1、區域綜合能源系統潮流計算摘要：綜合能源系統目的在于整合一定區域內電能、天然氣、熱能等多種能源， 實現多種異質能源子系統之間的協同規劃、優化運行、協同管理、交互響應和互 補互濟。其中，綜合能源系統多能流潮流計算即確定各個子系統的能量流分布， 是相關領域研究的基礎，是探究多能互補特性、協同規劃、能量優化調度和協同 管理等的重要前提，需要重點分析?；诖吮疚姆治隽藚^域綜合能源系統潮流計 算。關鍵詞：區域綜合能源系統；潮流計算；網絡1、區域綜合能源系統潮流計算的意義區域綜合能源系統(integrated community energy system， ICES)是一個集中化、 復雜性的綜合系統，包含

2、了電/氣/熱/冷等多種能源形式，涉及不同能源系統的運 行模式、運行控制和耦合環節。ICES根據其多種能源的不同特點，對其進行協調 互補和集成優化，從而提高能源利用率，改善能源結構，實現能源的階梯式綜合 利用，對實現國家節能減排目標具有重要意義。為此，國內外相關研究學者在智能電網的基礎上提出了以整體為對象的宏觀 綜合能源系統，通過將電力、熱力、儲能等能源整合為整體資源，提高了能源子 系統的靈活性、安全性、經濟性及自愈能力，并且實現了能源的整體優化和關聯 系統的協同運行，從而提高了系統的能源利用效率。包含了 ICES的生產、協調運行與應用將推動多能源微網的發展，使微網的經 濟、環境效益進一步提高，

3、同時也有利于整體的能源結構優化。綜合能源系統中 的微電網作為分布式發電的有效管理單元和組織形式3，同時隨著天然氣網絡和 供熱網絡的耦合，綜合能源系統還將承擔冷、熱供給的任務，進而把傳統意義上 的微型電網發展為更為廣義的區域綜合能源網”。隨著區域綜合能源網的擴展， 系統中的能源結構和設備耦合關系也將變的越來越復雜，從而大大增加了 ICES的 運行和管理的難度。由此可見，ICES的安全穩定運行具有深遠的研究意義，因此， 對ICES潮流計算的研究極為必要。2、綜合能源系統多能流潮流計算問題綜合能源系統多能流潮流計算問題的一般數學描述為：式中:Ye是電力系統方程，包括有功功率平衡方程和無功功率平衡方程

4、;Yg是 天然氣系統方程，包括天然氣管道方程和壓縮機方程;Yh是熱力系統方程，包括 流量連續性方程、回路壓頭方程、熱量方程、管道溫度降落方程和節點混合溫度 方程;xe是電力系統的變量，包括電壓相角、電壓幅值、有功功率、無功功率 等;xg是天然氣系統的變量，包括節點壓力、天然氣流量、天然氣負荷等;xh是熱 力系統的變量，包括供熱溫度、回熱溫度、熱水流量、熱負荷等。與傳統電力系統潮流計算問題相比，多能流潮流計算問題具有以下難點:涉及 多個系統，每個系統滿足不同的物理定律，各個系統的方程差別較大;涉及多種能 量流，每種能量流的傳輸速度不同，傳輸的形式和所需的介質也不相同;涉及多種 類型變量，不同類型

5、變量所表示的物理量存在較大差異。因而，與傳統的電力系 統潮流問題相比，多能流潮流計算問題包含的變量更多，非線性更強，且涉及到 熱力系統的延時傳輸方程，求解將會更加復雜。3、區域綜合能源系統潮流計算傳統處理多目標優化問題的方法是將多個目標函數轉化為單一目標就行求解， 如加權求合法、&約束法以及最小最大法等。采用單目標優化方法對目標權重的 選擇需要大量的經驗判斷，此外還存在計算復雜度的增加、魯棒性變差等問題。基于遺傳算法的多目標優化算法能夠給出盡可能多的非劣解，有效避免局部 最優情況的出現，目前在解決多目標優化問題上得到了大規模的使用。其中，改 進的非劣排序遺傳算法(nondominatedsor

6、tinggeneticalgorithmll，NSAG-II)在處理多 目標優化問題上得到的廣泛的應用27-30。該算法通過引入了快速非劣排序算法， 降低了計算的復雜度；通過引入分層(front)和擁擠距離(crowdingdistance )的概念作 為保留優秀個體的標準，使Pareto解的范圍得以擴展，同時最優前沿分布更加均 勻；通過引入精英策略，使得種群中的優秀個體得以保存，算法的計算效率與魯 棒性得以提高。為了對ILAES多目標最優混合潮流模型進行有效求解，基于Matlab及 OpenDSS平臺搭建了計算平臺。整個計算平臺主要包括3個計算模塊：1)配電 網三相潮流計算模塊；2)燃氣管網

7、潮流計算及EC潮流計算分析模塊；3)優化 計算模塊。OpenDSS用來進行配電網三相潮流的計算分析。燃氣管網潮流計算分 析、EC潮流計算分析以及最優混合潮流數學建模均在Matlab平臺實現。EC潮流 計算分析模塊用于分析計算EC與電/氣網絡的交換功率大小、邊界以及EC內部 的功率分配及能量轉換。基于組件對象(OpenDSSEngine.DLL)可實現OpenDSS計算 程序與Matlab平臺其他計算分析模塊之間的數據通信。4、綜合能源系統互補4.1遺傳算法遺傳算法的產生是借鑒于自然界中生物體的遺傳進化過程，它是通過全面地 模擬生物體的自然選擇和遺傳規則，發展出的以生成+檢驗為特征的全局搜索 算

8、法。遺傳算法將原有變量空間轉化為編碼空間，利用適應度函數來評價參數優 劣，通過對每一代全體的子串進行操作實現基因的選擇與遺傳，以此進行迭代。遺傳算法中的染色體是指是生物遺傳物質的載體，表征生物體內一組基因的 集合。位串是群體中不同個體的表示形式，對應于生物的染色體?；蚴巧矬w 遺傳物質的基本單元，控制生物性狀?；蛐投x遺傳特征和表現，對應于遺傳 算法中的位串。個體是遺傳算法求解中的基本對象。表現型是指具有某一基因型 生物體的具體表現特征。群體是指個體的集合，每個集合中的個體數量稱為群體 規模，初始群體稱為種群。適應度是指個體對于生存場景的適應程度和生存能力， 其表現取決于生物體的遺傳特性。

9、進化是指生物在延續過程中，逐漸適應周圍的 生存環境，使得其基因品質不斷得到改良，適應度不斷提高的現象。4.2群體的設計與其他傳統的隨機搜索算法相比，遺傳算法的一大特征是它的整個解法是基 于解的群體進行迭代的，這就使得它在求解時能夠實現全局隨機的并行性搜索， 具有較好的魯棒性能。因此，在實際應用時，設定合理的群體規模對求解性能騎 著重要作用。群體規模與集群中個體表現型的多樣性是正相關的，通過擴大群體 規模能夠有效提高算法求解過程中搜索的質量，能夠減小收斂到局部的可能，但 同時，由于求解過程中的重要步驟是評價個體的適應度，如果群體規模過大，計 算量會相應增大，降低搜索速度，因此應該選擇大小合適的群體規模。總之，為滿足區域綜合能源系統多維度優化調度及能量管理的需求。做好區 域綜合能源系統潮流計算非常重要，進一步加強研究非常有必要。參考文獻1譚玉華.個體為本的綜合能源系統建模及仿真D