一种云监管模式下考虑碳流优化的综合能源系统优化运行方法

技术领域

本发明涉及综合能源互联网技术领域，尤其是一种云监管模式下考虑碳流优化的综合能源系统优化运行方法。

背景技术

化石能源不可再生，且治理污染成本可观，在能源需求大幅增长经济发展迅猛加速的大背景下，能源行业受到了经济发展需求与环境保护要求的双重压力。对于发展以及环保的需求使得能源行业不得不进行相应目标的多种优化，如建立健全碳交易市场机制或规划并投入柔性负荷等优化措施。其中，综合能源系统作为能源耦合一体化系统，是推动能源高效利用且能够实现“碳达峰，碳中和”目标的有效方案。在综合能源系统的基础上进行低碳经济优化，既可以提升新能源消纳率，扩大可再生能源并网规模，并解决可再生能源带来的间接性问题，实现绿色环保用能理念；又可以实现多能互补，充分挖掘能源系统的灵活性与降碳潜力，推进可持续发展进程。

但是，现存的系统集中式调控构架在能源行业蓬勃发展的大背景下已经暴露出系统内计算量大，求解效率低，且难以调和代表不同利益需求的优化目标，甚至是威胁到区域运行稳定的一些列问题。另外，集中式优化也会使优化主体的隐私安全受到威胁，削减了园区参与优化的积极性。而分布式优化可以由各个主体独立计算，自行决策，从而减轻了计算负担，但是，由于分布式优化会导致各优化主体仅以自身发展为主要目标进行优化，忽略全局的环境效益，反而降低了整个工业园区的优化效率。除此之外，在“双碳”目标成为能源行业优化的主流趋势之一的今天，科研领域都只是在单纯地在碳排放总量这一指标上施加压力，没有考虑提升碳排放效益及不同主体的个性需求，甚至会影响到正常经济发展。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种云监管模式下考虑碳流优化的综合能源系统优化运行方法，解决了目标多样计算复杂的系统优化问题以及主体隐私安全问题，提升了区域内计算及决策的效率。

为解决上述技术问题，本发明提供一种云监管模式下考虑碳流优化的综合能源系统优化运行方法，包括如下步骤：

步骤1、构建双层架构，云监管中心在上层根据碳流优化目标对下层进行监管，下层的各园区在进行自身分布式优化及个体间能源交互的同时接受上层监管；

步骤2、基于园区规模及综合能源系统特性部署虚拟软控制器，使用目标级联分析法建立区域云监管优化运行模型；

步骤3、根据碳排放流理论建立负荷碳势指标，将碳排放与负荷量进行挂钩；

步骤4、分析区域内园区综合能源系统的设备及能源构成，确定区域内园区的优化目标及决策结构，评估区域内各园区的计算空间需求及隐私性需求；优化过程中，下层园区主体的虚拟软控制器采用分布式算法进行针对园区经济优化决策，将关键的受监管参数上传至上层云监管中心；顶层监管中心根据区域环境优化目标审核关键参数后，对下层主体下发策略修改建议；下层虚拟软控制器收到指示后根据建议重新修正优化策略并再次上传新的策略结果等待审核；如此往复直至区域内优化策略趋于最优。

优选的，步骤1中，设置区域内园区综合能源系统为下层，通过自主计算及决策进行分布式自治优化；设置云监管中心为上层，通过出租计算空间及给出决策建议对下层进行以碳流优化为目标的监管。

优选的，步骤2中，根据下层参与优化主体的具体情况灵活选择虚拟软控制器的部署为实部署或虚部署；对于条件允许的主体，分布式软控制器将以实部署的方式直接部署于园区主体侧；而对于运营规模较小的利益主体，上层云监管中心可以向其出租分配运算所需的资源，此时分布式软控制器就将虚部署于云监管中心侧，并向利益主体发送计算结果及决策。

优选的，步骤2中，云监管下的园区综合能源优化运行方法将依赖于目标级联分析法(ATC)作为层间交互并最终完成优化决策的关键方式。其中，上层云监管中心以整个区域内的环境性效益为目标，下层优化主体以园区的经济效益为目标，各层所负责的目标问题独立求解，并以园区向上级购入能源量(购入电量/购入天然气量)作为层间交互的决策变量，通过交互迭代反复优化，最终满足收敛条件而得到全局最优解，实现区域内的低碳经济优化。

优选的，步骤3中，园区负荷碳势的构成为

式中，e

优选的，步骤4中，下层园区主体经济性优化：

其中，F

上层区域云监管中心环境性优化：

其中，P

以上两个目标分别部署于两层架构，以ATC的方式由区域监管中心对下层主体进行云监管。

本发明的有益效果为：(1)本发明所提的云监管模型，借助ATC方法实现了分层及管控理念，避免了集中式优化所产生的运算量大、风险高、隐私程度低等问题，能够根据相应优化目标进行迅速稳定且适用于自身特点的优化决策，同时，在进行隐私性要求较高的优化决策时，也能考虑能源主体隐私数据的安全，且提出的云监管模型可以随时接受下层个体的加入，并实时提供做需要的计算及环境性决策需求，适用面广，监管范围大，能够充分挖掘双层系统的灵活性和可拓展性；(2)本发明所使用的“负荷碳势”指标是根据碳排放流理论建立的碳效概念，不同于一味地压低区域碳排放总量的现有方法，该指标将碳排放量与负荷量挂钩，从根本上提高了碳排放效益，自然也就能达到降低碳排放的效果，实现优化碳排、提升碳效的效果。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图。

图2为本发明中云监管优化运行模型的结构示意图。

具体实施方式

如图1和图2所示，一种云监管模式下考虑碳流优化的综合能源系统优化运行方法，包括如下步骤：

步骤1、构建双层架构，云监管中心在上层根据碳流优化目标对下层进行监管，而下层的各园区在进行自身分布式优化及个体间能源交互的同时接受上层监管；

步骤2、基于园区规模及综合能源系统特性部署虚拟软控制器，使用目标级联分析法建立区域云监管优化运行模型，通过分层分布式优化决策，确保下层园区决策的独立性和主体的隐私性需求；

步骤3、根据碳排放流理论中的“节点碳势”模型建立负荷碳势指标，将碳排放与负荷量进行挂钩，并将该指标纳入云监管，实现园区的低碳经济协同优化；

步骤4、已一个目标园区为例，分析区域内园区综合能源系统的设备及能源构成，确定区域内园区的优化目标及决策结构，评估区域内各园区的计算空间需求及隐私性需求；优化过程中，下层园区主体的虚拟软控制器采用分布式算法进行针对园区经济优化决策，但决策后不直接执行，而是将关键的受监管参数上传至上层云监管中心；顶层监管中心根据区域环境优化目标审核关键参数后，对下层主体下发策略修改建议；下层虚拟软控制器收到指示后根据建议重新修正优化策略并再次上传新的策略结果等待审核；如此往复直至区域内优化策略趋于最优。

设置区域内园区综合能源系统为下层，通过自主计算及决策进行分布式自治优化；设置云监管中心为上层，通过出租计算空间及给出决策建议对下层进行以碳流优化为目标的监管。

根据下层参与优化主体的具体情况灵活选择虚拟软控制器的部署为实部署或虚部署；对于条件允许的主体，分布式软控制器将以实部署的方式直接部署于园区主体侧；而对于运营规模较小的利益主体，上层云监管中心可以向其出租分配运算所需的资源，此时分布式软控制器就将虚部署于云监管中心侧，并向利益主体发送计算结果及决策。

云监管下的园区综合能源优化运行方法将依赖于目标级联分析法(ATC)作为层间交互并最终完成优化决策的关键方式。其中，上层云监管中心以整个区域内的环境性效益为目标，下层优化主体以园区的经济效益为目标，各层所负责的目标问题独立求解，并以园区向上级购入能源量(购入电量/购入天然气量)作为层间交互的决策变量，通过交互迭代反复优化，最终满足收敛条件而得到全局最优解，实现区域内的低碳经济优化。

减碳策略根据碳排放流理论的“节点碳势”物理模型构建一个新的碳排放指标，以下称为园区负荷碳势，并将该指标用于云监管模型实现区域内减碳目的。本发明依据“节点碳势”所构建的园区负荷碳势指标将碳排放与负荷量挂钩，负荷碳势的大致构成公式为

式中，e

而基于ATC设计的目标函数如下。

下层园区主体经济性优化：

其中，F

上层区域云监管中心环境性优化：

其中，P

以上两个目标分别部署于两层架构，以ATC的方式由区域监管中心对下层主体进行云监管。

根据所述结构建立双层框架，在每层框架内设置好相应的优化目标，并通过ATC方法进行目标级联，实现上层对于下层的云监管模式，在MATLAB中调用CPLEX进行求解，最终设计出一种云监管模式下考虑碳流优化的园区综合能源系统优化运行方法。