一种计及管存和热惯性的综合能源系统运行优化方法与流程

1.本发明涉及综合能源系统优化调度技术领域，具体涉及一种计及管存和热惯性的综合能源系统运行优化方法。


背景技术：

2.目前，电-气-热互联的综合能源系统的供能优化调度研究已趋于完善，但是传统的电-气-热互联系统优化调度模型往往忽略了天然气网络的管存和热力网络的惯性，未能发挥网络的储能潜力进一步提升系统整体的灵活性，部分研究虽然考虑了网络储能效应，但是偏重于单个网络储能特性的分析，研究不够全面。因此有必要在电-气-热多能耦合的综合能源系统中，同时加入天然气网络管存、热力网络传输延时以及终端建筑物负荷的热惯性，对电-气-热综合能源系统日前经济优化调度模型进行改进和完善。


技术实现要素：

3.针对上述技术背景提到的不足，本发明的目的在于提供一种计及管存和热惯性的综合能源系统运行优化方法。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
5.一种计及管存和热惯性的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.s1、建立电-气-热多能耦合系统模型；
7.s2、搭建天然气系统管道储气模型；
8.s3、搭建热力系统热惯性模型；
9.s4、建立计及管存和热惯性的综合能源系统优化调度模型。
10.进一步的，所述s1中，对电-气-热多能耦合系统建模的过程为：
11.s11、建立电-气-热多能耦合系统基本架构；
12.s12、建立电-气-热多能耦合系统网络模型；
13.s13、建立电-气-热多能耦合系统设备约束。
14.进一步的，所述s11中，电-气-热多能耦合系统基本架构包括输电网、输气网、供暖热网、风电、chp机组、燃气轮机、火电机组、换热站、气源、压缩机、电负荷、气负荷、热负荷。
15.进一步的，所述s12中，建立电-气-热多能耦合系统网络模型包括电网、热网以及气网模型：
16.电网模型：
[0017][0018]
热网模型：
[0019][0020]
气网模型：
[0021][0022]
所述s13，建立电-气-热多能耦合系统设备约束，其中包括chp机组约束、燃气轮机约束、火电机组约束、供回水管道温度约束、换热站功率约束、气源出力约束以及压缩机约束：
[0023]
chp机组约束：
[0024][0025]
燃气轮机约束：
[0026][0027]
火电机组约束：
[0028][0029]
供回水管道温度约束：
[0030][0031]
换热站功率约束：
[0032][0033]
气源出力约束：
[0034][0035]
式中，和分别为气源w的购气量上限和购气量下限，
[0036]
压缩机约束：
[0037]
p
l,t
≤k
co,kl
p
k,t kl∈ω
pipe,co
ꢀꢀꢀ
(10)
[0038]
进一步的，所述的s2中，对天然气系统管道储气模型的建模过程为：
[0039]
s21、建立考虑管道内储气特性的暂态模型偏微分方程；
[0040]
建立过程包括：对于任意一条天然气管道mn，考虑储气特性时的暂态模型偏微分方程为：
[0041][0042]
s22、对考虑管道内储气特性的暂态模型偏微分方程进行隐式差分近似；
[0043]
近似过程为：令为t时刻管道ij两端的天然气流量平均值，为t时刻管道ij两端的平均气压，则近似后的管道储气特性方程为：
[0044][0045]
s23、建立考虑管道储气特性的天然气系统管存模型；
[0046]
建立过程包括：考虑管道出入口的流量和管道管存量之间的质量守恒关系，和管存与管道两端压强之间的关系式，并限制调度周期末的管存值以保证下一个调度周期的正常运行，考虑管道储气特性的天然气系统管存模型为：
[0047][0048]
进一步的，所述s3中，对考虑热惯性的热力系统建模过程为：
[0049]
s31、搭建热水网络的热惯性模型；
[0050]
s31包括s311和s312；
[0051]
s311、对管网的延时特性进行量化表征；量化处理过程为：
[0052]
设置γ
k,t
和两个时间变量，γ
k,t
表示管道k内t时刻流出管道的热水是在t-γ
k,t
时刻注入管道的，表示管道k内t-1时刻流出管道的热水是在时刻注入管道的，且令t-γ
k,t
到t时刻间注入管道k内的热水总量为r
k,t
，到t时刻间注入管道k内的热水总量为s
k,t
，
[0053][0054]
则不计温度损失的热水网络热惯性模型表示为：
[0055][0056]
s312、对不计温度损失的热惯性模型进行温度损失处理，处理过程为：
[0057]
利用苏霍夫温降公式可以对不计温度损失的模型进行修正：
[0058][0059]
苏霍夫温降系数计算如下：
[0060][0061]
s32、搭建建筑物热惯性模型；
[0062]
s32包括s321和s322：
[0063]
s321、将建筑物热损失分为围护结构热损失、冷风渗透热损失和冷风侵入热损失，构建建筑物热负荷模型：
[0064][0065]
s322、计入建筑物储热能力，建立建筑物热惯性模型：
[0066][0067]
进一步的，所述s4中包括以下步骤：
[0068]
s41、利用多能耦合实现综合能源系统整体的能源互补利用，chp机组耦合电力系统、天然气系统及热力系统三个子系统，燃气轮机耦合电力系统与天然气系统，将天然气系统管存特性和热力系统中热水网络和终端建筑物负荷的热惯性加入综合能源系统整体的运行调度中；
[0069]
s42、建立以综合能源系统总运行成本最小为优化目标的城市级综合能源系统优化调度目标函数；
[0070]
s43、将计及管存和热惯性的综合能源系统日前优化调度模型中的非线性项进行线性化处理。
[0071]
进一步的，所述s42中，运行成本包括火电机组运行成本、气源购气成本、弃风惩罚费用以及负荷缺额惩罚费用，其中火电机组运行成本通过系数法进行简化计算，chp机组和燃气轮机的运行费用通过机组消耗的天然气计入气源购气费用中，风电的成本设置为0并对未消纳的风能设置惩罚费用以最大程度消纳风能，综上所述，本发明的目标函数如下：
[0072][0073]
所述s43中，对目标函数中的火电出力、天然气流量-压强约束中平均流量和管道两端气压的平方项进行线性化处理，线性化方法选择增量线性化：
[0074]
据模型的规模和特点确定合适的分段段数k-1，在取值区间内选取k个离散点进行分段，各离散点之间满足：a＝x1≤x2≤
···
≤xk＝b，且各点对应的函数值为：f(x1),i∈v:{1,
···
,k}，
[0075]
将非线性项进行如下近似：
[0076][0077]
式中：p为分段点集合；δi为连续型变量，取值范围为0～1；εi为0-1型变量，用来确保线性化分段从左向右连续的填满整个取值空间，在上，2≤i≤k-1若存在δi＞0，则对任意
1≤j≤i均满足δj＝1，这就表示如果分段i被选择了，则在分段i左侧的所有分段都必须被完全选取。
[0078]
本发明的有益效果：
[0079]
本发明建立了一种计及管存和热惯性的综合能源系统优化调度模型，综合能源系统内包含电-气-热三种子系统，子系统之间通过chp机组、燃气轮机等核心设备实现互联，以节点法为基础建立了热力网络的热惯性模型，并加入建筑物的热惯性模型，同时对天然气网络的管存特性进行建模，热力网络的传输延时和建筑物的储能效应能够等效储热装置，在无需外加储能设备投资的条件下，综合考虑了天然气网络的管存、热力网络的传输延时以及建筑物的储能效应，以经济性最优为目标建立了计及管存和热惯性的综合能源系统日前经济优化调度模型。通过热力系统的虚拟储能效应，实现chp机组的热电解耦，能提高chp机组调节的灵活性，给风电的消纳开拓出更多的空间；通过天然气系统的管存特性等效储气装置，不仅能够节省增设储气设施的投资，扩展系统优化的空间，在负荷高峰时期气源无法直接满足用能需求的情况下还可以通过管存的释放来保障负荷的供应，实现对系统供能可靠性的保障。由此可以指导综合能源系统调度计划的制定，阐明天然气系统和热力系统储能特性在系统运行优化中的必要性和重要意义，提升综合能源系统运行的灵活性，为可再生能源创造更多的消纳空间，并显著地降低系统的运行成本和投资成本。
附图说明
[0080]
图1为本发明实施方法的流程图。
[0081]
图2是本发明实施例中的电-气-热互联综合能源系统网络结构图。
[0082]
图3是本发明实施例中的负荷水平及风电出力预测情况图。
[0083]
图4是本发明实施例中案例1、案例2-a和案例2-b下chp机组出力对比图。
[0084]
图5是本发明实施例中的案例1、案例2-a和案例2-b下风电出力对比图。
[0085]
图6是本发明实施例中的案例1和案例3下气源出力对比图。
[0086]
图7是本发明实施例中的案例1和案例3下燃气轮机出力对比图。
[0087]
图8是本发明实施例中的案例1和案例3下负荷缺额情况示意图。
[0088]
图9是本发明实施例中的天然气网络的储气量变化示意图。
[0089]
图10是本发明实施例中的热力系统储能变化情况示意图。
具体实施方式
[0090]
本发明实施例中的电-气-热互联综合能源系统网络结构如图2所示，其中电力系统部分采用ieee-14节点的输电网络，天然气系统部分采用10节点的输气网络，热力系统采用8节点的供热网络。负荷水平及风电预测出力情况如图3所示。热力系统中，设置供水温度限值为70℃～90℃，回水温度限值为30℃～50℃。由于对建筑物内的房间进行单独建模的计算量太大，故采用集中模型，将整栋建筑物抽象为一个房间进行建模分析，四个换热站分别连接四栋建筑。电力系统和天然气系统的调度时间间隔均设置为δt＝1h，热力系统根据优化计算需要设置为δt＝10min，调度时长设置为24h，各机组出力在每小时内保持恒定，而对热力系统内部运行进行独立运算。设置负荷缺额惩罚系数和弃风惩罚系数均为50$/(mw
·
h)；火电机组的出力系数分别为a＝0.005$/(mw)2、b＝24$/mw、c＝160$；chp的热电比
为1.5，转换效率为60％；燃气轮机转换效率为30％；压缩机的压缩系数设置为1.5。各系统网络及设备的具体参数见表1～表5，建筑物参数见表6。
[0091]
表1算例中电力系统输电线路参数
[0092][0093][0094]
表2算例中机组参数
[0095][0096]
表3算例中气源参数
[0097][0098]
表4算例中输气管道参数
[0099][0100]
表5算例中热水管道参数
[0101][0102][0103]
表6算例中建筑物参数
[0104][0105]
本发明实施例提出一种计及管存和热惯性的综合能源系统优化调度方法，见图1，包括以下步骤：
[0106]
s1，建立电-气-热多能耦合系统模型；
[0107]
s2，搭建天然气系统管道储气模型；
[0108]
s3，搭建热力系统热惯性模型；
[0109]
s4，建立计及管存和热惯性的综合能源系统优化调度模型。
[0110]
进一步的：根据权利要求1所述的计及管存和热惯性的综合能源系统优化调度方
法，其特征在于，所述的s1中，对电-气-热多能耦合系统建模的过程为：
[0111]
s11，建立电-气-热多能耦合系统基本架构；
[0112]
s12，建立电-气-热多能耦合系统网络模型；
[0113]
s13，建立电-气-热多能耦合系统设备约束。
[0114]
进一步的：所述s11中，电-气-热多能耦合系统基本架构包括输电网、输气网、供暖热网、风电、chp机组、燃气轮机、火电机组、换热站、气源、压缩机、电负荷、气负荷、热负荷；
[0115]
进一步的：s12中建立的电-气-热多能耦合系统网络模型(包括电网、热网以及气网模型)为：
[0116]
电网模型：
[0117][0118]
式中，和分别表示t时刻和节点i相连的chp机组c和燃气轮机g的出力(mw)；表示t时刻节点i处的电负荷功率(mw)；p
ij,t
表示t时刻和节点i相连的输电线路上的功率(mw)，流出节点i为正，流入节点i为负；θ
ij,t
为t时刻节点i、j间的相角差(rad)；x
ij
为连接节点i、j的输电线路的电抗值(ω)；p
ij,max
表示连接节点i、j的输电线路的潮流上限值(mw)，上限值具体数据见表1。
[0119]
热网模型：
[0120][0121]
式中，和表示t时刻第k段供水管段的管道入口温度和出口温度(℃)；和表示t时刻第k段回水管段的管道入口温度和出口温度(℃)；ω
pipes,i-和ω
piper,i-分别表示以节点i为终点的供水管道和回水管道的集合；ω
pipes,i+
和ω
piper,i+
分别表示以节点i为起点的供水管道和回水管道的集合；t
si,t
和t
ri,t
分别表示t时刻供水管网和回水管网中第i个节点的节点温度(℃)；管道流量的具体数据见表5。
[0122]
气网模型：
[0123][0124]
式中，为t时刻管道ij的天然气流量(m3/s)；d
ij
为管道ij的内径(m)；l
ij
为管道ij的长度(m)；f
ij
为管道ij的摩擦系数；r为天然气的气体常数(m2/(s2·
k))；t为管道内天然气的温度(km3)；z为管道内天然气的压缩系数；ρ0是标准状态下管道内天然气的密度(kg/m3)；p
i,t
和p
j,t
分别是管道ij两端的压强(bar)；q
i,t
和q
j,t
分别为管道ij两端的天然气流量(m3/s)；p
i,t
表示t时刻网络中的节点i的压力值(bar)；c
ij2
记为管道压强-流量相关系数，仅与管道工况有关；p
imin
和p
imax
分别表示天然气网络中节点i的气压上限值和气压下限值(bar)。节点气压上下限和管道压强-流量相关系数的具体数据见表4。
[0125]
所述s13，建立电-气-热多能耦合系统设备约束，其中包括chp机组约束、燃气轮机约束、火电机组约束、供回水管道温度约束、换热站功率约束、气源出力约束以及压缩机约束：
[0126]
chp机组约束：
[0127][0128]
式中，ω
chp
表示热电联供机组的集合；和表示热电联供机组c出力的上下限(mw)；和表示热电联供机组c最大上爬坡速率和最大下爬坡速率(mw/h)；为chp机组的热出力(mw)；qc为机组出口处的供回水管道流量(kg/s)；为机组出口处供水管道的入口温度(℃)；为机组出口处回水管道的出口温度(℃)。上下限具体数据见表2，管道流量见表5。
[0129]
燃气轮机约束：
[0130][0131]
式中，ω
gt
表示燃气轮机的集合；和表示燃气轮机g出力的上下限(mw)；和表示燃气轮机g最大上爬坡速率和最大下爬坡速率(mw/h)，上下限具体数据见表2。
[0132]
火电机组约束：
[0133][0134]
式中，ω
tpu
表示火电机组的集合；和表示火电机组u出力的上下限(mw)；和表示火电机组u最大上爬坡速率和最大下爬坡速率(mw/h)，上下限具体数据见表2。
[0135]
供回水管道温度约束：
[0136][0137]
式中，和表示t时刻第k段供水管段的管道入口温度和出口温度(℃)；和表示t时刻第k段回水管段的管道入口温度和出口温度(℃)。
[0138]
换热站功率约束：
[0139][0140]
式中，ω
hes
为热力系统中换热站的集合；表示换热站h的功率需求(mw)；qh表示和换热站h相连的热水管道的流量(kg/s)；表示t时刻和换热站h相连的供水管道出口温度(℃)；表示t时刻和换热站h相连的回水管道入口温度(℃)。
[0141]
气源出力约束：
[0142][0143]
式中，和分别为气源w的购气量上限和购气量下限(m3)，气源出力上下限数据见表3。
[0144]
压缩机约束：
[0145]
p
l,t
≤1.5p
k,t kl∈ω
pipe,co
ꢀꢀꢀ
(10)
[0146]
式中，ω
pipe,co
表示天然气网络中含压缩机支路管道的集合；p
k,t
表示t时刻天然气网络中节点k的压强值(bar)；p
l,t
表示t时刻天然气网络中节点l的压强值(bar)。
[0147]
进一步的：所述的s2中，对天然气系统管道储气模型的建模过程为：
[0148]
s21，建立考虑管道内储气特性的暂态模型偏微分方程；
[0149]
建立过程包括：对于任意一条天然气管道mn，考虑储气特性时的暂态模型偏微分方程为：
[0150][0151]
式中，q
l,t
为t时刻管道长度l处的天然气流量(m3/s)；p
l,t
为t时刻管道长度l处的压强(bar)；d为管道的内径(m)；f为管道的摩擦系数；r为天然气的气体常数(m2/(s2·
k))；t为管道内天然气的温度(k)；z为管道内天然气的压缩系数；ρ0是标准状态下管道内天然气的密度(kg/m3)。
[0152]
s22，对考虑管道内储气特性的暂态模型偏微分方程进行隐式差分近似；
[0153]
近似过程为：令为t时刻管道ij两端的天然气流量平均值(m3/s)，为t时刻管道ij两端的平均气压(bar)，则近似后的管道储气特性方程为：
[0154][0155]
式中，p
i,t
和p
j,t
分别是管道ij两端的压强(bar)；q
i,t
和q
j,t
分别为管道ij两端的天然气流量(m3/s)；δt为选取的时间间隔；l
ij
为管道ij的长度(m)。
[0156]
s23，建立考虑管道储气特性的天然气系统管存模型；
[0157]
建立过程包括：考虑管道出入口的流量和管道管存量之间的质量守恒关系，和管存与管道两端压强之间的关系式，并限制调度周期末的管存值以保证下一个调度周期的正常运行，考虑管道储气特性的天然气系统管存模型为：
[0158][0159]
式中，m
ij,t
为t时刻管道ij中的管存量(m3)，ω
line
为天然气网络中所有管道的集合；t为调度周期；cm为管道的管存系数，具体数据见表4。
[0160]
进一步的：所述s3中，对考虑热惯性的热力系统建模过程为：
[0161]
s31，搭建热水网络的热惯性模型；
[0162]
s31包括s311和s312；
[0163]
s311，对管网的延时特性进行量化表征；量化处理过程为：
[0164]
设置γ
k,t
和两个时间变量，γ
k,t
表示管道k内t时刻流出管道的热水是在t-γ
k,t
时刻注入管道的，表示管道k内t-1时刻流出管道的热水是在时刻注入管道的。且令t-γ
k,t
到t时刻间注入管道k内的热水总量为r
k,t
，到t时刻间注入管道k内的
热水总量为s
k,t
。
[0165][0166]
式中，ρ为热水管网中热水的密度(kg/m3)；ak为热水管道k的截面积(m2)；lk为热水管道k的长度(m)；q
k,i
为i时刻管道k中的热水流量(kg/s)。
[0167]
则不计温度损失的热水网络热惯性模型表示为：
[0168][0169]
式中，和分别表示不考虑传输过程中温度损失时t时刻供水管网和回水管网中第k段管道出口温度(℃)；和分别表示t时刻供水管网和回水管网中第k段管道的入口温度(℃)。
[0170]
s312，对不计温度损失的热惯性模型进行温度损失处理，处理过程为：
[0171]
利用苏霍夫温降公式可以对不计温度损失的模型进行修正：
[0172][0173]
式中，和分别是考虑传输过程中温度损失时t时刻供水管网和回水管网中第k段管道出口温度(℃)；为环境温度(℃)；j
k,t
为苏霍夫温降修正系数。
[0174]
苏霍夫温降系数计算如下：
[0175][0176]
式中，λk为管道k的导热系数(w/(m
·
℃))；c为热水管网中热水媒介的比热容(j/(kg
·
℃))。
[0177]
s32，搭建建筑物热惯性模型；
[0178]
s32包括s321和s322；
[0179]
s321，将建筑物热损失分为围护结构热损失、冷风渗透热损失和冷风侵入热损失，构建建筑物热负荷模型：
[0180][0181]
式中，为t时段建筑物k的围护结构热负荷(kw)；ak为建筑物k的围护结构面积(m2)；为t时段建筑物k的室内温度(℃)；为t时段建筑物k的室外温度(℃)；为t时段建筑物k的冷风渗透热负荷(kw)；为t时段室外空气的密度(kg/m3)；为t时段建筑物k的冷风侵入热负荷(kw)。
[0182]
s322，计入建筑物储热能力，建立建筑物热惯性模型：
[0183][0184]
式中，表示建筑物中的空气温度。
[0185]
进一步的：所述的s4包括以下步骤：
[0186]
s41，利用多能耦合实现综合能源系统整体的能源互补利用，chp机组耦合电力系统、天然气系统及热力系统三个子系统，燃气轮机耦合电力系统与天然气系统，将天然气系统管存特性和热力系统中热水网络和终端建筑物负荷的热惯性加入综合能源系统整体的运行调度中；
[0187]
s42：建立以综合能源系统总运行成本最小为优化目标的城市级综合能源系统优化调度目标函数；
[0188]
s43：将计及管存和热惯性的综合能源系统日前优化调度模型中的非线性项进行线性化处理。
[0189]
进一步的：所述s42中，运行成本包括火电机组运行成本、气源购气成本、弃风惩罚费用以及负荷缺额惩罚费用，其中火电机组运行成本通过系数法进行简化计算，chp机组和燃气轮机的运行费用通过机组消耗的天然气计入气源购气费用中，风电的成本设置为0并对未消纳的风能设置惩罚费用以最大程度消纳风能，综上所述，本发明的目标函数如下：
[0190][0191]
式中，c为综合能源系统一个调度周期内的总运行成本；表示时刻t火电机组u
的出力功率(mw)；表示t时刻气源i的购气量(m3)；和分别表示t时刻风电机组w的预测出力和实际出力(mw)；表示t时刻电力系统中节点i处的电负荷缺额(mw)；表示t时刻天然气系统中节点i处的气负荷缺额(m3)；为天然气系统中气源i处的购气单价($/m3)
[0192]
所述s43中，对目标函数中的火电出力、天然气流量-压强约束中平均流量和管道两端气压的平方项进行线性化处理，线性化方法选择增量线性化：
[0193]
据模型的规模和特点确定合适的分段段数k-1，在取值区间内选取k个离散点进行分段，各离散点之间满足：a＝x1≤x2≤
···
≤xk＝b，且各点对应的函数值为：f(x1),i∈v:{1,
···
,k}。
[0194]
将非线性项进行如下近似：
[0195][0196]
式中：p为分段点集合；δi为连续型变量，取值范围为0～1；εi为0-1型变量，用来确保线性化分段从左向右连续的填满整个取值空间。在上，2≤i≤k-1若存在δi＞0，则对任意1≤j≤i均满足δj＝1，这就表示如果分段i被选择了，则在分段i左侧的所有分段都必须被完全选取。
[0197]
综上所述，本发明建立了基于天然气网络管存特性、热力系统热惯性的电-气-热综合能源系统日前混合整数线性规划模型；以yalmip+gurobi为典型求解算法，基于matlab调用gurobi进行优化调度。
[0198]
在建模的基础上，研究天然气网络管存特性和热力系统热惯性在综合能源系统运行中的经济调控作用，基于不同案例进行对比，案例设置如下：
[0199]
案例1：不考虑天然气系统管存特性和热力系统热惯性。
[0200]
案例2-a：忽略天然气系统管存特性，仅考虑热力系统中热水网络的热惯性，建筑物内温度维持20℃不变。
[0201]
案例2-b：忽略天然气系统管存特性，同时考虑热水网络和建筑物的热惯性，建筑物内温度波动范围设置为18℃～22℃。
[0202]
案例3：只考虑天然气系统管存特性，忽略热力系统的热惯性，设定建筑物室内温度保持20℃不变。
[0203]
案例4：同时考虑天然气系统管存特性和热力系统热惯性。
[0204]
本发明实施例中案例1、案例2-a和案例2-b下chp机组和风电的出力情况分别如图4和图5所示。
[0205]
案例1未考虑热力系统的热惯性，在chp机组采用以热定电模式运行时，机组的热出力紧随热负荷。考虑了热力系统的热惯性后，案例2-a和案例2-b的chp机组出力不再受热
负荷的限制，而是能够利用热力系统的储能效应灵活调节机组出力，实现了热出力与热负荷的解耦。案例2-a在考虑了热水网络的传输延时后，在21h～9h中释放了管道中存储的热能共72.80mw
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h来满足热负荷的供能需求，降低夜间chp机组的出力从而给风电创造更大的消纳空间；案例2-b在热水网络热惯性的基础上加入建筑物的热惯性，利用建筑物的储热空间来进一步提升热力系统的灵活性，在保证室内人员舒适度的情况下，释放了建筑物84.96mw
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h的热量，使得chp机组夜间出力有更多下降空间，进一步减小夜间弃风量。
[0206]
通过chp机组出力的平移，让夜间的风电有了更多的上网空间。24h中风电出力预测的总值有1321.22mw
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h，不考虑热力系统热惯性的案例1中风电实际出力的总值达到了1136.33mw
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h，计及热水网络的储热潜力后，风电出力总值抬升到了1204.95mw
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h，进一步计入建筑物的储能潜力后，风电出力总值最终达到1268.76mw
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h，使弃风率从案例1的14.00％下降到3.97％。显然，热力系统中的管网和终端建筑物负荷都具有巨大的储热潜力，能够提升chp机组的灵活性，有效解决风电和热负荷的时空相关性带来的夜间弃风问题，使得风电的利用率得到了显著的提升。
[0207]
本发明实施例中案例1、案例3下气源和燃气轮机出力以及负荷缺额情况分别如图6、图7和图8所示。
[0208]
案例1中未考虑天然气系统中输气管道的储气潜力，故全部的气负荷都由气源来直接供应，而各个气源点都存在出力上限的约束，在9h～13h的电、气负荷高峰时段，气源点已经达到满载运行，无法响应能源需求量的提升，会造成负荷缺额，降低系统供能的可靠性。计及了管道的储气能力后，管道内储存的气体也能够用于负荷的供应，为了同时保证天然气系统中各处节点气压运行在安全阈值内，不可能持续释放管存满足负荷需求，案例3中的系统先在负荷低谷期进行超量购气，并将多出来的天然气储存到管道中，再于负荷高峰时期通过释放管存配合气源出力来满足负荷需求，使气源出力获得了避免出现气源满载运行不足以满足全部负荷需求的情况出现，既提升了系统的灵活性，又能保障系统运行的可靠性。
[0209]
天然气系统的储气能力对燃气轮机在高峰时的调峰能力有很大提升，通常情况下，天然气发电的成本要高于火力发电，并且燃气轮机具有良好的启停性能和灵活性，故燃气轮机仅在高峰时期有调峰需求时才启动发电。在基础场景中，燃气轮机的出力受到气源出力的制约，故不能充分发挥它的调峰作用，使得场景中出现了高峰时期的电负荷缺额情况；而考虑了管道的储气效应后，燃气轮机的天然气需求可以通过释放管存来充分满足，其调峰性能不再受气源出力上限的制约，能够解决高峰期的负荷缺额问题，提高了系统运行的可靠性。
[0210]
本发明实施例中各案例下的运行成本如表所示。
[0211]
表6算例中建筑物参数
[0212]
[0213][0214]
案例1没有考虑天然气系统的管存特性和热力系统的热惯性，夜间弃风问题严重且高峰期存在负荷缺额，故运行费用最高；案例2-b仅仅考虑了热力系统的热惯性，虽然利用chp出力的平移实现了风电消纳率的提升，但是无法解决燃气轮机高峰期调峰能力受限的问题，故仍有优化的空间；案例3仅考虑了输气管道的储气能力，能够利用管存改变天然气系统的供需平衡机理，使高峰时期的负荷需求不再受气源出力上限的制约，保障了燃气轮机的调峰能力从而消除了高峰期的电负荷缺额，但无法解决夜间弃风问题；案例4同时考虑了热力系统的热惯性和天然气系统的管存特性，既能够利用热水网络和建筑物的储热潜力给夜间风电提供更多的上网空间，又能够合理分配管存使高峰期的负荷供应得到保障，既实现了综合能源系统的经济最优化运行，又提升了系统的灵活性和可靠性，其成本最终较案例1下降了4.30％，可见热惯性和管存特性在多能耦合系统运行中所具有的巨大优化潜力。
[0215]
本发明实施例中，验证了天然气管网、热力管网及建筑物自身都具有可观的储能潜力，进一步的，对天然气系统及热力系统储能效应优化潜力进行量化分析，本发明实施例中天然气网络的储气量变化情况如图所示9，热力系统储能变化情况如图10所示。
[0216]
从两个系统的储能变化情况可以得到，气网的管存可利用量峰值达到了189.868
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103m3，不计建筑物储能特性时，热力网络最多释放出46.665mwh的热能，计及建筑物储能后，整个热力系统最多能够释放出92.221mwh的热能。天然气网络的管存可利用量相当于在天然气系统中以天然气液化方式增设3个100m3的lng储存罐，而采用管道储气的方式不仅能节省储气装置的投资费用约$1.3
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105，也无需支出储气装置后续的维护保养费用；同样的热力网络和建筑物的储热效应等效于在综合能源系统中增设储热水槽，根据传统水蓄热装置的成本约$0.12/kwh进行计算，热力网络和建筑物分别能够节省5600$和5480$的设备建设成本，而计及热力系统的热惯性后，不仅能够省去这部分投资费用，也无需支出后续的维护保养费用。通过对综合能源系统中天然气管网和热力系统储能潜力的挖掘，能够节省储能设备的投资约$1.411
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105。
[0217]
综上所述，本发明实施例引入天然气系统管存特性和热力系统热惯性，建立了综合能源系统优化调度方法。综合能源系统内以电-气-热互联系统为基础网络架构，利用chp机组、燃气轮机等核心设备实现多能流网络之间的互联耦合，在传统天然气系统模型和热力系统模型基础之上，引入天然气系统的管道储气特性、热水网络的传输延时特性以及终端建筑物的热惯性，针对天然气网络管存特性模型和优化目标函数中的非线性项，在保证优化调度精度和有效性的基础上，利用增量线性化实现整体模型的简化，最终以总运行成本最小化为目标，建立了计及管存和热惯性的综合能源系统优化调度模型。实施例中，管存特性和热惯性分别等效为虚拟的储气和储热装置，验证了在无需追加外在储能设备投资的条件下，两种特性能够有效扩展综合能源系统的优化空间，不仅能实现chp机组的热电解耦，提升chp机组调节的灵活性，给风电消纳开拓出更多空间，还能够在负荷高峰时期利用天然气系统的管存保障负荷需求，提高系统负荷供应的可靠性。本发明验证了管道储气特性和热力系统热惯性的运行优化潜力，可以应用在综合能源系统的运行调度优化中，具备
工程应用价值。
[0218]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。