考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划(Matlab&Python代码）

  👨‍🎓个人主页

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

一、区域综合能源系统（RIES）的定义与组成

二、多能负荷不确定性的来源与量化方法

1. 不确定性来源

2. 量化技术

三、鲁棒规划的核心原理与数学模型

1. 两阶段鲁棒优化框架

2. 求解算法

四、多能负荷耦合对鲁棒性的影响机制

1. 正向效应：灵活性提升

2. 负向效应：不确定性传导

3. 规划应对策略

五、多能负荷不确定性的典型处理策略

六、鲁棒规划应用案例与效果

七、未来研究方向

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab&Python代码、数据、文章

---

💥1 概述

文献来源：

 多能互补集成优化的综合能源系统(integrated energy system , IES)是能源互联网的重要发展方向之一E1-9]。能源互联网是“推动分布式可再生能源的大规模利用与分享,促进电力、交通、天然气等多种复杂网络系统的相互融合”的综合能源网络( comprehensive energy network)[ 6-7]。类似地,“综合能源系统”概念为电-冷-热-气多能互补集成优化的区域能源系统,涉及热电联供机组、变电站、配电馈线﹑供热站、供冷/热管道、供气站等设备的规划和运行。“多能互补”意在改变原有各能源供用系统各自规划设计、独立运行的现状,对不同供用能系统进行统一的协调优化。能源互联网中 IES的建设,对于提升社会用能效率、促进可再生能源规模化利用等都具有重要意义[8-9]。

具体到IES规划方法研究方面﹐目前的研究成果集中于不同背景、不同组成的多类型能源系统的建模与规划。例如,基于EH的考虑电/热/气多能耦合的规划L17-20],考虑多方利益主体、差异化用能需求的规划流程[2,考虑冷热电存储的区域综合能源站优化设计[22,结合热网模型的多区域协同规划[23],考虑采暖期和供冷期园区级别规划[24]、评估指标与方法[25]、能量整体运输模型[26]、评估指标与方法[2]等。然而,上述研究成果大部分未考虑其中的不确定性因素,或仅通过多场景方法19-21]考虑不确定性。

从能源供给方式的角度考虑,一般而言,区域IES包含变电站、热电联供机组﹑燃气锅炉/电锅炉、集中式制冷站等供能手段,能源的供给方式和需求形式都是多样化的。在描述IES的多能特性方面，EH模型已经受到广泛的认可。一个典型的基于EH的区域IES如图1所示。

一、区域综合能源系统（RIES）的定义与组成

RIES 是通过多能耦合实现能源高效利用的产供销一体化系统，其核心特征包括：

1. 多能互补耦合
   • 由智能配电、天然气、供热/冷等多网络耦合构成，实现电、气、冷、热、氢等能源的协同转换与存储。
   • 典型结构包括：

• 输入源：电网购电、天然气、风光可再生能源。
• 转换设备：电转气（P2G）、燃料电池、热电联产（CHP）、电锅炉、地源热泵等。
• 储能设备：储电（ESS）、储气（GSS）、储热/冷（HSS/CSS）。
• 输出负荷：电、气、热、冷四类负荷。

1. 信息物理深度融合

   • 能量流与信息流整合，通过协调控制系统实现源-网-荷-储互动。

     

2. 规划核心挑战

   • 可再生能源间歇性、负荷波动性及多能耦合复杂性导致设计难度显著增加。

---

二、多能负荷不确定性的来源与量化方法

1. 不确定性来源

• 负荷侧：电/热/冷负荷的时序波动性（受天气、用户行为影响），占系统目标成本影响权重达51%-62%。

  

• 源侧：风光出力随机性。

  

• 耦合效应：多能转换设备的效率波动（如热泵效能变化）。

2. 量化技术

• 概率分布模型：
  • 负荷预测误差服从零均值正态分布：
• 区间预测法：
  • 采用非参数核密度估计 + 蒙特卡洛抽样，生成冷/热/电负荷的95%/90%/85%置信区间。
• 混合预测模型：
  • 结合多元线性回归（MLR）、改进经验模态分解（ICEEMDAN）、LSTM神经网络，提升预测精度（R²提升0.09%-0.40%）。

---

三、鲁棒规划的核心原理与数学模型

1. 两阶段鲁棒优化框架

• 第一阶段（规划层）：决策设备容量x（如储能规模、P2G功率）。
• 第二阶段（运行层）：在最恶劣场景u（如极端负荷波动）下优化运行成本f2​。

  

2. 求解算法

• C&CG（列与约束生成） ：通过迭代添加极端场景约束，逼近鲁棒解。
• 分布式优化：适用于多区域互联RIES，如双步投影算法加速收敛。

---

四、多能负荷耦合对鲁棒性的影响机制

1. 正向效应：灵活性提升

• 多能互补可平抑波动，例如：
  • 电负荷高峰时，CHP机组同时供电供热，减少电网购电。
  • 地源热泵通过冷热联供降低弃风率（场景4弃风成本下降100%）。

2. 负向效应：不确定性传导

• 耦合设备（如P2G）的效率波动会将电力不确定性传导至气/热网络。
• 负荷耦合导致单一负荷波动引发多能失衡风险。

3. 规划应对策略

• 双层鲁棒模型：
  • 上层优化设备容量，下层考虑负荷耦合不确定性（ΔLs,t=0.1Ls,tΔLs,t​=0.1Ls,t​）。
• 灵活性备用：
  • 预留CHP/P2G机组的调节裕度，应对多能负荷联动波动。

---

五、多能负荷不确定性的典型处理策略

方法	原理	适用场景	局限性
鲁棒优化（RO）	优化最恶劣场景下的系统性能	极端事件防御	结果保守，经济性差
分布鲁棒优化（DRO）	结合概率分布与不确定集，平衡经济性与鲁棒性	多重不确定性共存	计算复杂度高
多场景随机规划	拉丁超立方抽样（LHS）+ K-means聚类生成典型场景	中长期规划	依赖准确概率分布
预测区间控制	非参数核密度估计生成负荷置信区间	短期调度	未考虑源荷耦合

案例对比：某RIES采用DRO后，运行成本降低5.32%，且SESS共享储能进一步降低成本6.81%。

---

六、鲁棒规划应用案例与效果

1. 风光高渗透系统
   • 配置CHP+P2G+储能，通过鲁棒调度降低弃风率11.7%，运行成本下降3.5%。
2. 多区域互联RIES
   • 双步投影算法实现分布式优化，较ADMM算法收敛速度提升179.78%。
3. 需求响应集成
   • 引入价格型需求响应（IDR），电/气负荷峰谷差分别下降6.3%/10%。
4. 地源热泵系统
   • 鲁棒调度降低制冷/制热成本7.22%/5.55%。

---

七、未来研究方向

1. 跨网络融合：精细化建模能源-信息-交通网络协同。
2. 碳交易机制：将碳成本纳入鲁棒目标函数。
3. 人工智能驱动：结合强化学习优化多时间尺度鲁棒决策。

结论：多能负荷不确定性是RIES规划的核心挑战，需通过耦合特性建模、混合不确定性量化及分层鲁棒优化实现经济性与可靠性的均衡。未来需进一步探索多网融合与碳约束下的规划范式革新。

📚2 运行结果

 

  部分代码：

%% 模型变量声明
%0-1机组建设决策变量
X_CCHP=binvar(1,CCHP_types,'full');
X_GB=binvar(1,GB_types,'full');
X_AC=binvar(1,AC_types,'full');
X_EB=binvar(1,EB_types,'full');
X_SUB=binvar(1,SUB_types,'full');
%机组耗电耗气连续变量
P_CCHP_gas=sdpvar(Load_scene,CCHP_types,'full');    %CCHP单位时间内所用燃气热值，单位是MW（应该修改成kw比较合???）
V_CCHP_gas=sdpvar(Load_scene,CCHP_types,'full');    %CCHP单位时间内所用燃气量，单位是m3/h
P_SUB_electricity=sdpvar(Load_scene,SUB_types,'full');      %变电站出力，单位是MW
P_GB_gas=sdpvar(Load_scene,GB_types,'full');        %GB（燃气锅炉）单位时间内所用燃气热值，单位是MW
V_GB_gas=sdpvar(Load_scene,GB_types,'full');        %GB单位时间内所用燃气量，单位是m3/h
P_AC_electricity=sdpvar(Load_scene,AC_types,'full'); %中央空调输入电出力，单位MW
P_EB_electricity=sdpvar(Load_scene,EB_types,'full');%电锅炉输入电能，单位MW
%% 约束条件
Constraints=[];   
%%
Cons_PL=[];
P=sdpvar(SUB_types+CCHP_types+GB_types+AC_types+EB_types,Load_scene,'full');
for t=1:Load_scene  %P为输入矩阵
    Cons_PL=[ Cons_PL,P(:,t)==[P_SUB_electricity(t,:)';P_CCHP_gas(t,:)';P_GB_gas(t,:)';P_AC_electricity(t,:)';P_EB_electricity(t,:)']];%注意这里是等号==
end

L=sdpvar(3,Load_scene,'full');  %L为输出矩阵
for t=1:Load_scene  %8个典型日的电、气、热
    Cons_PL=[Cons_PL,L(:,t)==[Load_E(t)+sum(P_AC_electricity(t,:),2)+sum(P_EB_electricity(t,:),2);Load_C(t);Load_H(t)]];
end
Constraints=[Constraints,Cons_PL];
%==============负荷平衡，公式5================

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]沈欣炜,郭庆来,许银亮等.考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划[J].电力系统自动化,2019,43(07):34-41.

🌈4 Matlab&Python代码、数据、文章