(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110070858.5 (22)申请日 2021.01.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 112784484 A (43)申请公布日 2021.05.11 (73)专利权人 国网江苏省电力有限公司经济技 术研究院 地址 210000 江苏省南京市 鼓楼区中山路 251号 (72)发明人 宗炫君　周洪伟　邹盛　郭莉　 王庭华　杨凯　沈高锋　张群　 吴晨　 (74)专利代理 机构 北京智绘未来专利代理事务 所(普通合伙) 11689 专利代理师 肖继军　张红莲 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01)G06N 3/12(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 111/06(2020.01) G06F 111/04(2020.01) (56)对比文件 CN 110210747 A,2019.09.0 6 CN 111445090 A,2020.07.24 CN 110163443 A,2019.08.23 US 2018/ 0241209 A1,2018.08.23 CN 110210747 A,2019.09.0 6 李天. 《含风电场的电力系统功率预测与优 化调度研究》 . 《中国优秀博硕士学位 论文全文数 据库(博士)工程科技 Ⅱ辑》 .2019,(第4期), C042-65. 审查员 王妍 (54)发明名称 一种区域综合能源系统多目标优化方法及 优化系统 (57)摘要 一种区域综合能源系统多目标优化方法及 优化系统， 首先确立了区域 综合能源系统的多维 度优化目标； 然后， 在已知区域综合能源系统优 化目标的基础上， 构建区域 综合能源系统的模型 框架， 对区域综合能源系统中的能源转换设备、 分配设备、 传输设备、 储电设备等设备进行建模。 同时设置约束条件， 包括能量平衡约束、 能量转 换设备出力约束、 联络线传输功率约束、 储能约 束。 最后， 对所建的多目标优化模型进行求解， 得 到多目标优化的迭代寻优过程与最终的多目标 优化解集。 本发 明所述方法提出了区域综合能源 系统的多目标优化方案， 符合区域综合能源系统 协调多个优化目标的需求。 权利要求书6页 说明书15页 附图4页 CN 112784484 B 2022.08.02 CN 112784484 B 1.一种区域综合能源系统多目标优化方法， 其特征在于， 所述多目标优化方法包括以 下步骤： (1)采集区域综合能源系统信息， 包括综合能源系统网络架构信息， 能量分配设备、 转 换设备、 传输设备、 储电设备信息， 电/热/冷负荷信息， 分时电价信息以及天然气价格信息； (2)建立区域综合能源系统多维度优化目标， 式中： C1、 C2分别为区域综合能源系统运行时一个调度周期的总 购能成本和总二氧化碳 排放量， 为t时刻的购/售电功率值， 大于0时表示购电， 小于0时表示售电； 为t时 刻的购/售电价格， 采用分时电价； 为t时刻的购气功率值； priceg为购气价格， 在整个调 度周期内为一个定值； 为t时刻电转气设备产生的气功率； μe为单位电功率折算的二氧 化碳排放系数； μg为单位气功率 折算的二氧化 碳排放系数； (3)建立区域综合能源系统的能量转换设备模型， 包括燃气轮机模型、 燃气锅炉模型、 电转气设备模型、 电制冷机模型、 吸 收式制冷机模型； (4)建立区域综合能源系统的储电设备模型； (5)设置区域综合能源系统运行约束条件， 所述系统运行约束包括能量平衡约束、 能量 转换设备 出力约束、 联络线传输功率约束、 储能约束； (6)求解区域综合能源系统多目标优化模型， 所述区域综合能源系统多目标优化模型 包括多目标优化模 型包含步骤(2)中设定的两个优化目标， 步骤(3)中建立的能量转换设备 模型， 步骤(4)中建立的储电设备模型以及步骤(5)中设置的约束条件； 根据多维度优化目 标函数信息， 制定排序规则、 生成初始种群、 产生后代种群、 种群筛选、 迭代停止位判断、 输 出迭代结果； 在步骤(6)中， 求 解区域综合能源系统多目标优化模型 具体包括以下步骤： 6.1随机生成初始父代种群， 种群中的每个个体都是区域综合能源系统多目标优化模 型的一个可行解， 可行解信息包含各个能量转化设备 的输入输出信息、 储电设备 的充放电 信息、 电网购/售电信息、 气源购气信息、 经济性目标信息以及环境 性目标信息； 6.2对父代种群进行交叉、 变异操作， 生成子代种群； 6.3子代种群与父代种群合并为一个新的大种群， 并按照Pareto支配关系对该种群进 行快速非支配排序， 排序后， 种群中的个体按照Pareto支配等级的高低划分放入集合 F1,...,Fm中； 6.4按照Pareto支配等级的高低依次从集合F1、 F2、…、 Fm中选择个体组成新的父代种 群， 要求新父代种群大小与原父代种群大小一致， 假设新父代种群的个体中支配等级最低 的个体为l， 若集合Fl的元素恰好全被选中组成新父代种群， 则进行步骤6.6， 否则， 转入步 骤6.5； 6.5对集合Fl中的个体进行拥挤度排序， 选择拥挤度最大的个体加入新父代种群中， 直 到满足新父代种群 个体数量要求 为止；权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 112784484 B 26.6判断是否达到迭代次数限制， 如果达到了， 则停止迭代， 输出结果， 如果没有达到迭 代次数限制， 则转入步骤6.2。 2.根据权利要求1所述的区域综合能源系统多目标优化方法， 其特 征在于： 所述区域综合能源系统多目标优化方法还进一 步包括： 步骤(7)， 输出步骤(6)计算得到的区域综合能源系统多目标优化信息 。 3.根据权利要求1或2所述的区域综合能源系统多目标优化方法， 其特 征在于： 步骤(3)建立区域综合能源系统能量 转换设备模型包括： 燃气轮机模型如下： 式中： 表示t时刻输入燃气轮机的气功率； 表示t时刻燃气轮机输出的电功率； 表示t时刻燃气轮机输出的热功率； ηGT,e表示燃气轮机的产电效率； ηGT,h表示燃气轮机 的产热效率； 燃气锅炉模型如下： 式中： 表示t时刻输入燃气锅炉的气功率； 表示t时刻燃气锅炉输出的热功率； ηGB表示燃气锅炉的产热效率； 电转气设备模型如下： 式中： 表示t时刻输入电转气设备的电功率； 表示t时刻电转气设备输出的气 功率； ηP2G表示电转气设备的产气效率； 电制冷机模型如下： 式中： 表示t时刻输入电制冷机的电功率； 表示t时刻电制冷机输出的冷功率； COPEC表示电制冷机的产冷效率； 吸收式制冷机模型如下： 式中： 表示t时刻输入吸收式制冷机的热功率； 表示t时刻吸收式制冷机输出的 冷功率； COPAC表示吸收式制冷机的产冷效率。 4.根据权利要求1或2所述的区域综合能源系统多目标优化方法， 其特 征在于： 在步骤(4)中， 按照下式建立区域综合能源系统的储电设备模型包括： 式中： Et为t时刻储电设备的储电量； Et‑1为t‑1时刻储电设备的储电量， γ为储电设备的 自损耗率； Pechar,t为t时刻储电设备的充电功率； Pedis,t为t时刻储电设备的放电功率； 为 储电设备的充电效率； 为储电设备的放电效率； V为0 ‑1变量， 为0时储电设备放电， 为1时权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 112784484 B 3