【EI复现】考虑区域多能源系统集群协同优化的联合需求侧响应模型（Matlab代码实现）
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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
文献来源：
摘要：风电、光伏发电等波动电源接入比例不断提高,使得区域多能源系统中能量转化和协调能力减弱。基于此,该文提出一种多个区域级多能源系统互联后多目标协同优化的联合需求侧响应模型及响应策略求解算法。首先提出联合需求侧响应概念及模型,并在此基础上研究多区域电气热(冷)互联系统中的多种能源形式间的能量转化模型;以多个区域多能源系统运行总成本最小、碳排放最小为目标,建立多区域电气热(冷)互联系统多目标优化模型;然后,研究多区域电气热(冷)互联系统多目标运行优化调度策略,建立基于NSGA-Ⅱ算法的多区域能源互联系统协同优化算法。最后,基于东北3个地区电热气多能源系统,建立联合需求侧响应及其优化运行仿真模型。仿真结果表明,提出的联合需求侧响应模及其优化运行策略,能够有效提高多个区域能源系统间的能量协调能力,增强多能源互联系统总体需求侧响应能力,并降低需求侧响应成本。
关键词：
联合需求侧响应;多区域能源互联系统;互联系统集群;多目标协调优化;NSGA-Ⅱ算法;
目前，关于多区域能源互联系统的研究主要集中在区域综合能源互联系统规划、运行、优化调度
方面，文献[4]建立“站内容量–站间网络”的区域互联能源联供系统联合规划模型，采用不同结构对
电、热、冷能源进行供给，对区域互联能源系统中供能站设备容量、地理位置进行优化规划；文献[7-9]主要研究结合热网模型的多区域能源系统的协同规划及优化运行问题，即通过区域热网将多个能源系统相互联接，考虑系统能量平衡约束及热网约束，以运行成本最小为目标，研究含热网模型多区域能源系统的优化运行问题。通过多能源负荷的需求侧响应优化，能够提升多能源系统协调调度能力和运行经济性。文献[10]针对不同风电渗透率的多电–气互联综合能源系统，引入考虑用户满意度的需求侧管理，提出一种考虑日前联络线调度计划的多能源系统协调调度模型；文献[11]以系统期望运行成本最小为目标，建立考虑综合需求响应的能源互联网随机优化模型；文献[12]以最小化供能成本、最大化用户满意度及最小化能源载体总消耗成本为目标，建立计及多种能源载体之间互动的多能源系统优化调度模型；文献[13]通过计算系统模糊电价下参与需求侧响应后用户负荷的变化量，提出考虑需求响应的多能互补冷热电联供系统出力优化策略；文献[14]以总运行成本最低建立以换电站、电动汽车及中央空调作为 IDR 资源的商业园区能量枢纽能量优化调度模型；文献[15]以规划年限内总成本净现值最小为目标，建立计及需求侧管理和用户满意度要求的电–气集成能量管理系统协同规划模型；文献[16]以系统经济成本最低、污染排放最小和机组出力最稳定为目标，建立计及不同需求响应群体的新能源并网系统优化模型。
联合需求侧响应是指在传统需求侧响应(demand response，DR)的基础上，将多个可视为“可
调节负荷”的区域级多能源系统集群成一个“联合的”有机整体，不仅仅是在各个区域级多能源系统
内考虑负荷调节、需求响应问题，而且通过各个多能源系统间协调调度使得多个区域级多能源系统形成的互联系统作为总体对外呈现需求侧响应特性。联合需求侧响应原理如图 1 所示。
区域多能源集群互联系统示意图如图 2 所示，由多个区域级多能源系统以及分布在不同区域的
天然气源(natural gas source，NGS)、热能源(thermal energy source，TES)、电厂(power plant)和电储能(electrical energy storage，EES)组成。
其中，区域多能源系统结构如图 3 所示
多区域能源互联系统能源调度问题不仅要考虑区域间的能源调度，还应考虑多区域能源互
联系统整体的运行经济性。多区域能源互联系统能源协同调度策略如图 4 所示。
📚2 运行结果
区域1：
区域2:
区域3：
🎉3 参考文献
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[1]滕云,刘硕,回茜等.考虑区域多能源系统集群协同优化的联合需求侧响应模型[J].中国电机工程学报,2020,40(22):7282-7296.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.191715.