离网型综合能源系统规划
摘要 由分布式电源、储能装置、能量转换装置与负荷等部分组成微电网因其分布式电源的灵活性以及较高的能量利用率而得到了广泛的应用。但传统的微电网结构单一，难以满足多类型、高质量的能量需求。包含了冷/热/电联供的综合能源系统，由于能同时满足用户对冷能、热能与电能的需求，且能源利用效率高，从而得到了越来越多的应用。
为平抑可在生能源的波动，综合能源系统需配置一定容量的储能电池。但目前储能电池价格高昂，且使用寿命短，从而导致系统成本偏高。此外，由于综合能源系统中不同设备之间、不同能量之间耦合严重，导致综合能源系统的规划困难。基于此，本文通过搭建双层规划模型解决综合能源系统规划问题，并将近年来热门的电转气(Power to gas, P2G)技术运用到综合能源系统中，以提高系统的灵活性与经济性。
。
本文首先分析了综合能源系统的常见结构。搭建了综合能源系统内部的供能设备和储能设备的数学模型，并对各种设备的运行方式进行了分析。基于能量枢纽（energy hub, EH）的概念，搭建了综合能源系统内部的能量流动模型。分析了不同类型能源之间、不同设备之间能量装换过程。
和 其次，将核密度估计法和 k k- -s means 聚类方法应用于可再生能源典型出力场景选取中。利用核密度估计法得出风、光在不同供能季节的概率密度分布。根据概率密度分布得到累计概率分布。对累计概率密度进行随机采样，得到多组风、光出力场景。采用 k-means 聚类法对生成的场景进行缩减，从而得到各供能季风、光典型出力场景。
再次，建立了一种用于综合能源系统设备容量配置的双层规划模型。上层模型以系统总成本最低为目标对系统设备容量进行优化配置。下层模型以系统运行成本最低为目标对系统运行状态进行优化。经过上下两层的多次迭代，找到最优的设备容量配置组合。
最后，基于具体算例中的负荷需求与设备参数，得到综合能源系统优化配置方案。在该优化配置方案下，对该地区过渡季典型日的系统运行方案进行了分析，从而验证了综合能源系统规划模型有效性。分析了电转气装置对综合能源系统优化配置的影响。并对不同供能模式下综合能源系统的经济成本进行了分析。
关键词：综合能源系统；典型出力场景；核密度估计；k-means 聚类；双层规划模型；电转气技术
Abstract Microgrid, which consists of distributed power supply, energy storage device, energy conversion device and load, has been widely used because of its flexibility of distributed power supply and high energy utilization. However, the traditional microgrid has a simple structure, and it is difficult to meet various types of high-quality energy requirements. Since the integrated energy system including combined heating, cooling, and power can simultaneously meet the user"s needs for different types of energy, it has been increasingly used. In order to smooth the fluctuation of available energy, the integrated energy system needs to be equipped with a certain capacity of energy storage batteries. However, currently energy storage batteries are expensive and have a short service life, which results in high system costs. In addition, due to the serious coupling between different equipment and different energy in the integrated energy system, the planning of the integrated energy system is difficult. Based on this, this article solves the problem of integrated energy system planning by building a two-level planning model, and applies the power-to-gas technology to the integrated energy system to improve the flexibility and economy of the system.
First, the common structure of integrated energy system is introduced in this article. The mathematical model of energy supply equipment and energy storage equipment in the integrated energy system is established, and the operation modes of various equipment are analyzed. Based on the concept of an energy hub (EH), an energy flow model within an integrated energy system is built. The energy exchange process between different types of energy and between different equipment is analyzed. Secondly, the kernel density estimation method and k-means clustering method are used to select typical output scenarios of renewable energy. The kernel density estimation method is used to obtain the probability density distribution of wind and sunlight in different energy supply seasons. A cumulative probability distribution is obtained from the probability density distribution. The cumulative probability density is randomly sampled, and multiple sets of wind and light output scenes are obtained. The k-means clustering method is used to reduce the generated scenes to obtain typical wind and sunlight output scenes in each energy supply season.
Thirdly, A bi-level planning model for equipment capacity allocation of integrated energy systems is established. The upper model aims at the lowest total system cost and plans the system equipment capacity. The lower model optimizes the system operating status with the goal of the lowest system operating cost. After multiple iterations of the upper and lower layers, the optimal device capacity configuration combination was found. Finally, based on the load demand and equipment parameters in the specific example, an optimal configuration scheme for the integrated energy system is obtained. Under this optimized configuration plan, the system operation plan for the typical day of the transition season in the region is analyzed, thereby the effectiveness of the integrated energy system planning model is verified. The influence of the power-to-gas device on the optimal configuration of the integrated energy system is analyzed. The economic cost of the integrated energy system under the multi-energy complementary model and the distributed supply model is analyzed. Keywords: Integrated energy system; Typical output scene; Kernel density estimation; k-means Clustering; Bi-level planning model; Power to gas;
符号对照表 符号 符号名称 gaC
供能设备成本 saC
储能设备成本 opC
运行维护成本 wgC
环境污染成本 lmC
缺负荷成本 L 负荷向量 C 耦合转换矩阵 P 输入能源向量 lmP
缺负荷值 ECK
电制冷机能效比 ACK
吸收式制冷机能效比 0r
贴现率 WTP
风机出力 wtrP
风力发电机额定功率 PVP
光伏出力 GTP
微型燃气轮机出力 ECP
电制冷机出力 ACP
吸收式制冷机出力 GBP
燃气锅炉出力 RBP
余热锅炉出力 P2GP
电转气装置出力 BSP
储电设备出力 CSP
储冷设备出力
GSP
储气设备出力 HSP
储热设备出力 GASP
天然气等效输入功率 STCP
额定输出功率 eL
电负荷 cL
冷负荷 hL
热负荷 1v
分配给微型燃气轮机的天然气占比 2v
分配给燃气锅炉的天然气占比 civ
风力发电机切入风速 cov
风力发电机切出风速 rv
风力发电机额定风速 v
实际风速 1w
分配给热负荷的热能占比 2w
分配给吸收式制冷机的热能占比 ,c iK
储能设备充能标志 ,d iK
储能设备放能标志 GH
天然气热值 P2GQ
电转气设备输出天然气流量 GTQ
微型燃气轮机消耗天然气 cQ
储能设备充能量 dQ
储能设备放能量 STCG
额定光照强度 G
光照强度 STCT
额定温度 T
温度
minW
储能设备容量下限 maxW
储能设备容量上限 sY
设备使用寿命 n 被观测样本总数 h 核密度估计带宽 ( ) K
核函数 ˆ ( )f x
核密度估计表达式 biasf
核密度估计偏差 varf
核密度估计方差
观测样本标准差 k-means k-均值聚类算法 k 聚类数 kC
簇的中心点 A 成对比较矩阵 A 1
优化目标 1 的主观权重 A 2
优化目标 2 的主观权重 B 1
优化目标 1 的客观权重 B 2
优化目标 2 的客观权重 N UP
上层模型种群数 M UP
上层模型最大迭代数 N DOWN
下层模型种群数 M DOWN
下层模型最大迭代数
缩略语对照表 缩略语 英文全称 中文名称 P2G Power to Gas 电转气 CHP Combined Heat and Power 热电联供 CCHP Combined Cooling Heating and 冷热电联供 CVaR Conditional Value at Risk 条件风险价值 PSO Particle Swarm Optimization 粒子群优化 SSE Sum of Square Errors 误差平方和 EISA Energy independence and
Security Act 能源独立与安全法案 HOMER Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources 多能源混合优化系统 LPG Liquefied Petroleum Gas 液化石油气 EH Energy Hub
能量枢纽 LSCV Least Square Cross Validation 最小二乘交叉验证
目录 摘要................................................................................................................................ I
Abstract ......................................................................................................................... II
符号对照表.................................................................................................................. IV
缩略语对照表............................................................................................................ VII
目录........................................................................................................................... VIII
第 1 章 绪论.................................................................................................................. 1
1.1 研究背景与意义.............................................................................................. 1
1.2 综合能源系统发展与相关技术综述............................................................. 3
1.2.1 综合能源系统国内外发展现状.......................................................... 3
1.2.2 综合能源系统规划研究综述.............................................................. 5
1.2.3 电转气应用研究综述........................................................................... 6
1.3 本文主要研究内容及章节安排..................................................................... 7
第 2 章 离网型综合能源系统结构与数学模型的建立............................................ 10
2.1 离网型综合能源系统结构............................................................................ 10
2.2 离网型综合能源系统设备建模................................................................... 12
2.2.1 供能设备建模.................................................................................... 12
2.2.2 能量转换设备建模............................................................................ 14
2.2.3 储能装置建模.................................................................................... 17
2.3 离网型综合能源系统能量流动模型............................................................ 17
2.4 本章小结....................................................................................................... 19
第 3 章 基于核密度估计的离网型综合能源系统风光出力场景生成.................... 20
3.1 核密度估计................................................................................................... 20
3.2 聚类算法....................................................................................................... 23
3.2.1 聚类的基本概念................................................................................ 23
3.2.2 k-means 聚类 ...................................................................................... 25
3.3 基于核密度估计以及 k-means 聚类的风光典型出力场景生成 ................ 26
3.4 本章小结....................................................................................................... 30
第 4 章 离网型综合能源系统双层优化配置............................................................ 31
4.1 双层规划模型................................................................................................ 31
4.1.1 上层优化模型..................................................................................... 32
4.1.2 下层优化模型.................................................................................... 34
4.2 多目标处理................................................................................................... 36
4.2.1 主观赋权法........................................................................................ 37
4.2.2 客观赋权法......................................................................................... 38
4.2.3 组合赋权法......................................................................................... 39
4.3 模型求解....................................................................................................... 39
4.3.1 自适应惯性权重粒子群算法............................................................ 40
4.3.2 模型求解流程.................................................................................... 45
4.4 本章小结....................................................................................................... 47
第 5 章 离网型综合能源系统规划算例分析............................................................ 48
5.1 算例................................................................................................................ 48
5.2 配置结果与分析............................................................................................ 50
5.2.1 配置结果............................................................................................ 50
5.2.2 P2G 对系统优化配置的影响 ............................................................ 54
5.3.3 多能互补与能源分供系统的对比.................................................... 58
5.4 本章小结....................................................................................................... 60
第 6 章 总结和展望.................................................................................................... 61
6.1 总结............................................................................................................... 61
6.2 展望............................................................................................................... 62
参考文献...................................................................................................................... 63
致谢.............................................................................................................................. 67
个人简介、攻读硕士学位期间的学术成果.............................................................. 68
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第 1 章 绪论 1.1 研究背景与意义 经济的快速发展导致人类对能源的需求日益提升。传统的石油与煤炭等化石能源因其有限的储量与较高的环境成本，使其难以满足目前的能源需求。《世界能源展望 2019》中指出，到 2040 年，世界生产总值增加一倍以上，经济与生活水平的提高将使全球能源需求在 2040 年内增长三分之一 [1] 。为了满足日益增长的能源需求，要从能源的“量”与“质”两方面着手。首先第一方面是能源的“量”，各种能源在原有基础上都需进行不同程度的调整。虽然化石能源利用效率在不断提升，石油与其他液体燃料的需求还会增长，但考虑到碳排放量的限制以及能源存储余量限制，其增速远低于总能源需求增长速度。而煤炭由于其高污染性与极低的储存剩余量，其需求增长为负。根据《展望》中的预测数据可知煤炭的需求增长量为每年-0.1%左右。需求增长最快的是可再生能源，增长速率为每年 7.1%，占全球能源总增长量的一半左右。到 2040 年，预计可再生能源在一次能源中所占比例将有目前的 4%提升到 15%。除了上述能源外，核能与水能等其他能源形式虽有一定程度增长，但增幅较低，增速很慢。由上可知，以风力发电和光伏发电为代表的可再生能源发电将会成为以后的发展重点。
第二方面是要提高能源的“质”，即优化现有能源系统结构，提高能源利用率。目前我国的能源利用结构还存有很多缺陷。根据 2016 年统计结果显示，我国需消耗 3.7 吨标准煤才能实现 1 万美元的 GDP，而世界同期水平为仅为 2.3 吨标准煤，高出近 40%，相较于发达国家，更高出近一倍左右。耗能总量偏高，电能、热能、燃气等多种能源系统集成互补程度低、能源的梯级利用程度较低等原因使得整个能源系统效率低下。2018 年我国一次能源消费中煤炭消费占据了超过 50%的份额，这一比例远高于 27.6%的世界平均水平。原有的能源利用模式是根据能源种类的不同而独立设计、独立规划、独立运行的。这种“独立”模式虽然结构简单，设计难度较低，但是能源利用率很低，资源浪费严重。且随着能源网络的不断扩大，能源种类的不断扩充导致能源网络结构的复杂程度不断提升，原有的能源模式难以实现清洁能源的大规模并网。弃风、弃光等问题严重制约了清洁能源的发展。为了实现高能源利用效率，应该将电能、热能、冷能、气能、水能等各种能源之间进行横向的协同，将产能、传输、用能、储能等各能源供应环节之间进行纵向的协同。综合能源系统是在原有电能系统上通过添加其他形式
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能源而建立起来的 [2] 。综合能源系统将能源转换设备、分布式电源、储能设备以及能量调度等结合在一起。使得不同能源形式之间能实现相互融合、协作互补。极大的提升了能源在产出、输送、贮存、使用等各个环节的灵活性，各能源形式之间能相互转换，大大提升了能源的利用效率，提升了风力资源与光伏资源等可再生能源的消纳量，提升了能源系统的清洁性。
综合能源系统虽然拥有诸多的优点，但是其不足也很明显，最大为问题是系统的规划与运行调度的难度较大。与传统微电网相比，综合能源系统增加了热能、冷能与气能等其他形式能源的供应。系统设备除了传统的发电装置外还配备有燃气锅炉、电锅炉、电制冷机、溴化锂吸收式制冷机等。为了能够保证供能的稳定性，综合能源系统往往还会配备一定容量储能设备，常见的储能设备有储能电池、热储装置、冷储装置与储气罐等等 [3-5] 。上述这些设备使得各种能源之间可以相互转换，相互补充，从而避免能源的浪费，提高能源利用效率。但是多种设备之间耦合情况较为严重，某一种设备的容量配置增加或减小都会导致整个综合能源系统的运行产生影响。以储能电池为例，目前最为常见的储能电池的种类包括：磷酸铁锂电池、铅酸蓄电池、三元锂电池、镍镉电池等等。上述储能电池的主要作用为电能的削峰填谷、平抑电能输出波动等等。但是储能电池目前存在两个问题，一是价格较高，常见的锂电池价格一般在 2500 元每 kWh 左右。二是使用寿命短，受限于储能电池的特性，储能电池的使用寿命不仅与充放电次数有关，而且与每次充放电深度有关。充放电次数越多，深度越深，电池使用寿命就越短。加大初始储能电池容量虽然能降低充放电深度，延长使用寿命，但是初始投资增加。降低储能设备容量又难以完全消纳可再生能源，系统的波动较大，稳定性较低。其余的供能与储能设备与储能电池情况基本一致。因此如何在保证系统供能稳定的情况下最大限度的降低系统投资成本成了关键。
影响系统成本的因素除了设备成本、建设成本与维护成本等直观的成本外，综合能源系统内部各种设备的运行状态也同样是重要的影响因素。不同的设备在传输或者生产一定量的能量时都会相应的产生一定的运行费用，各设备之间运行费用也存在一定差异。例如用光伏与微型燃气轮机同时发出相同能量的电能时，光伏发电的运行成本为几乎为 0，而微型燃气轮机则为 0.3 元/kWh，这是因为微型燃气轮机需要购买天然气才能发电，而光伏电池则直接利用太阳能，不会产生额外的成本。而且微型燃气轮机发电的同时还会产生一定量的一氧化碳、二氧化碳、一氧化氮等废气，废气的处理同样需要产生相应的成本。所以合理的控制各个设备的运行状态有助于降低系统运行成本。而且对系统的运行状态进行优化之后，相应的设备规划容量可以进一步降低。
因此在综合能源系统的投资建设中，应该不单单只是考虑满足负荷需求这一
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点，还应将系统的运行状态考虑进来，从而达到经济利益最大化。但是如何对考虑系统运行优化情况下，综合能源系统各种设备的容量配置模型进行合理的建模，以及如何根据容量配置模型选择合适的求解方法也是如今亟待解决的问题。
1.2 综合能源系统发展与相关技术综述 1.2.1 综合能源系统国内外发展现状 伴随着人类对冷、热、电等多种类型能源的需求不断地提升，如何保证更加高效、稳定的能量供应成为了目前的热点问题。互联网技术在综合能源系统中的应用愈来愈广泛、多能互补的技术的逐渐成熟，“能源互联网”、“智能电网”以及“综合能源系统”等一系列新理念先后被研究人员提出。
“能源互联网”以及“智能电网”等概念已兴起一段时间，与之相比较，“综合能源系统”是近几年刚发展起来的技术。作为能源互联网的重要组成单元之一，综合能源系统重在强调能源的多层次利用和多种类能源之间的耦合转化，能够显著提升能源的利用率，使用能的成本降低。与此同时，还能够降低对环境的污染 [6] 。综合能源系统能够高效集成区域内的电能、热能、气能、冷能等多种不同形式的能源，还能在能源主干网中接入上述各种能源 [7] 。
综合能源系统具体是指：在建设选址设计、系统容量规划、内部设备维护运行等过程中，将各类型能源的产/输/配/用/储等多个步骤进行优化协调后所构建而成的多种能源互补的系统。它是电能、气能、冷能、热能等多种类型能源统一规划、统一调配的综合性能源系统 [8-9] 。综合能源系统拥有如下主要特点：（1）较高的灵活性与较强的拓展性；（2）、包含了冷能、热能、电能、气能等多种不同形式的能源；（3）不同种能源之间能实现相互转化，协调工作。和“智能电网”以及“能源互联网”相对比，综合能源系统在它们基础上加入了冷热电三联供(Combined Cooling, Heating and Power, CCHP)系统，以此来满足用户对冷能、热能的需求，并且加强了天然气的比重，满足燃气轮机与燃气锅炉等用气设备的需求。
最早将综合能源系统这一技术概念落实到实际应用中的地区是欧洲。从上个世纪末开始，欧洲便开始开展多种能源形式互补的研究，并开展了大批的重点项目，为综合能源系统的发展奠定了基础。上个世纪 70 年代的能源危机使得热电联供注入进入人们的视野。热能和冷能需求的增长促使了冷热电三联供系统的应运而生。综合能源系统的大幕由此正式拉开。美国能源部在 2001 年就提出了综合能源系统的发展计划，并将“必须将综合能源系统纳入到新建供能环节的规划
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范围”这一要求写入到之后颁布的能源独立和安全法（EISA）中。2008 年，德国发起了名为E-Energy的能源项目，此项目以通信技术为载体来构建能源系统。目前此项目共包含 6 个子项目，且均取得了一定成果。2009 年美国将智能电网纳入到国家发展战略中。2009 年加拿大提出在全国范围内构建社区型综合能源系统将会作为接下来40年的国家重要能源战略，以此完成2050年节能减排目标。英国于 2015 年决定每年投资 3000 万美元用于综合能源系统方面的研究，并为此专门制定了详细的能源弹射器计划 [10] 。2019 年，美国波特兰通用电气公司与发电商 NextEra Energy 联合建设一处储能(30MWh)配套风电(300MW）太阳能(50MW)多能互补项目。此外，韩国以及日本等亚洲国家对综合能源系统技术进行改革创新，并通过构建综合能源系统的研究体系以解决资源稀缺问题。其中，柔性可靠性以及能量智能供给系统由日本学者提出后为综合能源系统的发展提供了新的方向 [11] 。全球目前已经有 70 多个国家陆续开展和综合能源系统相关的技术研究。
相较于国外，我国关于综合能源系统的研究起步较晚，且商业化进程也有很大的差距。但随着我国加大对能源互补新型能源系统的发展力度，冷热电三联供系统技术不断提升，电网、气网和热网之间耦合程度不断提高，囊括了冷能、热能、电能等多种类型能源的综合能源系统也得到了迅猛的发展。
近十年来，我国综合能源系统技术也处在不断探索和超越的阶段。我国的国家能源委员会于 2010 年成立。并且发布了《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，根据《意见》中的相关政策建立个多个示范基地。截止到 2017年初，基于并网运行模式或者孤岛运行模式的综合能源系统项目已经有近 100多个投入了正式的建设和运营。上述综合能源系统项目包括了从 220V 到 35KV等多个电压等级，系统容量也从几千瓦到几十兆瓦不等。主要应用场景包括工厂以及大学，研究所实验室以及住宅区等等。所有项目中均包含了冷热电联供装置（燃气轮机、内燃机等动力装置）、可再生能源发电装置（如光伏设备、风力发电机等）和储能装置（蓄电池、蓄热装置等）
[12] 。2019 年，国内最大的发电侧电化学储能项目，青海鲁能海西州多能互补集成优化示范工程 50MW/100MWh 相较于其他国家，综合能源系统在我国的具有更加重要的意义。首先、伴随着人口的不断增长，能源需求也在不断增加，我国的电网规模也在逐年扩大，综合能源系统的概念的应用能够有效的减少大规模停电状况的发生，。其次、我国地理环境复杂，各地区气候差异大，人口分布方式也不尽相同，发展能综合能源系统、提高可再生能源的安装容量，能有效降低环境污染。再者、我国国土面积巨大，除了平原陆地，还包含岛屿、山区等地形复杂地貌，不利于安装高等级输
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电线路。综合能源系统能有效的采用分布式可再生能源产能，实现能量的自产自销，降低电网投资成本。
综合能源系统将冷能、热能、电能、气能等多种类型能源相结合，实现了能源的高效利用，有效的降低了能量供应成本。显而易见，伴随着储能技术的不断发展与供能设备的成本不断降低、综合能源系统也将会得到进一步的发展。
1.2.2 综合能源系统规划研究综述 传统的微电网规划中主要以满足负荷需求为目标对系统设备进行规划，为了保证电能供应的可靠性，往往配置容量过大，造成了较为严重的资源浪费。综合能源系统比传统的微电网所包含的能量类型更多、不同能量与设备之间耦合关系严重，因此在对综合能源系统进行规划时，简单的按照能量形式进行分类之后单独规划势必会造成资源浪费。为了使设备的使用效率得以提升，降低综合能源系统初期投资成本，应该充分考虑多种能源形式之间的互补特性。除此之外，在综合能源系统规划时还应考虑整个系统的结构组成，设备选型，各供能设备运行特性，储能设备使用寿命、可再生能源波动等多方面因素。电动汽车，电转气技术等新产物的不断普及，势必也需要逐步考虑到规划中来。目前国内外学者对于综合能源系统设备容量的规划已经取得了一定的进展。
综合能源系统规划主要是对系统设备容量进行规划。
在国外，针对包含冷能、热能、电能以及气能的综合能源系统,亚利桑那州立大学的 George G. Karady 团队提出一种选址定容的方法，并对能源网络以及能源设备容量进行规划 [13] 。帝国理工大学的 Nilay Shah 团队对城市能源系统进行了研究，除了系统设备容量的优化配置，还考虑了建筑的布局与选址、不同能源技术选择等诸多问题。并将混合整数线性/非线性方法运用于系统规划的求解中 [14] 。西班牙 Zaragoza 大学的 Jose M Yustatua 团队主要研究能源系统中储能电池容量的优化配置方案，并将遗传算法应用于混合发电系统的规划设计中 [15] 。美国伊利诺伊斯理工大学的 Mohammad Shahidehpour 团队将系统规划问题拆解为投资问题、电系统运行问题以及气系统运行问题三个部分，以此来解决电－气系统最优规划问题，以及分别代表电力系统可行性和天然气系统可行性的两个运行子问题 [16] 。卡迪夫大学 Meysam Qadrdan 团队对电力系统设备容量的扩展规划进行了研究，并对天然气网受规划结果的影响进行了分析 [17] 。
在国内，天津大学则是主要研究配电网中分布式能源的容量优化配置和可再生能源消纳的问题 [18] 。华南理工大学将研究重点放在区域综合能源站的规划设计上，提出了一整套综合能源系统规划流程。首先要确定系统供应能源种类以及设备类型，以此为基础构建系统框架。在系统框架基础上，将环保性与经济性组
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合后最为优化目标，最后构建了基于储能特性的系统设备容量优化模型 [19] 。上海交通大学主要研究方向为多能互补系统的设备容量优化配置以及储能系统的优化配置 [20] 。华中科技大学主要是对独立型综合能源系统以及海岛独立微电网的容量配置进行研究 [21] 。
除上述研究成果外，文献[22] 将配电网和传统微网进行对比，并从结构拓扑以及运行方式对分布式电源容量配置的影响进行了分析。文献[23]对电-气联合系统的扩展规划进行了研究，并对天然气管道、输电线路、储气装置等设备对规划的影响。文献[24]在天然气价值链的基础上，对电-气耦合系统的多区域、长周期的扩展规划进行了研究。文献[25]搭建了热电联供微网系统的规划模型，在模型基础上对新能源发电设备的容量配置与建设地点的选择问题进行了研究，但并未将热网的能量损耗纳入到规划模型中。文献[26]在确定能源系统结构以及设备类型的前提下，采用 HOMER 软件进行设备容量选择，从而达到微网容量规划的目的。这种规划方式其本质是从所有可选容量组合中选择能使系统成本最小的一种，系统的运行状态并未得到优化。文献[27]对包含多个优化目标的设备容量配置问题进行了研究。并从年总成本节省率、一次能源节省率以及二氧化碳排放削减率三个方面评估了冷热电三联系统的性能。文献[28]建立了一种能源集线器模型，这种模型主要由燃气锅炉、CHP 机组以及其他供能设备构成。并提出基于能源集线器模型得多能源互补系统规划方法。文献[29]在热电联供型微能网多目标优化配置中将碳排放指标以及经济指标作为优化目标，利用热-电联合需求侧协同响应降低热电联供型微网中储热罐燃以及气锅炉得容量，使系统总成本有效降低，提升系统经济性。
上述关于综合能源系统设备容量规划的研究中均以并网型综合能源系统作为研究对象，即表示可通过与大电网进行交易来保证系统电能的稳定。但未考虑没有电网支撑情况下综合能源系统的规划问题。所以，针对离网型综合能源系统的设备容量规划问题值得深入研究。
1.2.3 电转气应用研究综述 风力发电与光伏发电等可再生能源发电因受环境因素影响明显，具有很强的随机性。因此，为保证供电的稳定性，会造成较大程度的弃风、弃光现象 [30-31] 。利用储能技术能有效提升系统可再生能源消纳率，但传统电池储能成本高、使用寿命短等问题 [32-34] 。所以可以将电转气(power to gas，P2G)技术与燃气储存技术相结合，由电转气装置将富裕的电能转化为天然气或者氢气，之后利用价格低廉的储气装置进行存储，从而减少弃风、弃光量 [35-36] 。
目前已有部分学者对包含电转气设备的能源系统进行了研究。
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文献[37]以区域能源互联系统为对象，提出一种含电转气和热电解耦 CHP 的联合经济调度模型。在热电解耦运行方式下，CHP 热电比优化控制对系统运行 工况变化有较强适应能力；P2G 能消纳多余风电，实现综合 能源系统经济运行，降低排放。文献[38] 在系统调度模型加入了燃气轮机以及 P2G 设备作为可调度资源，利用电转气装置的可移峰特性，在负荷低谷时将多余的核电量转化为天然气并在气网中存储；在负荷高峰时气网中的天然气由燃气轮机转化为电能并传输到电网，从而实现源荷互动。文献[39]提出一种削峰填谷模型，通过电转气设备和微型燃气轮互相协作，使电–气互联综合能源系统净负荷曲线平滑，电转气技术极大的程度上提升了电–气互联能源系统风电消纳量。在文献[40]中，利用 CVaR 理论确定系统的风险备用需求。将能源系统潜在风险通过风险成本系数的方式归算至运行优化目标中，在此基础上构建了电-气互联能源系统经济优化调度模型。在调度模型基础上，将电转气设备的接入以及电转气设备的运行状态对电-气互联系统运行的影响进行了分析。除此之外，电转气装置还可应用于风电-煤化工耦合系统，利用煤化工系统所产生的CO2降低电转气设备运行成本，实现风电全消纳 [41-42] 。
由上述研究现状可知，电转气技术能够使系统的可再生能源消纳量有效提升、提高电-气系统耦合性。但目前研究较少将 P2G 与综合能源系统中其他设备一起规划。因此，有必要对综合能源系统中 P2G 技术的作用进行研究。
1.3 本文主要研究内容及章节安排 本文研究工作得到了清华与台达合作项目-“微电网系统建模与储能优化配置”的支持。系统所需的设备参数与历史数据均基于实际项目数据。
目前的规划策略大都以并网型综合能源系统为目标，较少考虑离网型综合能源系统的容量规划。并且电转气装置的加入对综合能源系统的规划的影响方面研究也较少。
因此本文以离网型综合能源系统为研究对象。通过搭建双层规划模型解决综合能源系统规划的问题。将核密度估计与 k-means 聚类法相结合，生成风资源与光资源的典型场景。为增加综合能源系统的电-气耦合性，降低运行成本，将电转气装置应用于离网型综合能源系统。采用具体案例对所提出的双层规划模型的可行性进行验证。
本论文全文共分为六章，文章具体结构如图 1-1 所示。具体内容如下：
第一章：研究背景与研究现状 对本文的研究背景与研究意义进行了阐述，并对综合能源系统的发展现状、
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综合能源系统设备容量的规划、电转气技术的研究现状进行了分析，最后对本文所研究的具体内容进行了阐述。
第二章：综合能源系统结构与模型 本章主要剖析了综合能源系统的具体框架，根据能量枢纽模型的搭建对综合能量系统能量的传输与耦合方式进行了阐述。对综合能源系统中的所有供能设备、能量转换设备和储能设备构建了相应的数学模型。
第三章：典型日风、光出力场景选取 本章分析了出力场景数的选取对综合能源系统的规划所产生的影响。对核密度估计法以及 k-means 聚类法做了详细分析。采用核密度估计法对风/光全年出力数据进行处理，得到风/光概率密度估计分布。对累积概率分布进行随机采样，得到多组风/光出力场景。采用 k-means 聚类方法对已经生成的出力场景进行分类缩减，从而得到典型日风/光出力场景。
第四章：综合能源系统双层规划模型 本章建立了计及电转气设备的综合能源系统双层规划模型。对双层模型的构成做了详细的分析。明确上层模型对设备容量进行规划，下层模型对系统的运行状态进行优化，并明确各自的优化目标、优化变量以及约束条件。对求解算法做了详细的分析，并提出了对上层多目标函数的处理方法。
第五章：算例分析 选取具体的算例，对前面所提出的双层优化模型进行验证。对电转气装置对系统的容量配置的影响和系统运行优化的影响进行了分析。并且分析了多能互补对综合能源系统规划运行的影响。
第六章：总结
对本文所做研究工作进行总结，并对未来研究方向与内容进行展望。
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第一章：绪论综合能源系统及其规划方法第三章：综合能源系统风/光典型出力场景生成累积概率分布核密度估计K-means聚类随机采样第二章：综合能源系统结构与设备建模储能设备模型供能设备模型能量枢纽能量转换第六章：总结与展望第四章：综合能源系统双层规划模型设备容量 运行状态第五章：综合能源系统规划算例分析配置结果 成本分析验证 图 1-1 全文结构框图
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第 2 章 离网型综合能源系统结构与数学模型的建立 综合能源系统包含了电、冷、热、气等多种能量形式。通过多种设备可实现不同能量之间的相互转换从而有效的提高能量的利用效率并提高系统运行的经济性与环保性。传统的微电网只存在电能这一种能量形式，并且产能设备与储能设备较为单一，从而只需要考虑电能的平衡问题。而综合能源系统则需要考虑冷、热、电、气等多种能量的平衡，并且每一种能量形式都存在多种相关联的设备，不同能量之间相互耦合，因此除了能量平衡之外，还需要更多的考虑各个设备的运行状态。
综合能源系统通过将外部输入的天然气与光伏、风机等可再生能源产生的电能通过各种能量转换设备，转化为用户所需要的能量类型。当供能不足时，储能设备可以补足缺失的能量。
不同的应用场景与不同的能量需求会使得综合能量系统在供能设备上存在一定的差异。本文所采用的综合能源系统供能设备主要包括：微型燃气轮机、风力发电机、光伏发电装置、燃气锅炉、电制冷机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机、电转气设备以及各种储能设备等等。光伏与风机等可再生能源存在较大的波动性与随机性，因此还需要其他供能设备的补充才能达到供能稳定的效果。综合能源系统不同能源之间较强的耦合性，供能设备运行方式、运行成本、维护成本与初始投资成本的不同导致综合能源系统的规划的难度较大。为了能够在保证系统供能稳定性的前提下，使得系统的投资建设成本与运行维护成本尽可能降低，需要系统的结构布局进行合理的安排，并且需要对各功能设备进行准确的建模。
2.1 离网型综合能源系统结构 为了直观的描述综合能源系统各种能源与供能设备之间的耦合关系，本文所搭建的离网型综合能源系统结构如图 2-1 所示。按照能量形式的不同，可将整个综合能源系统划分为电能、冷能、热能和天然气四个部分。其中电能部分的供电设备包括：微型燃气轮机、光伏发电设备、风力发电机、储能电池；供应冷能的设备包括：溴化锂吸收式制冷机、电制冷机、蓄冷设备；热能部分供能设备包括：余热锅炉、燃气锅炉、电锅炉、储热罐；天然气传输设备包括：燃气输送装置、电转气设备。除了系统设备具体的模型之外，在综合能源系统运行中，还需要将运行约束条件、设备损耗纳入到系统运行的考量中，从而提高系统规划的准确性并使系统的优化运行更为合理。
图 2-1 是离网型综合能源系统各类负荷与各供能设备之间能量的流动情况。该图对各供能设备之间的连接方式以及耦合关系进行了详细的描述，同时也清楚
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的展示了不同能量之间的转换过程。本文采用的综合能源系统结构为离网型结构，不存在与大电网的电能交互。当可再生能源供应的能量高于负荷需求时，储能设备将多余的能量储存起来。当可再生能源供能不能满足系统负荷需求时，除了储能设备能提供一定量的能量以外，还可以加大天然气的输入量，提高微型燃气轮机输出功率从而保证系统的供能稳定。
当综合能源系统为用户提供电能时，天然气通过燃气传输设备输送到微型燃气轮机进行发电，产生的电能与光伏发电和风力发电机产生的电能一起传输到用户电负荷处。电转气装置可以在供电大于负荷时将多余的电能转化为天然气从而提供给燃气锅炉或微型燃气轮机使用，或者使用储气罐储存起来。而储能电池能有效的保证电能供需的平衡性，提高系统供能的稳定性。并且储能电池能够在供能成本较低时储存电能，在供能成本较高时释放电能，从而提高系统的经济性。
当综合能源系统为用户提供热能时，微型燃气轮机发电时产生的高温热气经余热锅炉转化后产生热能，电锅炉可以将电能直接转化为热能，燃气锅炉则是直接利用天然气燃烧进行产热，当供热不足时，储热罐能够提供相应的能量。
当综合能源系统为用户提供冷能时，系统产生的热能可由溴冷机转化为冷能供应给冷负荷，电制冷机则是直接将电能转化为冷能，当冷能供给低于冷负荷时，储冷设备能够补充相应的能量。
风机光伏微型燃气轮机天然气装置天然气P2G燃气锅炉余热锅炉溴化锂制冷机储气储热储冷储电电制冷机 电负荷冷负荷热负荷电 冷 热 气 图 2-1 综合能源系统结构
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2.2 离网型综合能源系统设备建模 2.2.1 供能设备建模 （1）微型燃气轮机模型 是将空气作为介质，以甲烷、汽油、天然气、柴油等为燃料的旋转式热力发动机。微型燃气轮机功率范围在几十千瓦到几百千瓦不等，具有较强的燃料适应性。微型燃气轮机发电效率较高、系统整体性较强、外围部件少，排放量低、结构紧凑重量轻、冷却简便等优点，是提供分布式能源电能生产的最佳选择之一。如今常见的微型燃气轮机的能量利用效率能达到 35%甚至更高。当其应用于冷/热/电联供系统时，由于余热锅炉的加入使得发电产生的高温废气能够进一步得到利用，从而使得整体的能量利用效率达到 70%以上。相对于传统...
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