考慮負荷偏離度的零碳排放綜合能源系統優化調度

張鴻宇，凡海波，方 輝，彭敏放

（1.湖南大學電氣與信息工程學院，長沙 410082；2.江西核電有限公司，江西 332000；3.江核能源有限公司，南昌 330000）

近年來，隨著我國現代化建設的持續加快，我國的能源消耗總量逐年增加[1]。目前我國仍是一個以煤炭等化石能源為主的國家[2]，大量化石能源的消耗使其儲量日漸枯竭的同時，對我國的生態環境也造成了極大的破壞[3]。并且由于我國的能源供應模式以能源分供模式為主，異質能源之間無法進行協調規劃和互補利用，導致我國的能源利用率較低，單位國內生產總值能耗偏高。因此，為解決能源危機，降低我國的碳排放量，國家大力推動能源清潔低碳安全高效利用。

十三屆全國人大四次會議上的《政府工作報告》中指出，要將“加快發展方式綠色轉型，協同推進經濟高質量發展和生態環境高水平保護，單位國內生產總值能耗和二氧化碳排放分別降低13.5%、18%”作為“十四五”時期的主要目標任務；將“扎實做好碳達峰、碳中和各項工作，制定2030年前碳排放達峰行動方案”作為2021年的重點工作。因此，為了提高我國的能源利用率，降低我國的碳排放量，以風、光等清潔能源為主的綜合能源系統IES（integrated energy system）逐漸成為專家學者研究的重點[4]。綜合能源系統耦合了電力系統、熱力系統和天然氣系統，依托互聯通信技術，在實現異質能源間協調規劃和互補利用的同時，滿足了系統內多元化的用能需求，有效提升了能源利用率，降低了碳排放量[5]。

目前，針對IES優化調度的研究取得了一定的成果。文獻[6]總結了冷熱電聯供系統的常用設備，提出了多能源微網系統通用建模方法。文獻[7]在原有研究的基礎上將熱泵和儲熱裝置引入到冷熱電聯供型微網中，提高了系統調節的靈活性。文獻[8]重點研究了IES系統中電儲能裝置的經濟調度作用，提出了計及附加機會收益的動態調度模型，提高了系統的經濟效益。文獻[9]將P2G技術引入電-氣互聯系統中，將冷熱電聯供系統拓展為電-熱-氣互聯系統，并考慮了大氣污染的時空擴散現象，建立了環境經濟優化模型。文獻[6-9]主要側重于通過優化IES的供能側架構來提高系統的能源利用率和經濟效益，并未考慮需求響應對IES運行調度的影響。因此在對IES的進一步研究中，有學者在現有供能側架構的基礎上，研究了需求響應對IES運行調度的影響。文獻[10]將熱電聯產系統和需求響應相結合，提出了一種多微網混合能源共享框架。文獻[11]將直接負荷控制引入IES的優化運行中，研究了需求響應對系統優化運行的影響，構建了包含系統供能側和用戶側直接負荷控制的綜合優化模型。文獻[12]提出了一種基于綜合需求響應和博弈的兩階段多主體聯合優化調度策略對IES進行優化調度。文獻[10-12]考慮了需求響應對IES運行調度的影響，進一步優化了IES的調度策略。但這些研究的主要側重點在于如何利用需求響應提高系統的經濟效益，較少考慮需求響應導致用戶的用能習慣發生了改變，影響了用戶的用能體驗。在文獻[6-12]的供能側架構中，熱電耦合模塊主要選用燃氣機組或燃煤機組，這些機組在產熱產電的同時，也產生了大量的含碳化合物，增加了系統的碳排放量。為此，文獻[13]將利用光熱發電的光熱電站引入綜合能源系統中，作為熱電耦合設備參與系統的優化調度，有效降低了系統的碳排放量。上述文獻在對IES進行調度時，系統中異質能源的調度時間尺度一致，并未考慮異質能源在供需平衡、響應時間等方面的差異。

基于以上研究背景，本文從IES供能側和IES用戶側兩個角度研究IES的優化運行。首先在IES供能側，選用光熱電站作為系統的熱電耦合模塊配合其他能源設備組成IES供能系統，實現了系統的零碳排放；然后在IES用戶側，考慮柔性電負荷參與需求響應以及用戶對熱能的變化不敏感等因素，提出了負荷偏離度的概念并建立數學模型來衡量用戶實際用能情況偏離用戶理想用能情況的程度；接著考慮電、熱、氣3種能源之間的特性差異，采用混合時間尺度對IES進行調度；最后利用NSGA-II算法對IES優化調度模型進行求解，并通過算例分析驗證了該模型的可行性與合理性。

1 綜合能源系統的構成

綜合能源系統由供能側和用戶側兩部分組成。在供能側，系統采用100%清潔能源進行供能進而達到系統零碳排放的目的；在用戶側，對電負荷進行了分類，使用戶在參與需求響應的同時可以兼顧用戶的用能體驗。綜合能源系統架構如圖1所示。

圖1 綜合能源系統架構Fig.1 Architecture of IES

系統中的電能主要由風力發電、光伏發電、儲電裝置和光熱電站提供，當系統中產生的電能大于負荷需求時，多余電能可存入儲電裝置中或出售給電網，當系統中產生的電能小于負荷需求時，可向電網購電來滿足負荷需求。系統中的天然氣主要由電轉氣P2G（power to gas）裝置提供，儲氣裝置作為天然氣系統的調節模塊，可通過儲氣或放氣來維持天然氣系統的供需平衡。系統中的熱能主要由污水源熱泵和光熱電站中的儲熱裝置提供，污水源熱泵通過消耗電能產生熱能提供給熱負荷，光熱電站則作為系統中的熱電耦合模塊，既可將光場收集的熱能轉化為電能滿足電負荷需求，也可將多余的熱能用來滿足熱負荷需求。充分開發并利用光熱電站的熱電耦合特性，有助于提高IES的能源利用率。

1.1 供能側設備模型

IES供能側主要由風光發電機組、光熱電站、污水源熱泵、P2G裝置以及儲能裝置組成，并且供能側連接外部電網，保證系統內部的穩定供能。

1）光熱電站模型

光熱電站主要由集熱系統、儲熱系統和發電系統3部分組成[14]，集熱系統收集太陽光熱并將熱量傳遞給導熱介質，導熱介質再將水加熱形成蒸氣進而推動汽輪機發電[15]。光熱電站配備有大容量的儲熱裝置，可以根據每時段的熱電供需平衡情況進行儲熱或放熱，在滿足發電需求的同時，提高了光熱利用率和發電機出力的靈活性。并且儲熱裝置可以在晚上繼續放熱使發電機持續發電，提高了光熱電站的供電可靠性。

光熱電站發電機的出力模型為

光熱電站儲熱裝置的模型為

式中：Pcsp,t和Hcsp,t分別為t時段光熱電站的輸出電功率和輸入熱功率；ηcsp為熱電轉換效率；為儲熱裝置在t時刻的儲熱量；σheat為儲熱裝置的自損率；Hs,t和Hr,t分別為儲熱裝置在t時段的儲熱功率和放熱功率；和分別為儲熱裝置的儲熱效率和放熱效率；Δt為調度時段。

2）儲電裝置模型

儲電裝置根據系統的電功率平衡情況和電網電價進行充電或放電，在保證系統電功率平衡的同時，提高系統運行的經濟性。

式中：Eptower為儲熱裝置在t時刻的儲電量；σpower為儲電裝置的自損率；Pe,s,t和Pe,r,t分別為儲電裝置在t時段的充電功率和放電功率；和分別為儲電裝置的充電效率和放電效率。

3）污水源熱泵模型

污水源熱泵以城市污水作為熱源，通過電能驅動，借助熱泵系統內部制冷劑的物態循環變化，實現采暖或制冷的目的。相較于其他能量轉換裝置，污水源熱泵的性能系數較高，可有效減少電能的消耗。污水源熱泵的模型為

式中：Php,t和Hhp,t分別為t時段污水源熱泵的輸入電功率和輸出熱功率；Chp為制熱系數。

4）P2G模型

P2G技術是將電能轉化為氫氣或甲烷的技術，將P2G技術運用在IES中有助于提高風光發電的消納水平，并且還可以吸收二氧化碳，降低系統周圍環境的含碳量。P2G技術主要包含電解水和氫氣甲烷化兩個步驟，反應過程為

式中：PP2G,t和VCH4,t分別為t時段P2G裝置的電功率及生成甲烷的體積；ηP2G為P2G裝置的效率；CCH4為天然氣熱值。

5）儲氣裝置模型

將儲氣裝置配備在IES中，當P2G產氣不足時，可通過釋放天然氣來滿足氣負荷需求，當P2G產氣過剩時，可將多余的天然氣存儲起來。儲氣裝置在維持天然氣供需平衡的同時，也間接提高了系統風光發電的消納水平。儲氣裝置的模型為

式中：E為儲氣裝置在t時刻的儲氣量；σgas為儲氣裝置的自損率；Pg,s,t和Pg,r,t分別為儲氣裝置在t時段的儲氣功率和放氣功率；和分別為儲氣效率和放氣效率。

1.2 用戶側負荷模型

用戶側負荷根據能源類型可分為電負荷、氣負荷和熱負荷，其中電負荷根據用能特性又可分為非柔性電負荷、可轉移電負荷及可中斷電負荷。在IES的優化運行中考慮用戶側的需求響應以及用戶對不同能源的敏感度差異，有助于降低IES的運行成本。

1）可轉移電負荷模型

可轉移電負荷的運行時間可以根據系統運行狀態在用戶允許的時間范圍內進行轉移，開始工作時不允許中斷[16]。可轉移電負荷的模型為

式中：為可轉移電負荷l在t時段的電功率；為可轉移電負荷的額定功率；為可轉移電負荷在t時段的狀態變量；Tl為可轉移電負荷完成工作所需要的時間；和分別為用戶允許可轉移電負荷工作的起始時間和結束時間。

2）可中斷電負荷模型

可中斷電負荷在運行時可以根據系統運行狀態進行負荷中斷和負荷轉移，相關數學模型及約束條件見文獻[17]。

2 系統運行策略及調度方法

以光熱電站為熱電耦合模塊的IES最大的優勢就是實現了供能側的零碳排放，因此在制定系統運行策略時，要首先保證系統對于清潔能源的高效利用，在此基礎上，再考慮系統的經濟運行。并且，系統中有電、熱、氣3種能源，這3種能源對供需平衡和響應速度的要求是不同的，因此采用混合時間尺度對3種能源進行調度，提高調度方案的精細度。

2.1 系統運行策略

IES中一共有3類清潔能源發電設備：風電機組、光伏機組和光熱電站。在各個調度時段，保證這3類設備的高效發電，有利于提高系統的清潔能源利用率，保證系統供能側的零碳排放。

1）風電、光伏機組運行策略

風電機組和光伏機組屬于不可控機組，在調度時段內，采用最大功率點跟蹤控制保證其正常運行，在系統調度中屬于第一優先級。

2）光熱電站運行策略

光熱電站因配備有大規模儲熱裝置，屬于可控型清潔能源發電設備，在系統調度中屬于第二優先級。由于光熱電站的轉動慣量較大，啟動費用較為昂貴，因此在對光熱電站進行調度時，一般不考慮對光熱電站的停機操作。在調度時段內，當風電光伏出力之和大于或等于系統中的電負荷時，光熱電站以不低于最小運行功率維持運轉，此時多余的電能可向儲電裝置充電或向電網售電；當風電光伏出力之和小于系統中的電負荷時，光熱電站優先利用光場收集的熱能進行發電，若還有功率缺額，則利用儲熱裝置放熱進行發電；若光熱電站利用光場收集的熱能進行發電且已達最大運行功率，多余的熱能將存儲在儲熱裝置中。

3）儲電裝置運行策略

儲電裝置控制簡便，出力靈活，與光熱電站相比，儲電裝置的響應速度更快，可及時彌補功率缺額，因此在系統調度中屬于第三優先級。在調度時段內，當風電、光伏及光熱電站出力之和大于或等于系統中的電負荷時，若此時電網電價較高，多余電能可出售給電網獲取利潤，若此時電網電價較低，多余電能可向儲電裝置充電；當風電、光伏及光熱電站出力之和小于系統中的電負荷時，若此時電網電價較高，儲電裝置放電彌補功率缺額，若此時電網電價較低，系統向外部電網購電彌補功率缺額。由運行策略可知，儲電裝置除了可以保證系統的功率平衡，還可以根據電網電價調整出力計劃，提高系統運行的經濟性。IES具體的運行策略如圖2所示，圖中和分別為光熱電站的最小輸出電功率和最大輸出電功率。

圖2 IES運行策略Fig.2 Operation strategy for IES

2.2 系統調度方法

在對IES進行優化調度時，考慮了電、熱、氣3種能源的特性差異。電力系統供需兩端要時刻保持平衡，短時間的電能不平衡就可能導致電網電壓跌落，影響電力系統的穩定運行。熱能與天然氣相較于電能而言具有較大的慣性[18]，能量調度與響應速度較慢，且短時間的熱能不平衡或天然氣不平衡對系統的穩定運行影響較小。因此，相較于熱能和天然氣而言，電能的調度時段應該更加精細化。綜合以上分析，本文采用混合時間尺度對IES進行優化調度，其中電力系統1天內有96個調度時段（每時段15 min），熱力系統和天然氣系統1天內有24個調度時段（每時段1 h）。調度流程如圖3所示。

3 IES多目標優化調度模型

本文從IES供能側和用戶側兩個角度研究IES的優化調度，建立兼顧經濟性和用戶用能體驗的優化調度模型。

3.1 目標函數

本文以IES供能側運維成本最低和IES用戶側負荷偏離度最低為雙重目標，目標函數為

式中：fc為IES供能側運維成本，fd為IES用戶側負荷偏離度。

式中：、和分別為電力系統、熱力系統和天然氣系統的運維成本；Tgrid、Theat和Tgas分別為電力系統、熱力系統和天然氣系統的調度周期；Pw,t、PPV,t、Pcsp,t、Pgrid,t、Pcell,r,t和Pcell,s,t分別為t時段內的風力發電功率、光伏發電功率、光熱電站輸出電功率、電網交互功率、儲電裝置放電功率和充電功率；αw、αPV、αcsp和αcell分別為風機、光伏板、光熱電站和儲電裝置的單位功率維護成本；βt為t時段內的電價；μcell為儲電裝置的狀態變量；Hhp,t、Hr,t和Hs,t分別為t時段內的熱泵功率、儲熱裝置放熱功率和儲熱功率；αhp和αsh分別為熱泵和儲熱裝置的單位功率維護成本；μsh為儲熱裝置的狀態變量；PP2G,t、Pg,r,t和Pg,s,t分別為t時段內的P2G功率、儲氣裝置放氣功率和儲氣功率；αP2G和αg分別為P2G和儲氣裝置的單位功率維護成本；μg為儲氣裝置的狀態變量。

本文用負荷偏離度來衡量用戶的用能體驗，相比于熱負荷偏離度，電負荷偏離度對用戶的用能體驗影響更大，因此認為電負荷偏離度與熱負荷偏離度對用戶負荷偏離度的影響權重比為7：3，即

式中：fd,e為電負荷偏離度；fd,h為熱負荷偏離度。

在電力需求側，由于柔性電負荷（可轉移負荷以及可中斷負荷）參與基于電價的需求響應，使得一些用戶的用電情況發生了改變。以往關于需求響應參與系統優化調度的研究中，安排柔性電負荷工作時間的主要方式是根據系統的調度指令從用戶給定的時間段內選擇一個工作時間使柔性電負荷完成工作，用戶對柔性電負荷的理想用電時間就包含在這個時間段內。而調度指令往往是根據系統運行的經濟性發出的，并且認為只要在這個時間段內讓柔性電負荷完成工作，就不會影響用戶的用能體驗。在此基礎上，本文對柔性電負荷的工作時間進行了區分和細化，認為在用戶給定的時間段內，柔性電負荷的實際工作時間距離用戶的理想用電時間越近，用戶的用能體驗越好；柔性電負荷的實際工作時間距離用戶的理想用電時間越遠，用戶的用能體驗越差。本文把柔性電負荷的實際用電時間偏離理想用電時間的程度，稱為電負荷偏離度，計算公式為

式中：、和分別為用戶k的第m個柔性電負荷的實際起始用電時間、理想起始用電時間和允許起始用電時間；、和分別為用戶k的第m個柔性電負荷的實際結束用電時間、理想結束用電時間和允許結束用電時間；M為柔性電負荷總數；K為用戶總數。

在熱力需求側，由于能源特性的差異，用戶對熱能變化的敏感度不如電能變化的敏感度，因此熱能供應不需要實時滿足熱負荷需求，只要將其保持在一定范圍內即可。但實際供熱量如果偏離理想供熱量的程度過大，也會給用戶帶來不適。本文把實際供熱量偏離用戶理想供熱量的程度，稱為熱負荷偏離度，其計算公式為

式中：、和分別為用戶k在t時段內的實際供熱量、理想供熱量和最低供熱量。

3.2 約束條件

（1）電功率平衡約束為

式中，Pload,t為t時段的電負荷功率。

（2）天然氣平衡約束為

式中，Pg,load,t為t時段的天然氣負荷功率。

（3）熱功率平衡約束為

式中：Hr,out,t和Hs,out,t分別為光熱電站儲熱裝置在t時段內的外部放熱功率和外部儲熱功率；Hload,t為t時段內的熱負荷功率。

（4）光熱電站出力約束為

式中：Hsun,t為光場在t時段內收集的熱功率；Hr,in,t和Hs,in,t分別為光熱電站儲熱裝置在t時段內的內部放熱功率和內部儲熱功率；和分別為光熱電站的最小輸出電功率和最大輸出電功率；和分別為光熱電站的最大向上爬坡速率和最大向下爬坡速率。

（5）儲電裝置約束為

式中：和為儲電裝置的最大放電功率和最大充電功率；為儲電裝置的最大容量。

（6）儲熱裝置約束為

式中：和分別為儲熱裝置的最大放熱功率和最大儲熱功率；為裝置的最大儲熱量。

（7）污水源熱泵出力約束為

式中，為污水源熱泵的最大輸入電功率。（8）P2G裝置出力約束

式中，為P2G裝置的最大輸入電功率。

（9）儲氣裝置約束為

式中：P和為儲氣裝置的最大放氣功率和最大儲氣功率；為儲氣裝置的最大容量。

（10）聯絡線功率約束為

式中，為IES與電網之間的最大傳輸功率。

為保證雙重目標的獨立性，本文采用NSGA-II算法[19]對IES優化調度模型求解。

4 算例分析

4.1 算例數據概述

某區域綜合能源系統結構如圖1所示。其中，風機和光伏板的單位功率維護成本均為0.2元儲電裝置的單位功率維護成本為0.015元，IES與電網之間的最大傳輸功率為1 500 kW；非柔性電負荷、風電機組出力、光伏機組出力等數據如圖4所示；熱負荷與氣負荷的數據如圖5所示；其他能源設備的相關參數及數據如表1所示。電網電價采用分時電價：22：00至7：00，電網電價為0.35元；7：00至10：00以及14：00至17：00，電網電價為0.55元；10：00至14：00以及17：00至22：00，電網電價為0.85元。

圖4 電負荷與能源設備出力數據Fig.4 Data of electric load and energy equipment output

圖5 熱負荷與氣負荷數據Fig.5 Data of heat and gas load

表1 能源設備基本參數Tab.1 Basic parameters of energy equipment

在用戶側，以冬季某日的優化運行為例，該區域共500戶家庭，按照用能習慣將500戶家庭分為A、B、C、D、E五類，每類家庭100戶。每戶家庭涉及的柔性電負荷有洗衣機、洗碗機、電飯鍋、烘干機和掃地機。其中，洗衣機、洗碗機、電飯鍋和烘干機的額定功率分別為0.3 kW、1 kW、0.9 kW和1.4 kW，工作時長均為1 h，工作時不允許中斷；掃地機的額定功率為0.5 kW，充電時長為4 h，最大允許中斷次數為1，最短中斷時間和最短充電時間均為1 h。各類家庭的用能時間如表2所示。

表2 用能時間表Tab.2 Energy consumption schedule

4.2 算例結果分析

首先對IES的優化調度情況進行分析，以實現系統運維成本最低的調度計劃為例，系統電功率平衡圖如圖6所示，系統熱功率平衡圖如圖7所示，天然氣平衡圖如圖8所示。

圖6 電功率平衡Fig.6 Electric power balance

圖7 熱功率平衡Fig.7 Thermal power balance

圖8 天然氣平衡Fig.8 Natural gas balance

由圖6所示，在1-16時段，風機出力大于系統電負荷，所以此時段內光熱電站出力較小，發電功率維持在最小發電功率附近，多余電量一部分出售給電網獲取利潤，另一部分向儲電裝置充電。在2、3、4和12時段，雖然系統發電量大于電負荷，但依舊發生了系統向電網購電的行為，這是因為在此時段內，電網電價最低，系統向電網購電并儲存在儲電裝置中，是儲電裝置“低儲高放”的經濟性體現。17-28時段，由于P2G耗電量的增加，系統電負荷升高，此時風機發電量已經小于系統電負荷，但由于此時段內光照依然很弱，光熱電站出力所需的熱量主要來自儲熱裝置放熱，因此光熱電站的出力受到了儲熱裝置放熱功率的限制，并不能彌補功率缺額，并且17-28時段的電網電價依舊最低，儲電裝置仍為充電狀態，故在此時段內，系統主要依靠向電網購電來彌補功率缺額。29-40時段，風機發電量逐漸變小，光照強度越來越強，光伏出力及光熱電站出力逐漸增加，并且此時段內電網電價中等，儲電裝置切換為放電狀態。但由于電負荷依舊在逐漸增加，并且光熱電站也未達到最大功率運行狀態，因此系統仍需要向電網購電來彌補功率缺額。41-68時段，光熱電站所需熱量來自光場收集的熱能和儲熱裝置釋放的熱能，達到最大功率運行狀態，并且此時段內電網電價較高，儲電裝置維持在放電狀態。在此時段內，若系統發電量大于系統電負荷，多余電量就出售給電網獲取利潤，若系統發電量小于系統電負荷，系統就向電網購電彌補功率缺額。69-88時段，隨著光照的減弱，光伏板不再出力，光熱電站的出力再次受到儲熱裝置放熱功率的限制，出力明顯減小。雖然風機發電量逐漸增加，儲電裝置依舊為放電狀態，但此時段是負荷晚高峰時段，系統發電量依然不能滿足系統電負荷，需向電網購電彌補功率缺額。89-96時段，系統電負荷回落，電網電價最低，儲電裝置切換為充電模式，系統主要依靠風機出力滿足電負荷需求。

圖7所示，1-5時段和20-24時段，熱泵出力一方面滿足系統熱負荷，另一方面向儲熱裝置充熱，這是由于此時段內無光照，光熱電站出力完全依靠儲熱裝置放熱，因此熱泵需要向儲熱裝置充熱進而滿足光熱電站的出力要求。并且此時段內電網電價較低，利用低電價進行儲熱是系統經濟運行的體現。6-19時段，光熱電站主要依靠光場收集的熱能進行發電，儲熱裝置的熱能可以用來滿足系統熱負荷，減小熱泵的耗電量。

圖8所示，無論是P2G出力還是儲氣裝置出力都顯得較無規律，這主要是因為氣負荷單點爆發式使用造成的。在早餐、午飯和晚餐的時段，氣負荷很高，在其他時段，氣負荷很低。所以P2G和儲氣裝置主要跟隨了氣負荷的變化特性，降低了對電網電價變化的敏感度。

若將供能系統中的光熱電站替換成燃氣輪機組，在日發電量相同的情況下，計算燃氣輪機組的天然氣消耗量、CO2排放量以及光熱電站的光能利用率等，相關數據如表3所示。其中，認為天然氣的成分全部為甲烷，燃氣輪機組的發電效率、熱損失系數和余熱回收效率分別為0.35、0.15和0.85。氣體摩爾體積為24.5 L/mol。

表3 燃氣輪機組與光熱電站數據對比Tab.3 Data comparison between gas turbine unit and concentrating solar power plant

表3所示，在發電量相同的情況下，光熱電站的天然氣消耗量和CO2排放量均為0，而燃氣輪機卻有較高的天然氣消耗量和CO2排放量，說明了利用光熱電站發電能有效降低天然氣消耗量和碳排放量。并且光熱電站的光能利用率為93.98%，6.02%的棄光率主要是發電機的出力限制和儲熱裝置的充放熱功率限制導致的；而燃氣輪機卻無法利用光熱進行發電，這說明以光熱電站為熱電耦合模塊的IES有著更高的光能利用率。

接下來分析引進負荷偏離度對IES優化調度的影響。利用遺傳算法對綜合能源系統優化運行模型求解，得出的Pareto解集如表4所示。

表4 Pareto解集Tab.4 Pareto solution set

表4所示，1號調度計劃是不考慮需求響應時的調度計劃，8號調度計劃是只追求系統運維成本最低的調度計劃。觀察數據可以發現，隨著負荷偏離度的逐漸增大，對應的系統運維成本逐漸變小。不難總結出負荷偏離度和系統運維成本其實是一對相互制約的運行目標，造成這一現象的主要原因是因為電網電價較低的時段與大多數用戶的理想用電時間不重疊。因此，引進負荷偏離度有利于平衡用戶用能體驗和系統運維成本這一對相互制約的運行目標，避免在制定調度計劃時，一味地追求某一單目標的最優而使得另一目標值很差。比如某一系統要求在負荷偏離度不高于0.3的基礎上運維成本最低，此時3號調度計劃是最佳選擇而非8號調度計劃。

5 結語

本文將供能側的經濟運行與用戶側的負荷偏離度相結合建立綜合能源系統優化調度模型。在供能側，以光熱電站作為供能系統的熱電耦合模塊，配合其他能源設備共同構建供能系統架構，實現了零碳排放；在用戶側，考慮柔性電負荷參與需求響應和用戶對熱能變化的敏感度不高等因素，建立負荷偏離度模型來衡量用戶實際用能情況偏離用戶理想用能情況的程度。此外，考慮到系統中3種異質能源的特性差異，采用混合時間尺度對IES進行調度，并使用NSGA-II算法對IES優化調度模型進行求解。最后，通過1個算例驗證了本文所建模型的可行性與合理性。

值得注意的是，隨著新能源的發展以及對IES優化運行研究的深入，會有更多IES參與到日常的能源優化調度中，而多個IES之間能否協同管理和互補利用，如何對多個IES進行優化調度是后續研究工作的重點。