计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法及系统与流程

1.本发明属于综合能源系统领域，尤其涉及一种计及综合需求响应的多区域互联系统分布式优化调度方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.随着可再生能源的不断发展，能源互联网的概念逐渐进入人们视野。由可再生能源、能源耦合技术、其他核心技术以及电力网络、天然气网络等组成的能源互联网，将成为当今时代能源产业发展与变革的核心。综合能源系统(integrated energy system，ies)作为能源互联网的重要载体，能够很好地协调区域内电、气、热等多种能源，促进可再生能源的消纳吸收，有效地提高能源利用率。
4.然而伴随可再生能源渗透率的不断提高，综合能源系统也无法更加高效地消纳可再生能源，如何进一步提高能源利用效率成为当下研究的关键。综合需求响应是一个由传统需求响应演变而来的新概念。传统的需求响应被定义为售电商通过电价或激励手段引导用户改变其在不同时段的用能需求以实现电能的供需平衡。而在综合需求响应项目中，除了传统需求响应的功能，还可以引导消费者改变一种或者多种能源的需求，通过消费者的需求变化，用来实现电能的供需平衡、消纳可再生能源、平抑负荷峰谷差等。
5.此外，在综合能源系统快速发展的背景下，大规模的区域互联互通已成为一种必然的格局。为了实现资源在区域间的最优配置，各区域之间能量的传输和交换日益频繁，综合能源系统的经济调度问题也由单个系统内部的协调优化开始转变为多区域综合能源系统间的协调优化。
6.目前，多区域系统的优化调度问题多采用传统的集中式调度方法，如内点法，lambda迭代法等，该方法需要建立具有更高调度权的调度中心来负责收集多个区域的设备信息，统一调配各区域的运行方式。集中式调度最大的优势是可直接对全系统进行统筹优化，从而得到全局最优解，不需要进行迭代求解。但是，随着互联区域规模的日益增大，传统的集中式调度方法发展出现瓶颈。首先，集中式调度方法需采集整个系统的数据信息进行优化决策，当互联区域的规模过大时，仅由上层调度中心来收集和处理多区域系统的数据会变得非常困难，从而导致数据处理不当和数据交流阻碍等问题。其次，上层调度中心的存在，要求所有的区域将自身的网络拓扑结构、设备的数量及参数等重要信息发给调度中心，可能会导致严重的隐私泄漏问题，带来巨大的损失和不可磨灭的影响。


技术实现要素：

7.为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法及系统，本发明首先，充分综合需求响应的潜力，通过负荷时序转移与负荷替代平抑峰谷差、消纳可再生能源；其次，考虑到多个区域间能源耦合关系的
日益增强，构造多区域综合能源系统互联优化模型，利用区域间可再生能源和负荷的异质性，最大化能源利用率。此外，引入交替方向乘子法(alternating direction multi-plier method，admm)求解模型，进而最大程度地保护各区域能源系统的信息隐私安全，保障系统安全运行。
8.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
9.本发明的第一个方面提供一种计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法。
10.计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法，包括：
11.构建多区域综合能源系统总运行费用最少的目标函数；
12.根据电网可转移的负荷、气网可转移的负荷、电网中电转气的转换效率和气网中气转电的转换效率，构建综合需求响应模型；
13.根据目标函数，结合电网约束、气网约束、区域联络线约束和综合需求响应模型，构建多区域互联系统调度模型；
14.采用admm算法求解多区域互联系统调度模型，得到完全分布式调度策略。
15.本发明的第二个方面提供一种计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度系统。
16.计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度系统，包括：
17.第一构建模块，其被配置为：构建多区域综合能源系统总运行费用最少的目标函数；
18.第二构建模块，其被配置为：根据电网可转移的负荷、气网可转移的负荷、电网中电转气的转换效率和气网中气转电的转换效率，构建综合需求响应模型；
19.第三构建模块，其被配置为：根据目标函数，结合电网约束、气网约束、区域联络线约束和综合需求响应模型，构建多区域互联系统调度模型；
20.求解模块，其被配置为：采用admm算法求解多区域互联系统调度模型，得到完全分布式调度策略。
21.本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
22.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法中的步骤。
23.本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
24.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法中的步骤。
25.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
26.本发明通过深入挖掘综合需求响应的潜力以及建立多区域点对点能量交互模型，最大化能源利用率，提高可再生能源的消纳率，提升系统经济性。
27.本发明为保护各参与主体的信息隐私安全，引入admm算法对多区域ies的联络进行解耦，将集中调度问题转化为各区域内部的优化问题，最大限度地保证了区域间的信息安全，从而实现多区域ies的分布式优化调度策略。
附图说明
28.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
29.图1是本发明实施例一示出的计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法的流程图；
30.图2是本发明实施例一示出的多区域综合能源系统优化调度示意图；
31.图3(a)是本发明实施例一示出的综合能源系统1风电消纳情况对比图；
32.图3(b)是本发明实施例一示出的综合能源系统2光伏消纳情况对比图；
33.图4是本发明实施例一示出的综合能源系统1需求响应前后风电消纳情况对比图；
34.图5(a)是本发明实施例一示出的两种调度方式下区域ab间各时刻交换功率对比图；
35.图5(b)是本发明实施例一示出的两种调度方式下区域ab间各时刻交换天然气对比图；
36.图6(a)是本发明实施例一示出的两种调度方法下同一燃煤机组各调度时段的出力对比图；
37.图6(b)是本发明实施例一示出的两种调度方法下同一气源各调度时段的出气对比图。
具体实施方式
38.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
39.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
40.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
41.需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
42.实施例一
43.如图1所示，本实施例提供了一种计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于
终端，还可以应用于包括终端和服务器和系统，并通过终端和服务器的交互实现。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务器、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本技术在此不做限制。本实施例中，该方法包括以下步骤：
44.构建多区域综合能源系统总运行费用最少的目标函数；
45.根据电网可转移的负荷、气网可转移的负荷、电网中电转气的转换效率和气网中气转电的转换效率，构建综合需求响应模型；
46.根据目标函数，结合电网约束、气网约束、区域联络线约束和综合需求响应模型，构建多区域互联系统调度模型；
47.采用admm算法求解多区域互联系统调度模型，得到完全分布式调度策略。
48.本实施例的技术方案可参考以下内容实现：
49.1、计及综合需求响应的多区域互联调度模型
50.多区域综合能源系统优化调度的基本框架如图2所示。每一个区域都是由包含多种可再生能源的电网、天然气网络以及燃气轮机、p2g等多种耦合设备组成，区域间通过联络线实现能量的传输与交换。
51.目前，多区域系统的经济调度多采用传统集中式调度方法，该方式需要由上层调度中心负责统一收集各区域的数据信息，从而实行最优调度决策。传统的集中式调度模型介绍如下。
52.(1)目标函数
53.集中式调度模型的目标函数为总运行费用最少，其目标函数表达式如下：
[0054][0055]
式中：r为区域集合；t为调度周期；ur、gr、wr、mr分别为区域r中火电机组、燃气轮机、气源设备和p2g设备集合；au、bu、cu为火电机组的出力特性系数；cg为燃气轮机燃气成本系数；cw气井w的天然气产气成本系数；cm是p2g设备m的电转气成本系数；p
u,t
为火电机组u在t时刻的出力；p
g,t
为燃气轮机g在t时刻的出力；p
m,t
为p2g设备m在t时刻消耗的电量；q
w,t
为气井w在t时刻的天然气产量。
[0056]
(2)电网约束
[0057]
1)节点功率平衡约束，在任意时刻，流入某节点的电功率之和与流出该节点的电功率之和相同：
[0058][0059]
式中：i为电网节点集合；为t时刻节点i处的电力负荷；p
m,t
为t时刻节点i处p2g设备m消耗的负荷；p
ij,t
为t时刻支路ij的功率；p
w,t
为t时刻风机或光伏实际出力。
[0060]
2)机组出力上下限约束：
[0061]
p
e,min
≤p
e,t
≤p
e,max e∈u∪g
ꢀꢀ
(3)
[0062]
式中：p
e,t
、p
e,min
、p
e,max
分别为发电机组e在t时刻的出力和其上、下限，发电机组e为火电机组和燃气轮机的集合。
[0063]
3)爬坡约束：
[0064][0065]
式中：分别为发电机组e的爬坡速率上限和下限。
[0066]
4)支路潮流约束，电网潮流模型为非线性模型，为了简化计算，本实施例采用直流潮流模型：
[0067][0068]
式中：x
ij
为支路ij的电抗值，θi、θj为节点i、j的电压相角。
[0069]
(3)气网约束
[0070]
1)节点流量平衡约束，即在任意时刻，流入节点的天然气流量之和与流出节点的天然气流量之和相等：
[0071][0072]
式中：k为气网络节点集合；q
m,t
为t时刻节点k处p2g设备m的产气量；为t时刻节点k的气负荷；q
kh,t
为t时刻支路kh的天然气流量；q
g,t
为t时刻与节点k相连的燃气轮机的耗气量。
[0073]
2)气源出气约束，某时刻气源w的出气应在上、下限范围内：
[0074]qw,min
≤q
w,t
≤q
w,max
ꢀꢀ
(7)
[0075]
式中：q
w,min
、q
w,max
分别为气井w出力的下限与上限。
[0076]
3)节点压力约束：
[0077]
p
k,min
≤p
k,t
≤p
k,max
ꢀꢀ
(8)
[0078]
式中：p
k,min
、p
k,max
分别为节点k压力的下限与上限；p
k,t
为t时刻节点k的压力。
[0079]
4)压缩机约束
[0080]
为了安全可靠的传输天然气，需要在特定位置安装加压站。本实施例采用的是简化的压缩机模型，其表达式如下：
[0081]
p
h,t
≤βp
k,t
ꢀꢀ
(9)
[0082]
式中：β为压缩机的压缩系数。
[0083]
5)管道流量约束
[0084][0085]qkh,min
≤q
kh,t
≤q
kh,max
ꢀꢀ
(11)
[0086]
式中：q
kh,t
为管道kh的流量；c
kh
是与管道内径、温度、长度、摩擦系数等有关的常系数；q
kh,min
、q
kh,max
为管道kh流量的下限与上限；为二进制变量，为1表示天然气从节点k流向h。
[0087]
(4)区域联络线约束
[0088]
多区域综合能源系统调度中，互联区域之间通过两条联络线连接，一条联络线实现电力传输，另一条实现天然气传输。
[0089]
1)联络线传输容量约束
[0090]-t
ab,max
≤t
ab,t
≤t
ab,max
,a,b∈r
ꢀꢀ
(12)
[0091]-g
ab,max
≤g
ab,t
≤g
ab,max
,a,b∈r
ꢀꢀ
(13)
[0092]
式中：t
ab,t
、g
ab,t
分别表示t时刻区域a与区域b之间电网部分、气网部分的联络线的传输功率与天然气流量；t
ab,max
、g
ab,max
为常数，分别表示联络线的极限传输功率与天然气流量，式(12)、(13)表明区域之间可双向传输。
[0093]
2)交易合同约束，即在规定的时间段内，区域间输送的电量和天然气满足事先约定。
[0094][0095][0096]
式中：e
ab
、f
ab
为区域ab在规定时间内约定的交易总电量与天然气量。
[0097]
3)交换计划约束
[0098][0099][0100]
式中：为互联区域在t时刻计划交换能量的最大、最小值；为互联区域在t时刻计划交换能量的最大、最小值；为互联区域计划交换天然气量的最大、最小值。
[0101]
(5)综合需求响应模型
[0102]
1)可转移负荷模型
[0103]
本实施例将传统的电力需求响应扩充为电和气的需求响应，即电力负荷与天然气负荷可根据各时段可再生能源的剩余情况、电价情况，选择是否转移负荷，可转移电、气负荷的数学模型表示如下：
[0104][0105]
式中：为电力节点i、天然气节点k处的基线负荷；为电力节点i、天然气节点k处的基线负荷；为电力节点i、天然气节点k处的可转移负荷；分别为可转移电负荷上下限；分别为可转移气负荷的上下限。
[0106]
2)可替代负荷模型
[0107]
综合需求响应相较于传统需求响应的优势在于，除通过电价引导和激励措施引导
用户转移、削减负荷外，还可通过能源耦合设备进行能源的替代消费，进而实现最大化能源利用，帮助系统平抑峰谷差，提升系统运行经济性。可替代负荷的数学模型表达式如下：
[0108]
①
燃气轮机
[0109]
p
g,t
＝ηgh
gvqg,t
ꢀꢀ
(19)
[0110]
式中：ηg为燃气轮机g的气转电转换效率；h
gv
为天然气的高热值，其值为39mj/m3。
[0111]
②
p2g设备
[0112]qm,t
＝ηmp
m,t
/h
gv
ꢀꢀ
(20)
[0113]
式中：ηm为p2g设备m的电转气转换效率。
[0114]
(6)模型处理
[0115]
1)分段线性化处理
[0116]
模型中非线性部分为目标函数式(1)中的火电机组成本特性约束，为降低模型求解难度，提高模型求解速度，本文将采用分段线性化方法将模型中的非线性部分进行线性化处理。
[0117]
这种方法将函数近似为公式(21)-(24)：
[0118][0119][0120][0121][0122]
式中：d是分段区间的数量集合；δi是代表每个分段部分的连续性变量；ψ
p
是用来保证分段函数连续性的二进制数：如果δi》0且2≤i≤k-1，那么对于1≤j＜i，有δj＝1。也就是说，如果一个分段区间被使用，那么它左边的所有区间都必须被完全使用。
[0123]
2)二阶锥松弛
[0124]
管道流量方程(10)为非凸非线性方程。因此，本实施例采用二阶锥规划对其进行松弛。由于约束中含有根号项，导致无法直接松弛，要先对管道流量约束简化处理。引入π
k,t
、π
h,t
和辅助变量π
kh,t
表示节点k、h气压的平方和管道kh气压平方的差值，简化后数学模型如下所示：
[0125][0126]
此时，上述公式里仍有0-1变量，因此采用大m法，将其转化为不等式约束，转换后约束如下所示。
[0127][0128]
2、基于admm算法的分布式调度模型
[0129]
当区域间的数据信息不能够完全共享或者互联的区域数量过多时，需要采用分布式方法解耦区域间的联系，通过迭代求解得到全局最优调度决策。因此，本实施例采用admm串行算法，并创新性地将拉格朗日乘子的计算与更新工作直接交给互联区域完成，实现了完全分布式最优调度，最大程度地保证了各区域数据隐私的安全。
[0130]
(1)admm算法原理
[0131]
admm算法将全局性优化问题分解为多个较小且容易求解的子问题，通过协调子问题得到全局最优解。现有优化问题如下：
[0132][0133]
随后，将等式约束采用增广拉格朗日进行松弛：
[0134][0135]
式中：λ
t
为拉格朗日常数；ρ为正的二次项惩罚系数。在admm算法求解某个变量时，其余的变量均视作常量，每次迭代时使用最新的迭代结果。其迭代过程数学表达展示如下：
[0136][0137]
admm算法一直照此流程迭代，直到原始残差r
l 1
和对偶残差s
x,l 1
、s
z,l 1
都满足精度要求时停止。
[0138][0139]
(2)完全分布式调度模型
[0140]
由上文可知，各区域间仅通过电力联络线与天然气联络线耦合，若直接对联络线约束条件进行松弛，无法解耦区域之间的联系，需先将联络线约束改写：
[0141][0142]
式中：分别表示求解区域a问题时，a与b间的联络线t时刻的传输的功率与天然气；则为求解区域b的子问题时，联络线传输的功率、天然气流量。这样，一条联络线被等价成两条，且满足相同的输送容量约束，即
[0143]
此时，再对两个约束条件应用增广的拉格朗日法，得到区域a的目标函数：
[0144][0145]
式中：是约束和的拉格朗日向量乘数；ρ、β分别是电、气联络线约束的二次惩罚项系数。同时，每个区域迭代时采用最新的联络线迭代结果，并将其它区域的变量看作常数。因此，区域a的第k次优化问题目标函数如下：
[0146][0147]
每次迭代后，拉格朗日乘子的更新公式为
[0148][0149]
其它约束条件均与传统的集中式调度模型中约束相同。进一步分析上述分布式调度模型，可以发现应用admm算法后，每条联络线上传输的能量只与互联区域有关，对应的拉格朗日乘子也仅由互联区域使用。因此，联络线约束不是全局约束，可以将拉格朗日乘子的计算更新直接交由互联区域完成，乘子的分配工作也可由各子区域实现，从而实现完全分布式调度策略。
[0150]
综上，本实施例所提出的计及综合需求响应的多区域互联综合能源系统分布式优化调度模型的求解步骤如下：
[0151]
step 1：对优化问题中的所有变量和参数赋初值。(例如迭代次数k＝0，区域编号a＝1,b＝2,c＝3等)
[0152]
step 2：根据admm串行算法求解子区域a的优化问题。
[0153]
step 3：比较区域a与互联区域的编号大小，如果区域a的编号大于其某个互联区域编号，则区域a负责计算与该区域共用的拉格朗日乘子值。
[0154]
step 4：区域编号a＝a 1。如果区域a的编号大于整个系统的最大编号，执行步骤5；否则，返回执行step 2。
[0155]
step 5：求解原始残差与对偶残差，并将求解得到的结果与给定的误差允许值进行比较，看两个残差是否在都在允许范围之内。如果两个残差都在允许范围内，则问题求解结束；否则，迭代次数k＝k 1,区域编号重置，返回执行step2。
[0156]
3、仿真分析
[0157]
本实施例搭建三个综合能源系统进行互联，通过算例分析对比验证本实施例所提出的调度模型的可行性。综合能源系统中均包含风、光等可再生能源，各时段负荷的可转移量设为基线负荷的10％，区域间电、气联络线的最大传输容量分别设为60mw、20km3。例如本实施例编程环境为python，调研cplex进行模型求解。
[0158]
(1)可再生能源消纳分析
[0159]
为验证本实施例提出的计及综合需求响应的多区域系统互联分布式优化调度模型在提高能源利用率，提升系统运行经济性等方面的作用，本实施例分别搭建三区域独立调度模型和分布式调度模型以验证区域能量互济的有效性；同时在三区域互联的分布式调度模型基础上加上需求响应，进一步分析需求响应的影响。
[0160]
1)区域互联影响分析
[0161]
以综合能源系统1、2为例，展示区域互联互通对风光消纳的影响。具体如图3(a)、图3(b)所示，由图可知，通过区域间能源传输，可有效提高各区域风光利用率，提升系统运行的经济性，实现能源的梯级利用。
[0162]
2)需求响应影响分析
[0163]
为充分挖掘需求响应的潜力，在区域互联的分布式优化调度模型中加入需求响应，以综合能源系统1为例，展示有无需求响应前后风电消纳的变化，具体如图4所示，可以发现，通过电气负荷的时序转移，相较于没有综合需求响应的情况，风电消纳量进一步提升，实现高比例可再生能源渗透，提升系统运行的经济性，提高新能源消纳率。
[0164]
(2)分布式优化算法有效性分析
[0165]
取ρ、β均为1，电、气联络线允许误差设为0.1mw和0.1nm3。分别应用集中式调度方法和admm分布式调度方法对模型进行求解，发现集中式调度模型运行总费用为431017元，分布式调度总费用为431345.3元，二者相差不大，同时分布式算法迭代次数为20次，求解总时间为232s，满足日前调度的要求。
[0166]
以区域1和2为例，研究两种调度方式下各区域交换电功率或者天然气的差异，结果如图5(a)、图5(b)所示。
[0167]
同时，两种调度方式下对应区域中的同一编号机组及气源设备在各调度时段的出力结果如图6(a)、图6(b)所示。
[0168]
上述结果表明，在任意一个调度时段区域间联络线输送的电力与天然气以及任意一个区域的机组、气源的输出都基本相同。因此，本实施例提出的基于admm算法的分布式调度方法可很好地替代集中式调度方法，解决集中式方法中存在的信息交流阻碍和数据泄漏
等问题。
[0169]
本实施例针对可再生能源高比例渗透情况下大规模风、光资源浪费问题，提出了一种计及综合需求响应的综合能源系统优化调度模型，同时考虑到传统集中式调度中存在的数据隐私泄露和信息交换障碍等问题，从分布式优化算法出发，对多区域综合能源系统的分布式调度展开研究，以解决传统基于集中式调度方法的调度模型中存在的问题。本实施例的工作如下：
[0170]
(1)本实施例分析了计及综合需求响应的多区域综合能源系统优化调度与分布式优化计算的基本框架和原理，搭建了多区域互联系统调度模型，并考虑综合需求响应模型。
[0171]
(2)根据交替方向乘子法和辅助问题原理建立了基于admm的串行分布式调度模型，解耦了多区域间的联系，将多区域综合能源系统的优化调度问题转化为各子区域内的优化问题，最大程度地保障了区域内部的信息安全。
[0172]
(3)最后，本实施例搭建了3区域互联的综合能源系统，分析发现通过区域间能量互济和电、气负荷的时序转移能有效地提高可再生能源的利用率，提升系统运行的经济性，进而实现风、光的高比例渗透。
[0173]
(4)为验证分布式优化算法的有效性，本实施例分别应用传统集中式调度方法和分布式调度方法进行求解，验证了所搭建的分布式调度模型的有效性和准确性，能够在交换尽可能少的信息条件下实现多区域综合能源系统的最优分布式调度。
[0174]
本实施例首先，充分综合需求响应的潜力，通过负荷时序转移与负荷替代平抑峰谷差、消纳可再生能源；其次，考虑到多个区域间能源耦合关系的日益增强，构造多区域综合能源系统互联优化模型，利用区域间可再生能源和负荷的异质性，最大化能源利用率。此外，引入admm分布式优化算法求解模型，进而最大程度地保护各区域能源系统的信息隐私安全，保障系统安全运行。最后，通过算例仿真，验证了综合需求响应及多区域互联系统在提高能源利用率、提升系统运行经济性等方面的有效性，并通过与集中式调度模型对比验证了admm算法的正确性。
[0175]
实施例二
[0176]
本实施例提供了一种计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度系统。
[0177]
计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度系统，包括：
[0178]
第一构建模块，其被配置为：构建多区域综合能源系统总运行费用最少的目标函数；
[0179]
第二构建模块，其被配置为：根据电网可转移的负荷、气网可转移的负荷、电网中电转气的转换效率和气网中气转电的转换效率，构建综合需求响应模型；
[0180]
第三构建模块，其被配置为：根据目标函数，结合电网约束、气网约束、区域联络线约束和综合需求响应模型，构建多区域互联系统调度模型；
[0181]
求解模块，其被配置为：采用admm算法求解多区域互联系统调度模型，得到完全分布式调度策略。
[0182]
此处需要说明的是，上述第一构建模块、第二构建模块、第三构建模块和求解模块与实施例一中的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
[0183]
实施例三
[0184]
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法中的步骤。
[0185]
实施例四
[0186]
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的计及综合需求响应的互联系统分布式优化调度方法中的步骤。
[0187]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0188]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0189]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0190]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0191]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。
[0192]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。