面向碳中和战略目标,多能耦合协同驱动下综合能源系统(integrated energy system,IES)的低碳运行优化成为能源转型的关键路径。针对多能耦合协同运行框架,提出了一种考虑负荷需求响应的多时间尺度多维优化调度策略。首先,构建了燃气轮机...面向碳中和战略目标,多能耦合协同驱动下综合能源系统(integrated energy system,IES)的低碳运行优化成为能源转型的关键路径。针对多能耦合协同运行框架,提出了一种考虑负荷需求响应的多时间尺度多维优化调度策略。首先,构建了燃气轮机-碳捕集与存储-电转气(gas turbine-carbon capture and storage-power to gas,GT-CCS-P2G)多层次耦合架构,并基于此构建了考虑综合需求响应的电-气综合能源系统(integrated electricity-gas system,IEGS)。其次,将电网和气网分别构建为一个智能体,并将IEGS调度方案转化为一个马尔科夫博弈过程。最后,通过基于通信机制的多智能体柔性动作-评价(communication mechanism-enabled multi-agent soft actor-critic,CM-MASAC)方法获得了最终调度决策。通过多种算法对比分析,探讨所提算法的先进性及综合需求响应与GT-CCS-P2G相结合的有效性。实验结果表明,所提方法相较于对比方法,最大降低10.29%运行成本和16.07%碳排放量。展开更多
文摘面向碳中和战略目标,多能耦合协同驱动下综合能源系统(integrated energy system,IES)的低碳运行优化成为能源转型的关键路径。针对多能耦合协同运行框架,提出了一种考虑负荷需求响应的多时间尺度多维优化调度策略。首先,构建了燃气轮机-碳捕集与存储-电转气(gas turbine-carbon capture and storage-power to gas,GT-CCS-P2G)多层次耦合架构,并基于此构建了考虑综合需求响应的电-气综合能源系统(integrated electricity-gas system,IEGS)。其次,将电网和气网分别构建为一个智能体,并将IEGS调度方案转化为一个马尔科夫博弈过程。最后,通过基于通信机制的多智能体柔性动作-评价(communication mechanism-enabled multi-agent soft actor-critic,CM-MASAC)方法获得了最终调度决策。通过多种算法对比分析,探讨所提算法的先进性及综合需求响应与GT-CCS-P2G相结合的有效性。实验结果表明,所提方法相较于对比方法,最大降低10.29%运行成本和16.07%碳排放量。
