运行成本

开发斜温层常压储热罐本体及附属系统，包括斜温层储罐、布水系统、排水系统、安全装置和自动控制系统。依据不同温度储能介质分层原理，蓄热过程中热储能介质从上部区域进入斜温层储罐内，冷储能介质从斜温层储罐底部排出，放热过程反向运行，可节约建设和运行成本，增加用热系统调节能力。

虚拟电厂参与电网需求响应已成为新型电力系统削峰填谷的重要手段，提高虚拟电厂在电力市场的获益能力十分关键。为此，提出一种考虑可调市场和外部需求响应的虚拟电厂优化运行策略。首先，建立调节市场（regulating market，RM）和需求响应交换市场（demand response exchange market，DRXM）模型；其次，考虑外部需求响应（external demand response，EDR）灵活性，建立虚拟电厂参与日前和调节市场的运行决策框架。DRXM作为多个EDR供应商的聚合者，向虚拟电厂提供EDR服务，降低RM的不平衡惩罚，提高虚拟电厂经济性；然后，构建虚拟电厂双层优化运行模型，上层虚拟电厂通过参与DRXM降低RM惩罚，实现利润最大化，下层配电系统运营商通过清除日前和调节市场偏差，实现运行成本最小化，采用KKT条件将优化模型转化为单层问题求解；最后，以改进IEEE 33节点配电网系统进行算例分析，验证了所提策略对虚拟电厂获益能力提升的有效性。

可再生能源机组和电动船舶出力的不确定性及冲击特性会给岸电供电系统的安全稳定运行带来挑战。因此，提出了一种含风光储岸电供电系统的分布鲁棒优化运行策略。首先，不考虑风光出力不确定性以及冲击负荷的影响，以总费用最低为目标，建立确定性的含风光储岸电供电系统的运行模型。其次，以上述模型为基础，构建基于分布鲁棒优化的两阶段含风光储的岸电供电系统模型，采用组合范式来描述风光出力的不确定性，以减少因预测误差、出力波动性导致的弃风弃光。最后，使用C&CG（列与约束生成）算法来求解模型。利用某岸电供电系统数据，验证了所提策略可有效提升风光资源的消纳能力，降低运行成本。

为充分挖掘综合能源微网(integrated energy microgrid, IEM)的潜在价值，促进可再生能源消纳，针对同一配电网下的多个IEM协同管理问题进行研究，提出了一种基于双层博弈的配电网-多IEM协同优化模型。对于IEM模型的构建，考虑在热电联产机组中加入碳捕集系统以及电转气装置，用来获取低碳效益。同时，针对IEM中可再生能源与负荷不确定性问题，采用鲁棒区间规划进行处理。首先，构建配电网运营商(distribution system operator, DSO)与IEM联盟系统模型框架，分析其不同主体间的博弈关系。其次，对于双层博弈，分为主从博弈与合作博弈。DSO作为博弈领导者，以自身效益最大为目标制定电价引导IEM联盟响应。IEM联盟作为博弈跟随者，以自身运行成本最小为目标，通过成员间互相合作能源共享响应DSO的决策。同时采用纳什谈判理论解决IEM联盟的合作运行问题，使用二分法与交替方向乘子法结合求解模型。最后，在算例中验证所提模型与方法的可行性和有效性。

针对新能源大规模并网下，因系统惯量低、调频备用不足导致的系统运行安全问题，提出了考虑风机惯量支撑及有功备用的新能源电力系统优化调度模型。首先，建立实时风速下风机参与系统惯量支撑响应的风机惯量模型及风机降载出力的有功备用模型；然后，构建了两阶段随机鲁棒优化调度模型，以总运行成本最小为目标，采用列与约束生成算法求解两阶段模型；最后，以改进的IEEE-RTS 24节点系统为算例进行分析，结果表明，所提优化调度模型的总成本较低且弃风弃光量较少。

伴随分布式能源广泛接入低压配电网，其对配电网运行灵活性和消纳能力的要求不断提高。利用低压柔性互联装置将独立运行的低压配电台区分区互联，避免传统电压调节和无功补偿装置频繁动作。考虑到柔性互联装置造价昂贵，协同传统电压-无功调节装置，文中提出低压柔性互联装置的选址定容规划方法。首先，分析低压柔性互联装置拓扑和运行方式，建立其潮流模型。其次，建立低压柔性互联装置优化配置的双层规划模型，上层规划以年综合费用最小为目标，下层规划考虑电压-无功协调控制时间序列模型，以运行成本和电压偏差最小为目标，基于粒子群优化算法和混合整数二阶锥规划算法交替求解，得出配电系统最优柔性互联方案和最优运行方式。最后，在IEEE 33节点系统上进行实例分析，验证该双层规划算法的有效性。结果表明，所提方法能有效减少柔性互联装置的过度布置，同时减少由分布式能源频繁波动造成的运行成本。将模型凸化并线性化的方法明显提高了求解效率。

利用聚合技术构建数据中心聚合商以参与系统需求响应，提出一种计及负荷时空转移需求响应的数据中心聚合商最优运行策略。首先，根据数据中心的物理特性，建立负荷时空转移需求响应模型；然后，以数据中心运行成本最小化和数据中心聚合商利益最大化为目标，建立计及负荷时空转移需求响应的数据中心聚合商最优运行模型；最后，通过Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件以及大M法将双层模型转换成单层混合整数线性规划模型进行求解。仿真结果表明：所提最优运行策略可有效提高数据中心内工作负荷的灵活性，并促进数据中心运行经济性的提高。

建筑减排已成为中国达到“双碳”目标的重要途径，智慧楼宇作为多能流网络耦合的综合能源主体，面临碳排放量较多、多能流网络耦合程度高、负荷用能行为动态特性明显等问题。针对这一问题，提出基于深度强化学习的多能流楼宇低碳调度方法。首先，根据智慧楼宇的实际碳排放量，建立了一种奖惩阶梯型碳排放权交易机制。其次，面向碳市场和多能流耦合网络，以最小化运行成本为目标函数，建立多能流低碳楼宇调度模型，并将该调度问题转换为马尔可夫决策过程。然后，利用Rainbow算法进行优化调度问题的求解。最后，通过仿真分析验证了优化调度模型的可行性及有效性。 Building emissions reduction has become a crucial pathway for China to achieve its 'dual-carbon' goals.As an integrated energy entity coupled with multi-energy flow networks, smart buildings face challenges such as high carbon emissions, a high degree of coupling in multi-energy flow networks, and distinct dynamic characteristics in load energy consumption behavior. In response to these challenges, a low-carbon scheduling method for multienergy flow buildings based on deep reinforcement learning(deep RL) is proposed. Firstly, a reward and punishment ladder-type carbon emissions trading mechanism is established based on the actual carbon emissions of smart buildings. Secondly, targeting the carbon market and multi-energy flow coupling networks, a low-carbon scheduling model for multi-energy flow buildings is developed, aiming to minimize operating costs as the objective function, and the scheduling is transformed into a Markov decision process(MDP). Subsequently, the Rainbow algorithm is employed to solve the optimal scheduling. Finally, the feasibility and effectiveness of the optimal scheduling model are verified through simulation analysis.

风电机组并网容量占比的不断增大为电力系统风电消纳带来了巨大挑战。数据中心作为高灵活性电负荷，具有电网风电消纳巨大潜力。因此，提出一种计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型。首先，根据数据中心的分层结构建立信息层和电力层之间的耦合模型；其次，针对风电出力不确定性，搭建计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型；最后，基于对偶理论和两阶段鲁棒优化算法，将调度模型转化为鲁棒优化模型并采用列和约束生成算法（column and constraint generation，C&CG）和对偶理论进行求解。算例结果表明：数据中心参与微电网经济调度可有效降低运行成本，同时系统运营商按需求可灵活调整风电出力不确定性。

微能源网集成园区/社区的分布式能量系统、多元荷载及控制装置，能够实现多能源联产联供功能，有利于提升各类能源网络运行灵活性和经济性。为有效应对微能源网内部负荷和新能源出力的不确定性，首先建立多面体不确定集刻画负荷和光伏出力波动情况，构建描述微能源网网络拓扑和能流耦合关系的能源集线器(energy hub,EH)耦合矩阵。然后，以最小化系统运行成本为目标建立微能源网在并网和孤岛运行模式下的两阶段鲁棒优化经济调度模型，并运用线性决策规则(linear decision rule，LDR)和对偶理论制定模型求解策略。最后，基于IEEE 33节点配电网改进设计的微能源网进行算例验证分析。结果表明，LDR能够在一定精度范围内通过线性仿射函数有效近似刻画决策变量和不确定变量间的关系，降低两阶段鲁棒优化经济调度模型的求解难度。