为了解决多园区综合能源系统(multi-park integrated energy system,MPIES)中源荷时空差异性导致的供需不匹配问题,提出一种基于时空关联定价机制的MPIES两阶段优化调度策略。首先,基于分时能源价格与跨区域传输成本提出一种由上层能源...为了解决多园区综合能源系统(multi-park integrated energy system,MPIES)中源荷时空差异性导致的供需不匹配问题,提出一种基于时空关联定价机制的MPIES两阶段优化调度策略。首先,基于分时能源价格与跨区域传输成本提出一种由上层能源运营商(energy system operator,ESO)主导的时空关联定价机制,通过动态刻画电价-气价联动关系及储能设备跨园区调节能力,引导MPIES进行能源跨时空优化配置;其次,构建了一个基于主从博弈均衡的ESO-MPIES两阶段调度模型,第一阶段以ESO收益最大化为导向,在ESO与电网、气网之间进行主博弈上层调度,第二阶段以MPIES成本最小化为导向,在ESO与MPIES之间进行从博弈下层调度;最后,提出了一种交替方向乘子法分布式迭代优化算法(distributed iterative alternating direction method of multipliers,DI-ADMM)与梯度投影法结合的分布式协同优化算法对两阶段调度模型进行求解。算例分析表明,该策略能够有效协调多园区综合能源系统的多能互补,在提升经济效益的同时显著降低碳排放,对于推动“双碳”目标的实现具有重要实践意义。展开更多
文摘为了解决多园区综合能源系统(multi-park integrated energy system,MPIES)中源荷时空差异性导致的供需不匹配问题,提出一种基于时空关联定价机制的MPIES两阶段优化调度策略。首先,基于分时能源价格与跨区域传输成本提出一种由上层能源运营商(energy system operator,ESO)主导的时空关联定价机制,通过动态刻画电价-气价联动关系及储能设备跨园区调节能力,引导MPIES进行能源跨时空优化配置;其次,构建了一个基于主从博弈均衡的ESO-MPIES两阶段调度模型,第一阶段以ESO收益最大化为导向,在ESO与电网、气网之间进行主博弈上层调度,第二阶段以MPIES成本最小化为导向,在ESO与MPIES之间进行从博弈下层调度;最后,提出了一种交替方向乘子法分布式迭代优化算法(distributed iterative alternating direction method of multipliers,DI-ADMM)与梯度投影法结合的分布式协同优化算法对两阶段调度模型进行求解。算例分析表明,该策略能够有效协调多园区综合能源系统的多能互补,在提升经济效益的同时显著降低碳排放,对于推动“双碳”目标的实现具有重要实践意义。
