本文是一篇电气自动化论文，本文分析了含储能的多能互补系统结构，并分析其内部优化原理，进一步分析了电热系统的耦合特性，以及热源储能对系统的影响。
第一章 绪论
1.1 课题研究背景
随着全球变暖情况以及风暴、热浪和寒潮等极端天气事件的发生，对供电系统的安全稳定构成重大威胁。有关碳中和的行动将会把全球变暖控制在1.5℃以内，其相关举措成为管理全球变暖以遏制极端气候的重要组成部分[1]。中国也正式致力于相关行动的实现，目标为到2060年实现碳中和。在这种情况下，当前能源战略的关键是使能源系统脱碳并提高其可靠性[2, 3]。
在全球面临着能源和环境问题的双重挑战下，发展绿色经济以促进能源消纳，是我国可持续发展的必由之路，同时世界各国对生态环境的变化已有了更加深入的了解[4]。从2020年起，习近平总统在联合国会议上向世界各地的政府和公司许下承诺，表明要达到零碳排放的宏伟愿望，建议到2060年，我国达到碳平衡；12月，欧洲联盟将其实现目标的计划从2030年提升到2050年；而随着拜登上任，美国也已经启动了“绿色新政”，很快就会回到《巴黎协定》中，并且打算在2050年实现“零碳”的目标。全世界77个国家，10个地区，100多个国家，在2050年之前，已经许下了零碳排放的目标，而要达到零碳减排的目的，必须进行能源结构的转变[5]。
目前，国内主要发展的可再生能源有风电、光伏发电、水电站、沼气等，很多是分布在乡村、小城镇、边远的地方。且国内的水力发电企业运行管理不便，同时也有可能造成耕地遭到毁坏的危险，而风力发电所需的占地范围很广，对周围的气候环境和场地条件都有很高的要求[6]。在考虑到建筑物周围的情况下，太阳能是一种较为理想的建筑供电方式。由于太阳能电池技术的发展，使得其转化效率极大提高，价格有效降低。我国太阳能发电装机容量逐年增加，其中2021上半年中国太阳能发电装机容量为26761万千瓦时，同比增长23.7%[7]。
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1.2 课题研究目的和意义
从第一次工业革命起，能源就是一个巨大的推动因素推动着社会的进步，从小家庭供暖，到足以左右世界的政坛和经济形势。从最早的蒸汽发动机，到现在的可再生能源，以及信息网与能源网的结合，能源的综合应用有了很大的发展。同时一些问题也随之出现，比如能源日益紧张的问题，传统化石能源的二氧化碳排放量等。由于全球变暖导致的极端天气已经严重影响到了未来的发展，因此更加可靠、低碳的多发电技术将是未来的发展方向。
在区域电网普及、绿色低碳经济蓬勃发展以及多种能源日益结合的背景下，分布式可再生能源的使用日益广泛。微电网作为新型电力调度方式，它在电力市场上的应用越来越广泛，电力系统能够实现大规模系统与网络的互联互通，实现电力系统的协调，减轻了电力系统的压力；降低了对非再生资源的依赖度，既可以改善电力系统的使用效率，又可以保障电力系统的运行。微型电力系统中最常用的是风力发电、光伏发电和微型燃气轮机；用燃油及柴油来制造电力较多，煤炭、石油和天然气储量较少，而含燃料型的系统在运行过程中会排放大量的温室气体，从而导致了相关的环保费用，所以，微电网的研究需要加大开发力度[8]。利用可持续发展的高比重可再生能源发电，已经成为电网发展的一个重要动力来源，改善与之相应电网最佳运行效率，是目前我国电网发展的主要目标。
由于可再生资源的大量使用还没有得到充分的应用，如果能够从调度和运行最优的观点出发，就可以通过储存技术来抵消可再生资源发电的不稳定，加快能源的吸收，将会缓解能源短缺和传统化石能源的环境问题。另一方面，如果电网的能耗超过了用户的需要，比如电网弃风弃光，或者在系统规划时，对电网的负荷进行了错误估算，导致了设备的能力过剩，从而导致了能耗的下降。建立一个可靠的模型，从多个不同的视角来分析电力供应的不均衡问题，从而使电力供应的可靠性得到极大的改善，并针对一些问题提出相应的对策，对实际情况有很大的参考价值[9]。
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第二章 多能互补系统结构与基本原理
2.1 引言
随着能源互联网的深入发展，具有多种能源输入如风能、热能等的多能互补网络，已成为世界各国的研究热点。面向学校、工业园区、居民小区、商业办公楼、荒岛等的多能微网，可供给不同种类的负载[42, 43]。
在大力发展绿色低碳经济、多能量流动耦合程度日益增强的情况下，如何改善多能互补微网的运行稳定性并使其运行经济性最优，是当前的一个重要课题。
张会福等研究多能互补微网运行优化问题，在确定了系统的主要装置能力的情况下，既要满足能量均衡的限制，又要考虑其他的限制条件，又要对各个阶段的机组进行最优功率分配，以达到节能环保的目的[44]。但是，由于能源供应地区的不同，其内部结构也有很大的差别，为了使多能补充微电网的能够实现最佳运转，必须对各个可再生能源机组、转换及存储装置进行精确的控制，对其能源供应和各单位的数学模型进行细致的建模和研究[45]。
本章对含可再生能源机组、能源转换机组和储能装置的多能互补微网供能结构和各单元数学模型进行研究分析，建立风电光伏设备、燃料电池、电锅炉、热泵、微型燃气轮机、电热储能装置等设备的数学模型，为以后的实验研究奠定了基础。
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2.2 系统结构与运行
2.2.1 供能结构
多能互补系统内部的能源输入端含电能、光能等能源，电力、天然气向相应公司购买，而风能、光能、地热能是可再生资源，不需要支付购买电力的费用。能源转换端含转换装置和储能等设备，其中可再生能源机组包括风机、光伏；能源转换部分包括热电联产机组（CCHP）、热泵、电锅炉、电制冷机等；储能装置包括蓄电池、储热等。能源输出端包括冷能、热能和电力以满足各种负荷要求。系统内部结构组成和能量流动情况如图2.1所示。
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2.2.2 运行模式
1、并网运行
多能互补微网和上级电网有能源相互作用，电网中各类负载供应由上级电网、可再生能源、能量变换设备和能量存储设备等联合配置供给[46]。在这种情况下，多能互补型微电网可以视为上层电网的一个子网络，它可以调节电网内的能源流量，从而达到调峰、调频、保持电网的电压稳定性。多能补充的微网与上级网有电力互换，在电力短缺的情况下，通过向上级电力公司购买电力来满足电力的需要，从而保障电力的正常运转；在电力充足的情况下，可以通过销售电力来获取经济利益，系统相当于一个微型电源，对上级电力进行供给[47]。
2、孤岛运行
当整个系统在孤岛运行的时候，多能微网系统与上级网没有能源相互作用，网络中的各类负载需求，有可再生能源单元、能源转换设备和存储设备来满足。电网出现故障须切负荷时，或者地处偏远的小型微网，常常导致孤岛运行的情况发生。
在系统中，如果微源和储能无法达到要求时，需针对负荷进行一定调节，确保关键设备的供电，如果仍然无法达到要求，按照不同的负载级别，从低到高进行相应切断[48, 49]。
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第三章 热源储能系统调节及储能供能可靠性 ........................ 19
3.1 引言 ...................................... 19
3.2 电热系统耦合特性 ............................. 19
第四章 多能互补电力系统优化模型和求解方法 ...................... 27
4.1 引言 ................................. 27
4.2 优化模型 .................................. 27
第五章 基于改进算法的电热互补系统优化运行 ........................ 41
5.1 引言 .................................... 41
5.2 基于改进算法的双层优化模型求解 ......................... 41
第五章 基于改进算法的电热互补系统优化运行
5.2 基于改进算法的双层优化模型求解 热源储能具有与常规可再生资源相比更特殊的工作机制，可以把过剩的能源转化为热能，在用电高峰时将其以电能的形式排放，因此热源储能调节的灵活性较高，本文对含热储的多能源系统进行双层协调优化方法，其优化模型如图5.1所示。
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根据目标分两层优化：上层优化以储能容量和功率配置对系统进行优化分析；下层优化基于上层的优化结果以多能源系统总运行费用最小为目标，确定系统的配置，优化结果输出系统各部分出力的最优配置方案，通过CNPSO算法求解该模型。
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第六章 总结与展望
6.1 工作总结
多能微网所包含的多个能量互相补充体系有一定的消纳和调度问题，这些问题将会对整个电网规划和运行周期的调度产生直接的作用，从而对整个电网的运行产生一定的影响。文章针对多能互补微电网，提出一种基于改进算法的双层优化模型，以减小新能源间分配状况对电力供应的影响，以储能优化为上层模型，以最大化多能互补系统的运行效益为下层模型的两阶段系统优化方法，利用电热多能互补微电网系统，对系统中机组容量配置进行了优化研究，主要研究成果总结如下：
（1）阐述了多能互补微电网研究背景以及意义，介绍了微电网能量优化管理、求解算法的研究现状，以及相关的技术发展趋势和方向，为后续课题研究指明了方向。
（2）分析了含储能的多能互补系统结构，并分析其内部优化原理，进一步分析了电热系统的耦合特性，以及热源储能对系统的影响。针对多能互补能源系统中能源存储设备，建立连续时间马尔可夫两状态模型，对设备的运行、故障状态进行分析，通过可靠性评估理论分析，建立针对储能的可靠性评估方法，从多角度研究了储能设备供能可靠特性。
（3）建立针对多能互补系统的双层优化模型，并采用改进的混沌小生境粒子群优化算法（CNPSO）对多能系统进行优化调度：上层规划模型以储能容量和功率配置系统进行优化分析；下层优化模型基于上层的优化结果以多能源系统总运行费用最小为目标，确定系统的配置，优化结果输出系统各部分出力的最优配置方案。对使用的改进算法进行分析，以及使用测试函数分析算法的有效性，结果表明，改进的算法具有更高优化效果。
参考文献（略）