DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.01.021
李笑竹，王维庆
(新疆大学 可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心，新疆 乌鲁木齐 830047)
摘 要：在区域综合能源系统的基本架构上，为了提升系统经济性与可再生能源并网能力，研究混合储能、冷热电联供机组（CCHP ）、能量转换装置在多能互补下的两阶段优化运行模型. 利用虚拟能量厂（VEP ），平抑发、用电不确定性；采用鲁棒理论，构建灵活调整边界的不确定合集；引入条件风险理论，构建考虑多种不确定关系耦合下基于Copula-RCVaR 的能量管理风险模型. 针对上述模型特点，提出基于滤子技术的多目标鲸鱼算法进行求解. 分析不同可再生能源渗透率及集效应对系统收益结果和运行策略的影响. 结果表明，引入虚拟能量厂可以提高利润1.9%，在保证稳定运行的前提下合理选择荷、源不确定变量的置信概率，可以提高利润5.9%.关键词： 区域综合能源系统（RIES ）；鲁棒理论；两阶段优化；收益损失风险；多目标优化算法 中图分类号： TM 73 文献标志码： A 文章编号： 1008−973X （2021）01−0177−12
Bi-level robust game optimal scheduling of regional
comprehensive energy system
LI Xiao-zhu, WANG Wei-qing
(Engineering Research Center of Ministry of Education for Renewable Energy Generation and Grid Connection Technology ,
Xinjiang University , Urumqi 830047, China )
Abstract: The two-stage optimal operation strategy model of hybrid energy storage, combined cooling, heating and
power (CCHP) units and energy conversion device was analyzed based on the basic framework of regional integrated energy system (RIES) in order to improve the system economy and the grid connection capacity of large-scale connected renewable energy under the RIES with multiple energy complementary. Virtual energy plant (VEP) was used to stabilize the uncertainty of power generation and consumption. The robust theory was used to construct the uncertain aggregate to adjust the boundary flexibly, and conditional risk theory was introduced to construct the risk model of RIES energy management based on Copula-RCVaR. A multi-objective whale optimal algorithm base
d on filter technology was proposed to solve the above complex model. The influence of different renewable energy penetration rate and their cluster effect on the income result and operation strategy of RIES was analyzed. Results show that the profit of RIES can be increased by 1.9% by introducing VEP. The profit of RIES can be increased by 5.9% by selecting a reasonable confidence probability of the uncertain variables for load and source based on the premise of ensuring the stable operation.
Key words: regional integrated energy system (RIES); robust theory; bi-level optimization; revenue and loss risk; multi-objective optimization algorithm
天然气的冷热电联供系统（combined cooling,heating and power ，CCHP ）是连接电网与气网的耦合系统，也是区域综合能源系统（regional integ-rated energy system ，RIES ）中最具发展前景的一种运营模式[1]. 目前，RIES 的研究多以优化不同效益目标，得到系统各设备的运行策略为主. Wei 等[2]
收稿日期：2020−05−19. 网址：www.zjujournals/eng/article/2021/1008-973X/202101021.shtml
基金项目：国家自然科学基金资助项目（51667020，52067020）；新疆自治区实验室开放课题资助
项目（2018D4005）.作者简介：李笑竹（1990—），女，博士生，从事电力系统能量管理及经济调度等研究. /0000-0003-0443-0449.
E-mail ：****************
通信联系人：王维庆，男，教授. /0000-0001-6520-5507. E-mail ：************
第 55 卷第 1 期 2021 年 1 月
浙 江 大 学 学 报(工学版)
Journal of Zhejiang University (Engineering Science)
Vol.55 No.1Jan. 2021
构建电转气的峰值负荷转移模型，从理论上证明了电气耦合系统具有较好的削峰填谷的效果；Guandalini等[3]对电气耦合系统进行了评价，结果证明，该系统可以提高可再生能源的可调度性；张儒峰等[4]提出合理利用弃风的电-气综合能源系统，实现互联系统之间的双向耦合；Qu等[5]利用电转气实现电力系统与天然气系统的双向能量流动，是促进风电消纳平滑功率需求的有效途径.上述文献均未考虑发、用电波动性对系统带来的收益损失风险. 张虹等[6-8]引入CVaR计算一定收益下系统要承担 的收益风险，但均将CVaR转化为离散情况下最差CVaR进行求解，该方法结果的主观性强. 上述研究均仅考虑单维不确定变量，不适用于同时考虑多种不确定关系耦合下的建模与分析.
综合需求响应利用冷热负荷的惯性特征，是平衡新电改下各市场主体利益诉求的绝佳手段[9]，但RIES中考虑需求响应的调度方法较少涉及. 张虹等[6]让需求侧互动资源主动提供用电意愿，根据系统调度灵活选择用电行为；王文超等[9]将电价型需求响应应用于系统优化运行中；徐业琰等[10]通过电价型、激励型和博弈方法协同作用，实现对用户侧的联合调度. 来自于荷、源双侧（如风电、光伏、负荷等）的多重不确定性是RIES运行时面临的主要挑战. 在描述发电与用电不确定性上，场景法[11]、点估计法[12]、随机机会约束规划[13]、模型预测[14]都有较好的应用，但随机法与点估计法均需要实际中的大量样本数据，且场景法结果受场景个数的制约，机会约束规划难以保证求解效率与精度.
鉴于以上分析，本文建立基于Copula-RCVaR 的区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度模型. Copula-RCVaR模型能够对多个不确定变量耦合、不同决策需求下系统的收益损失风险进行分析与评估. 考虑综合需求响应，利用CCHP机组和虚拟能量厂（virtual energy plant，VEP）平抑RIES 内发电、用电波动性. 采用鲁棒理论，对系统内不确定变量建立不确定性合集，剖析不确定变量与系统经济性、保守性的动态相依关系，探索在不同决策需求下最经济可靠的调度方案. 针对模型特点，利用基于滤子技术的多目标鲸鱼算法进行求解. 以修改的IEEE33节点配电网与CCHP系统耦合形成RIES为例，验证模型能够在保证安全稳定的前提下，平衡各层主体利益，实现电力经济的可持续性发展.
1 RIES的建模
1.1 RIES的结构及运行方式
如图1所示为RIES结构及运行方式示意图.在经典CCHP系统组成的RIES中，加入能量集线器与冷/热/电储能装置. 燃汽轮机是系统中的主要源动设备，发电量与RIES在能量交易中心向上级电网的购电量（包括在日前市场与实时市场的购电）共同承担系统负荷用电，通过余热转换装置与锅炉向系统内用户提供热负荷需求，系统的冷负荷需求由电制冷机和吸收式制冷机提供，电制冷机由电能驱动，吸收式制冷机由热能驱动.
系统中，内燃气轮机和锅炉运行所需的天然气由RIES在能量交易中心向上级气网购得（仅在实时市场）. 为了减少天然气的消耗，在系统中加入可再生能源电站（图1中的风电场），承担系统内部分电负荷与热负荷需求，可再生能源发电不接受调控且不计发电成本. RIES在日前市场向上级电网购买电量，能量盈余或亏空通过实时市场与上级电、气网的能量交换，调控CCHP机组组
风电场
图 1 RIES结构及运行示意图
Fig.1 Structure and operation of RIES
178浙江大学学报（工学版）第 55 卷
合出力、VEP 、各能量转换装置得到平衡. 如图1所示，VEP 包括各储能系统与各种类型的可控负荷. 其中可控负荷根据特性分为以下4类
[15]
. 1）常
规负荷（CL ），具有较大的随机性与波动性，且不可调控. 2）迎峰负荷（LSI ），切负荷量较低，一般为该类型总量的15%，补偿价格指数较高. 3）避峰负荷（LSII ），该类型负荷用电灵活性较大，切负荷量较高，为总量的30%，且补偿价格指数较低. 以上3种类型仅有电负荷CL-e/LSI-e/LSII-e. 4）可转移负荷（TL ），在不影响使用舒适度的前提下转移，补偿价格系数较低，但转移前、后的负荷总量不变，分为TL-h/TL-c ，表示热/冷负荷.
该模型将RIES 与VEP 作为电力系统中不同的市场主体，针对运营体系及特点，采用双层多目标鲁棒优化对混合系统进行建模. 其中RIES 位于上层，VEP 位于下层. 优化时，先由RIES 向VEP 发送调度计划，VEP 在满足自身运行约束的前提下调控管辖内的可控资源（各储能系统、可控负荷）对该计划实行初步响应；将自身优化的结果反馈至上层，RIES 根据反馈结果进一步调整计划. 过程中，上、下
两层信息互相更新与传递，在尽可能满足各系统电力需求的前提下，经济性、社会性最好. CCHP 机组与VEP 的参与可平抑发电与用电的波动性，将盈余电量在实时市场较稳定地外送，使RIES 获利，该运营模式在一定程度上可以提高可再生能源的并网能力. 由于冷/热网中的冷/热惯性，使得冷/热负荷中的不确定性能够被各自传输管道中的管存能力缓解[16]，模型只考虑发、用电不确定性.
1.2 CCHP 建模
CCHP 装置互相耦合，与上级电、气网共同实现对RIES 能源的供应，各装置按如下方式建模.
1）燃汽轮机. 出力与耗气量为二次函数.
y GT t P e GT t G GT t y GT t 式中：a 1、b 1、c 1为燃汽轮机的耗气常数；、
、为t 时刻燃气轮机的运行状态变量、出
力和耗气量，其中=1为运行. 燃气轮机应满足
P e GT min P e GT max R e GT U R e GT D T on GT T o ffGT
式（2）为发电功率约束，式（3）为爬坡约束，式（4）
为最小启停时间约束. 式中：、为出力
上、下界限；、分别为向上和向下最大爬
坡功率，
、分别为最小开机和停机时间.2） 余热回收装置. 该装置输出热量与燃汽轮机的出力有关：
P h WHR t 式中：a 2、b 2、c 2为耗量系数，为转换的可用热量.
3） 电制冷机、吸收式制冷机和锅炉.
P c ASR t P e ASR t P c ABS t P h ABS t P h B t G B t 式中：ηABS 、ηASR 分别为吸收式制冷机与电制冷机
的效率，ηB 为锅炉热效率，、分别为电制
冷机的制冷量与耗电量，、分别为吸收
式制冷机的制冷量与吸热量，、分别为锅炉的
1.3 数学模型1.3.1 上层模型
C e b C re t
科学家发现前列腺素可使肺再生P e L t P h L t P c L t P e −s L t P VEP −e i ,t
P VEP −h i ,t P VEP −c i ,t
式中：ηt 为日前市场电量购买比例；C t S-e 、C t S-h 、C t S-c
分别为电、热、冷能出售价格；、分别为日前、实时市场向上级电网的购电价格；C g 为向上
级气网的购气价格；、、分别为t 时刻电、
热、冷负荷；为电负荷的预测值，、、为RIES 对第i 个VEP 下达的调度计划，上第 1 期
李笑竹, 等：区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度[J]. 浙江大学学报：工学版,
2021, 55(1): 177–188.
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P VEP −e i ,t
P grid t
标e 、h 、c 表示VEP 类型，>0表示向系统注入能量；为系统与上级电网之间的电量交换，P t grid >0表示RIES 向上级电网售电，反之为购电；C VEP 为VEP 运行成本，由下层模型计算得出返回至上层；C conv 、C ek 为转换装置运行成本及旋转备
N e L
K W i K L i γW i γL i P u W i ,t P e −u L i ,t 式中：S WHR 、S ABS 、S ASR 分别为余热回收装置、吸
收式制冷机、电制冷机的成本系数，N W 、分别为风电站及常规电负荷总数，/、/、
Δ/Δ分别为风电/常规电负荷的旋转备用惩
罚系数、功率偏差系数及各功率偏差上限.
2）目标函数2. RIES 的收益损失风险最小值min f 1.2，详细见2章的风险能量管理模型，此处不赘述.
数学课堂教学的有效性
P VEP −e i ,t
P VEP −h i ,t
P VEP −c i ,t
N e v N h v N c v
式中：、、
分别为通过下层模
型优化返回至上层，第i 个虚拟电、热、冷厂在t
时刻的调度功率；
、、分别为各虚拟电、热、冷厂的个数.
黑蚂蚁论坛上层模型除式（2）~（4）、（7）外，还需满足如
P grid t
P grid max P grid
min 为了防止RIES 与上级电网之间的联络线功率毛刺过多，使其能够运行平稳，将离散成10的整数倍，设置上、下功率界限为、，
最大爬升功率为120 kW ，最小保持功率时间为2 h.1.3.2 下层模型 VEP 将RIES 下达的调用计划分
解至各个可控单元上，使得两层之间的调度计划偏差最小，VEP 达到最大的经济效益与社会效益.
1）目标函数1. 调度计划偏差最小.
P VEP −e i ,t P VEP −h i ,t P VEP −c i ,t
式中：、、由上层模型优化所得并传递至下层.
2）目标函数2. 经济效益最好，调度成本最小
.
3）目标函数3. 社会效益最高，受文献[15]中以用电舒适度表征虚拟电厂社会效益方式的启发，以用能舒适度来表征VEP 的社会效益，即负荷切出率和转移率较低，社会效益较好.
λe LSI λe LSII λh LT λc LT Lim LSI i ,max Lim LSII i ,max P max −h LT i P max −c LT i
P e LSI i ,t P e LSII i ,t P h LT i ,t P c LT i ,t 式中：、、、分别为各类型负荷占该
类总负荷比，、、、分别为各类型可控负荷的总量. 从式（17）可以看出，min f 2,3的取值为[0, 1.0]，当各可控负荷在调度周
期内完全不调用时，、、、均
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美洲虎攻击机为0，此时用电舒适度最高，min f 2,3=1；当各可控负荷调度总量达到上限时，用电舒适度最低，min f 2,3=0.
下层优化模型须满足各储能系统的相关约束. 其中储电约束如下.拉姆齐定价
P e −ch ESS t
P e −diss ESS t ρe ESS ηe c ηe d
式中：SOC min 、SOC max 分别表示最小、最大充电状
态，、分别为最大充、放电功率，、、
分别为自放电率、充电率、放电率.储冷储热系统运行方式相同，储热为
例，约束如下：
P h −ch ESS t P h −diss ESS t 式中：、为最大充放电量.
LSI 、LSII 运行方式类似，以LSI 为例，运行约束如下：
可转移的冷热负荷运行类似，以热负荷为例：
2 风险能量管理建模
对1.3.1节上层模型的目标函数2进行建模. 鉴于发电、用电的不确定性，RIES 收益具有风险特征.2.1
CVaR 理论概述
CVaR 度量损失的平均情况可以描述尾部风险[6]，CVaR 为
式中：E (.)为期望函数；x ∈ΩD 为决策
变量；y ∈ΩR 为随机变量，概率密度函数为f PDF (y )，f c-l (x ,y )为RIES 的收益损失函数，且E (|f c -l (x ,y )|)<+∞；C α为损失值的阈值；VaR 为在给定置信度β下，RIES 可能遭受的最大损失值. 引入辅助函数计算CVaR ，表示如下：
式中：[t ]+=max {t , 0}.
2.2 Copula 函数文化眼光
在RIES 中，考虑发电与用电的双重不确定性，根据Copula 函数的性质[16]，根据单个随机变量的概率密度函数，可得多个随机变量耦合关系下的联合概率密度函数. 建立2种随机变量情况
[17]式中：F 1(y I )、F 2(y II )、f 1(y I )、f 2(y II )分别为随机变量y I 、y II 的累计概率密度函数与概率密度函数；ΩRI 、ΩRII 由鲁棒优化理论进行构建，分别为描述风电、常规电负荷随机性的不确定合集.2.3 随机变量的处理及决策
以风电出力为例，利用鲁棒理论，对各时段的输出功率构建加法不确定合集：
P e −s W i ,t P e W i ,t P e −u W i ,t γW i ,t
式中：、Δ分别为风电场i 在t 时段的预测
出力与出力偏差；Δ为出力偏差的上限；第 1 期
李笑竹, 等：区域综合能源系统两阶段鲁棒博弈优化调度[J]. 浙江大学学报：工学版,
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