率的表达式：
[0129][0130]
式中：γ
gas
为天燃气热值，n
gb
为燃气锅炉的数量，q
v,gb,i
和η
gb,i
分别为第i台燃气锅
炉的输入天然气体积流量和热效率；
[0131]
电制冷机组供冷功率的表达式：
[0132][0133]
式中：n
ep
为电制冷机组的数量，cop
ep,i
和分别为第i台电制冷机组的制冷系数和输入电功率；
[0134]
电锅炉供热功率的表达式：
[0135][0136]
式中：n
eb
为电锅炉的数量，μ
loss,eb,i
、η
eb,i
和分别为第i台电锅炉的热损失率、换热器传热效率和输入电功率；
[0137]
吸收式制冷机组供冷功率的表达式：
[0138][0139]
式中：n
ar
为吸收式制冷机组的数量，cop
ar,i
和分别为第i台吸收式制冷机组的制冷系数和输入热功率。
[0140]
储能设备模型的储能设备s在t时刻的容量均可表示为：
[0141][0142]
式中：τ
s
为储热设备s的自损率，t为一个仿真时间步长，η
c,s
、η
d,s
分别为储能设备s的蓄能、释能效率，p
c,s
、p
d,s
分别为储能设备s的蓄能、释能功率。
[0143]
储能设备的定容方法首先从储能设备的运行机理出发，考虑储能设备在故障工况下的供能替代作用：综合能源系统中设备的出力变化会受到爬坡或滑坡速度的限制，单位时间内其功率的变化不可超过其允许的爬坡或滑坡范围，因而考虑供能故障发生时使用备用机组替代的情况，产能设备的出力从停机状态到达额定工况需经历一段爬坡时间，即为产能设备启动响应时间：
[0144][0145]
式中：p
r,i
为产能设备i的额定功率，为产能设备i的向上爬坡速率；
[0146]
考虑极端情况，故障工况下需启用备用机组替代供能，在响应时间内，该产能设备的出力不稳定，因而系统需要由储能设备提供工厂的最低生产负荷，基于此给出一个储能设备的最大容量下限，以储热设备为例：
[0147][0148]
式中：为产热设备集合，为系统内的经济性不可中断热负荷，δt
i
为设备i的启动响应时间；
[0149]
其次可根据历史数据分析，考虑供热节点在一个典型日内累计切除的经济性负荷总额，以此得出储能设备的另一个最大容量的下限，以储热设备为例：
[0150][0151]
式中：n
d
是考察的典型日的集合，t
i
、t
f
分别表示一个典型日内的仿真开始、结束时间，sn
h
是系统供热节点集合，δp
ih
(t)是t时刻供热节点i切除的经济性负荷；
[0152]
又由储能设备的数学模型可知储能设备存在自损率，考虑经济性，储能设备的最大容量应在上述范围内尽可能低，因而最终的储热设备的最大容量可表示为上述两种方法确定的最大容量中较大的一个：
[0153]
s
max,hs
＝max(s1,s2)。
[0154]
储能设备定址方法：
[0155][0156]
式中：n
hs
是储热设备可能的选址地点集合，sn
h
是系统供热节点集合，是典型日内供热节点i的供热总量，是典型日内所有供热节点的供热总量，l
n,i
是储热热备选址地点n与供热节点i之间的管道长度，储能设备定址根据运行机理可知储能设备的释能的响应时间为：电储能瞬时响应；储冷(热)设备的机组启动速度较快，但其受到热媒在网管中传输速率的影响，储冷(热)设备的响应时间与储冷(热)设备及其供冷(热)节点的拓扑分布关联紧密。因此推荐储冷(热)设备配置在离用户侧附近。
[0157]
故障源定位的故障源检索方法：
[0158]
a.监测系统实时设备参数，包括电流、电功、压强、温度和流量等数据，与故障判据库内的对应数据比较，判断数据是否异常；
[0159]
b.若设备参数均无异常，则判定系统正常运行，若发现系统某设备监测数据异常，则自该设备起按照系统设备拓扑自下而上检索设备的监测参数直至发现第一个输入、输出能流参数均正常的设备或至系统源端；
[0160]
c.根据最终检索结果，若发现系统源端存在供能数据异常，则判断为外部供能故障，若系统源端供能数据正常，而独立若干设备存在数据异常，则判断为内部供能故障。
[0161]
故障恢复方法为
[0162]
建立综合能源系统故障恢复模型：
[0163]
目标函数：f1＝minc
ost
[0164]
c
ost
＝c
mat
+c
csu
[0165][0166][0167]
优化目标f1为综合能源系统运行周期内的经济成本最低，式中：c
ost
为系统的运行经济成本，c
mat
为维护成本，c
csu
为能耗成本，ω
g+s
为产能设备和储能设备的集合，f
i,t
为设备的可变维护成本系数，a
i
为设备的固定维护成本系数，p
i,t
为设备的实时功率，s
i
为设备容
量，a
e,t
、a
g,t
分别为实时电价和实时天然气价格，为电网购电功率，m
g,t
为采购天然气流量；
[0168]
f2＝minl
cut,eco
[0169][0170]
优化目标f2为综合能源系统故障处理运行周期内切除的经济性负荷总量最低，式中：l
cut,eco
为故障处理过程中切除的经济性负荷总量，sn为系统供热节点集合，δl
eco,i,t
为供能节点i切除的经济性负荷量；
[0171]
故障处理过程中可将上述两个优化目标加权联立，得到优化目标函数：
[0172]
minf
obj
＝εωc
ost
+(1-ω)δl
eco
,ω∈{0,1}
[0173]
式中：ε为数量级常数，ω为权重系数，为零一变量，当故障策略结果判断为策略一时，不切除经济性负荷，ω取0；当故障策略结果判断为策略二或三时，需切除经济性负荷，ω取1。
[0174]
能量供需平衡约束方法为
[0175][0176]
式中：p为供能功率，l为负荷功率，δl
cut
为切除负荷功率，上标c、h、e分别表示供冷、供热和供电，下标ep、cs、ar、gb、chp、hs、eb、es、e、pv和wt分别表示电制冷、冰蓄冷装置、吸收式制冷机组、燃气锅炉、chp机组、蓄热设备、电锅炉、电储能、电网购电、光伏和风机。
[0177]
产能设备约束方法为
[0178][0179][0180][0181][0182]
式中：ω
g
为产能设备集合，s
i
、s
max,i
分别为产能设备容量和设备最大容量，p
i
、p
min,i
和p
max,i
分别为产能设备实时功率、产能设备最小功率和产能设备最大功率，分别为产能设备爬坡、滑坡速率，t为一个仿真时间步长。
[0183]
储能设备约束方法为
[0184][0185][0186]
[0187][0188][0189]
式中：ω
s
为储能设备集合，s
j
、s
min,j
和s
max,j
分别为储能设备容量、储能设备最小容量和储能设备最大容量，p
c,j,t
、p
d,j,t
分别为储能设备的蓄能、释能功率，z
j
为储能设备的最大充放能功率，t为一个仿真时间步长。
[0190]
电力网络约束方法：
[0191]
d.支路功率约束：
[0192]
p
k
≤p
max.k
[0193]
式中：p
k
为支路k的有功功率值，p
max.k
为支路k的有功功率最大允许值；
[0194]
e.节点电压约束：
[0195]
u
min,i
≤u
i
≤u
max,i
[0196]
式中：u
i
为节点i的电压值，u
max,i
、u
min,i
分别为节点i的电压上、下限；
[0197]
f.功率平衡约束：
[0198][0199][0200]
式中：p
i
、q
i
分为节点i注入的有功功率和无功功率，g
ij
、b
ij
和δ
ij
分别为节点i、j之间的电导、电纳和电压相角差，n为系统节点总数，u
i
和u
j
分别为节点i、j的电压幅值；
[0201]
g.外部供电约束：
[0202]
0≤p
e
≤p
max,e
[0203]
式中：p
e
为系统输入的外部供电有功功率，p
max,e
为系统输入的外部供电有功功率最大允许值。
[0204]
热力网络约束方法：
[0205]
h.水力模型：
[0206][0207]
式中：a为热网关联矩阵，描述节点与管道的连接关系，分别为管道介质流量和节点介质流量，b为基本回路矩阵，描述回路与管道的关系；h
f
为水头损失，与管道内部摩擦力有关；
[0208]
i.热功率计算方程：
[0209][0210]
式中：为负荷节点的热功率，c
p
为介质比热容，t
s
、t
o
分别为负荷供水温度和负荷出水温度；
[0211]
j.热力网络平衡方程：
[0212]
[0213]
式中：t
in
、t
out
分别为节点注入、流出温度，分为节点注入、流出介质流量；
[0214]
k.温度损失计算：
[0215][0216]
式中：t
start
、t
end
分别为某段管道首、末端的温度，t
a
为环境温度，λ为管道的传热系数；l为该管道的长度；
[0217]
l.外部供气约束：
[0218]
0≤q
v,gas
≤q
v,max,gas
[0219]
式中：q
v,gas
为系统输入的外部供气体积流量，q
v,max,gas
为系统输入的外部供气体积流量最大允许值。
[0220]
具体的，本文搭建了的应用于工业园区的区域综合能源系统模型，包含太阳能、风能、电网购电、天然气站购气等能量输入形式及冷、热、电负荷等能量输出形式。该系统内部存在产能设备包括光伏电池、风机、chp机组、燃气锅炉、电制冷机组、电锅炉和吸收式制冷机及储能设备包括电储能、冰蓄冷和蓄热装置，该系统内部流通的冷、热、电能优先使用内部产能设备自主生产的能量，负荷模型基于用户的用能偏好与工厂的用能特性，工业负荷可以按照其主要使用场景分为3类：
①
经济性不可中断负荷l
min
：经济性不可中断负荷为工厂中的主要生产负荷，保障了生产任务能安全进行，在故障工况下，若供能系统输出的功率低于经济性不可中断负荷，则工厂无法安全生产；
②
经济性可中断负荷l
eco,il
：经济性可中断负荷为工厂中的辅助生产负荷，在故障工况下可中断，不影响安全生产，但会造成经济损失；
③
非经济性可中断负荷l
non,il
：非经济性可中断负荷为工厂中次要的生活负荷，在故障工况下可中断，不影响安全生产，且不造成经济损失，基于负荷的分类模型，可在荷端建立相应的功率指标x1＜x2＜x3，x1＝l
min
，x2＝x1+l
eco,il
，x3＝x2+l
non,il
，考虑储能配合的供能故障处理方法中的故障判断具体为在园区内综合能源系统的故障诊断中，故障判据库的建立采用先验知识和数据相结合的灰箱模型：首先对设备的热力学过程进行分析，确定设备的观测值。其次分析系统历史运行数据，建立故障的解耦特征值库，确定解耦特征值的经验系数范围，以此作为故障判据，通过系统实时监测的设备数据与故障判据库对应指标的比较来判断该设备数据是否异常，故障处理策略生成是根据系统内部供能故障严重程度将故障分为三类故障，系统监测到荷端实时输出功率为p
out
，又存在荷端功率指标x1＜x2＜x3。式中：x1＝l
min
，x2＝x1+l
eco,il
，x3＝x2+l
non,il
，定义x3为园区正常生产的负荷功率阈值，当p
out
≥x3时，系统正常，园区内存在较大的供能功率裕度，可进行正常的生产工作；定义x2为园区经济生产的负荷功率阈值，当x2≤p
out
＜x3时，系统发生第一类故障，园区内存在一定的供能功率裕度，采取策略一，园区切除部分非经济性可中断负荷，使得供需匹配，之后通过转换设备多能转供恢复缺额，保障经济生产；定义x1为园区安全生产的负荷功率阈值，当x1≤p
out
＜x2时，系统发生第二类故障，园区内供能功率裕度不足，采取策略二，园区切除全部非经济性可中断负荷、部分经济性可中断负荷、启动储能使得供需迅速匹配，之后通过转化设备多能转供恢复缺额，保证安全生产；当p
out
＜x1时，系统发第三类故障，，园区内供能功率裕度严重不足，采取策略三，园区切除全部可中断负荷、启动储能使得供需迅速匹配，之后通过转换设备多能转供、机组维修等方式恢复缺额，若储能释能动作结束后系统无法满足工厂
的最低生产负荷即p
out
≥x1，则该供能子系统彻底停机；具体的判定标准、故障类型、故障处理策略和具体步骤如
[0221]
表1所示：
[0222][0223][0224]
本发明通过提出储能设备的定址定容方法、园区负荷分类方法及对应的故障分类方法、根据故障分类结果对应的故障处理策略和负荷总量的多目标规划方法，本文应用于工业园区的区域综合能源系统模型，包含太阳能、风能、电网购电、天然气站购气等能量输入形式及冷、热、电负荷等能量输出形式，该系统内部存在产能设备包括光伏电池、风机、chp机组、燃气锅炉、电制冷机组、电锅炉和吸收式制冷机及储能设备，包括电储能、冰蓄冷和蓄热装置，该系统内部流通的冷、热、电能优先使用内部产能设备自主生产的能量，使得具有多能协同的特性，灵活性高，对综合能源系统的能效梯级利用、经济运行及故障处理均
具有极高价值，储能设备具有低惯性、高灵活性的特点，当系统发生供能故障时导致系统供能不足时，可以通过切除部分负荷、启动储能的方式迅速填补供能缺额，实现综合能源系统在紧急情况下的协调控制，提升整个系统的稳定性及供能可靠性。
[0225]
最后应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。