【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于综合能源系统优化，具体涉及一种综合能源系统多时间尺度优化方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、近年来基于能源互联网理念的综合能源系统成为了新的研究热门，作为新一代能源系统，其能实现电-气-热-冷在时空间上的耦合互补以及综合管理和一体化供应。但综合能源系统中存在的源-荷不确定性因素对系统的优化运行带来了很大的困难与挑战。减少源-荷不确定性对系统的影响可以通过对已有预测误差进行不确定性场景处理以及增加预测精度来解决。
3、不确定性场景处理常用的方法通常有随机优化，鲁棒优化等方法，增加预测精度可以通过缩短预测时间尺度即进行多时间尺度优化等方法实现。然而，若仅采用随机优化、鲁棒优化等方法而不去进行多时间尺度优化，那么预测的误差将会较大；而若仅考虑缩短预测时间尺度进行多时间尺度优化，则又缺少对不确定性场景的处理，这又会导致得到的优化结果难以达到理想的效果。目前大多研究未考虑将随机优化、鲁棒优化与多时间尺度优化进行结合去处理不确定性对系统的影响。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述问题，提出了一种综合能源系统多时间尺度优化方法及系统，本专利技术分为日前随机优化和日内滚动鲁棒优化两部分来对系统的不确定性进行处理，即将不确定性场景处理方法与多时间尺度优化方法结合去处理源-荷不确定性对系统的影响，有助于提升系统的稳定性。
2、根据一些实施例，本专利技术采用如下技术方案：p>
3、一种综合能源系统多时间尺度优化方法，包括以下步骤：
4、建模：建立综合能源系统模型；
5、日前随机优化：利用蒙特卡洛模拟法分别生成多个源-荷出力典型场景，利用聚类方法进行典型场景的聚类削减，将削减后的场景加权平均应用到日前随机优化模型中，得到a类需求响应计划及日前设备工作计划；
6、日内鲁棒优化：获取日内源荷超短期预测值，在日前随机优化结果的基础上，通过滚动优化实时更新源-荷预测值并且找到源-荷最恶劣的场景，再通过鲁棒优化得到该场景下b类需求相应及各设备的最终工作计划；
7、判断与迭代：判断是否完成优化调度，如果是，则得到最终的优化结果，如果否，则将滚动优化时间窗口后移一定时长，重新进行日内鲁棒优化。
8、一种综合能源系统多时间尺度优化系统，包括：
9、建模单元，用于建立综合能源系统模型；
10、日前随机优化单元，用于利用蒙特卡洛模拟法分别生成多个源-荷出力典型场景，利用聚类方法进行典型场景的聚类削减，将削减后的场景加权平均应用到日前随机优化模型中，得到a类需求响应计划及日前设备工作计划；
11、日内鲁棒优化单元，用于获取日内源荷超短期预测值，在日前随机优化结果的基础上，通过滚动优化实时更新源-荷预测值并且找到源-荷最恶劣的场景，再通过鲁棒优化得到该场景下b类需求相应及各设备的最终工作计划；
12、判断与迭代单元，用于判断是否完成优化调度，如果是，则得到最终的优化结果，如果否，则将滚动优化时间窗口后移一定时长，重新调用日内部分鲁棒优化单元。
13、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
14、本专利技术提供了一种基于不确定性场景处理的综合能源系统多时间尺度优化方法，首先在综合能源系统模型中引入阶梯式碳交易机制以及需求响应机制，能够减少碳排放量以及实现对负荷的削峰填谷，以增加系统的环保性以及稳定性。并且通过综合考虑不确定性场景处理方法和多时间尺度优化方法，将随机优化、鲁棒优化与多时间尺度优化进行结合，能够更好地实现对综合能源系统内源-荷不确定性的处理，减少源荷-不确定性对系统的影响，使得系统优化调度计划能够获得更好的经济性和鲁棒性。
15、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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1.一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述综合能源系统模型包括能量转换设备和储能设备，能量转换设备包括风机、光伏板、燃气轮机、燃气锅炉、电锅炉、电制冷机和吸收式制冷机，储能设备包括电储能设备、热储能设备和冷储能设备。
3.如权利要求1所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述日前随机优化模型的目标函数为综合能源系统的日前综合成本最小，所述日前综合成本包含运行成本、弃风弃光成本、需求响应成本、储能成本以及阶梯碳交易成本。
4.如权利要求3所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述阶梯碳交易成本为，划分多个碳排放量区间，根据碳排放量按区间进行分段计费，碳排放量越高，费用越高。
5.如权利要求3所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述目标函数的约束包含设备功率约束、与电网和气网传输功率约束、A类需求响应平移负荷约束和电热冷功率平衡约束。
6.如权利要求1所述的一种综合能源系统多时间尺度优化
7.如权利要求1所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述日内鲁棒优化过程，所述目标函数包括综合能源系统的日内综合成本最小，以及日内设定时刻各类产能储能设备、B类需求响应及购电购气的决策集，所述综合能源系统的日内综合成本包括日内设定时刻的运行成本、日内设定时刻的弃风弃光成本、日内设定时刻的储能成本、日内设定时刻的阶梯碳交易成本、日内设定时刻的设备调整成本、日内设定时刻的A类需求响应成本，以及日内设定时刻的B类需求响应成本。
8.如权利要求1所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，根据不确定参数以及预测误差百分比选择可再生能源的出力下限以及各类负荷的功率上限作为最恶劣场景。
9.如权利要求7所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述目标函数的约束条件包括设备功率约束、与电网和气网传输功率约束、A类需求响应平移负荷约束、电热冷功率平衡约束、设备调整约束、B类需求响应约束和调整功率平衡约束。
10.一种综合能源系统多时间尺度优化系统，其特征是，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述综合能源系统模型包括能量转换设备和储能设备，能量转换设备包括风机、光伏板、燃气轮机、燃气锅炉、电锅炉、电制冷机和吸收式制冷机，储能设备包括电储能设备、热储能设备和冷储能设备。
3.如权利要求1所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述日前随机优化模型的目标函数为综合能源系统的日前综合成本最小，所述日前综合成本包含运行成本、弃风弃光成本、需求响应成本、储能成本以及阶梯碳交易成本。
4.如权利要求3所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述阶梯碳交易成本为，划分多个碳排放量区间，根据碳排放量按区间进行分段计费，碳排放量越高，费用越高。
5.如权利要求3所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，所述目标函数的约束包含设备功率约束、与电网和气网传输功率约束、a类需求响应平移负荷约束和电热冷功率平衡约束。
6.如权利要求1所述的一种综合能源系统多时间尺度优化方法，其特征是，在日内鲁棒优化过程中，选择基数性不确定集对源-荷的不确定性进行描述，...
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