综合能源系统的分布式优化方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及能源系统优化调度技术领域，特别涉及一种综合能源系统的分布式优化方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

为应对全球气候变化带来的挑战，多数国家已就本世纪中叶实现碳中和达成共识。近年来，以风电、光伏为代表的新能源得到了迅猛发展，据统计，2021年全国发电装机容量约23.8亿千瓦，同比增长7.9％。其中，风电装机容量约3.3亿千瓦，同比增长16.6％；太阳能发电装机容量约3.1亿千瓦，同比增长20.9％。而我国当前的能源结构仍以火电为主，快速、灵活、低碳的调节资源相对不足，难以有效应对大规模、间歇性新能源接入带来的系统稳定运行和供需平衡等方面的挑战，仅依赖电力系统各环节有限的调节资源来维持系统能源安全供应的方式逐渐难以为继，碳中和目标下构建综合能源系统已成为解决未来能源供需平衡问题的重要手段。

综合能源系统一般指一定区域内煤炭、石油、天然气、电能、热能等多种能源在生产、传输、转换、存储和消费等多个环节跨能源形式、多时空尺度的协调系统。与传统电力系统相比，综合能源系统的“综合”主要表现为以下几个方面：(1)能源供给结构由可控连续出力的燃煤机组装机占主导，向强不确定性、弱可控性出力的新能源发电装机占主导，多种可控机组或能量枢纽快速灵活调节的模式转变；(2)负荷特性由传统的单一性、刚性和纯消费性向多元化、柔性、生产与消费兼具性转变；(3)能源网络形态由传统单向、逐级输配电向双向、多能量流的多能源网络(包括电力网络、热力管网和天然气管网等)协同转变；(4)运行特性由传统电力系统“源随荷动”供需平衡调节模式、大电网一体化控制模式向跨能源形式源、网、荷、储多环节协调互动模式、多区域自治协同控制模式转变。上述多方面的变革驱动着综合能源系统由传统的集中式优化调度和管理向更加灵活的分布式多能源能量共享和协同互动模式转变。为促进能源信息高效安全交互，实现多方分布式最优协调，需要考虑如何对多方能量枢纽供需关系及多能源能量共享进行有序协调，其本质是一种分层分布式优化问题。

相关技术中，主要包括目标级联分析法、广义Benders分解法、主从博弈法、交替方向乘子法等。

然而，相关技术中要求多方能量枢纽间交换优化问题求解过程中的原始变量和对偶变量，会导致严重的隐私泄露问题，从而被对手恶意推断区域内能源消耗模式和管理信息，并可能引发进一步的经济损失。

发明内容

本申请提供一种综合能源系统的分布式优化方法、装置、设备及存储介质，以解决互联能量枢纽间信息交互过程中的隐私泄露问题，可以在交互双方不共享各自敏感信息明文的情况下可以达到分布式一致性共识，从而保障提出算法的收敛性，实现多能源最优能量共享。

本申请第一方面实施例提供一种综合能源系统的分布式优化方法，综合能源系统包括纵向分层的信息层和物理层，其中，方法包括以下步骤：

基于能量枢纽内部多能源转换约束和多个互联能量枢纽的综合能源系统多能源网络运行约束，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型；

基于同态加密算法与交替方向乘子法，优化所述多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到优化结果；以及

根据所述优化结果、所述信息层和所述物理层之间的交互关系控制所述综合能源系统的区域内各产能机组出力和所述多能源网络各节点运行状态达到最佳状态，共享所述综合能源系统多区域间最优能量。

可选地，所述建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，包括：

基于预设的多能源网络标准化建模公式，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，其中，所述多能源网络标准化建模公式为：

其中，min C(P

可选地，所述与能量枢纽出口连接的第m条支路上多能源能量流矩阵为：

其中，u表示网络支路上的能量流，上标i→j表示从节点i到节点j，且

可选地，对于所述电力网络，采用Distflow模型表示电能在互联能量枢纽间的传输关系，其中，所述Distflow模型为：

其中，

对于所述区域供热管网，采用质-量联合调节模型表示热能传输过程，其中，所述质-量联合调节模型为：

其中，

对于所述天然气管网，采用Weymouth稳态气流模型表示天然气输送过程，其中，所述Weymouth稳态气流模型为：

其中，

可选地，所述交替方向乘子法的计算方法为：

将所述多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型转化为交替方向乘子法的标准形式，得到转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型；

利用初始化拉格朗日乘子矩阵求解所述转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到第一最优能量流，并更新所述转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型中的耦合项，得到第一更新耦合项；

利用所述初始化拉格朗日乘子矩阵和所述第一更新耦合项求解式所述转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，获得第二最优能量流，并更新耦合项，得到第二更新耦合项：

根据所述第一更新耦合项和所述第二更新耦合项，判定原始和对偶残差是否在容忍度范围内，若否，则对所述初始化拉格朗日乘子矩阵进行更新，并根据更新后的初始化拉格朗日乘子矩阵求解所述转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，直至满足预设迭代条件。

可选地，所述同态加密算法的计算方法为：

基于第一密钥计算公式，对相同位长的第一素数和第二素数进行计算，得到加密密钥的公钥；

基于欧拉惯性函数，根据所述第一素数和所述第二素数进行计算，得到加密密钥的私钥。

可选地，所述基于同态加密算法与交替方向乘子法，对所述多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型进行优化，得到优化结果，包括：

由第一区域利用所述第一区域对应的公钥将第一区域耦合项进行加密，得到第一区域密文，并发送所述第一区域密文至第二区域；

由所述第二区域利用所述第二区域对应的公钥将第二区域耦合项进行加密，得到第二区域密文；

由所述第二区域利用所述第一区域密文和所述第二区域密文计算密文偏差和第二区域加权值的密文加权偏差；

由所述第一区域利用第一区域对应的私钥对所述第二区域加权值的密文加权偏差进行解密，并利用第一区域加权值对所述解密结果进行加权得到更新变量，以通过所述更新变量对所述初始化拉格朗日乘子矩阵进行更新。

本申请第二方面实施例提供一种综合能源系统的分布式优化装置，所述综合能源系统包括纵向分层的信息层和物理层，其中，所述装置包括：

模型建立模块，用于基于能量枢纽内部多能源转换约束和多个互联能量枢纽的综合能源系统多能源网络运行约束，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型；

优化模块，用于基于同态加密算法与交替方向乘子法，优化所述多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到优化结果；以及

控制模块，用于根据所述优化结果、所述信息层和所述物理层之间的交互关系控制所述综合能源系统的区域内各产能机组出力和所述多能源网络各节点运行状态达到最佳状态，共享所述综合能源系统多区域间最优能量。

可选地，所述模型建立模块，包括：

基于预设的多能源网络标准化建模公式，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，其中，所述多能源网络标准化建模公式为：

其中，min C(P

可选地，所述与能量枢纽出口连接的第m条支路上多能源能量流矩阵为：

其中，u表示网络支路上的能量流，上标i→j表示从节点i到节点j，且

可选地，对于所述电力网络，采用Distflow模型表示电能在互联能量枢纽间的传输关系，其中，所述Distflow模型为：

其中，

对于所述区域供热管网，采用质-量联合调节模型表示热能传输过程，其中，所述质-量联合调节模型为：

其中，

对于所述天然气管网，采用Weymouth稳态气流模型表示天然气输送过程，其中，所述Weymouth稳态气流模型为：

其中，

可选地，所述交替方向乘子法的计算方法为：

将所述多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型转化为交替方向乘子法的标准形式，得到转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型；

利用初始化拉格朗日乘子矩阵求解所述转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到第一最优能量流，并更新所述转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型中的耦合项，得到第一更新耦合项；

利用所述初始化拉格朗日乘子矩阵和所述第一更新耦合项求解式所述转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，获得第二最优能量流，并更新耦合项，得到第二更新耦合项：

根据所述第一更新耦合项和所述第二更新耦合项，判定原始和对偶残差是否在容忍度范围内，若否，则对所述初始化拉格朗日乘子矩阵进行更新，并根据更新后的初始化拉格朗日乘子矩阵求解所述转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，直至满足预设迭代条件。

可选地，所述同态加密算法的计算方法为：

基于第一密钥计算公式，对相同位长的第一素数和第二素数进行计算，得到加密密钥的公钥；

基于欧拉惯性函数，根据所述第一素数和所述第二素数进行计算，得到加密密钥的私钥。

可选地，所述优化模块，包括：

第一加密单元，由第一区域利用所述第一区域对应的公钥将第一区域耦合项进行加密，得到第一区域密文，并发送所述第一区域密文至第二区域；

第二加密单元，由所述第二区域利用所述第二区域对应的公钥将第二区域耦合项进行加密，得到第二区域密文；

计算单元，由所述第二区域利用所述第一区域密文和所述第二区域密文计算密文偏差和第二区域加权值的密文加权偏差；

解密单元，由所述第一区域利用第一区域对应的私钥对所述第二区域加权值的密文加权偏差进行解密，并利用第一区域加权值对所述解密结果进行加权得到更新变量，以通过所述更新变量对所述初始化拉格朗日乘子矩阵进行更新。

本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的综合能源系统的分布式优化方法。

本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的综合能源系统的分布式优化方法。

由此，本申请实施例具有以下有益效果：

本申请实施例的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型不仅考虑了多个能量枢纽之间的信息交互，还考虑了多能源网络运行的精细化模型，包括电力网络、区域供热管网和天然气管网。在此基础上，为避免互联能量枢纽间信息交互过程中的隐私泄露问题，本申请实施例将同态加密算法与交替方向乘子法相结合，设计了一种隐私保护型分布式最优能量流优化调度方法，用于在交互双方不共享各自敏感信息明文的情况下可以达到分布式一致性共识，从而保障提出算法的收敛性，实现多能源最优能量共享，且具有很高的应用价值。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本申请实施例提供的综合能源系统的分布式优化方法的流程图；

图2为根据本申请一个实施例提供的综合能源系统的分布式优化方法的流程图；

图3为根据本申请一个实施例提供的综合能源管理系统结构的示意图；

图4为根据本申请一个实施例提供的综合能源管理系统的示意图；

图5为根据本申请一个实施例提供的区域间加密加权偏差信息(密文)的迭代结果的示意图；

图6为根据本申请一个实施例提供的综合能源系统中区域间多能源能量共享结果的示意图；

图7为根据本申请实施例提供的综合能源系统的分布式优化装置的方框示意图；

图8为根据本申请实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的综合能源系统的分布式优化方法、装置、设备及存储介质。针对上述背景技术中提到的互联能量枢纽间信息交互过程中的隐私泄露问题，本申请提供了一种综合能源系统的分布式优化方法，在该方法中，通过基于能量枢纽内部多能源转换约束和多个互联能量枢纽的综合能源系统多能源网络运行约束，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，并基于同态加密算法与交替方向乘子法，优化多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到优化结果，并根据优化结果、信息层和物理层之间的交互关系控制综合能源系统的区域内各产能机组出力和多能源网络各节点运行状态达到最佳状态，共享综合能源系统多区域间最优能量。由此，解决互联能量枢纽间信息交互过程中的隐私泄露问题，可以在交互双方不共享各自敏感信息明文的情况下可以达到分布式一致性共识，从而保障提出算法的收敛性，实现多能源最优能量共享。

具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种综合能源系统的分布式优化方法的流程示意图。

如图1所示，该综合能源系统的分布式优化方法包括以下步骤：

在步骤S101中，基于能量枢纽内部多能源转换约束和多个互联能量枢纽的综合能源系统多能源网络运行约束，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型。

具体地，建立描述多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，表达式如下：

其中，式(1)为最小化综合能源系统第r个区域的运行总成本，N

多能源网络中通常存在能量损失，在多个互联能量枢纽分布式优化调度过程中应考虑多能源网络运行约束，令

其中，u表示网络支路上的能量流，上标i→j表示从节点i到节点j，且

对于电力网络，采用Distflow模型描述电能在互联能量枢纽间的传输关系，具体如下：

其中，式(7)和式(8)分别表示节点注入有功功率和无功功率等式关系，

对于区域供热管网，采用质-量联合调节模型描述热能传输过程，具体如下：

其中，式(12)描述了热源节点的热量供给

对于天然气管网，采用Weymouth稳态气流模型描述天然气输送过程，具体如下：

其中，式(19)描述了天然气能量流

在步骤S102中，基于同态加密算法与交替方向乘子法，优化多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到优化结果。

可选地，在一些实施例中，交替方向乘子法的计算方法为：将多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型转化为交替方向乘子法的标准形式，得到转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型；利用初始化拉格朗日乘子矩阵求解转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到第一最优能量流，并更新转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型中的耦合项，得到第一更新耦合项；利用初始化拉格朗日乘子矩阵和第一更新耦合项求解式转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，获得第二最优能量流，并更新耦合项，得到第二更新耦合项：根据第一更新耦合项和第二更新耦合项，判定原始和对偶残差是否在容忍度范围内，若否，则对初始化拉格朗日乘子矩阵进行更新，并根据更新后的初始化拉格朗日乘子矩阵求解转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，直至满足预设迭代条件。

可选地，在一些实施例中，同态加密算法的计算方法为：基于第一密钥计算公式，对相同位长的第一素数和第二素数进行计算，得到加密密钥的公钥；基于欧拉惯性函数，根据第一素数和第二素数进行计算，得到加密密钥的私钥。

可选地，在一些实施例中，基于同态加密算法与交替方向乘子法，对多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型进行优化，得到优化结果，包括：由第一区域利用第一区域对应的公钥将第一区域耦合项进行加密，得到第一区域密文，并发送第一区域密文至第二区域；由第二区域利用第二区域对应的公钥将第二区域耦合项进行加密，得到第二区域密文；由第二区域利用第一区域密文和第二区域密文计算密文偏差和第二区域加权值的密文加权偏差；由第一区域利用第一区域对应的私钥对第二区域加权值的密文加权偏差进行解密，并利用第一区域加权值对解密结果进行加权得到更新变量，以通过更新变量对初始化拉格朗日乘子矩阵进行更新。

具体地，将多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型P1转化为交替方向乘子法的标准形式P2；

服从约束式(2)-(23)，其中λ

为达成多能源能量共享的一致性共识，在每一次迭代求解过程中，交替方向乘子法要求所有区域或能量枢纽向相邻主体共享本地信息，这将导致隐私泄露问题。基于数学难题计算复杂性理论的同态加密方法，对经过同态加密的数据进行处理得到一个输出，将这一输出进行解密，其结果与用同一方法处理未加密的原始数据得到的输出结果保持一致。为避免互联能量枢纽间信息交互过程中的隐私泄露问题，本申请实施例将同态加密算法与交替方向乘子法相结合，设计了一种综合能源系统的分布式优化方法，用于在交互双方不共享各自敏感信息明文的情况下可以达到分布式一致性共识，从而保障提出算法的收敛性，实现多能源最优能量共享；具体步骤如下：

交替方向乘子法的实现；具体步骤如下：

令k表示迭代次数，区域r利用初始化拉格朗日乘子矩阵λ

区域l利用初始化拉格朗日乘子矩阵λ

根据式(25)和(26)更新耦合项，迭代至原始和对偶残差在容忍度范围内：

否则，按如下等式更新拉格朗日乘子矩阵：

λ

重复上述步骤，直至满足式(27)和(28)的停止准则。

同态加密算法的实现；具体步骤如下：

生成密钥k

选择两个相同位长的大素数p和q并计算x＝p·q，y＝x+1和欧拉惯性函数σ＝φ(x)＝(p-1)·(q-1)；μ＝φ(x)

加密过程c＝ε(i)：

选择随机数

解密过程i＝D(c)：

定义整除函数

上述同态加密过程具有加法同态和乘法同态特性，即

c

ε(i)

隐私保护型分布式最优能量流优化调度方法的实现；如图2所示，具体步骤如下：

步骤1：区域r利用公钥k

U

区域r将公钥k

步骤2：区域l利用公钥k

U

步骤3：区域l利用密文计算偏差：

ε(U

区域l利用密文计算a

并将偏差信息ε(a

步骤4：区域r利用私钥k

τρ·(U

因此，τρ＝a

步骤5：由此，可以通过计算式(25)和(26)获得第k+1次迭代后区域r和区域l的真实状态信息；当满足式(27)和(28)的停止准则，终止迭代。

在步骤S103中，根据优化结果、信息层和物理层之间的交互关系控制综合能源系统的区域内各产能机组出力和多能源网络各节点运行状态达到最佳状态，共享综合能源系统多区域间最优能量。

步骤6：优化结果下发至各区域物理层控制器，根据优化结果控制区域内各产能机组出力以及多能源网络各节点运行状态，以实现综合能源系统多区域间最优能量共享。

为使得本领域技术人员进一步了解本申请实施例的综合能源系统的分布式优化方法，下面结合具体实施例进行详细阐述。

如图3所示，本申请实施例还提供一种基于多方安全计算的综合能源管理系统用于实现本申请是实施例的综合能源系统的分布式优化方法。

具体地，综合能源管理系统为一个分层结构的系统，纵向分为信息层和物理层。

信息层由中央服务器和各区域服务器两级结构构成。各区域服务器用于采集区域内多能源网络和设备的实时运行信息，并经过同态加密技术将分布式优化算法所需的关键信息以密文的形式上传至中央服务器。中央服务器执行分布式优化算法并最小化偏差，将优化结果以密文的形式下发至各区域服务器。各区域服务器经同态解密获得明文优化结果，并进一步下发至各区域物理层控制器，根据优化结果控制区域内各产能机组出力以及多能源网络各节点运行状态，以实现综合能源系统多区域间最优能量共享。

物理层由多个区域互联的能量枢纽、多能源网络及设备控制器构成。能量枢纽包括多种产能机组，如燃气轮机、燃气锅炉、热电联产等。多能源网络包括电力网络、区域供热管网和天然气管网，为多能流提供了物理支撑。设备控制器包括多种产能机组控制器和多能源网络控制器，用于实时跟踪信息层优化结果。

进一步地，如图4所示，本申请实施例基于由3机9节点电力系统，9节点区域供热系统和9节点天然气系统构成的综合能源系统，主要划分为3个区域，区域1为系统主要能源供给方，配置包括天然气源、光伏电站、风力发电场、燃气轮机和燃气锅炉，并直接与大电网相连，区域2和区域3配置有热电联产机组，如图4所示。基于提出的隐私保护型分布式最优能量流优化调度方法求解，可在30次迭代后收敛，区域间加密加权偏差信息(密文)的迭代结果如图5所示。可以看到，同态加密可以成功地掩盖原始信息。虽然迭代偏差在30次迭代后收敛，但对应的密文仍是随机数，因此可以有效保护多方信息交互过程中的隐私。图6给出了3个区域间多能源能量共享结果，其中图6的(a)为电力交换结果，图6的(b)为热力交换结果，图6的(c)为天然气交换结果。可以看到，在有限的迭代次数内3个区域间多能源能量共享具有良好的收敛性能，验证了提出方法的实用性。此外，综合能源管理系统的物理层控制器可以实时跟踪信息层优化结果，最终实现了综合能源系统多区域间最优能量共享。

根据本申请实施例提出的综合能源系统的分布式优化方法，通过基于能量枢纽内部多能源转换约束和多个互联能量枢纽的综合能源系统多能源网络运行约束，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，并基于同态加密算法与交替方向乘子法，优化多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到优化结，并根据优化结果、信息层和物理层之间的交互关系控制综合能源系统的区域内各产能机组出力和多能源网络各节点运行状态达到最佳状态，共享综合能源系统多区域间最优能量，由此，解决互联能量枢纽间信息交互过程中的隐私泄露问题，可以在交互双方不共享各自敏感信息明文的情况下可以达到分布式一致性共识，从而保障提出算法的收敛性，实现多能源最优能量共享。

其次参照附图描述根据本申请实施例提出的综合能源系统的分布式优化装置。

图7是本申请实施例的综合能源系统的分布式优化装置的方框示意图。

如图7所示，该综合能源系统的分布式优化装置10包括：模型建立模块100、优化模块200和控制模块300。

其中，模型建立模块100，用于基于能量枢纽内部多能源转换约束和多个互联能量枢纽的综合能源系统多能源网络运行约束，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型；

优化模块200，用于基于同态加密算法与交替方向乘子法，优化多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到优化结果；以及

控制模块300，用于根据优化结果、信息层和物理层之间的交互关系控制综合能源系统的区域内各产能机组出力和多能源网络各节点运行状态达到最佳状态，共享综合能源系统多区域间最优能量。

可选地，在一些实施例中，模型建立模块100，包括：

基于预设的多能源网络标准化建模公式，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，其中，多能源网络标准化建模公式为：

其中，min C(P

可选地，在一些实施例中，与能量枢纽出口连接的第m条支路上多能源能量流矩阵为：

其中，u表示网络支路上的能量流，上标i→j表示从节点i到节点j，且

可选地，对于电力网络，采用Distflow模型表示电能在互联能量枢纽间的传输关系，其中，Distflow模型为：

其中，

对于区域供热管网，采用质-量联合调节模型表示热能传输过程，其中，质-量联合调节模型为：

其中，

对于天然气管网，采用Weymouth稳态气流模型表示天然气输送过程，其中，Weymouth稳态气流模型为：

其中，

可选地，在一些实施例中，交替方向乘子法的计算方法为：

将多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型转化为交替方向乘子法的标准形式，得到转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型；

利用初始化拉格朗日乘子矩阵求解转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到第一最优能量流，并更新转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型中的耦合项，得到第一更新耦合项；

利用初始化拉格朗日乘子矩阵和第一更新耦合项求解式转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，获得第二最优能量流，并更新耦合项，得到第二更新耦合项：

根据第一更新耦合项和第二更新耦合项，判定原始和对偶残差是否在容忍度范围内，若否，则对初始化拉格朗日乘子矩阵进行更新，并根据更新后的初始化拉格朗日乘子矩阵求解转化后的多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，直至满足预设迭代条件。

可选地，在一些实施例中，同态加密算法的计算方法为：

基于第一密钥计算公式，对相同位长的第一素数和第二素数进行计算，得到加密密钥的公钥；

基于欧拉惯性函数，根据第一素数和第二素数进行计算，得到加密密钥的私钥。

可选地，在一些实施例中，优化模块200，包括：

第一加密单元，由第一区域利用第一区域对应的公钥将第一区域耦合项进行加密，得到第一区域密文，并发送第一区域密文至第二区域；

第二加密单元，由第二区域利用第二区域对应的公钥将第二区域耦合项进行加密，得到第二区域密文；

计算单元，由第二区域利用第一区域密文和第二区域密文计算密文偏差和第二区域加权值的密文加权偏差；

解密单元，由第一区域利用第一区域对应的私钥对第二区域加权值的密文加权偏差进行解密，并利用第一区域加权值对解密结果进行加权得到更新变量，以通过更新变量对初始化拉格朗日乘子矩阵进行更新。

需要说明的是，前述对综合能源系统的分布式优化方法实施例的解释说明也适用于该实施例的综合能源系统的分布式优化装置，此处不再赘述。

根据本申请实施例提出的综合能源系统的分布式优化装置，通过基于能量枢纽内部多能源转换约束和多个互联能量枢纽的综合能源系统多能源网络运行约束，建立多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，并基于同态加密算法与交替方向乘子法，优化多个互联能量枢纽的分布式优化调度模型，得到优化结，并根据优化结果、信息层和物理层之间的交互关系控制综合能源系统的区域内各产能机组出力和多能源网络各节点运行状态达到最佳状态，共享综合能源系统多区域间最优能量，由此，解决互联能量枢纽间信息交互过程中的隐私泄露问题，可以在交互双方不共享各自敏感信息明文的情况下可以达到分布式一致性共识，从而保障提出算法的收敛性，实现多能源最优能量共享。

图8为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：

存储器801、处理器802及存储在存储器801上并可在处理器802上运行的计算机程序。

处理器802执行程序时实现上述实施例中提供的综合能源系统的分布式优化方法。

进一步地，电子设备还包括：

通信接口803，用于存储器801和处理器802之间的通信。

存储器801，用于存放可在处理器802上运行的计算机程序。

存储器801可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器801、处理器802和通信接口803独立实现，则通信接口803、存储器801和处理器802可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器801、处理器802及通信接口803，集成在一块芯片上实现，则存储器801、处理器802及通信接口803可以通过内部接口完成相互间的通信。

处理器802可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的综合能源系统的分布式优化方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。