综合能源系统的优化运行方法、装置和计算机设备与流程

本技术涉及能源优化，特别是涉及一种综合能源系统的优化运行方法、装置和计算机设备。

背景技术：

1、综合能源系统作为能源互联网发展的重要组成，对可再生能源发展、提高社会能源利用效率以及国家节能减排具有重要意义。由于“源－网－荷－储”各环节多能耦合性强，在需求侧表现为负荷种类多元化，因此针对综合能源系统的优化运行成为研究重点。

2、目前，为了减少可再生能源在能源系统中固有的间歇性和波动性，综合需求响应等方式被提出，其中，综合需求响应(integrated demand response，idr)是指通过相应的机制刺激需求来调整能源生产和消费方式，进而实现供需双侧资源的协调优化。然而，在传统电力系统优化运行中，对于时间尺度的划分往往以可再生能源的不确定性作为切入点，没有考虑综合需求响应本身的多时间尺度特性。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于多时间尺度综合需求响应的综合能源系统的优化运行方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种综合能源系统的优化运行方法。所述方法包括：

3、获取多个需求响应模型；所述需求响应模型包括价格型需求响应模型、替代型需求响应模型和激励型需求响应模型；

4、确定综合能源系统中的多个运行设备，并建立每个所述运行设备各自对应的设备模型；

5、根据所述价格型需求响应模型、所述激励型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日前阶段运行时的日前模型；

6、根据所述替代型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日内阶段运行时的日内模型；

7、通过所述日内模型对所述日前模型进行优化，得到所述综合能源系统的目标运行计划。

8、在其中一个实施例中，所述日前模型包括日前目标函数和日前约束条件；所述根据所述价格型需求响应模型、所述激励型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日前阶段运行时的日前模型，包括：确定所述日前阶段对应的第一时间尺度，并基于所述第一时间尺度，建立所述综合能源系统对应的日前目标函数；根据所述价格型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述日前目标函数对应的日前约束条件。

9、在其中一个实施例中，所述激励型需求响应模型包括第一激励型需求响应模型；所述基于所述第一时间尺度，建立所述综合能源系统对应的日前目标函数，包括：基于所述第一时间尺度，确定所述综合能源系统对应的购电成本、购气成本和设备维护成本；综合所述购电成本、所述购气成本、所述设备维护成本和所述第一激励型需求响应模型，得到所述综合能源系统对应的日前目标函数。

10、在其中一个实施例中，所述日前约束条件包括能量平衡约束、设备出力约束、设备爬坡约束、交互功率约束和储能装置约束中的至少一种。

11、在其中一个实施例中，所述日内模型包括上层日内模型；所述上层日内模型包括上层日内目标函数和上层日内约束条件；所述替代型需求响应模型包括冷热替代型需求响应模型；所述根据所述替代型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日内阶段运行时的日内模型，包括：确定每个设备模型各自对应的设备类型；所述设备类型包括冷热类型；将所述冷热类型的设备类型作为目标设备模型，并确定所述目标设备模型对应的长时间尺度；基于所述长时间尺度，建立所述综合能源系统对应的上层日内目标函数；根据所述冷热替代型需求响应模型和多个所述目标设备模型，建立所述上层日内目标函数对应的上层日内约束条件。

12、在其中一个实施例中，所述日内模型包括下层日内模型；所述下层日内模型包括下层日内目标函数和下层日内约束条件；所述替代型需求响应模型包括电气替代型需求响应模型；所述根据所述替代型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日内阶段运行时的日内模型，包括：确定每个设备模型各自对应的设备类型；所述设备类型包括电气类型；将所述电气类型的设备类型作为目标设备模型，并确定所述目标设备模型对应的短时间尺度；基于所述短时间尺度，建立所述综合能源系统对应的下层日内目标函数；根据所述电气替代型需求响应模型和多个所述目标设备模型，建立所述下层日内目标函数对应的下层日内约束条件。

13、在其中一个实施例中，所述电气类型包括供电类型和供气类型；所述激励型需求响应模型包括第二激励型需求响应模型；所述基于所述短时间尺度，建立所述综合能源系统对应的下层日内目标函数，包括：基于所述短时间尺度，确定所述供电类型的目标设备模型所对应的供电调整成本、以及所述供气类型的目标设备模型所对应的供气调整成本；综合所述供电调整成本、所述供气调整成本和所述第二激励型需求响应模型，得到所述综合能源系统对应的下层日内目标函数。

14、在其中一个实施例中，所述日前模型对应于第一时间尺度；日内模型对应于第二时间尺度；所述通过所述日内模型对所述日前模型进行优化，得到所述综合能源系统的目标运行计划，包括：获取所述第一时间尺度关联的多个预测负荷值，并将所述多个预测负荷值输入至所述日前模型中，得到待求解的日前模型；通过目标最优算法对所述待求解的日前模型进行求解，得到所述综合能源系统对应的初始运行计划；在所述综合能源系统按照所述初始运行计划进行运行时，确定所述第二时间尺度关联的多个实际调整值，并将所述多个实际调整值输入至所述日内模型中，得到待求解的日内模型；通过所述目标最优算法，对所述待求解的日内模型进行求解，得到综合能源系统对应的目标运行计划。

15、第二方面，本技术还提供了一种综合能源系统的优化运行装置。所述装置包括：

16、设备模型确定模块，用于获取多个需求响应模型；所述需求响应模型包括价格型需求响应模型、替代型需求响应模型和激励型需求响应模型；确定综合能源系统中的多个运行设备，并建立每个所述运行设备各自对应的设备模型；

17、日前模型确定模块，用于根据所述价格型需求响应模型、所述激励型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日前阶段运行时的日前模型；

18、目标运行计划确定模块，用于根据所述替代型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日内阶段运行时的日内模型；通过所述日内模型对所述日前模型进行优化，得到所述综合能源系统的目标运行计划。

19、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

20、获取多个需求响应模型；所述需求响应模型包括价格型需求响应模型、替代型需求响应模型和激励型需求响应模型；

21、确定综合能源系统中的多个运行设备，并建立每个所述运行设备各自对应的设备模型；

22、根据所述价格型需求响应模型、所述激励型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日前阶段运行时的日前模型；

23、根据所述替代型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日内阶段运行时的日内模型；

24、通过所述日内模型对所述日前模型进行优化，得到所述综合能源系统的目标运行计划。

25、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

26、获取多个需求响应模型；所述需求响应模型包括价格型需求响应模型、替代型需求响应模型和激励型需求响应模型；

27、确定综合能源系统中的多个运行设备，并建立每个所述运行设备各自对应的设备模型；

28、根据所述价格型需求响应模型、所述激励型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日前阶段运行时的日前模型；

29、根据所述替代型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日内阶段运行时的日内模型；

30、通过所述日内模型对所述日前模型进行优化，得到所述综合能源系统的目标运行计划。

31、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

32、获取多个需求响应模型；所述需求响应模型包括价格型需求响应模型、替代型需求响应模型和激励型需求响应模型；

33、确定综合能源系统中的多个运行设备，并建立每个所述运行设备各自对应的设备模型；

34、根据所述价格型需求响应模型、所述激励型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日前阶段运行时的日前模型；

35、根据所述替代型需求响应模型和多个所述设备模型，建立所述综合能源系统在日内阶段运行时的日内模型；

36、通过所述日内模型对所述日前模型进行优化，得到所述综合能源系统的目标运行计划。

37、上述综合能源系统的优化运行方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取多个需求响应模型中的价格型需求响应模型、替代型需求响应模型和激励型需求响应模型，并在确定综合能源系统中的多个运行设备时，建立每个运行设备各自对应的设备模型；进而根据价格型需求响应模型、激励型需求响应模型和多个设备模型，可建立综合能源系统在日前阶段运行时的日前模型，以及根据替代型需求响应模型和多个设备模型，可建立综合能源系统在日内阶段运行时的日内模型。如此，便可通过日内模型对日前模型进行优化，得到综合能源系统的目标运行计划。由于是在考虑了综合需求响应的多时间尺度特性之后，充分调用不同类型的需求响应模型，可以使得综合能源系统的供需双侧能协调运行；同时，由于是基于不同时间尺度来确定的日内模型和日前模型，并将不同运行设备在多时间尺度运行方式中的实际响应能力考虑进相应的模型中，进而在确定综合能源系统的优化运行时，能更准确地考虑到运行设备的实际运行情况。