优化调度

双碳目标下，多能耦合协同运行的虚拟电厂（virtual power plant，VPP）能够有效提升系统经济效益。为降低VPP碳排放量，同时挖掘其需求侧可调节潜力，提出一种考虑阶梯碳交易及综合需求响应的虚拟电厂优化调度模型。首先，基于阶梯式碳交易机制，考虑虚拟电厂各组成元件约束，建立参与碳交易市场的虚拟电厂模型；其次，将需求响应分为价格型需求响应和替代性需求响应，分别构建响应模型；最后，考虑购能成本、系统运营成本和阶梯式碳交易成本，以VPP在调度周期内收益最大为目标函数建立虚拟电厂低碳经济运行模型，并通过算例仿真验证所提模型的有效性。

围绕“碳达峰、碳中和”目标，能源电力系统“源-网-荷-储”全环节低碳化面临新的要求和挑战，高比例可再生能源发电已成为必然趋势。考虑可再生能源发电的不确定性对电力系统安全稳定运行的影响，利用具备多能互补特性的虚拟电厂(virtual power plant，VPP)是改善该问题的有效途径。为此，提出一种多能互补虚拟电厂优化调度策略。首先，充分考虑多种能源之间的耦合关系，构建计及“源-网-荷-储”全环节的虚拟电厂运行机制；其次，根据所提运行机制，提出以低碳经济为目标的多能互补优化调度模型，通过对各类型装置进行协调调度，促进可再生能源的消纳；最后，以某地区含可再生能源发电在内的多能互补虚拟电厂为参考案例进行仿真分析，验证所提策略的有效性。

随着人工智能技术特别是强化学习在能源优化调度领域的深入研究，将系统状态表示为向量用于学习的模式，其训练效率与信息利用率较低。针对这一问题，提出了一种融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度方法。首先，将电-热-气综合能源系统建模为图结构数据，充分利用系统的拓扑信息。其次，提出了基于图神经网络架构的强化学习模型，使其可以充分利用图结构信息实现更快的训练速度，获得更大的探索空间。最后，将表示系统状态的图结构信息送入该模型进行训练，算例仿真验证了该方法的训练效率与探索能力。

5G通信基站通常配备光储，数量庞大、功耗可调，是一种优质的电力灵活性调节资源。提出了多类型光储式5G基站集群灵活性资源聚合方法以及参与电网调峰的协同调度策略。首先，分析休眠机制下多类型基站功耗可调特性与计及基站备用电量的储能调节能力。基于极限场景思想，构建了光储式5G基站的灵活性空间量化模型。在此基础上，利用闵可夫斯基和法刻画异构基站柔性资源的时空耦合能量轨迹，得到海量基站集群的灵活性资源聚合可调域。其次，建立了基站集群聚合资源参与电能量市场和辅助服务市场的协同调度优化模型，提出了基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)的分层分布式基站集群协同优化调度策略，将大规模基站集群调度问题降维分解为统一协同调峰功率响应、聚合功率自治调度和基站集群功率分配3个子问题进行求解。通过算例对比分析可知，所提策略可降低通信基站69.86%的用能成本，为提升通信资源利用率和电力系统灵活调节能力提供了有效手段。

冷热电联产（combined cooling, heating and power，CCHP）系统与微电网的结合有利于促进消纳可再生能源，为了提升CCHP型微电网的经济性、环保性和稳定性，提出了两阶段优化调度模型。离线优化阶段基于需求侧响应策略，建立了基于归一化法向约束法的多目标规划模型，并用熵权-TOPSIS法筛选最优结果。在线优化阶段建立了基于动态矩阵控制算法的有限时域优化模型，对离线优化结果进行跟踪优化和反馈校正，以降低不确定性因素的影响。最后，设计对比方案进行分析，验证了所提优化模型的有效性。

“双碳”背景下，异质能源的耦合加剧迫使综合能源系统(integrated energy system, IES)拓扑朝着更复杂、更灵活的方向不断演变。然而，现有优化调度方法对非欧网络拓扑知识及其异质潮流约束考虑不足。针对这一问题，提出一种基于图强化学习的综合能源系统优化调度方法。首先，基于图理论在保证节点多样状态的情况下，将异质能源网络拓扑转换为网络图模型。其次，通过建立基于真实图映射的状态-动作-奖励的框架，利用图强化学习的方法学习图模型的非欧拓扑信息，将异质潮流知识加入系统节点运行状态，从而实现IES的安全优化调度。最后，利用某工业园区的真实数据进行仿真验证，所提方法相对于传统方法有效缓解了节点电压越限的问题。结果表明，所提方法能够在考虑IES真实拓扑运行状态信息和异质潮流安全的情况下实现IES的优化调度。

储能技术与风电相结合实现电能的时空平移是解决系统运行稳定性问题的有效手段。氢储能具有储存容量大、可实现电热联产联供的优点，具有很大的发展潜能。然而由于风电存在不确定性，氢储能系统在频繁切换工作模式时面临着不确定的热能需求。因此，文中综合考虑氢储能在间歇模式下的热能需求，首先，介绍了氢储能系统接入的电-热综合能源系统基本结构，将风电场与氢储能相结合构成风-氢混合系统；然后，提出考虑风-氢混合系统热平衡需求不确定性的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型；最后，基于对偶理论，对所提出的模型转化求解，通过算例对比分析各类情况优化结果，验证了氢储能在促进风电消纳、提高系统能源综合利用率方面的有效性，并证明了考虑电解槽和燃料电池工作温度能提高系统的工作效率并提高风电场并网功率。

虚拟电厂通过先进的通信、计量、控制等技术聚合不同的灵活性资源，实现资源综合协调优化控制，是提高电网安全水平、降低用户用能成本、促进新能源消纳的重要措施。而基于云服务的计算框架将虚拟电厂优化调度的求解转移至云端服务器完成，在降低本地计算压力和计算资源投资成本的同时也带来了新的隐私安全问题。为了应对云计算过程中云端服务器与园区之间信息交互存在的隐私泄漏风险，文章研究并提出了面向云服务的虚拟电厂优化调度过程中基线计算环节的信息伪装机制，利用基于线性映射的信息伪装算法将原优化问题的参数及变量信息进行伪装，在有效保证云端模型求解正确性的同时，可靠地保护园区数据隐私。通过对算例优化结果以及信息伪装特性的分析验证了所提模型和方法的有效性。

综合能源系统有利于实现多能互济、能源高效利用。以含电、热、冷、氢负荷的园区综合能源系统为研究对象，分析了可再生能源制氢系统及掺氢燃气轮机运行中多种能源的耦合及梯级利用特性，考虑了掺氢比对燃气轮机效率以及热电比的影响，以系统运行成本最小为目标函数，建立了阶梯式碳交易机制下的园区综合能源系统优化调度模型。采用分段线性化和大M法将包含多个0–1变量和连续变量的非线性模型转化为混合整数规划模型，并调用Cplex求解器实现快速求解。算例分析表明，所提调度策略可有效提高园区能源系统运行经济性，合理调控燃气轮机掺氢比有利于降低园区系统的碳排放。

为了提高微电网运行的灵活性，将可中断负荷视为一种直接参与微电网运行的可调度资源，并根据峰谷时刻设置联络线传输功率处于不同区间，考虑微电网运行维护折旧成本、环境效益成本和与联络线偏差惩罚成本，构建微电网运行的多目标优化模型，再采用相对目标接近度法将多目标优化转化为单目标优化，由层次分析法和熵权法进行组合赋权。运用Gurobi求解器对微电网内的各种分布式电源24h出力和蓄电池荷电状态进行求解，获得微电网日前调度模型。基于美国地区微电网算例进行分析，验证所提模型可以兼顾微电网经济性、环保性，并能减少主网功率波动；同时表明计及可中断负荷和联络线功率控制的运行方式能有效降低运维折旧成本、环境污染和主网负担。