计及新能源出力不确定性的电气设备综合能源系统协同优化附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

为应对新能源出力具有不确定性的问题，实现电气设备综合能源系统高效稳定运行，本研究开展计及新能源出力不确定性的电气设备综合能源系统协同优化研究。建立包含电、热、气等多能流的综合能源系统模型，引入随机变量与概率分布描述新能源出力的不确定性。以系统运行成本最小、能效最大化等为目标函数，结合设备运行约束、能量平衡约束等条件构建优化模型。采用鲁棒优化、随机优化等方法求解模型，通过仿真案例分析不同优化策略下系统的运行性能。结果表明，所提优化方法能有效应对新能源出力不确定性，降低系统运行成本，提高能源综合利用效率，增强电气设备综合能源系统的稳定性与可靠性。

关键词

新能源出力不确定性；电气设备综合能源系统；协同优化；鲁棒优化；随机优化

一、引言

在全球能源转型与可持续发展的大趋势下，以太阳能、风能等为代表的新能源凭借清洁环保的特性，在能源领域的占比不断攀升。然而，新能源出力受光照、风速、温度等自然条件影响显著，具有较强的随机性、间歇性和波动性，这种不确定性给电气设备综合能源系统的稳定运行和优化调度带来了巨大挑战。电气设备综合能源系统通过整合电力、热力、天然气等多种能源形式，实现能源的协同互补与梯级利用，能够提高能源利用效率、降低能耗和碳排放。但新能源出力的不确定性可能导致系统功率失衡、设备运行效率下降，甚至引发供能中断等问题。因此，开展计及新能源出力不确定性的电气设备综合能源系统协同优化研究，对保障系统安全稳定运行、提高能源利用效率、推动能源可持续发展具有重要意义。

目前，关于综合能源系统优化的研究已取得不少成果。部分研究主要关注确定性条件下的系统优化调度，未充分考虑新能源出力的不确定性；一些研究虽考虑了新能源的不确定性，但多采用单一的优化方法，对多能流协同优化的研究不够深入。因此，有必要深入研究计及新能源出力不确定性的电气设备综合能源系统协同优化问题，探索更有效的优化策略和方法。

二、电气设备综合能源系统模型构建

2.1 系统架构

电气设备综合能源系统主要由新能源发电设备（如光伏电站、风力发电机组）、传统发电设备（如燃气轮机、燃煤机组）、储能设备（如电池储能、储热装置、储气罐）、能量转换设备（如热泵、电转气装置（P2G）、锅炉）以及各类负荷（包括电负荷、热负荷、气负荷）组成。系统内各设备通过电力网络、热力管网、天然气管道相互连接，实现电、热、气等多能流的耦合与协同运行。

三、考虑新能源不确定性的优化模型

四、模型求解算法

4.1 鲁棒优化求解

鲁棒优化方法通过构建不确定性集合，将新能源出力的不确定性转化为确定性约束。首先确定新能源出力的不确定性范围，构建不确定性集合

。然后，将原优化问题转化为鲁棒优化问题，在目标函数中引入保守性参数，以平衡系统的经济性和鲁棒性。采用线性规划（LP）或混合整数线性规划（MILP）等方法求解鲁棒优化模型，得到在最坏情况下仍能满足约束的最优调度方案。

4.2 随机优化求解

随机优化方法基于新能源出力的概率分布，通过蒙特卡洛模拟等方法生成大量的场景。对每个场景进行优化计算，得到相应的目标函数值和决策变量。然后，根据场景发生的概率，计算期望目标函数值，构建随机优化模型。采用基于样本平均近似（SAA）的方法或智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法）求解随机优化模型，得到考虑新能源出力不确定性的最优调度策略。

五、案例分析

5.1 案例设置

以某区域电气设备综合能源系统为例，系统内包含一定容量的光伏电站、风力发电机组、燃气轮机、电池储能、储热装置、热泵和 P2G 装置等。设定调度周期为一天，时间间隔为 1 小时。通过历史气象数据和负荷数据，确定新能源出力和负荷需求的概率分布参数。分别采用确定性优化、鲁棒优化和随机优化三种方法进行对比分析。

5.2 结果分析

运行成本对比：确定性优化未考虑新能源不确定性，其运行成本在某些场景下较高；鲁棒优化为保证系统鲁棒性，运行成本相对偏高；随机优化通过考虑多种场景，在满足一定置信水平的前提下，运行成本最低。

能源利用效率对比：随机优化方法能够更合理地调度系统内的能源，提高能源的综合利用效率；鲁棒优化由于过于保守，能源利用效率略低于随机优化；确定性优化因未考虑不确定性，能源利用效率波动较大。

系统稳定性对比：鲁棒优化在最坏情况下仍能保证系统稳定运行，稳定性最好；随机优化在大多数场景下能保持系统稳定，但在极端场景下稳定性略逊于鲁棒优化；确定性优化在新能源出力波动较大时，系统稳定性较差。

六、结论

本研究构建了计及新能源出力不确定性的电气设备综合能源系统协同优化模型，采用鲁棒优化和随机优化等方法求解模型，并通过案例分析验证了优化方法的有效性。结果表明，考虑新能源出力不确定性的优化方法能够有效降低系统运行成本，提高能源综合利用效率，增强系统的稳定性与可靠性。在实际应用中，可根据不同需求和场景选择合适的优化方法，为电气设备综合能源系统的优化运行提供科学依据。未来研究可以进一步考虑更多类型的不确定性因素，如负荷需求的不确定性，以及探索更高效的求解算法，提高优化模型的求解速度和精度。