公告内容

1研究背景：近年来，随着环境和能源危机的日益严峻，亟需更加高效的能源生产和消费方式。为应对提高能效的需求，由电力系统、天然气系统和热力系统组成的综合能源系统（IES）近年来得到广泛关注和快速的发展。而大规模具有间歇性和波动性的风电并网后，不仅给电力系统运行带来了挑战，还间接地对天然气系统和热力系统运行造成重要影响，需要综合能源系统具有更高的灵活性。

包括电储能、储气和储热装置在内的多能源储能装置可通过灵活储存和释放能量从而为综合能源系统提供运行灵活性，故有必要进行计及风电和多能源储能装置的综合能源系统优化调度的研究工作。

2重点内容

(1)含多能源储能的综合能源系统网络模型

对含多能源储能的综合能源系统网络进行建模，电、气和热能可在调度周期内通过多能源储能装置储存和释放。对综合能源网络非线性运行约束进行线性化。

(2)计及相关性的风电不确定性建模

为得到不同风电场在某一时段的相关性，将一段时间内每天同一时段的风电功率历史数据作为一个向量，计算不同风电场之间的相关性系数，采用Cholesky 分解方法得到满足正态分布的相关性数据，基于拉丁超立方采样方法得到不确定性场景集，并进行场景削减。

(3)计及风电相关性和多能源储能的综合能源系统随机调度模型

构建计及风电相关性和多能源储能的综合能源系统日前随机调度模型，考虑多能源储能以提供灵活调整能力。通过将天然气系统支路流量方程线性化后，将所提出的优化模型转化为混合整数线性规划问题。

3解决的问题及意义

本文针对不确定性条件下综合能源系统的灵活性优化调度问题，提出一种考虑多形式储能和风电相关性的电力-天然气-热力系统组成的综合能源系统随机优化调度模型。考虑不同风电场之间风电出力的相关性，以数据驱动方式构建时序相关性矩阵，进而进行场景生成与削减，从而将风电相关性因素引入到综合能源系统优化调度中；进一步，引入多形式储能，通过灵活充放为多能源系统提供运行灵活性，提升风电的消纳能力。

4主要结果

设置考虑与不考虑各种储能形式的多种场景，通过对比分析，证明了所提出模型和方法的有效性。

风电调度结果对比

气源供气量对比

CHP 机组电、热输出对比

5结论

本文针对不确定性条件下综合能源系统的灵活性优化调度问题，提出一种考虑多形式储能和风电相关性的电力-天然气-热力系统组成的综合能源系统随机优化调度模型。考虑不同风电场之间风电出力的相关性，以数据驱动方式构建时序相关性矩阵，进而进行场景生成与削减，从而将风电相关性因素引入到综合能源系统优化调度中；进一步，引入多形式储能，通过灵活充放为多能源系统提供运行灵活性，提升风电的消纳能力。

引文信息

R. Zhang, T. Jiang, G. Li, H. Chen, X. Li, L. Bai, and H. Cui, “Day-ahead scheduling of multi-carrier energy systems with multi-type energy storages and wind power,” CSEE Journal of Power and Energy Systems, vol. 4, no. 3, pp. 283–292, Sep. 2018.