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摘要：本发明涉及新能源优化技术领域，提供了一种园区能源系统运行优化方法，该方法包括：将园区能源系统区分为供给侧和用户侧；在供给侧考虑光伏机组和风电机组的出力不确定性，建立供给侧的枢纽能量流模型及碳排放流模型；在用户侧考虑电动汽车接入的随机性，建立用户侧的能量枢纽矩阵模型；计算供给侧的总成本，总成本包括运行成本、碳排放成本和弃风光成本，目标函数为总成本最小；求解目标函数，得到多个场景综合分析解。本发明在用户侧考虑用户用能行为的不确定性以及电动汽车的随机接入，在供给侧考虑风机、光伏机组出力的不确定性；以总成本最低为优化目标，所得解保证了可再生能源的充分利用以及减少碳排放；本发明运行优化模型具有鲁棒性。

主权项：1.一种园区能源系统运行优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、将园区能源系统区分为供给侧和用户侧，所述供给侧包括燃气锅炉、CHP机组、光伏机组以及风电机组，所述用户侧包括储能设备、电热泵、吸收式制冷机组、空调设备和电动汽车；S2、在所述供给侧，考虑光伏机组和风电机组的出力不确定性，建立所述供给侧的枢纽能量流模型及碳排放流模型；在所述用户侧，考虑电动汽车接入的随机性，建立用户侧的能量枢纽矩阵模型；S3、依据步骤S2中所得到的供给侧的枢纽能量流模型及碳排放流模型，和用户侧的能量枢纽矩阵模型，计算所述供给侧的总成本，总成本包括运行成本、碳排放成本和弃风光成本，园区能源系统运行优化的目标函数为总成本最小；S4、求解步骤S3中的目标函数，得到最优解，根据所述最优解优化园区能源系统的运行；步骤S2具体为：S2.1所述供给侧的能量枢纽模型如下： 式中，Pe、Ph分别为供给侧输出节点电量和热量；ηT、ηGB分别为变压器效率、CHP机组制电效率、CHP机组制热效率和燃气锅炉效率；分别为CHP机组燃气分配系数、燃气锅炉机组燃气分配系数，Ee、Eg、Eh分别为园区能源系统向上级网络购买的电能、气量、热能，Pwt、Ppv分别为风电实际使用值和光电实际使用值；S2.2用户侧的能量枢纽矩阵模型如下： 式中：Le、Lh分别为用户侧输入节点的电量和热量；De、Dh、Dc分别为用户侧电负荷、热负荷和冷负荷；分别为变压器能量分配系数、电热泵能量分配系数、空调能量分配系数、换热器能量分配系数、吸收式制冷机能量分配系数；ηEHP、ηAC、ηHE、ηAF分别为电热泵效率、空调效率、换热效率、吸收式制冷机效率；步骤S2.1中，风电实际使用值Pwt和光电实际使用值Ppv在小于预测值加预测误差的区间内波动： 式中：分别为风电出力预测值和光电出力预测值；δwt、δpv分别为风电预测值误差和光电预测值误差；风电出力预测值、光电出力预测值分别根据风电机组、光伏机组的历史出力数据得出；风电出力预测值误差、光电出力预测值误差服从均值为0，标准差如下的正态分布： 式中：σwt、σpv分别为风电出力预测值误差的标准差和光电出力预测值误差的标准差；λwt、λpv分别为风电出力预测值误差的标准差系数和光电出力预测值误差的标准差系数；步骤S2.2中，用户侧负荷通过历史数据得出；用户侧负荷包括电负荷、热负荷和冷负荷；用户侧负荷误差服从均值为0，标准差如下的正态分布： 式中：σe、σh、σc分别为电负荷误差的标准差、热负荷误差的标准差和冷负荷误差的标准差；λed、λhd、λcd分别为电负荷误差的标准差系数、热负荷误差的标准差系数和冷负荷误差的标准差系数；根据电动汽车的需求特点，将电动汽车分为刚性EV和灵活EV，其中灵活EV又分为快充灵活EV和慢充灵活EV；采用一维矩阵来描述电动汽车模型：Ω＝[LGSnSeTsTc]；式中：L表示电动汽车负荷类型，用数字1、2、3分别表示刚性EV负荷、慢充灵活EV充放电负荷、快充灵活EV充放电负荷；G表示电动汽车充放电标识，处于充电模式为1，放电模式为-1，其余时刻为0；Sn和Se分别表示EV停驶时的电荷量和离网时用户期望电荷量；Ts和Tc分别表示电动汽车入网时间和电动汽车离网时间；刚性EV不参与电网调度；灵活EV参与电网调度；建立灵活EV充放电模型：灵活EV的内电荷量满足如下表达式：SOCt＝SOCt-1+Pc-Pd；式中：Pc为灵活EV充电功率；Pd为灵活EV放电功率；SOCt为t时刻灵活EV的电荷量，SOCt-1为t-1时刻灵活EV的电荷量，t-1时刻表示t时刻的上一个计量时刻；步骤S3中，S3.1园区能源系统供给侧的碳排放成本计算方法为：S3.1.1采用基准线法确定园区能源系统供给侧的无偿碳排放配额： 式中：CE′为园区能源系统无偿碳排放配额；βCHPE为CHP机组单位供电量获得的碳排放配额，βCHPH、βGB分别为CHP机组和燃气锅炉机组单位供热量获得的碳排放配额；βEGrid为向上级电网购买单位电量获得的碳排放配额；S3.1.2当园区能源系统的碳排放高于无偿碳排放配额时，向碳交易市场购买碳排放权，碳排放量越大的区间对应的碳交易价格越高；S3.1.3计算园区能源系统供给侧的碳排放成本Cco2：碳排放成本采用阶梯碳价格进行计算；园区能源系统的碳排放由下式计算：CE＝βeEe+βgEg；式中：CE为园区能源系统的碳排放，βe为上级电网单位发电量产生的碳排放量，βg为消耗单位天然气产生的碳排放量；园区能源系统供给侧的碳排放成本Cco2为： cco2为单位碳排放的碳价格；S3.2园区能源系统供给侧的运行成本Cb计算方法为： S3.3园区能源系统供给侧的弃风光成本Cp计算方法为： 式中：Cb、Cp分别为运行成本、弃风光成本；ce、cg、ch分别为电价、气价、热价；cp为单位弃风光成本；Pwt、Ppv分别为风电实际使用值和光电实际使用值，分别为风电预测值和光电预测值；步骤S4中，采用樽海鞘群算法对目标函数进行求解，具体方法为：S4.1设搜索空间为N×D的欧氏空间，D为空间维数，N为种群数量；第n个种群Xn＝[Xn1,Xn2,…,XnD]T代表第n种场景下的供给侧和用户侧各设备出力，包括CHP机组电出力、CHP机组热出力、GB机组出力、电热泵出力、空调出力、吸收式制冷机组出力；Fn表示第n个种群Xn的总成本；n＝1,2,3,…,N；搜索空间的上界为ub＝[ub1,ub2,…,ubD]，下界lb＝[lb1,lb2,…,lbD]；ub1、ub2、……、ubn分别为供给侧和用户侧各设备出力的上限值；lb1、lb2、……、lbn分别为供给侧和用户侧各设备出力的下限值；S4.2初始化种群；根据搜索空间每一维的上界与下界，初始化一个规模为N×D的樽海鞘群；S4.3计算各种群Xn的总成本Fn；选定食物：将种群Xn按照Fn的值从小到大进行排序，排在首位的总成本Fn最小的种群设为当前食物，记X0为当前食物；选定领导者与追随者：除当前食物X0外，种群中剩余N-1个种群，按照樽海鞘群体的排序，将排在前一半的种群视为领导者，其余种群视为追随者；S4.4：领导者位置更新在樽海鞘链移动和觅食过程中，领导者的位置更新表示为: 式中:x0d分别是第n个群体第d维的设备出力和食物第d维的设备出力；ubd和lbd分别是对应的第d维的设备出力的上界和下界；c2、c3是控制参数；c1是优化算法中的收敛因子；c1的表达式为: 式中:iter是当前迭代次数；maxiter是最大迭代次数；S4.5追随者位置更新在樽海鞘链移动和觅食的过程中，追随者通过前后个体间的彼此影响，呈链状依次前进；它们的位移符合牛顿运动定律，追随者的运动位移为： 式中:a是加速度，计算公式为a＝vfinaliter；，并且化简后表示为： 式中:分别是更新前彼此紧连的两个追随者的第d维的设备出力；为更新后追随者第d维中的设备出力；S4.6计算更新后各种群的总成本，将更新后的每个种群的总成本与当前食物的总成本进行比较，若更新后某种群的总成本小于当前食物的总成本，则以总成本最小的种群作为新的当前食物；S4.7重复步骤S4.4-步骤S4.6，直到达到一定迭代次数或总成本达到终止门限，满足终止条件后，此时当前食物即对应总成本最小的最优解。

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