leyu官方网站【精选100秒】福州大学 林勇棋邵振国陈飞雄等：如何以分区求解方式实现电-气综合能源系统协同优化？原标题：【精选100秒】福州大学 林勇棋，邵振国，陈飞雄，等：如何以分区求解方式实现电-气综合能源系统协同优化？

　　IEGS以燃气机组和电转气设备作为电leyu、气能流耦合的媒介，实现能源的互补互济和阶梯利用，IEGS的系统结构如图1所示。为限制碳排放，在部分火电厂加装碳捕集设备，将其改造为碳捕集电厂。

　　随着网络规模的扩大，多个运营主体需要协同参与天然气网络调度，但由于彼此之间存在市场竞争关系，不同运营主体之间“信息壁垒”问题突出。同时，考虑动态特性的天然气网络模型中引入了大量表征管道流向的整数变量，存在模型求解效率低下的问题。针对以上问题，提出了考虑节点距离的天然气网络划分方法。首先leyu，根据节点距离，即气节点间联系的紧密程度，构建表征天然气分区结构的模块度函数；其次，采用鲁文算法对模块度函数进行寻优，获得模块度函数的最大值；最后，基于模块度函数最大值所对应的区域结构，将天然气网络划分为多个天然气网络子区域。

　　实现IEGS的分散自治与协调管理前提是将电-气网络解耦，包括电力网络和天然气网络之间的解耦以及对天然气网络划分后内部子区域的解耦。基于C-ADMM分布式算法将IEGS优化问题分解为一个电力网络子问题和若干个天然气网络子问题，再采用C-ADMM对IEGS分布式低碳经济调度模型进行求解，获得最优调度方案。C-ADMM求解IEGS模型方法流程图如图2所示。

　　为验证气网划分后分布式算法的有效性和正确性，将分布式算法与集中式算法的优化结果和性能进行对比，结果如表1所示。

　　由表1可知，在IEGS总运行成本上，集中式算法与ADMM分布式算法相同；在求解时间上，分布式算法求解时间远小于集中式算法求解时间，为445s，而集中式算法求解时间大于10h，求解效率较低。

　　表2展示了气网拓扑信息。由表2可知，因为整个气网含有管道数量乘于调度时长，即21 T 个表征天然气管道方向的0-1变量，且在考虑气网动态特性情况下，需考虑气网管道流量在时间上的联系，是一个复杂的混合整数二阶锥规划问题，导致商业求解器求解效率低。天然气网络内部按照地理区域进行划分后leyu官方网站，天然气子区域1-6分别只含有3、4、4、3、4、2个气节点，分别包含5 T 、3 T leyu、5 T 、4 T 、3 T 、 T 个0-1变量，每个子区域求解子问题时只需求解各自区域内部的0-1变量，属于小规模的混合整数二阶锥规划问题，易于求解。

　　因此，天然气网络分区方法大大简化了集中式模型的复杂度，气网内部各区域只需与相邻区域交换少量的边界信息就可以达到全局最优，实现了区内自治与区间分布式控制。

　　1）考虑不同能源网络的能量传输差异以及碳排放权成本对系统运行的影响，构建综合能源系统动态低碳经济模型，提升系统调度的灵活性，并兼顾系统运行的低碳性和经济性。

　　2）针对能源网络间存在的“信息壁垒”，以及为满足电-气网络隐私保护和独立决策的要求，根据网络边界连接关系对能源网络进行解耦，提出基于交替方向乘子法的分布式求解框架。

　　3）针对气网动态模型非凸导致的求解效率低的问题，基于鲁文算法和节点法对气网进行分区解耦，以分区求解、协同优化的方式降低了集中式模型的复杂度。

　　本文采用了确定性的优化模型，忽略了新能源出力和负荷的随机性。如何构建电网和气网鲁棒模型，并将分布式优化方法与鲁棒优化方法结合，提出面向电-气综合能源系统的分布式鲁棒低碳经济调度方法有待进一步研究。

　　史佳琪leyu官方网站，胡浩，张建华．计及多个独立运营商的综合能源系统分布式低碳经济调度[J]．电网技术，2019，43(1)：127-134．

　　文云峰，瞿小斌，肖友强，等．耦合能量枢纽多区域电-气互联能源系统分布式协同优化调度[J]．电力系统自动化，2019，43(9)：22-30．

　　福建省数字能源研究生导师团队秉承“区域协同创新、技术服务社会”的宗旨，坚持产学研合作，助推科研成果落地。面向能源系统的数字化和物联化趋势，依托数字能源福建省高校重点实验室、福建省数字能源产教融合研究生联合培养基地、福州大学数字能源研究院、福建省电器智能化工程技术研究中心，长期致力于新能源电网安全保障、能源综合高效利用以及能源大数据的基础理论研究和工程技术应用。

　　团队围绕不确定性理论与方法、数据驱动理论与方法两个理论方向，开展电力安全与质量保障、高渗透率新能源电网控制、储能系统调试与运行控制、能源互联网与大数据挖掘、新型电力系统感知与优化、综合能源系统规划与控制六个技术领域的研究。围绕不确定性理论与方法，团队针对新能源发电、谐波干扰负荷、综合能源系统运行的不确定性，致力于区间和仿射算术等不确定分析方法的理论与应用研究，明晰不确定性因素间复杂交互影响机理；围绕数据驱动理论与方法，团队针对新能源发电数据分析、用户用电行为分析、谐波源定位和谐波状态估计等问题，致力于人工智能的理论与应用研究，挖掘电力大数据中的深层规律。

　　邵振国，男，博士，教授，博士生导师，福州大学电气工程与自动化学院副院长，数字能源福建省高校重点实验室主任、福建省数字能源产教融合研究生联合培养基地负责人、福州大学数字能源研究院院长、福建省数字能源研究生导师团队负责人、福建省电器智能化工程技术研究中心主任、福州大学优秀基层教学组织“电力网络与系统”负责人。主要研究方向为能源系统不确定性理论与方法、电能质量分析与治理、电力系统稳定运行与控制、电力大数据理论与方法等。承担国家自然科学基金项目两项、福建省工业科技重点项目两项、福建省自然科学基金重点项目和面上项目各一项；获中国电力创新奖二等奖、福建电力技术发明二等奖、福建电力科学技术杰出贡献奖、福建省专利三等奖（两次）、福建省科学技术三等奖、国家电网公司专利二等奖。

　　陈飞雄，男，博士，副教授，通信作者，硕士生导师，研究方向为综合能源系统协同控制方法等。近年来承担国家自然科学基金青年项目、福建省自然科学基金青年项目、福州市科技局项目、福建省教育厅中青年教师教育科研项目各一项、校企合作横向项目数项。担任电力工程系副主任兼智能信息工程专业秘书，IEEE PES电动汽车技术委员会电动汽车并网试验与检测技术分委会常务理事，IEEE PES智慧楼宇、负载和客户系统技术委员会电力负荷技术分委会常务理事，中国电工技术学会青年工作委员会委员。