本文是一篇电气自动化论文，本文针对电-热-氢综合能源系统，立足于现有的碳交易机制和双碳背景下可再生能源不确定性的研究，分别提出考虑阶梯型碳交易的两阶段EHH-IES分布鲁棒优化调度模型和考虑需求响应的EHH-IES分布鲁棒机会约束优化调度模型，实现了对系统经济性和可靠性的有效改善。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
能源是人类生存的根基，是推动社会持续向前发展的坚实后盾[1]。进入20世纪，石油和天然气成为了主导世界经济的关键能源，同时，电力的广泛应用也极大地提高能源的利用效率和灵活性。然而，电力供应对化石燃料的依赖也带来了一系列环境和社会问题，包括空气污染、温室气体排放和资源枯竭等，面对这些问题，21世纪的能源利用逐渐转向寻求更清洁、更可持续的解决方案。太阳能、风能、生物质能和其他可再生能源技术得到快速发展和广泛应用，旨在减少对化石燃料的依赖，缓解环境压力，应对气候变化。此外，氢能作为一种特殊的能源载体，因其具有清洁、可再生、高能量密度等优点，被视为未来能源转型的关键要素。清洁能源的开发和广泛应用将助力能源系统向绿色转型迈进，加速实现“碳达峰”与“碳中和”的伟大目标[2]。
在当前全球经济增长放缓的大背景下，能源领域作为国家战略的核心支柱之一，其重要性日益凸显，同时也面临着更加严峻的挑战和更高的创新发展要求。能源不仅关乎国家的经济发展，更是保障民生福祉和社会稳定的基础。因此，新时代对传统能源行业提出了双重任务：一方面，要进一步提高能源开发利用效率，确保能源供应的稳定性和可靠性，满足人民日益增长的生活和经济发展需要；另一方面，面对全球能源结构的深刻变化和环保、可持续发展的全球趋势，传统能源行业必须拥抱新时代赋予的新使命，主动适应和引领能源革命，通过技术创新和体制改革，实现从传统能源向清洁、低碳、智能和高效能源的根本性转型与升级，这不仅是能源行业自身发展的需要，也是促进全球可持续发展目标的重要途径[3]。
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1.2 课题研究现状
1.2.1 综合能源系统研究现状
目前，国内外许多学者已经针对综合能源系统中的复杂耦合关系及其响应特性开展深入研究。通过建立数学模型分析不同能源之间的互补性，并在系统潮流计算、模型构建和优化调度等关键领域取得显著成就[12-14]。
在潮流计算方面，文献[15]定义了热网管道中的水流阻力，分析热网动态传输特性，提出了兼顾精细化水力模型和热网动态特性的电-热综合能源系统时序潮流计算方法。文献[16]对电网电价和蓄热装置的可变因素进行分析，综合可再生能源具有的波动性、间歇性等特征，对热电最优潮流的计算给出一种新的解决方法。文献[17]建立了热网和热负荷的一元函数关系，提出一种辐射型电-热互联综合能源系统快速潮流计算方法，实现供水网络与回水网络的解耦，以及温度与流量的解耦。文献[18]通过对基于节点电压思想的供热流量模型进行研究，深入分析系统内供热管网。文献[19]对大型电-热联合能源系统潮流计算进行分析，提出一种解耦算法。文献[20]采用有界正态分布拟合负荷随机波动曲线，提出一种计算电-热综合能源系统概率潮流的方法。
在模型构建方面，文献[21]介绍了综合能源系统源网荷储动态建模技术进展，采用动态建模代替传统建模方法对系统主要元件进行建模，并考虑源荷两侧不确定性变量对系统的影响。文献[22]为解决电-热综合能源系统中热网模型不够精确的问题，建立热电两种能量流的综合能源系统动态模型，研究系统的优化运行策略；文献[23]考虑热系统的管网约束和供能约束，建立热水管网、换热器等供热设备的稳态能量流模型，以热电联产等供热机组出力为调节变量，基于内点法对电热综合能源系统的能量流模型进行求解。
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第2章 电-热-氢综合能源系统建模及交易机制
2.2 电-热-氢综合能源系统运行框架
在本文中建立的综合能源系统主要由以下部分构成：风电机组(Wind Power Generation, PW)、光伏机组(Photovoltaics Power Generation, PV)、氢燃料电池(Hydrogen Fuel Cell, HFC)、氢能汽车(Hydrogen Fuel Cell Vehicle, HFCV)、电解槽(Electrolysis System, EL)、燃气锅炉(Gas Boiler, GB)、热电联产机组(Combined Heat and Power, CHP)、储能装置、电热氢负荷等子系统，建立的电-热-氢综合能源系统结构示意图如图2.1所示。
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2.3 可再生能源机组模型的建立
2.3.1 风力发电数学模型
风力发电机通过其叶轮捕获风力，将其转化为旋转风轮的机械动力，随后通过发电装置转换成电能，其结构图如图2.2所示。
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风力发电机的出力受众多因素影响，大致可归为机组内部因素和外部因素两类。其中，机组内部因素主要包含风电机组的效能特性、物理构造等，对其出力情况不会带来较大影响；外部因素包括风电机组外部环境的气候条件等，此类因素具有随机性，且会显著改变风电机组的出力，因为风力发电基本原理是由风能转化为电能，故而风速是其最关键的外部因素。
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第3章 考虑阶梯型碳交易的 EHH-IES 两阶段分布鲁棒优化调度.....................18
3.1 引言 ................................ 18
3.2 风光出力不确定性描述............................... 18
第4章 计及多种需求响应的 EHH-IES 分布鲁棒机会约束调度 .... 36
4.1 引言 .................................. 36
4.2 需求响应基本原理 ......................... 36
结论与展望 ..................... 53
第4章 计及多种需求响应的EHH-IES分布鲁棒机会约束调度
4.2 需求响应基本原理
价格型需求响应：价格在不同时间内的显著差异会促使用户对使用负载的时间进行灵活调整，以便与较低的价格周期有尽可能多的重合，实现自身利益最大化。在需求响应计划中，此类响应能够在用能时间、用能模式上引导用户进行调整，在能源策略的设计上实现最优，进而达到削峰填谷的目的，对供需进行有效调整，防止资源浪费。
激励型需求响应：政府或相关机构制定激励政策，用户通过调整自身用电习惯对其进行响应，获得一定的经济补偿。此类需求响应不仅限于提供奖励，其电价也可随时间进行调整，一般包括可中断负荷、可转移负荷、直接负荷控制、辅助服务响应策略等。
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结论与展望
本文在IES快速发展及大规模的可再生能源机组不断接入的背景下，围绕传统IES不确定性因素影响较大，碳排放量大、用户侧参与调度较少等问题，深入挖掘含氢系统源网荷侧可调度潜力，研究其优化调度问题。本文的研究成果总结如下：
1. 基于IES多能互补和低碳运行的特点，搭建EHH-IES联合运行供能框架，建立考虑阶梯型碳交易的EHH-IES数学模型。根据系统单元机组运行特性，分别对可再生能源机组、能源耦合设备、储能装置进行建模；结合国内外碳交易市场建设现状，研究配额制下的碳交易机制，构建阶梯型碳交易模型，为后续研究奠定基础。
2. 考虑风光不确定性对系统的影响，构建基于Wasserstein距离的EHH-IES两阶段DRO模型。在前文所建模型的基础上，构建Wasserstein模糊不确定集对风光出力的波动性和随机性进行精确刻画，基于可用历史数据构建EHH-IES日前-日内两阶段DRO模型，结合强对偶理论和仿射决策规则，实现向混合整数线性规划模型的转换并进行求解。算例分析表明，在EHH-IES中引入阶梯型碳交易机制能够降低46.34%的碳排放量，采用DRO模型相较于传统RO模型降低4.68%的系统运行成本，该模型能有效降低系统碳排放，抵御风光出力波动。通过对该优化调度进行灵敏度分析，表明决策者可以通过调节Wasserstein球半径参数实现调度经济性和鲁棒性之间的合理选择。
3. 针对传统DRO偏于保守、用户侧主观参与优化调度考虑较少等问题，构建计及多种需求响应的EHH-IES的DRCC模型。在基于Wasserstein距离的两阶段DRO模型基础上，引入基于Logistic函数的价格型模糊需求响应和基于激励的可中断和可转移需求响应，结合机会约束方法，建立计及多种需求响应的EHH-IES的DRCC模型，通过强对偶理论和条件风险价值结合的方法进行模型重构并求解。算例分析表明，引入需求响应后，负荷峰谷差明显减小，系统二氧化碳排放量降低14.60%，总成本降低5.28%，购能成本降低了21.01%，说明系统倾向于采用新能源机组提供能量，提高风光消纳能力；结合机会约束的优化调度减少了0.79%的系统运行成本，表明该模型在降低碳排放和保证鲁棒性的同时，能有效提高系统的经济性。通过对DRCC模型灵敏度分析，表明系统运行成本与置信度相关系数和Wasserstein球半径有关，决策者可以通过同时调整置信度相关系数和Wasserstein球半径的大小对模型鲁棒性和经济性进行合理选择。
参考文献（略）