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Modeling and Simulation 建模与仿真建模与仿真,2023,12(4),3716-3735 Published Online July 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/mos https:/doi.org/10.12677/mos.2023.124341 文章引用文章引用:潘邦勇,刘敏,陈鑫瑞,蒙昌州.综合能源系统运行优化研究综述J.建模与仿真,2023,12(4):3716-3735.DOI:10.12677/mos.2023.124341 综合能源系统运行优化研究综述综合能源系统运行优化研究综述 潘邦勇潘邦勇，刘刘 敏敏，陈鑫瑞陈鑫瑞，蒙昌州蒙昌州 贵州大学电气工程学院，贵州 贵阳 收稿日期：2023年6月6日；录用日期：2023年7月11日；发布日期：2023年7月18日 摘摘 要要 综合能源系统综合能源系统(integrated energy system,IES)对电、冷、热、气等多种形式的能源实施多层次利用，实对电、冷、热、气等多种形式的能源实施多层次利用，实现各类能源在提高可再生能源消纳率方面的差异互补。由于不同系统之间的紧密耦合和能量流动的复杂现各类能源在提高可再生能源消纳率方面的差异互补。由于不同系统之间的紧密耦合和能量流动的复杂变化，变化，IES在运行优化方面具有独特性。本文全面综述了在运行优化方面具有独特性。本文全面综述了IES优化运行的研究现状。首先，介绍了优化运行的研究现状。首先，介绍了IES设备设备的数学模型和的数学模型和IES运行优化模式。其次，阐述了运行优化模式。其次，阐述了IES优化的求解方法及其特点。最后，对优化的求解方法及其特点。最后，对IES综合效益评价综合效益评价体系进行了详细阐释并对该领域的未来发展进行了展望，以期为今后的研究提供参考。体系进行了详细阐释并对该领域的未来发展进行了展望，以期为今后的研究提供参考。关键词关键词 综合能源系统，运行优化，求解方法，效益评价综合能源系统，运行优化，求解方法，效益评价 Review of Research on Operation Optimization of Integrated Energy System Bangyong Pan,Min Liu,Xinrui Chen,Changzhou Meng School of Electrical Engineering,Guizhou University,Guiyang Guizhou Received:Jun.6th,2023;accepted:Jul.11th,2023;published:Jul.18th,2023 Abstract The integrated energy system(IES)implements multi-level utilization of various forms of energy such as electricity,cold,heat and gas,and realizes the complementarity of various energy sources in improving the consumption rate of renewable energy.Due to the tight coupling between dif-ferent systems and the complex changes of energy flow,IES is unique in operation optimization.This paper comprehensively reviews the research status of IES optimal operation.Firstly,the ma-thematical model of IES equipment and the optimization mode of IES operation are introduced.潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3717 建模与仿真 Secondly,the solution method and characteristics of IES optimization are expounded.Finally,the IES comprehensive benefit evaluation system is explained in detail and the future development of this field is prospected in order to provide reference for future research.Keywords Integrated Energy System,Operation Optimization,Solution Method,Benefit Evaluation Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 能源领域的技术变革与创新贯穿人类社会发展史1。如何快速开发清洁能源，高效协调多种能源的利用，已成为世界能源领域的研究热点2。世界各国学者提出了多能源系统3、IES 4、能源互联网5等相关概念，并讨论了电、气、热、冷等多种能源的协调互补机制和开发应用模式的结构形式6。随着化石能源过度消费和自然环境问题恶化，推进国家能源转型7，实现能源生产从“一煤独大”向清洁主导的转变。这将改变传统能源系统的能源结构、用能方式和市场模型。从能源利用的角度来看，多种类型的能源系统在不同的时间尺度上是相互联系和互补的，能量的储存和转移可以在多个时间尺度上进行8。因此，在 IES 的能量产生和利用过程中，IES 的运行优化是未来研究的主要方向。本文围绕IES 运行优化这一主题，梳理了 IES 设备单元的静态物理/经济模型，总结了 IES 的基本运行优化模式、IES 的求解方法种类及其特点和 IES 效益评价方法。最后，基于 IES 发展存在的不足，提出了该领域的研究展望，以期为今后的研究提供参考。2.IES 设备模型设备模型 IES 涵盖供电、供热、制冷、供气等多种能源网络，以及相关的信息设备和管理系统。IES 设备复杂多样，不同设备构成的 IES 特性不同，其通用网络架构图如图 1 所示。目前对 IES 中的独立型和双重耦合型设备的数学静态建模已接近实际设备正常运行时的效果。然而随着越来越多不同种类的能源联合运行的快速发展，需要四重以上耦合型设备机组也越来越多，这将使得数学建模变得更加困难，耦合关系也变得更加复杂9，然而目前对其相关的建模未有之。IES 中独立型设备只生产、传输、存储电能、热能、冷能和天然气10。其中相关设备的物理/经济模型见表 1 对应的参考文献。在研究和应用中，系统的耦合模型可分双重耦合设备单元和三重及以上耦合型设备机组。IES 中双重耦合型设备只限于不同的两种能源进行转化，主要有气转电、电转冷、热转冷、气转热、电转热和电转气等。三/四重耦合型设备机组也仅限气转电/热/冷，其相关设备的物理/经济模型见表 2 对应的参考文献。然而，目前对于气、电、冷、热、交通、水等网络彼此之间互联耦合的研究几乎没有触及。3.IES 运行优化模式运行优化模式 IES 的研究涉及多个方面，其中 IES 的建模和运行优化研究是比较重要的。IES 优化运行通常是在保证用户供能需求的前提下，考虑 IES 运行成本最低为目标，以便实现能源供能的总成本最低，保证能源的高效利用，从而实现系统的经济运行。目前，对于电气联供 IES、电热联供 IES 以及电气热Open AccessOpen Access潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3718 建模与仿真 联供 IES 等运行优化模式的研究已经很成熟。然而，对 IES 能源枢纽的研究甚少。本文主要对电气联供 IES、电热联供 IES 以及电气热联供 IES 进行简单介绍，重点在于介绍 IES 能源枢纽。Figure 1.ES network architecture diagram 图图 1.IES 网络架构图 Table 1.System resulting data of standard experiment 表表 1.标准试验系统结果数据 类别 设备 物理/经济模型参考文献 电力 设备 风力发电机 文献11 光伏 DG 文献6 12 13 输配电网络 文献14 储能电池 文献15 充电桩 文献16 超级电容器 文献17 热力 设备 热力管网 文献18 19 20 21 储热罐 文献15 换热器 文献22 余热回收装置 文献23 冷力 设备 冷力管网 文献24 储冷罐 文献25 潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3719 建模与仿真 Continued 天然气设备 天然气管网 文献26 27 28 储气罐 文献29 加气站 文献30 31 Table 2.Physical/economic model of coupled IES equipment and references 表表 2.IES 耦合型设备的物理/经济模型及参考文献 类型 设备 物理/经济模型参考文献 电转冷 电制冷机 文献32 33 冰蓄冷空调 文献34 35 36 气转热 烟气型溴化锂制冷机 文献37 燃气供热锅炉 文献17 38 电转热 热泵 文献39 40 41 电热锅炉 文献42 43 气转电 氢燃料电池 文献44 燃气轮机 文献45 液转电 柴油发电机 文献46 热转冷 吸收式制冷机 文献32 47 电转气 P2G 机组 文献48 49 50 51 气转电/热 CHP 机组 文献52 53 54 气转冷/热/电 CCHP 机组 文献55 56 57 3.1.电电气互联气互联 IES 运行优化运行优化 电气互联 IES 将电力系统和天然气系统通过耦合元件结合到一起，充分将电能和天然气的不足彼此互补，从而提高了电力、天然气系统的稳定性，其通用模型架构如图 2 所示。Figure 2.IES model architecture of electricity-gas intercon-nection 图图 2.电气互联 IES 模型架构 潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3720 建模与仿真 电气互联 IES 的运行机制，一般其目标函数是以系统运行成本和污染物排放最小，并考虑相关的技术约束，其公式表达式见表 3 对应的参考文献。Table 3.IES constraint expression of electrical-gas interconnection and references 表表 3.电气互联 IES 约束表达式及参考文献 类型 I 类型 II 参考文献 电力网络 节点功率平衡约束 文献58 59 60 节点相角约束 文献58 59 CHP 机组出力约束 文献58 59 火电机组出力约束 文献58 59 P2G 机组出力约束 文献58 59 60 风电机组出力约束 文献60 天然气网络 管存平衡约束 文献58 59 60 加压站约束 文献58 59 60 储气罐容量约束 文献58 容量传输限制 文献59 节点气压约束 文献58 59 60 气源出力约束 文献58 59 60 节点流量平衡约束 文献58 59 60 文献61以运行成本与碳排放最小为目标函数和以配电/气网与耦合装置作为约束条件来求解考虑综合需求响应的电气综合能源系统低碳经济调度。文献62以机组成本与气井产气成本和以电力/天然气系统和耦合元件作为约束条件求解考虑精细模型的电气综合能源系统优化运行 3.2.电电热互联热互联 IES 运行优化运行优化 电热互联 IES 耦合了电能和热能，调动了电力、热力系统的互动，其通用模型架构如图 3 所示。Figure 3.Electric-thermal interconnection IES model architecture 图图 3.电热互联 IES 模型架构 潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3721 建模与仿真 电热互联 IES 的运行机制，一般其目标函数是系统运行成本最小，并考虑相关的技术约束，其公式表达式参考文献43。文献63以发电、弃风/光与储能成本为最小和以电/热平衡、运行设备与储能设备作为约束条件来求解考虑风电消纳的电热综合能源系统优化运行。文献64以煤耗量最小为目标函数，且以电力/热力需求、机组利用率、设备运行和装机作为约束条件来求解电热综合能源系统框架下蒙西电网电源容量最优配比研究。3.3.电电气气热互联热互联 IESIES 运运行优化行优化 电气热互联 IES 耦合了电力、热力以及天然气而组成的一个大型系统，使得系统结构极其复杂，其通用模型架构如图 4 所示。Figure 4.IES model architecture of electricity-gas-heat interconnection 图图 4.电气热互联 IES 模型架构 电气热互联 IES 的运行机制，一般其目标函数是以系统运行成本最小，并考虑相关的技术约束，具体约束条件表达式见表 4 对应的参考文献。Table 4.IES constraint expression of electricity-gas-heat interconnection and references 表表 4.电气热互联 IES 约束表达式及参考文献 类型 I 类型 II 类型 III 参考文献 系统运行约束 功率平衡 电功率平衡约束 文献65 66 67 68 热功率平衡约束 文献65 66 67 68 天然气功率平衡 文献65 66 67 68 系统备用 电功率备用约束 文献66 67 68 热功率备用约束 文献68 气功率备用约束 文献68 潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3722 建模与仿真 Continued 供能单元运行约束 风机 功率出力约束 文献66 67 68 弃风量约束 文献66 67 68 火电机组 电功率出力约束 文献66 67 68 爬坡功率约束 文献66 67 68 开停时间约束 文献68 燃煤锅炉 热功率出力约束 文献68 气井压缩机 气功率出力约束 文献68 CHP 机组 电功率出力约束 文献66 67 68 爬坡功率约束 文献66 67 68 蓄热电锅炉 转化效率约束 文献66 67 68 电功率出力约束 文献66 67 68 蓄热量上限约束 文献66 67 68 P2G 机组 气功率出力约束 文献66 67 68 燃气锅炉 热功率出力约束 文献66 67 68 文献69以外系统购买的电、气能的费用为目标函数和以能源平衡、储能设备与机组作为约束条件求解计及用户行为的电气热互联 IES 日前经济调度。文献70以系统总运行成本最小为目标函数和以电/气/热网、耦合设备与 CCUS 装置作为约束条件求解考虑 CCUS 的电气热综合能源系统鲁棒优化调度。3.4.IES 能源枢纽运行优化能源枢纽运行优化 IES 能源枢纽是一个允许不同能量流输入和输出、相互转换和储存的单元。目前，应用于 IES 的能源枢纽模型一般只包含用于实现电、热、冷之间转换的部件，其通用模型架构如图 5 所示。电热互联 IES 的运行机制，一般其目标函数是系统运行成本最小，并考虑相关的技术约束，其公式表达式参考文献43。文献63以发电、弃风/光与储能成本为最小和以电/热平衡、运行设备与储能设备作为约束条件来求解考虑风电消纳的电热综合能源系统优化运行。文献64以煤耗量最小为目标函数，且以电力/热力需求、机组利用率、设备运行和装机作为约束条件来求解电热综合能源系统框架下蒙西电网电源容量最优配比研究。文献71以运行费用最低为目标函数和以能量枢纽分配系数、电/热平衡、运行设备作为约束条件，对能量枢纽进行优化运行求解。文献72以安装、运行及可靠性惩罚成本之和最小为目标函数和以电/热平衡、设备、储能、分配系数、负荷旋转备用和可靠性作为约束条件来求解计及可靠性的电气热能量枢纽配置与运行优化。能源枢纽运行优化问题的目标函数和约束条件通常可概括为如下表达方式。3.4.1.目标函数目标函数 能源枢纽总体趋向是主要以考虑日优化调度问题，合理安排各单元在每个时间间隔的处理，以能源枢纽购买电力pC和天然气的费用GC与污染物排放交易成本 F 之和最小为目标，其目标函数为。minGpCCCF=+(1)潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3723 建模与仿真 Figure 5.Energy hub model architecture 图图 5.能源枢纽模型架构 CCHPGBGTGBgasGttGtPHTC=+(2)()TouPGssPttttCPPT=(3)式中，G、Tout和s分别为购气价格、购电的分时电价和售电价格；PGtP为时刻 t 的购电功率；stP为时刻 t 的售电功率，其中售电只包括新能源生产的电力。3.4.2.约束条件约束条件(1)系统运行约束。系统运行约束表达式如下所示：PGPGmax0tPP (4)GTGBmaxgas0ttfff+(5)式中，PGmaxP和maxgasf分别为能源枢纽的购电、气容量上限。(2)电动汽车约束。电动汽车(electric vehicle,EV)约束表达式如下所示73：EVEVEV.min.maxkt kkSSS (6)EVaridep.0,t kkkPttt=(7)dridep.min.maxkkkkSSdd+(8)EV.chEV.max.0t kt kPP (9)潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3724 建模与仿真 式中，EV.maxkS和EV.minkS分别为第 k 辆电动汽车蓄电池荷电状态的最大最小值；arikt和depkt分别为电动汽车接入和断开系统的时刻；dep.kS为第 k 辆电动汽车离开电力系统时可以满足出行距离drikd的荷电状态 SOC 值，dep.kS限定了电动汽车的可调度时段；.maxkd和EV.max.t kP分别为第k辆电动汽车的最大续航里程和充电功率。(3)储电(electric storage,ES)设备约束。ESESESminmaxtSSS (10)ES.chES.chES.chmax0ttPP (11)ES.disES.disES.dismax0ttPP (12)式(10)为 ES 荷电状态约束，式(11)和式(12)为充放电功率约束。其中，ESmaxS和ESminS分别为 ES 荷电状态的上下限；ES.chmaxP和ES.dismaxP分别为 ES 的最大充、放电功率；ES.cht和ES.dist表示 ES 在时刻的充、放电状态的二进制变量。为保证 ES 不能同时充放电，需满足以下约束：ES.chES.dis1tt+(13)为了保证优化调度的连续性，在 ES 每日调度的结束时刻 T 的荷电状态要与初始时刻的荷电状态相等，即 ESES1TSS=(14)(4)储热(heat storage,HS)设备约束。HSHSHSminmaxtWWW (15)HS.chHS.chHS.chmax0ttHH (16)HS.disHS.disHS.dismax0ttHH (17)式(15)为 HS 储热量状态约束，式(16)和式(17)为储/放热功率约束。其中，HSmaxW和HSminW分别为储热量的上下限；HS.chmaxH和HS.dismaxH分别为 HS 的最大储、放热功率；HS.cht和HS.dist表示 HS 在时刻 t 的储、放电状态的二进制变量。为保证 HS 不能同时储热和放热，且一个调度周期始末 HS 的储热量相同，即 HS.chHS.dis1tt+(18)HSHS1TSS=(19)(5)用户舒适度约束。室内温度约束。inininminmaxt (20)式中，inmax和inmin分别表示室内温度的上下限，这确保室内温度保持在用户期望的舒适温度区间内。用户意愿的水温约束。wswswsminmaxt (21)式中，wsmax和wsmin分别为用户意愿的水温上下限，以保证用户一天都有热水可用。(6)燃气锅炉(gas boiler,GB)运行约束。GBGBmax0tHH (22)潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3725 建模与仿真 式中，GBmaxH表示 GB 的热力出力上限。(7)燃气轮机(gas turbine,GT)运行约束。GTGTmax0tPP (23)GTGTmax0tHH (24)GTGTGT1maxttPPP (25)式中，GBmaxH和GTmaxP分别表示 GT 的热力和电力出力上限；GTmaxP表示 GT 发电的爬坡上限。(8)功率平衡约束。电功率平衡约束。EV.chLES.chES.disECGTSpvCCHPtttttttttPPPPPPPPP+=+(26)ES.chLtttPP=(27)式中，LtP为基本电力负荷；t为在0,1在区间内的系数，其表示储电设备为基本负荷所提供的电功率占基本负荷需求的比例。由于建设储能设备到多种负荷的成本较高，考虑只有基本负荷可通过储能设备放电供能，制冷需求和电动汽车的电能需求只能通过电网供能。热功率平衡约束。GBCCHPLHS.chHS.disWSACtttttttHHHHHHH+=+(28)式中，LtH为基本热负荷；由燃气锅炉和余热锅炉为系统供热，产生的热能供给基本负荷、热水负荷和吸收式制冷机。冷功率平衡约束74。()()ACECACECairtttECOPECOPH+=(29)式中，ACtE和ECtE分别为吸收式制冷机和电制冷机的输出功率；ACCOP和ECCOP分别为吸收式制冷机和电制冷机的制冷系数，分别为 0.7 和 3。4.IES 运行优化的求解运行优化的求解 由于多种能源系统间的相互连接，综合能源系统的耦合性不断增强，这将使得 IES 优化求解的计算量变大，所以需要能够找到一种高效的求解方法。目前，IES 优化运行模型尚无统一的求解方法，只能根据需要寻找适合具体优化模型的求解方法。IES 常用的求解方法包括数学优化算法和智能优化算法。从算法上来讲，目前针对 IES 的优化调度多是结合数学规划算法或启发式算法进行的75。4.1.数学规划算法数学规划算法 数学规划算法是经典的数学优化算法76，包括线性规划、非线性规划 Benders 分解法等。一般而言，数学优化算法适用范围广、计算速度快、最优解准确等优点，但受变量类型、约束条件的线性情况、目标函数的个数、问题的凸性等影响较大并且在处理非线性、非凸或非连续问题时会陷于局部最优中77。使用数学规划算法解决 IES 优化调度问题有几个前提：研究对象的数学模型清晰、约束条件明确、物理过程简单。文献66针对系统运行中电、热、天然气耦合问题，采用基于拉格朗日松弛协同优化方法进行解耦。该方法仅适用于确定性模型。文献78采用原对偶内点法来求解考虑到电热综合能源系统实时优化调度运行的不确定性。IES 规划与运行调度涉及设备间的相互耦合，属于非线性求解问题。数学模型相互之间的约束比较潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3726 建模与仿真 复杂，求解维度较高79。因为，IES 中设置有大量热设备和热力反应设备，设备模型始终具有非线性，使用数学规划算法时常常需要对这些设备进行线性化处理。文献80以总成本最低为目标函数，通过分段线性化，转化为混合整数线性规划问题进行求解。文献81建立了考虑储能设备的电气区域 IES 日前调度模型，利用二阶锥松弛将模型线性化。4.2.启发式算法启发式算法 相较于数学规划算法，启发式算法可以更好地处理 IES 调度问题。启发式算法主要以智能优化算法为代表，它能够很好地处理有关非凸优化问题。目前，比较成熟的智能式算法包括灰狼算法、禁忌搜索算法和模拟退火算法等82，这些算法被广泛应用于 IES 优化调度的研究中。智能优化算法为许多复杂困难问题的求解提供了可行有效的策略，具有简单、通用、便于并行处理等特点，针对不同情况下的 IES需要合理选择算法进行求解。具体如下表 5 所示。Table 5.Heuristic algorithm corresponding to IES optimization problem 表表 5.IES 优化问题对应的启发式算法 IES 运行优化问题 启发式算法 考虑风电不确定性的电气综合能源系统协调优化 改进型蝙蝠算法83 基于低碳目标的电气综合能源系统经济调度 ADMM 算法84 基于碳交易机制的电气耦合综合能源系统规划 改进粒子群算法85 电气区域综合能源系统多目标混合潮流优化 NSGA-算法86 含电转气技术的电气综合能源系统风电消纳研究 改进的飞蛾扑火算法87 基于合作博弈的多区域电气综合能源系统低碳经济调度 小生境粒子群算法88 促进风电消纳的电热气综合能源系统优化运行研究 改进磷虾群算法89 基于风电功率预测的综合能源系统经济调度研究 改进的教与学优化算法90 提升风电消纳的电气综合能源系统多目标协调优化运行研究 改进的多目标粒子群算法91 天然气地下储气库的电气热综合能源系统联合规划研究 布谷鸟搜索算法92 基于价格杠杆作用的冷热电联供综合能源系统协同优化 灰狼算法93 目前，IES 规划与运行优化中的求解方法过于繁多。许多研究都采用启发式算法来解决综合能源系统的优化问题。那么对于统一建立模型与求解法索引体系，是值得研究和创建的。4.3.求解流程及步骤求解流程及步骤 IES 运行优化建模是基于具体场景中不同元素的角色和作用，建立各能源供给设备之间协调互补的能量流关系。根据 IES 的典型特征和运行机制，对 IES 运行优化模型的求解步骤和流程如下：IES 运行优化模型一般求解流程如下图 6 所示：IES 运行优化模型求解步骤如下：步骤 1：根据所建立的运行场景输入优化模型所需的数据 步骤 2：设置各出力设备的出力约束、传输约束、爬坡率及电网交互约束等运行参数。步骤 3：根据优化模型选择合适的智能算法。步骤 4：根据输入的基础数据和参数设置，在系统约束条件下利用智能算法计算目标函数值。潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3727 建模与仿真 步骤 5：输出优化决策的运行策略结果。Figure 6.IES operation optimization model solving process 图图 6.IES 运行优化模型求解流程 5.IES 综合评价体系综合评价体系 5.1.IES 综合效益评价指标综合效益评价指标 近年来对 IES 的研究主要集中在规划、调度、负荷预测等方面。其中，IES 预测、决策和控制都是以相关评价指标为指导。IES 与评价指标之间的强耦合关系要求我们在进行综合评价时，全面、深入地考虑 IES 对安全、经济、环境和社会的影响，且在进行综合评价时，必须考虑各评价对象的独特性指标，IES 效益评价指标具体如表 6 所示。本节构建的 IES 效益评价指标体系涵盖了经济、社会、环境、安全 4 个方面的效益情况，但二级指标设置较少，尚不能全面、深入地反映 IES 能够带了的效益情况。例如，设备利用率、投资回收期、可再生能源渗透率、用户端能源质量等效益指标未进行考虑，有待于补充更新。此外，有学者对 IES 评价指标进行了深入研究。文献94提出了区间多属性决策方法和模糊语言多属性决策模型。最后，构建了综合能源系统效率评价的数学模型。文献95实施了一种新的评估方法，将热经济学分析与可靠性和可用性评估相结合，以优化能源枢纽系统的设计。文献96建立了综合评价指标，有效地评价了连锁故障的严重程度。文献97建立了以不同主体的评价体系，对区域 IES 的综合效益进行定量评价。文献98对农村 IES 在经济、环境、技术和社会进行了指标评价。潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3728 建模与仿真 Table 6.IES benefit evaluation index system 表表 6.IES 效益评价指标体系 一级指标 二级指标 指标单位 经济 系统设备投资费用 万元 设备利用率%弃风/光率%系统运行费 万元 管网热损失率%网损率%安全 线路越限概率%设备无故障率%IES 平均故障停电时间 h 管道越限概率%切负荷概率%装置故障率%环境 能源转换效率系数-NOX排放量 t 一次能源消耗量 t SO2排放量 t 清洁能源供能占比%CO2排放量 t 效率%社会 配电网缓建效益能力-用户舒适度-目前，国内外已有大量的研究工作涉及到的 IES 效益评价，但是应用于实际工程的 IES 效益评价标准并不完善。5.2.IES 综合评价方法综合评价方法 IES 效益评价是保障系统规划和运行优化决策的重要依据。不同的评价方法对系统整体性能的评价会产生不同的结果，对优化的目标导向也会产生不同的影响。评价方法一般包括 3 种99 100 101 102 103：Pareto 非支配解多目标优化方法、多指标加权综合评价和统一的单目标综合优化方法。多目标优化后得到 Pareto 非支配解，包括一系列可行解。例如，文献104以性能因子指标为目标函数，采用改进的遗传算法对区域 IES 进行优化。性能因子指标由年总成本、年能源交易成本、二氧化碳排放量和负荷峰谷比组成；文献105综合考虑经济效益、能源效益和环境效益，建立了 IES 评价指标体系，并利用 NSGA-II 对不同建筑和模式进行了优化。文献106采用粒子群优化算法，以投资成本、一次能源消耗、CO2排放和供能可靠性 5 个评价指标，对含 CCHP 的微能源网络容量和运行策略进行优化。对于多指标加权综合评价，文献107基于9个二级指标，操纵FCA对园区IES进行性能分析和评价；文献108等提取了区域 IES 评价在能源环节、装置环节、配电网环节和用户环节的指标，采用网络分析和反熵权法相结合的方法计算了各指标的权重和评分函数；文献109等建立了能源、环境、经济综合评价模型，对分布式 IES 的综合效益进行评价；文献110采用技术、经济、环境、社会等多指标综合评价潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3729 建模与仿真 方法对 IES 进行评价，并采用秩相关分析法和熵信息法分别获得主观权重和客观权重；文献111提出了一个涵盖源、网、荷、储技术特性以及经济、环境、可靠、智慧等多维度的评价体系，用于工业园区 IES的性能评价；文献112从能源效率、经济性、环保性、社会效益等二级指标出发，建立了基于主客观信息融合的港口 IES 综合评价体系。统一的方法是通过转换系数将每种物质转换为统一维度的数据。常用的方法有环境法和生态能值法。文献113采用能量效率、效率、CO2排放量等指标对 IES 的能量、经济和环境性能进行了分析。结果表明，单纯的能量和效率评价并不能描述太阳能在混合系统中的作用。文献114基于能值系数建立了可再生能源与冷热电联供系统的综合评价体系，并采用模糊综合评价方法分析了系统的综合性能。文献115计及效率的区域综合能源系统综合评估模型，从多个维度科学有效地评估了区域综合能源系统。由于我国的 IES 尚处于发展的初级阶段，其效益评价方法也应该是一个不断发展的过程。5.3.IES 综合评价流程综合评价流程 随着 IES 的发展，综合评价的基本步骤和系统架构方法需要进一步规范。综合相关文献资料94-118，IES 综合评价的基本流程图和步骤具体如下。IES 的效益评价流程图如下图 7 所示：Figure 7.IES comprehensive evaluation flow chart 图图 7.IES 综合评价流程图 潘邦勇 等 DOI:10.12677/mos.2023.124341 3730 建模与仿真 IES 的效益评价步骤如下所示：步骤 1：确定待评价系统方案。步骤 2：获取综合评价指标，对原始评价指标数据进行标准化处理。步骤 3：计算标准化评价指标。步骤 4：确定主成分指标，并计算其得分。步骤 5：确定指标权重，计算得分。步骤 6：对结果进行评价分析。6.结论结论 目前，我国 IES 不断蓬勃发展，在社会上各个层面发挥出巨大的作用和影响。但是，同时也正面临越来越多的问题急需学术界和产业界不断进一步地深入研究和在实践中加以论证解决。具体问题表述如下所示：1)IES 的优化一般都是按照理想化来处理，那么如何处理数据采集系统在采集的过程中存在的不确定因素，而造成理论与实际的误差。2)目前的设备元件模型主要为静态模型，那么如何建立设备元件的动态模型并能够更好地进行分析不确定性。3)对于多种能源的高度融合与互联，如何提高气网、热网、电网、冷网和交通网等网络之间的匹配性和高效性。4)目前，对于 IES 运行模式研究的种类很少，有待结合实际工程扩展运行模式种类。5)在 IES 规划与运行优化中，采用什么样的方式，才能更好实现系统的合理配置和高效高质运行。6)对于 IES 的效益评价指标太多，无法直接应用于实际工程，那么可以采取什么样的方式来更好地准确细化和有效量化。本文在IES现有研究文献的基础上，介绍了IES设备单元的静态物理/经济模型和IES运行优化模式，重点介绍了 IES 能源枢纽运行优化模型。其次，总结了 IES 的求解方法种类及其特点。最后，总结了综合评价方法和构建了综合评价体系。结尾对 IES 未来的下一步深入研究发展要面对的问题进行了概述，以便能够为今后的研究提供参考。参考文献参考文献 1 Rifkin,J.(2013)The Third Industrial Revolution:How Lateral Power Is Transforming Energy,the Economy,and the World.Palgrave Macmillan,New York.2 姚建国,高志远,杨胜春.能源互联网的认识和展望J.电力系统自动化,2015,39(23):9-14.3 Geidl,M.and Andersson,G.(2007)Optimal Power Flow of Multiple Energy Carriers.IEEE Transactions on Power 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