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文献[27] 采用了改进的能量枢纽模型, 考虑耦合单元作为平衡节点对于电力网络和天然气
网络潮流的影响, 给出了区域综合能源系统的完全解耦、 部分耦合以及完全耦合 3 种运行模式,
形成了基于顺序求解法的潮流求解算法。 文献[28] 建立了考虑安全约束的电-气最优潮流, 该模
型在求解最优潮流时考虑了系统发生 N-1 故障的情况, 通过灵敏度分析可快速得到稳定的故障
应对方案, 避免线路过负荷。

      针对互联的多个能量枢纽, 文献[29] 将每一个能量枢纽看作电源, 借鉴经典的电力系统经
济调度方法, 提出了多个能量枢纽的最优调度方法和稳态潮流模型; 文献[30] 考虑了不同时间
段内能源的节点价格、 物理特性和环境效益, 构建了经济性最优的通用网络潮流模型。

      耦合能源系统的优化运行大都是已知能量枢纽内部的拓扑结构, 进行系统的潮流求解, 而
文献[31-32] 则是根据给定时间段内负荷的能源需求、 能源价格, 寻找最优的耦合矩阵, 即先对
能量枢纽的结构进行优化, 再进行最优潮流计算。 耦合能源系统的混合潮流模型具有高维数、
非凸非线性的特点, 具有较大求解难度, 因而一些智能算法被用于求解最优潮流[33] 。

      求解耦合多能源系统的混合潮流, 首先要分析耦合单元在耦合的各个能源潮流中的作用,
建立相应的耦合模型, 例如采用能量枢纽( EH) 模型; 其次仿照电力系统稳态潮流模型, 分别根
据各个能源系统的物理规律, 建立天然气、 热力系统的稳态潮流模型; 可借鉴交直流混联系统
的潮流分析方法, 对混合潮流采用交替迭代法或统一迭代法( 牛顿法) 求解[17] 。 最后, 根据不同
的应用场景的需求, 采用不同的求解方法。 考虑安全约束, 可通过灵敏度分析或进行系统的 N-
1 安全校验; 多能量枢纽互联, 考虑系统经济性, 构建经济性最优潮流模型; 构建多目标优化的
混合潮流, 采用智能算法求解。

3  能源互联网的规划模型

      对于以大规模可再生能源为主要一次能源的能源互联网, 规划时可以分为结构规划和系统
规划两部分[17] 。 结构规划( 能源规划) 针对增量配网这种能源的生产、 传输、 消费都未确定的区
域, 通过分析规划区域内各种资源的分布和用户的电、 气、 热等多种能源的需求, 考虑经济、
技术等因素, 在宏观层面上协调“源-网-荷”环节的规划, 确定各个环节规划模型的多种能源供
需平衡、 设备建设年限等系统规划建模必须的基础输入信息。 文献[34-35] 对于常用的能源规划
模型进行了综述, 给出了能源规划的基本框架, 总结了能源-经济-环境模型、 能源系统长期前
景规划模型、 可再生电力混合优化模型等结构规划模型的现状。

      系统规划立足于系统运行, 依据规划区域内已有的多能源系统, 规划增加的具体设备的选
型、 选址、 定容和多能源网络的扩展等, 是结构规划的具体体现。 而本文对于能源互联网优化
规划的探讨主要是针对系统规划, 对于各环节的规划模型如表 2 所示。

      能源的生产环节的主要任务是接纳大规模的可再生能源, 通过电力系统分别和天然气系统、
热力系统的耦合, 利用天然气、 热能易于存储的特性, 将负荷低谷期过剩的风电、 光伏电量转
化为天然气、 热进行存储, 满足用户的多种用能需求。 能源的传输环节, 大规模电网、 天然气
网相耦合, 能源传输网的规划需要考虑大型能源生产基地和负荷中心的地理位置, 尤其是大规
模的可再生能源生产基地的分布。 同时风电场、 光伏电站的选址也要考虑其接入能源传输网络
的难易, 因而对于大规模能源传输网络的规划, 需进行源、 网环节的协同规划以保证可再生能
源的消纳和能源的高效远距离传输。 能源的消费环节通过多能源的协调转换、 存储为用户提供
高可靠性、 高效的多样化能源供应, 以提升系统整体的经济性。 能源消费环节的规划主要包括
多能源系统的规划和电动汽车充电站的规划。

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