一种综合能源系统双层调度方法及系统

1.本发明属于综合能源系统技术领域，涉及一种综合能源系统双层调度方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.综合能源系统(ies)集信息物理融合技术、多能联供技术以及储热、储电、储气多元储能技术于一体，将热力网络、电力网络及燃气网络有机融合，实现能源的多能转换、多能存储及多能消纳，对提高能源综合利用效率、促进可再生能源规模化开发、提高社会基础设施利用率和能源供应安全具有重要意义。
4.但源荷随机性和分时电价对综合能源系统优化调度影响非常大，储能能量平移，需求响应负荷平移是解决问题的两个有效方式。但目前的研究大多仅考虑储能系统或仅考虑需求响应在降低系统运行成本方面的作用，又或考虑综合需求响应与单一储能系统协同相应。目前考虑分布式储能网络与综合需求响应协同提高综合能源系统与供能网络互动灵活性，降低系统容量及投资成本的研究还留有空白。


技术实现要素：

5.本发明为了解决上述问题，提出了一种综合能源系统双层调度方法及系统，本发明计及综合需求响应及储能协同优化，能够有效降低储能系统容量并显著提高综合能源系统运行的经济性、低碳性、可靠性。
6.根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：
7.一种综合能源系统双层调度方法，包括以下步骤：
8.将综合需求响应机制与压缩空气储能系统引入传统能源系统内，以规划期内压缩空气储能系统运行成本最优为目标构建上层优化模型，以考虑综合需求响应的综合能源系统系统运行成本最小为目标构建下层优化模型；
9.将下层优化问题转为上层问题的约束条件，将松弛互补条件中的非线性约束转为线性约束，求解上层优化模型的问题，得到最终调度方案。
10.作为可选择的实施方式，所述综合能源系统包括能源供给侧、能源转换侧、储能侧和负荷侧。
11.作为可选择的实施方式，所述上层优化模型负责求解规划期内压缩空气储能系统运行成本最优问题，决策变量包括压缩空气储能系统的充放电功率与储气罐最大容量。
12.作为进一步的限定，对压缩空气储能系统建立热力学模型，将其分为压缩过程、膨胀过程与储气过程，在以下假设条件下进行建模分析，
13.1)空气为理想气体，且比热容为定值；
14.2)储气与膨胀过程气体流量恒定，且空气与环境温度相同；
15.3)压缩空气储能系统的储能与释能不能同时进行。
16.作为可选择的实施方式，所述上层优化模型的约束条件包括剩余能量约束和能量初始化约束。
17.作为可选择的实施方式，所述下层优化模型负责求解考虑储能网络与综合需求响应协同的综合能源系统优化运行，决策变量为燃气轮机发电与产热功率、燃气锅炉产热功率、吸收式制冷机输出制冷功率、从电网购电功率、caes蓄电功率和蓄电标志位、caes放电功率和放电标志位、冰蓄冷空调蓄冷功率和蓄冷标志位、冰蓄冷空调制冷功率和制冷标志位、冰蓄冷空调融冰制冷功率和融冰制冷标志位、蓄热系统储热功率与储热标志位、蓄热系统放热功率与放热标志位。
18.作为可选择的实施方式，综合能源系统的系统运行成本包括运维成本、购买天然气成本和与电网交互成本、碳交易成本与需求响应成本。
19.作为可选择的实施方式，所述下层优化模型的约束条件包括电平衡约束、热平衡约束、冷平衡约束、综合需求响应建模约束、综合能源系统设备出力上下限约束，以及与外界电网交换电能约束。
20.作为可选择的实施方式，求解时，构建下层模型的拉格朗日函数，通过kkt条件处理拉格朗日函数，将下层优化问题转为上层问题的约束条件，再利用大m法将松弛互补条件中的非线性约束转为线性约束，继而求解双层优化问题。
21.一种综合能源系统双层调度系统，包括：
22.模型构建模块，被配置为将综合需求响应机制与压缩空气储能系统引入传统能源系统内，以规划期内压缩空气储能系统运行成本最优为目标构建上层优化模型，以考虑综合需求响应的综合能源系统系统运行成本最小为目标构建下层优化模型；
23.模型求解模块，被配置为将下层优化问题转为上层问题的约束条件，将松弛互补条件中的非线性约束转为线性约束，求解上层优化模型的问题，得到最终调度方案。
24.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述方法中的步骤。
25.一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的方法中的步骤。
26.与现有技术相比，本发明的有益效果为：
27.本发明构建含绝热压缩空气储能系统、冰蓄冷空调，蓄热装置的分布式储能网络，与单一储能相比更能提高综合能源系统运行的灵活性和调峰能力，从而降低系统运行成本，控制碳排放量。
28.本发明构建计及分布式储能网络与综合需求响应协同的综合能源系统储能容量优化配置问题，二者协同能有效提高综合能源系统与供能网络互动灵活性，降低系统容量、运行成本及碳排放量。对解决未来能源领域高碳的能源和产业结构问题与加快实现双碳目标起到一定参考意义。
附图说明
29.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示
意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
30.图1是本发明提出的含分布式储能网络的综合能源系统结构图；
31.图2是本发明综合需求响应前后负荷曲线对比图；
32.图3(a)是本发明实例分析中方案一电负荷功率平衡图；
33.图3(b)是本发明实例分析中方案一热负荷功率平衡图；
34.图4(a)是本发明实例分析中方案二电负荷功率平衡图；
35.图4(b)是本发明实例分析中方案二热负荷功率平衡图；
36.图5(a)是本发明实例分析中方案三电负荷功率平衡图；
37.图5(b)是本发明实例分析中方案三热负荷功率平衡图；
38.图6是本发明实例分析中方案一caes运行状态图；
39.图7是本发明实例分析中方案二caes运行状态图。
具体实施方式
40.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
41.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
42.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
43.本实例公开了一种计及分布式储能网络与综合需求响应协同的综合能源系统双层调度方法。
44.首先综合能源系统结构如图1所示，综合能源系统主要由能源供给侧、能源转换侧、储能侧和负荷侧四部组成。能源供给侧包括光伏、风电等可再生能源以及电网和天然气网，能源转换侧包括燃气轮机、燃气锅炉、吸收式制冷机。储能侧包括压缩空气储能、蓄热装置、冰蓄冷空调。电负荷由光伏、风电、上级电网购电、燃气轮机、压缩空气储能满足；热负荷由燃气轮机、燃气锅炉、蓄热装置、压缩空气储能储能放热、释能吸热满足；冷负荷由吸收式制冷机与冰蓄冷空调满足。
45.然后按照系统双层优化调度框架对系统内各部分分别进行建模。
46.1、上层压缩空气储能系统规划模型
47.上层模型负责求解规划期内压缩空气储能系统运行成本最优问题，决策变量包括压缩空气储能系统的充放电功率与储气罐最大容量。
48.压缩空气储能系统运行模型：
49.a-caes是由压缩、换热、储气、节流、膨胀等多部件、多环节构成的大规模储能系统。a-caes系统具有储能容量大，使用寿命长，环境友好等优势，近年来其相关研究倍受关注。本文a-caes系统结构采用三级压缩，三级膨胀，级间换热工作模式，在确保整体压缩/膨胀过程过为绝热的前提下，该结构能保证较高的储能效率。
50.本文对压缩空气储能系统建立热力学模型，将其分为压缩过程、膨胀过程与储气
过程，分别进行分析，且符合以下假设条件：
51.1)空气为理想气体，且比热容为定值；
52.2)储气与膨胀过程气体流量恒定，且空气与环境温度相同；
53.3)压缩空气储能系统的储能与释能不能同时进行。
54.(1)压缩过程建模
55.a-caes系统充电过程，压缩机工作压缩空气，其储能功率与空气质量流量之间存在以下关系：
[0056][0057]
式中，t
com,in,i
，λ
com,i
，γ，η
com,ist
分别表示第i级压缩机入口空气温度，第i级压缩机的压缩比(即第i级压缩机的出口空气压力与入口空气压力之比)，空气的比热容比指数(数值上为空气的比定压热容与比定容热容之比)，以及压缩机的绝热指数。
[0058]
a-caes系统在充电过程中，各级压缩机压缩空气，产生大量的压缩热，本研究通过各个级间换热器收集压缩热并通过蓄热装置存储。
[0059]
储能过程，各级换热器换得的热功率可由以下等式来表示：
[0060][0061]
式中，ca表示空气的比热容，t
com,out,i
和t
com,in,i+1
分别表示第i级压缩机出口空气温度和第i+1级压缩机入口空气温度，η
ex
为换热器效率。
[0062]
各级压缩机出口温度t
com,out,i
和入口温度t
com,in,i
间存在以下关系：
[0063][0064]
本研究预设压缩过程，三级压缩机入口空气温度相同，数值上等于室温t0，即：
[0065]
t
com,in,1
＝t
com,in,2
＝t
com,in,3
＝t0ꢀꢀꢀ
(4)
[0066]
根据等式(1)、(2)、(3)和(4)，可以得到a-caes系统储能过程换热器换得的热功率与充电功率之间的关系：
[0067][0068]
(2)膨胀过程建模
[0069]
类似的，在a-caes放电过程，其放电功率与流过膨胀机的空气质量流量之间也有存在以下关系：
[0070][0071]
式中，t
tur,in,i
，τ
tur,i
，γ，η
tur,ist
分别表示第i级膨胀机入口空气温度，第i级膨胀机的膨胀比，空气的比热容比指数，膨胀机的绝热指数。
[0072]
a-caes系统释能放电过程中为了提高效率，高压空气进入膨胀机前，需要先由级间换热器进行预热，各级换热器预热所需热量由蓄热装置提供。
[0073]
释能时各级换热器需要由蓄热装置提供的热功率可由下式表示：
[0074][0075]
式中，ca表示空气的比热容，t
tur,out,i
和t
tur,in,i+1
分别表示第i级膨胀机出口空气温度和第i+1级膨胀机入口空气温度，η
ex
为换热器效率。
[0076]
各级膨胀机出口空气温度t
tur,out,i
和入口空气温度t
tur,in,i
的数值关系可由下式表示：
[0077][0078]
本研究预设储气罐内高压空气温度为室温t0。膨胀过程，三级膨胀机入口空气温度相同，需各级换热器将高压空气预热至特定温度。有等式：
[0079]
t
tur,in,1
＝t
tur,in,2
＝t
tur,in,3
ꢀꢀꢀ
(9)
[0080]
由上述等式(6)、(7)、(8)和(9)，可以容易得到a-caes系统膨胀释能过程换热器预热高压空气所需热功率与放电功率之间的关系：
[0081][0082]
(2)储气罐建模
[0083]
a-caes系统不能在同一时刻同时储能和释能，在t时刻储能系统能量状态可以由储气罐气压表示：
[0084][0085]
式中，p
stor,0
表示储气罐初始时刻气压，rg，t0分别为气体常数、常温状态下空气温度，表示为第i级压缩机/膨胀机工作时空气的质量流量。
[0086]
将等式(1)，(6)带入(11)中并整理，可以得到储气罐气压与充电/放电功率之间的关系：
[0087][0088]
上层模型目标函数：
[0089]
上层优化目标为压缩空气储能系统日运行成本最低，即：
[0090][0091]
式中，t为典型日中的24小时；λ
caes
为压缩空气储能系统利用小时数达到2000h时
度电成本约为0.44元/(kw
·
h)。
[0092]
上层模型约束条件：
[0093]
压缩空气储能系统工作需满足以下功率约束：
[0094][0095][0096][0097][0098]
式中，ue为0-1变量；式子(16)为剩余能量约束，储气罐t时刻的储气压力必须保持在适宜气压区间内；式(17)为能量初始化约束。
[0099]
2、下层考虑储能网络与综合需求响应协同的综合能源系统优化运行模型
[0100]
下层模型负责求解考虑储能网络与综合需求响应协同的综合能源系统优化运行，决策变量为燃气轮机发电与产热功率、燃气锅炉产热功率、吸收式制冷机输出制冷功率、从电网购电功率、caes蓄电功率和蓄电标志位、caes放电功率和放电标志位、冰蓄冷空调蓄冷功率和蓄冷标志位、冰蓄冷空调制冷功率和制冷标志位、冰蓄冷空调融冰制冷功率和融冰制冷标志位、蓄热系统储热功率与储热标志位、蓄热系统放热功率与放热标志位。
[0101]
下层模型目标函数：
[0102]
本文以f
om
运维成本、f
g,e
购买天然气成本和与电网交互成本、fc碳交易成本与f
idr
需求响应成本之和最小为目标建立优化调度模型，具体可以表示为：
[0103]fmin
＝f
om
+f
g,e
+fc+f
idr
ꢀꢀꢀꢀ
(18)
[0104]
1)运维成本
[0105][0106]ci
第i个设备的运行维护成本系数，p
it
为系统中的第i个设备t时刻的工作功率；
[0107]
2)购买天然气成本和与电网交互成本
[0108][0109]
式中，分别为t时刻从电网购电的电价、向电网售电电价、天然气单价；η
gh,cchp
和η
gh
为燃气轮机机组发电效率、燃气锅炉能量转换效率；
[0110]
3)fc碳交易成本
[0111]
本文采用免费分配配额方式确定碳排放初始配额，系统中主要有外购电力、cchp、gb作为碳排放源初始碳排放配额模型如下：
[0112][0113]
[0114][0115]
式中，c
p
、c
grid
、c
cchp
、c
gb
分别为综合能源系统、购电电网发电机组、cchp、gb的初始碳排放配额；γe、γh分别为产生单位电功率、单位热功率的碳排放配额，分别取0.728t/(mwh)和0.102t/gj；γ
e,h
为电热功率转换参数，取6mj/(kwh)；t为调度周期。
[0116]
外购电力、cchp、gb实际综合能源系统碳排放量如下：
[0117][0118][0119][0120]
式中，c
grid,a
、c
cchp,a
、c
gb,a
、分别为购电电网发电机组、cchp、gb的实际碳排放量；
[0121]
δe为产生单位功率电量的燃煤电厂的碳排放系数，取为1.08t/(mw
□
h)；将电量换算为热量后，燃气轮机与燃气锅炉的等效供热量接近，δh取0.065t/gj。
[0122]
故碳交易成本可以表示为：
[0123]
fc＝c[(c
grid,a-c
grid
)+(c
cchp,a-c
cchp
)+(c
gb,a-c
gb
)]
ꢀꢀꢀꢀ
(27)
[0124]
式中，c为碳交易价格，当fc为负时，表示此时实际碳排放量小于碳排放配额，可以出售盈余的碳排放额度，当fc为正时，表示此时实际碳排放量大于碳排放配额，需要根据碳交易机制购买超出的部分。
[0125]
4)f
idr
需求响应成本
[0126]
本文热负荷与冷负荷是基于激励的需求响应，在不影响用户冷热舒适度的情况下，在用电高峰时削减负荷量，同时给予用户一定的激励补贴来提高用户对需求响应策略的积极性，激励补贴由供能系统承担，激励补贴模型如下：
[0127][0128]
式中，fb为ies的补贴成本；ph为热负荷的补贴系数；pc为冷负荷的补贴系数；为可削减的热负荷；可削减的冷负荷；
[0129]
下层模型约束条件：
[0130]
1)电平衡约束
[0131][0132]
式中，表示从电网售电功率；分别表示分布式光伏发电功率，风力发电功率。为cchp机组的发电功率；为冰蓄冷空调总功率；为基于电价需求响应后的电负荷；
[0133]
2)热平衡约束
[0134][0135]
式中，为cchp机组产热功率；为燃气锅炉工作产热功率；为caes
充电放热功率；为caes放电吸热功率；分别为t时刻热能的存储/释放功率；为吸收式制冷机输入热功率；为基于激励需求响应后的热负荷。
[0136]
3)冷平衡约束
[0137][0138]
为冰蓄冷空调总制冷量；为输出冷功率；为t时段内基于激励需求响应后的冷负荷。
[0139]
4)综合需求响应建模
[0140]
首先由于存在分时电价，电负荷具有需求响应能力，其次供能侧制定相关激励政策，且用户对供热、供冷舒适度感知具有模糊性，在一定范围内改变室内温度对其影响不大，故也具有一定的需求响应能力，可作为一种柔性负荷参与到需求响应中，本文将负荷分为固定负荷与柔性负荷，柔性负荷分为可削减负荷与可转移负荷。
[0141][0142][0143][0144][0145][0146][0147]
式中，为基于电价需求响应后的电负荷；为固定电负荷，不参与需求响应；为可转移负荷，实现了调度周期内电负荷在时间上的转移；为基于激励需求响应后的热负荷；为固定热负荷；为可削减热负荷；为t时段内基于激励需求响应后的冷负荷；为固定冷负荷；为可削减冷负荷；为可转移电负荷调用量的最大值，本文设置可转移电负荷可调比例为0～20％。为可削减热负荷的最大值，本文设置可削减负荷可调比例为0～10％。为可削减冷负荷的最大值，本文设置可削减冷负荷可调比例为0～10％。
[0148]
5)蓄热系统建模
[0149]
热存储装置不论处于储能或释能过程，其存储的能量随时间推移总是不断耗散。本研究热存储选取储能装置一般模型：
[0150][0151][0152][0153][0154][0155]
式中，η
hs,c
、η
hs,d
分别表示储能、释能效率；ηh为热存储系统单位时间能量损耗率；
分别为t时刻热能的存储/释放功率；表示热存储/释放的最大功率；uh为0-1变量。分别为最小储热量和最大储热量。
[0156]
6)冰蓄冷空调建模
[0157]
冰蓄冷空调包括制冰蓄冰模式、融冰制冷两种模式，其模型如下，具体建模及约束为：
[0158][0159][0160][0161][0162][0163][0164][0165][0166]
式中，冰蓄冷空调总功率；制冷机功率；为制冰机功率；冰蓄冷空调总制冷量；为分别为制冷机的能效比；为融冰制冷量；为融冰最大制冷量；为标志位，为1表示制冰蓄冰模式，为1表示融冰制冷模式，融冰制冷与制冰蓄冰不能同时进行。为t时刻蓄冰槽储存的容量；β
ice
为自损系数；为制冰机的能效比；为融冰效率；分别为蓄冰槽的爬坡率上下限。
[0167]
7)综合能源系统设备出力上下限约束
[0168][0169][0170][0171]
式中，为cchp机组发电功率最大功率；式中，表示t时刻燃气锅炉工作的最大功率。分别为吸收式制冷机的能效比和最大功率；
[0172]
8)综合能源系统需与外界电网交换电能约束：
[0173][0174][0175][0176]
式中，分别为向电网购电功率的上下限；分别为向电网买电
功率的上下限；ug为0-1变量。
[0177]
至此，建立了计及综合需求响应及储能协同优化的综合能源系统双层调度模型，上层与下层之间具有嵌套结构，上层问题依赖于下层问题的最优解，下层问题的最优解也受上层问题决策变量的影响。本文通过kkt条件将下层优化问题转为上层问题的约束条件，再利用大m法将松弛互补条件中的非线性约束转为线性约束，继而调用cplex求解器求解本文双层优化问题。
[0178]
首先，先构建下层模型的拉格朗日函数：
[0179][0180]
运用kkt条件处理下层拉格朗日函数，将下层模型转化为上层模型的约束：
[0181][0182][0183]
[0184][0185][0186][0187][0188][0189][0190][0191][0192][0193][0194][0195][0196][0197][0198][0199][0200][0201][0202][0203][0204]
松弛互补条件如下：
[0205][0206][0207][0208][0209][0210][0211]
[0212][0213][0214][0215][0216][0217][0218][0219][0220][0221][0222][0223][0224][0225][0226][0227][0228][0229][0230][0231][0232][0233][0234][0235][0236][0237][0238]
为验证考虑储能与综合需求响应协同作用能够事半功倍地实现预定目标，本文设计了以下三种优化方案进行仿真对比：
[0239]
场景一：计及阶梯式碳交易、综合需求响应和压缩空气储能装置。
[0240]
场景二：计及阶梯式碳交易和压缩空气储能装置，不考虑综合需求响应。
[0241]
场景三：计及阶梯式碳交易和综合需求响应，不考虑压缩空气储能装置。
[0242]
不同方案优化调度结果如表1所示：
[0243]
表1不同方案优化调度结果
[0244][0245]
1)三种方案对比分析
[0246]
由表1可知，方案一与方案二相比较考虑了综合需求响应，在分时电价引导与政策激励下，居民会在满意度范围内改变用电习惯，有一部分在用能高峰时的电荷会转移到用能低谷时，从而提升系统的经济性。系统运行总成本降低了4.34％、碳排放量减少了5.7％，售卖盈余碳排放额度所获盈利增加4.86％；方案一与方案三相比考虑了压缩空气储能装置，系统总成本降低了0.4％、碳排放量减少了3.7％，售卖盈余碳排放额度所获盈利增加11.5％，需求响应的补偿价格降低了20％，由于考虑了压缩空气储能系统，caes运行成本增加，导致总运行成本差别不大，但是因为加入了压缩空气储能系统，从电网购电量降低，部分碳排放源出力降低，从而碳排放量得到有效降低。
[0247]
综上，相比于单独考虑综合需求响应与压缩空气储能系统，储能与负荷侧需求响应协同作用，更能够充分发挥“储、荷”侧的调节能力，事半功倍地实现经济性与低碳性双赢。
[0248]
2)方案一调度结果
[0249]
由图2可知，基于分时电价的电负荷需求响应下，用户能够基于分时电价自主改变用电方式与用电结构，由于11：00至17：00为用电、电价双高峰，用户在该时段与显著地减少用电量，在1：00至6：00、23：00至24：00用电、电价低谷时正值风机出力高峰，用户用电量明显增加，能够有效地降低弃风率。由于补偿价格的激励，热负荷与冷负荷在不影响舒适度的范围内参与需求响应，峰谷比分别下降26％、38％，可见综合需求响应具有削谷填峰、平滑负荷曲线的作用。
[0250]
对于caes的工作情况可以由图3(a)、图3(b)结合得知，由图3(a)可知，在1：00至4：00、22：00至24：00时，处于负荷低谷期以及电价低谷期，caes储存电能，在11：00至17：00、20：00时，处于负荷高峰期以及电价高峰期，caes释放电能，减少电能从电网的购买量，从而降低系统成本。图3(b)显示，caes储能放热、释能吸热和燃气轮机电热耦合、功率互补，提高燃气轮机的电热综合利用能力，间接实现削峰填谷，缓解负荷高峰期供电压力，降低系统的总运行成本，此时系统具有更好的经济性。
[0251]
综上，需求响应与压缩空气储能都能起到平滑负荷曲线的作用，综合需求响应主要在负荷侧通过将部分电价高峰时的负荷转移到电价低谷时，或是在满意度内削减负荷，
压缩空气储能系统是在源侧风机出力、光伏出力高峰或电价低谷时储能，在电价高峰时释能，那么就能减少主要碳排放源燃气轮机与燃气锅炉的出力，二者双管齐下更能事半功倍地提升系统的经济性，降低碳排放量。
[0252]
3)方案二
[0253]
方案二计及阶梯式碳交易和压缩空气储能装置，不考虑综合需求响应。明显图4(a)与图4(b)的负荷量增多，图4(a)中无基于分时电价的电负荷需求响应，无法将用电高峰时部分电荷转到用电低谷，故在大多时间都无法实现功率平衡自发自用，需向电网购电才能满足负荷需求；图4(b)中无基于激励的热负荷需求响应，负荷有显著增加为满足热负荷需求，燃气锅炉出力明显增多，从而增加了此系统运行成本与碳排放量。
[0254]
4)方案三
[0255]
方案三计及阶梯式碳交易和综合需求响应，不考虑压缩空气储能装置。图5(a)中压缩空气储能系统，无法实现高峰蓄电、低谷放电，故在6：00至11：00、15：00、17：00至19：00无法实现功率平衡自发自用，需向电网购电才能满足负荷需求；图5(b)中无压缩空气储能系统充电放热、放电吸热的作用，在1：00至6：00之间燃气锅炉出力明显增多。虽然考虑了需求响应起到一定的削谷填峰作用，但与方案一相比此方案经济性与减排性并不是最优。
[0256]
5)caes容量对系统优化调度结果分析
[0257]
压缩空气储能的寿命一般长于30年，但压缩空气储能系统的建造需要大额成本，若选择的储能容量不合适将增加巨额的装机投资成本，很难在安全运行年限内获利。压缩空气储能系统容量上升必定会使综合能源系统运行总成本、碳交易成本下降，但当储能容量过大时，为了使总运行成本最低，会增大各碳排放源设备的出力，在电价低谷时储能，电价高峰时释能，进行峰谷套利，从而会导致碳排放量有所增加。故合理配置储能系统的容量将更大限度地提高综合能源系统的经济性、低碳性。
[0258]
比较图6与图7可知，方案一考虑柔性储能与综合需求响应协同作用能有效地平滑负荷曲线，最优caes容量仅需1250m3，方案二不考虑综合需求响应时最优caes容量为2050m3，当储能系统与综合需求响应协同作用时caes容量减少了39％。综上，考虑压缩空气储能系统与综合需求响应协同能有效降低压缩空气储能系统最优容量，从而兼顾经济性与低碳性。
[0259]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0260]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0261]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特
定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0262]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0263]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。
[0264]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。