技术特征：
1.一种多用能主体综合能源系统协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a、构建包括云中心与若干边缘节点的云边网络；所述边缘节点作为区域决策主体，将其控制范围内的数据及处理结果上传给所述云中心；所述云中心将各边缘节点的信息集中处理后向边缘节点发送调度指令；步骤b、构建云中心能量管理模型，能够实现边缘节点之间信息交互与共享；步骤c、构建边缘节点能源系统模型，其中包含多主体综合能源系统的能量枢纽模型和电气管网模型；步骤d、构建基于云边网络的多主体优化运行模型，包括边缘节点优化运行模型和基于云边网络的多主体优化求解方法。2.根据权利要求1所述的多用能主体综合能源系统协同优化方法，其特征在于：所述边缘节点根据步骤d中多主体优化运行模型自主计算并向所述云中心提供优化变量数据。3.根据权利要求1所述的多用能主体综合能源系统协同优化方法，其特征在于：所述云中心能够向边缘节点提供决策变量和优化算子。4.根据权利要求1所述的多用能主体综合能源系统协同优化方法，其特征在于：所述云边网络还包括特殊用户，所述特殊用户提供优化变量而不接受决策变量。5.根据权利要求1所述的多用能主体综合能源系统协同优化方法，其特征在于：所述步骤b中的信息包括电能流和一次能流的约束模、基于此约束构建的多主体互联网络以及用能主体内多个能量枢纽互联的网络。6.根据权利要求1所述的多用能主体综合能源系统协同优化方法，其特征在于：所述步骤c中边缘节点的能量枢纽模型包括：微型燃气轮机模型、燃气锅炉模型、电锅炉模型、制冷机模型、蓄电池、蓄热槽或者可再生能源中的一种或多种。7.根据权利要求1所述的多用能主体综合能源系统协同优化方法，其特征在于：所述的基于云边网络的多主体优化求解方法包括以下步骤：d1、输入边缘节点用能主体的初始负荷和设备参数，设置云中心能量管理算法中的拉格朗日乘子与惩罚因子；d2、各个所述边缘节点的用能主体依据所述多主体优化运行模型独立运行并更新设备运行参数和优化变量，并将优化变量上传至云中心。d3、根据边缘节点优化求解中得到的优化变量更新决策变量和各边缘节点的优化算子，并将得到的决策变量和各边缘节点的优化算子下达至各个边缘节点；d4、当满足收敛判据时，下达协调命令，否则返回所述步骤d2进入下一个迭代周期。8.一种计算机可读的存储介质，存储有计算机指令，所述指令执行时，能够实现权利要求1～7任一所述的优化方法。
技术总结
本发明涉及综合能源系统优化运行领域，尤其设计一种基于云边网络的包含多用能主体的综合能源系统的调度方法。包括以下步骤：步骤A、构建边云协同网络；步骤B、构建云中心能量管理模型，基于该模型可以实现边缘节点主体之间有限的信息交互与共享。其中包括了电能流和一次能流的约束模型，以及能量管理协同优化算法。步骤C、构建边缘节点能源系统模型，其中包含多主体综合能源系统的能量枢纽模型和电气管网模型。步骤D、构建基于云边网络的多主体优化运行模型，其中包括边缘节点优化运行模型和基于云边网络的多主体优化求解方法。基于云边网络的多主体优化求解方法。基于云边网络的多主体优化求解方法。
技术研发人员：邓博雅 张华鲁 张智成 石杰 周小飞 张春平 陈贵生
受保护的技术使用者：南京南瑞信息通信科技有限公司 国网江苏省电力有限公司 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 国家电网有限公司
技术研发日：2021.11.11
技术公布日：2022/1/11