計及風(fēng)險規(guī)避的綜合能源系統(tǒng)分布魯棒優(yōu)化調(diào)度

張美金，張馨玥，才志君

（1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院，遼寧 葫蘆島 125105；2.國網(wǎng)吉林省電力有限公司 檢修分公司，長春 130000）

0 引言

為提倡綠色、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)的電力運行，風(fēng)能、天然氣等清潔能源在電網(wǎng)的應(yīng)用逐漸廣泛，由此也帶來一些問題，新能源出力的不確定性和不易控性為系統(tǒng)的穩(wěn)定性帶來風(fēng)險［1］，甚至出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰等問題，如風(fēng)電的反調(diào)峰特性使得新能源消納問題突出，以及出現(xiàn)電網(wǎng)、氣網(wǎng)、熱網(wǎng)的耦合問題［2］。因此，研究含風(fēng)電不確定性規(guī)避的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運行對系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性運行具有實際意義。

目前綜合能源系統(tǒng)已成為一種趨勢，已有文獻(xiàn)對電-熱網(wǎng)、電-氣網(wǎng)的互聯(lián)做了研究，也對電-熱-氣三網(wǎng)互聯(lián)的系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運行和調(diào)度以及系統(tǒng)規(guī)劃做了分析，文獻(xiàn)［3］設(shè)計了一個綜合需求響應(yīng)（integrated de?mand response，IDR）方案，以P2G設(shè)備、熱泵、多種存儲設(shè)備和靈活負(fù)荷的運行為基礎(chǔ)，綜合考慮多個系統(tǒng)之間的相互作用，實現(xiàn)了電力、天然氣和供熱互聯(lián)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度。然而，隨著可再生能源裝機(jī)容量不斷擴(kuò)展及綜合能源系統(tǒng)研究的持續(xù)推進(jìn)，風(fēng)電滲透率對電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運行也帶來一定挑戰(zhàn)，因此在系統(tǒng)優(yōu)化運行中有必要規(guī)避風(fēng)電不確定性帶來的風(fēng)險。針對風(fēng)電不確定性問題，有文獻(xiàn)提出隨機(jī)規(guī)劃和魯棒優(yōu)化的方法，文獻(xiàn)［4］提出考慮電-熱耦合等約束條件下的魯棒機(jī)組組合模型，使風(fēng)電消納問題得到了優(yōu)化，但由于隨機(jī)規(guī)劃和分布魯棒的保守性，電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運行未達(dá)到理想效果。隨著不確定性問題的研究，逐漸出現(xiàn)新的分布魯棒方法用于此類問題的研究，文獻(xiàn)［5］提出分布魯棒的實時調(diào)度方法，用一階矩、二階矩表示風(fēng)電的不確定分布，并通過重構(gòu)線性化技術(shù)將原模型轉(zhuǎn)換為線性模型，通過簡化模型來求解問題。文獻(xiàn)［6］在考慮風(fēng)電場出力與負(fù)荷響應(yīng)量相關(guān)性的基礎(chǔ)上，建立以成本最小化為目標(biāo)的日前優(yōu)化調(diào)度模型。除了通過改進(jìn)模型本身來提高模型的可行性和準(zhǔn)確度，還提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的分布式魯棒優(yōu)化模型。文獻(xiàn)［7］以集成的燃?xì)?天然氣耦合系統(tǒng)為基礎(chǔ)，提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的分布式魯棒優(yōu)化模型，通過大量真實數(shù)據(jù)參與運算，使結(jié)果更精確。由此可見，可行數(shù)據(jù)的篩選以及風(fēng)電的不確定性程度，也是決定模型可行性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此需將數(shù)據(jù)驅(qū)動方法與風(fēng)電模糊集結(jié)合來求解優(yōu)化問題。文獻(xiàn)［8］提出一種基于模糊優(yōu)化集對分析理論的需求側(cè)用戶響應(yīng)潛力評估方法，通過分析影響該模式下用戶參與響應(yīng)的因素，建立用戶評估指標(biāo)體系，但由于僅選取了常規(guī)火電機(jī)組下與用戶響應(yīng)特性密切相關(guān)的核心指標(biāo)，并未討論電-熱-氣綜合能源電網(wǎng)以及風(fēng)電機(jī)組的并網(wǎng)對用戶需求響應(yīng)的影響，因此本文將以綜合能源系統(tǒng)為背景，考慮風(fēng)電的不確定性，建立含風(fēng)電模糊集的系統(tǒng)優(yōu)化運行模型。

本文所建立的綜合能源系統(tǒng)是在計及風(fēng)電不確定性的基礎(chǔ)上，考慮電、熱、氣3種能源，以電網(wǎng)約束、熱網(wǎng)約束和氣網(wǎng)約束為條件，加入熱電解耦CHP設(shè)備、P2G設(shè)備和儲電、儲熱裝置的互聯(lián)系統(tǒng)。針對這一系統(tǒng)，提出一種具有風(fēng)險規(guī)避的分布魯棒優(yōu)化模型，用條件風(fēng)險值作為風(fēng)險測度，表示風(fēng)電機(jī)組出力的不確定性，并用L1范數(shù)構(gòu)建概率分布模糊集，實現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運行，改善風(fēng)電消納問題，最后通過算例驗證和分析不同場景下模型的可行性。

1 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

綜合能源系統(tǒng)是電、熱、氣3種能源的統(tǒng)一協(xié)調(diào)系統(tǒng)，具備電、熱、氣能源的轉(zhuǎn)化和儲蓄功能，對風(fēng)、光剩余的消納起到一定作用，能夠?qū)崿F(xiàn)能源的經(jīng)濟(jì)調(diào)度和分配。在電-氣耦合和電-熱耦合過程中，采用具有P2G技術(shù)的設(shè)備和熱電解耦的CHP設(shè)備，通過電、熱、氣的相互轉(zhuǎn)化，提高能源利用率，優(yōu)化系統(tǒng)運行。

1.1 P2G技術(shù)

P2G技術(shù)是電能儲存的新思路，同時也為大量清潔能源的儲存提供合理方式，能夠提高電-熱-氣互聯(lián)綜合系統(tǒng)的供能穩(wěn)定性。電轉(zhuǎn)天然氣經(jīng)過兩個化學(xué)反應(yīng)過程后產(chǎn)生甲烷和水，轉(zhuǎn)化效率約為45%～60%［9］。P2G數(shù)學(xué)模型可以由能源轉(zhuǎn)化效率來建立，即

式中：QP2G,i,t為第i個P2G設(shè)備在t時段產(chǎn)生的天然氣流量；ηP2G為P2G設(shè)備的效率；PP2G,i,t為P2G設(shè)備的功率；Hgv為天然氣熱值，取9.883 kWh/m3。

1.2 熱電解耦的CHP

CHP的工作原理是利用熱回收系統(tǒng)將燃?xì)猱a(chǎn)電過程中的余熱收集并輸出熱能，提高系統(tǒng)運行效率和經(jīng)濟(jì)性能，用熱電比表征其效率，即

式中：u(t)為CHP實時熱電比；為t時刻CHP的發(fā)熱功率；為t時刻CHP的發(fā)電功率。

熱電解耦CHP的結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1 熱電解耦CHP結(jié)構(gòu)Fig.1 Heat?electric decoupling structure of CHP

解耦的CHP以低溫余熱有機(jī)朗肯循環(huán)（organic Rankine cycle，ORC）系統(tǒng)代替固有CHP的以熱定電的運行方式，使發(fā)電余熱一部分進(jìn)入余熱利用ORC系統(tǒng)產(chǎn)生電能，另一部分被熱系統(tǒng)收回直接供熱給熱負(fù)荷［10］。

1.3 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

綜合能源系統(tǒng)主要包括燃?xì)忮仩t、電鍋爐等類型的常規(guī)機(jī)組、風(fēng)機(jī)、儲電裝置，以及P2G設(shè)備和熱電解耦的CHP設(shè)備，結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of integrated energy system

在該系統(tǒng)中，P2G在谷荷時段將風(fēng)電轉(zhuǎn)化為天然氣，峰荷時段通過CHP的氣-電轉(zhuǎn)化來實現(xiàn)削峰填谷。兩者的聯(lián)合調(diào)度以容易大量存儲的天然氣為媒介，協(xié)調(diào)電源與負(fù)荷需求，實現(xiàn)電能的峰谷和時空的補(bǔ)償，平滑凈負(fù)荷曲線，緩解高滲透率風(fēng)電間接拉大負(fù)荷峰谷差的問題，提高系統(tǒng)運行可靠性。

2 綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運行模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

綜合能源互聯(lián)系統(tǒng)的優(yōu)化運行，以系統(tǒng)的總運行成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，其中包括火電機(jī)組、氣網(wǎng)的發(fā)電和啟停成本、CHP模式轉(zhuǎn)換成本和風(fēng)電場的棄風(fēng)成本，目標(biāo)函數(shù)表示為

式中：T為一個運行周期的時段總數(shù)；f1為常規(guī)發(fā)電機(jī)組發(fā)電成本和啟停成本總和；f2為系統(tǒng)天然氣機(jī)組運行成本；f3為CHP模式轉(zhuǎn)換總成本；f4為棄風(fēng)成本；Np、Ng和Nw分別為系統(tǒng)中火電機(jī)組、氣源和風(fēng)電場的數(shù)量；c1i、c2i、c3i為運行發(fā)電機(jī)組的成本比例；PG,i,t為火電機(jī)組的有功出力；csti和cspi分別為發(fā)電機(jī)組的啟、停費用；為1表示發(fā)電機(jī)組狀態(tài)為開機(jī)，為1表示發(fā)電機(jī)組狀態(tài)為關(guān)機(jī)；gj為天然氣源的成本系數(shù)；Qg,j,t為天然氣氣源的流量；btran,i,m,n為第i個CHP設(shè)備模式轉(zhuǎn)換的啟停成本；vn,i,t為第i個CHP設(shè)備在n模式下的狀態(tài)，為1表示模式啟動，為0表示模式停止；ξ為棄風(fēng)懲罰系數(shù)；和PW,l,t分別為風(fēng)機(jī)的預(yù)測出力和實際出力。

2.2 約束條件

2.2.1 電力網(wǎng)絡(luò)約束

電力網(wǎng)絡(luò)約束主要分為電功率平衡約束、電壓電流約束、線路功率約束、火電機(jī)組出力約束等。

電功率平衡約束為

電壓電流與線路功率約束為

式中：Pi,j,t和Qi,j,t分別為輸電線路傳輸?shù)挠泄?、無功功率；xi,j和ri,j分別為線路電抗、電阻參數(shù)；Ui,t為節(jié)點i電壓幅值；Ii,j,t為線路電流幅值。

2.2.2 天然氣網(wǎng)絡(luò)約束

天然氣網(wǎng)絡(luò)模型主要包括天然氣氣源、管道和儲氣罐，具體約束如下。

天然氣流量平衡約束為

式中：Ng表示天然氣系統(tǒng)總的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點；Qg,i,j,t為氣網(wǎng)節(jié)點間的天然氣流量；和分別為與節(jié)點i連接儲氣罐的出氣流量和進(jìn)氣流量；QGB,i,t為節(jié)點i的燃?xì)忮仩t所消耗的氣源流量；Qg,L,i,t為氣網(wǎng)用氣負(fù)荷；QCHP,i,t為節(jié)點i的CHP所消耗的氣源流量。

天然氣管道流量約束為

式中：em,n為與管道溫度、長度、直徑和摩擦系數(shù)等因素有關(guān)的傳輸系數(shù)；Dm,n,t為管道內(nèi)天然氣流動方向；pm,t和pn,t分別為m管道和n管道在t時段的氣壓。

供氣約束和節(jié)點氣壓約束分別為

式中：qmax,g,m,n和qmin,g,m,n分別為氣管道m(xù)n的流量最大值和最小值；pmax,m和pmin,m分別為管道節(jié)點的氣壓最大、最小值。

2.2.3 熱網(wǎng)約束

在建立的模型中，熱能來源于燃?xì)忮仩t和CHP機(jī)組，約束包括熱功率平衡約束、CHP機(jī)組的功率約束和熱電解耦CHP的約束。

熱功率平衡約束為

式中：HGB,i,t為第t時刻第i臺電鍋爐的供熱功率；NCHP為CHP機(jī)組的數(shù)量；NGB為電鍋爐裝置數(shù)量；HCHP,i,t為CHP機(jī)組對系統(tǒng)的供熱功率；HL,t為系統(tǒng)t時刻的總熱負(fù)荷功率；ηGB為燃?xì)忮仩t的能源轉(zhuǎn)化效率。

2.2.4 風(fēng)力約束

風(fēng)力約束可表示為

3 分布魯棒優(yōu)化調(diào)度模型

3.1 目標(biāo)函數(shù)

由于電力網(wǎng)和氣網(wǎng)的潮流約束都為二次非線性約束，采用二階錐規(guī)劃的方法，將其條件松弛后轉(zhuǎn)化成線性規(guī)劃，便于計算機(jī)的運算，加快計算速度。轉(zhuǎn)化前，先對變量定義，令，對電網(wǎng)潮流約束進(jìn)行松弛變換，得到

則電網(wǎng)-氣網(wǎng)潮流的二階錐標(biāo)準(zhǔn)型為可以寫成

根據(jù)式（3），可以將此問題的分布魯棒模型分為兩階段，即外層的主問題和內(nèi)層的子問題，求出最壞情況下的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值，基本模型為

式中：x為第一階段的決策變量，第一階段包括發(fā)電機(jī)組、熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組和電轉(zhuǎn)氣設(shè)備的啟、停成本和各能源的儲存成本；X為非空第一階段問題可行集；EP(·)為求期望函數(shù)；c為式（3）的系數(shù)向量；Q(x,ω)為第二階段的最優(yōu)解，ω為第二階段的隨機(jī)變量，要求在發(fā)電機(jī)組重新優(yōu)化調(diào)度的過程，考慮最壞情況下，對ω不確定風(fēng)力出力的消納與儲存，使得系統(tǒng)能源消耗最小的最優(yōu)解；ρ為集合Ω上包含真實概率分布P的分布模糊集。第二階段模型為

式中：y為第二階段的決策變量；Y為第二階段的決策變量可行域，代表式（19）—式（20），是經(jīng)過二階錐松弛后的決策變量；q(ω)為考慮風(fēng)電不確定性情況下與第二階段決策變量之間的耦合關(guān)系；W、T(ω)和h(ω)分別為由式（8）—式（18）確定的向量和矩陣。

3.2 基于風(fēng)險規(guī)避的分布魯棒優(yōu)化模型

將式（21）兩階段魯棒優(yōu)化的基本模型展開為一般形式［11］

式中：?[?]為風(fēng)險測度，表示風(fēng)電出力的X為非空第一階段問題可行集；λ為風(fēng)險值的權(quán)重大??；為線性關(guān)系等式。

在文獻(xiàn)［12］中，條件風(fēng)險值（conditonal value of risk，CVaR）表示為對每個x得到的損失函數(shù)L(x,ω)的條件風(fēng)險值CVaRβ，將此條件風(fēng)險值作為風(fēng)險測度，其具體表達(dá)式為

式中：（f）+為取f與0中的較大值；η為風(fēng)險值。將式（24）代入式（23），用含置信度β的CVaRβ表示式（23）中的風(fēng)險測度，可得含風(fēng)險值的兩階段分布魯棒優(yōu)化模型為

式中：λ為風(fēng)險值的權(quán)重大小，表示風(fēng)電出力的不確定性程度，作為控制兩階段分布魯棒優(yōu)化結(jié)果的變量；β為置信度，限制模糊集的變化范圍，作為控制CVaRβ的變量。

3.2.1 構(gòu)造模糊集

用概率質(zhì)量p和標(biāo)稱概率質(zhì)量p0之間的L1范數(shù)表示總變差，當(dāng)Ω是有限集時，基于L1范數(shù)的模糊集定義為

式中：p0為標(biāo)稱概率質(zhì)量，即風(fēng)電出力的初始概率值，可以基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建；d為通過數(shù)據(jù)驅(qū)動方法確定的容度，由風(fēng)電機(jī)組出力的歷史數(shù)據(jù)得到，d≥0。由于使用概率密度函數(shù)描述風(fēng)電出力分布，為了使模擬更加精確，因此需要用模糊集對風(fēng)力的出力分布進(jìn)行約束，通過控制d的大小，限制模糊集的變化范圍。

3.2.2 重構(gòu)兩階段分布魯棒優(yōu)化模型

對每一個ωi∈Ω，有 Probp{ω=ωi}=pi。對于，給定常數(shù)d≥0，可以將表示為

由于通過選擇d>0，總可以保證存在概率分布P0屬于模糊集ρ的內(nèi)部，即Slater條件（強(qiáng)對偶性的充分條件）成立。因此，可將第二階段問題描述為

假設(shè)p0已知，對于給定的風(fēng)險值λ∈[0,1]，置信區(qū)間β∈(0,1)，令 ?(·)=CVaR(·)，基于風(fēng)險規(guī)避的一般分布魯棒模型（23）等價于式（29）

通過此模型，可以得到第二階段最惡劣情況下的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值。最惡劣情況指棄風(fēng)率最大且風(fēng)電機(jī)組成本最高情況下的最小綜合能源運行總成本，滿足此條件。

4 算例分析

4.1 算例系統(tǒng)構(gòu)成

在IEEE 39節(jié)點電力系統(tǒng)和7節(jié)點氣網(wǎng)系統(tǒng)下仿真。共10臺發(fā)電機(jī)組，總裝機(jī)容量為6 967 MW，總電力負(fù)荷為5 941.5 MW，其中包括6臺火力發(fā)電機(jī)，2臺燃?xì)鈾C(jī)組，1臺CHP熱電聯(lián)產(chǎn)裝置，1臺P2G設(shè)備。

將不同機(jī)組組合運行的情況分為以下場景。

場景1：不含P2G設(shè)備、熱電解耦CHP設(shè)備、熱儲、電儲，僅考慮風(fēng)電不確定性的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

場景2：加入熱電解耦CHP設(shè)備的風(fēng)電不確定性的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

場景3：加入熱電解耦CHP設(shè)備和P2G設(shè)備的風(fēng)電不確定性的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

場景4：加入熱儲、電儲、熱電解耦CHP設(shè)備和P2G設(shè)備的風(fēng)電不確定性的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

場景5：加入熱儲、電儲、熱電解耦CHP設(shè)備和P2G設(shè)備，未考慮風(fēng)電不確定性的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

4.2 仿真結(jié)果分析

不同場景下風(fēng)電機(jī)組出力情況如圖3所示。由場景2、3與場景1對比得，加入CHP熱電解耦裝置對供熱出力影響較大。加入P2G設(shè)備后，風(fēng)電機(jī)組的總出力提升，棄風(fēng)率得到改善。

圖3 各場景下風(fēng)電機(jī)組出力情況Fig.3 Wind turbine output in various scenarios

不同場景下的火電機(jī)組出力情況如圖4所示，加入熱電解耦CHP設(shè)備、P2G設(shè)備和電儲、熱儲裝置后，火電出力減少。

圖4 各場景下火電機(jī)組出力情況Fig.4 Output of thermal power units in various scenarios

不同場景下的供熱出力情況如圖5所示，熱電解耦CHP設(shè)備可以在電負(fù)荷很高的時候發(fā)揮作用，將燃?xì)鈾C(jī)組產(chǎn)生的余熱轉(zhuǎn)化為電能以供應(yīng)負(fù)荷，增大了CHP設(shè)備電功率輸出極限和熱能的利用效率。

圖5 各場景下供熱出力情況Fig.5 Heating output in various scenarios

場景4中的儲電和熱儲裝置出力情況如圖6所示。在谷荷期即棄風(fēng)嚴(yán)重期，儲電裝置儲存過剩風(fēng)電，儲熱裝置放熱滿足熱負(fù)荷供電，降低火電機(jī)組的出力。在峰荷時期即非棄風(fēng)嚴(yán)重期，儲電裝置通過放電滿足電負(fù)荷，減少火電的出力，提升火電機(jī)組的可調(diào)節(jié)性與靈活性。

圖6 場景4中儲電和熱儲裝置出力情況Fig.6 The output of power storage and heat storage devices in scenario 4

不同場景下的棄風(fēng)率以及綜合成本如表1所示。通過場景1—4對比可得，加入熱電解耦CHP設(shè)備和P2G設(shè)備能有效減少系統(tǒng)運行成本和棄風(fēng)率，加入儲電和儲熱設(shè)備后，綜合成本減少幅度增加。通過場景4和場景5的棄風(fēng)功率和綜合成本對比可得，在加入條件風(fēng)險值之后，采用模糊集合來約束不確定量，降低模型的保守度，新能源消納能力在分布魯棒優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)上增強(qiáng)，綜合成本也得到降低。

表1 各場景下的棄風(fēng)功率和綜合成本比較Table 1 Comparison of abandoned wind power and comprehensive cost in various scenarios

通過驗證，可得熱電解耦CHP設(shè)備、P2G設(shè)備以及儲電、儲熱設(shè)備和考慮風(fēng)電不確定性的調(diào)度方法增強(qiáng)了電力網(wǎng)運行的靈活性、經(jīng)濟(jì)型與環(huán)保性，提高了風(fēng)電消納能力，降低了棄風(fēng)率，為新能源消納提供更多思路，同時降低系統(tǒng)成本，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、綠色運行，驗證了系統(tǒng)模型的可行性和有效性。

4.3 不同風(fēng)險值和置信度下的結(jié)果分析

風(fēng)險值對綜合成本的影響如表2所示，風(fēng)險值越大，表示電力公司承受的有關(guān)風(fēng)電的不確定性風(fēng)險會變小，此時風(fēng)電的出力小，對系統(tǒng)穩(wěn)定運行帶來的影響小，主要由常規(guī)機(jī)組供電滿足負(fù)荷需求，較風(fēng)電出力大的情況，運行成本大。當(dāng)λ的值超過0.5時，對運行成本的影響不再明顯，即當(dāng)風(fēng)電出力對系統(tǒng)帶來的影響可以忽略時，此時運行成本的大小主要受置信度的影響。在進(jìn)行實際調(diào)度時，可以選擇適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險值，達(dá)到最經(jīng)濟(jì)的調(diào)度方案。

表2 風(fēng)險值對綜合成本的影響Table 2 Effect of risk value on comprehensive cost萬元

不同置信度下的綜合成本如表3所示，隨著置信度增加，運行成本也會增加。我們可以將置信水平解釋為系統(tǒng)的安全指數(shù)，當(dāng)置信水平取為80%時，表示系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度過程中最大損失不超過設(shè)定值的概率為80%。由于風(fēng)電出力的不確定性，會使得系統(tǒng)運行總存在一定的損耗，我們可以通過控制置信度來控制損耗的大小，實現(xiàn)系統(tǒng)的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

表3 置信度對綜合成本的影響Table 3 Impact of confidence on comprehensive cost萬元

不同置信度水平下的VaRβ和CVaRβ的值如表4所示，通過設(shè)置不同的置信度值，影響一天系統(tǒng)調(diào)度過程中不同設(shè)備的運行情況，從而影響綜合成本。由表4可知，隨著置信水平的增大，VaRβ和CVaRβ的值都會增大，表示系統(tǒng)面臨的調(diào)度風(fēng)險增加。隨著置信度的不斷增大，VaRβ和CVaRβ的增加程度變緩，且VaRβ和CVaRβ之間的差距逐漸縮小。

表4 不同置信度下的VaRβ和CVaRβ值Table 4 VaRβandCVaRβvalues under different confidence levels萬元

4.4 不同歷史數(shù)據(jù)下的結(jié)果分析

不同歷史數(shù)據(jù)個數(shù)下的系統(tǒng)綜合成本比較如表5所示。當(dāng)歷史數(shù)據(jù)增加時，得到的結(jié)果越穩(wěn)定，即結(jié)果的概率分布允許偏差減小，模型越不保守，接近于實際運行情況。通過分別設(shè)置24 h和72 h的仿真時長，以折算到24 h的系統(tǒng)綜合成本為分析對象，可以看出適當(dāng)延長仿真時間得到的綜合成本值波動較小且更經(jīng)濟(jì)，輸入的歷史數(shù)據(jù)個數(shù)越多，效果越明顯，驗證了模型對系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運行的有效性。

表5 不同歷史數(shù)據(jù)個數(shù)下的系統(tǒng)綜合成本比較Table 5 Comparison of system comprehensive cost under different historical data numbers萬元

5 結(jié)束語

本文提出一種含風(fēng)險值的綜合能源兩階段分布魯棒優(yōu)化模型，以電-熱-氣綜合能源以及加入熱電解耦的CHP設(shè)備和P2G設(shè)備為單元，考慮風(fēng)電的不確定性，實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化運行。通過算例分析，得到以下結(jié)論：

（1）在常規(guī)火電機(jī)組基礎(chǔ)上，將電、熱、氣3種能源系統(tǒng)互聯(lián)，加入熱電解耦CHP設(shè)備、P2G設(shè)備和儲電、儲熱裝置，解決風(fēng)電不確定性及風(fēng)電消納問題，降低棄風(fēng)率，節(jié)約綜合成本。

（2）提出一種具有風(fēng)險規(guī)避的兩階段分布魯棒優(yōu)化模型，并用L1距離表示真實分布與預(yù)測分布的誤差。通過控制風(fēng)險值λ和置信度β可以實現(xiàn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運行，風(fēng)險值越大，系統(tǒng)的綜合成本越高，置信度越高，綜合成本也越高。

（3）通過對比不同歷史數(shù)據(jù)個數(shù)下的綜合成本，得出歷史數(shù)據(jù)越多，仿真時間越長，模型越不保守的結(jié)論，即計算結(jié)果的概率允許偏差越小，結(jié)果越穩(wěn)定。

下一步將考慮互聯(lián)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，在數(shù)據(jù)量繼續(xù)增加時模型的適用性，以及考慮負(fù)荷需求、備用等因素下的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)運行調(diào)度問題。