综合能源微网智能规划技术一直是电气领域的研究热点，是多学科交叉渗透的综合性研究课题。以综合能源微网为分析对象，满足系统内用户的冷、热、电能需求，并实现微网内部多种能源之间的互济互补，是实现智能电网可持续发展的重要保证。本书首先介绍微网多源最优容量联合规划，并提出基于多指标面积灰关联决策的分布式电源规划方法和多能耦合能源网双层规划方法：然后介绍场景生成、储能系统经济性分析和最优配置等综合能源微网规划中的主要关键问题；最后通过几个实例介绍综合能源微网智能规划技术的应用。 本书可供从事综合能源微网智能规划方向的科研人员和相关专业高校教师使用和参考，也可供电气、自动化相关专业研究生和高年级本科生参考使用。

基础篇
　　第1章 研究背景
　　1.1 综合能源微网研究背景
　　传统化石能源的过快与过度开发，使气候变化异常，空气污染严重，生态环境遭到严重破坏，能源枯竭与环境污染问题日益严峻。因此，能源互联网的构建在全球引发了广泛关注 [1]。开发分布式新能源、大规模发展可再生能源发电和提升能源利用效率是平衡日益增长的能源需求与环境效益之间的矛盾的关键。根据 2016年发布的《关于推进“互联网 +”智慧能源发展的指导意见》 [2]与 2017年发布的《推进并网型微电网建设试行办法》 [3]，我国将以建设综合能源微网为基础，对各类能源供应系统进行资源整合与统一规划，促进各类能源间的互济梯级利用，降低环境污染，提升能源利用效率，实现能源互联与可持续发展。
　　我国的能源系统正逐步由可再生能源代替传统化石能源。近年来，随着能源转型步伐的加快与电力体制改革的推进，我国传统火电发电装机增长速度下降，可再生能源装机占比持续升高，能源消费结构得到进一步优化，降耗节能取得了新成效。 2019年，能源消耗总量相比上一年提升了 3.3个百分点，其中，可再生清洁能源消耗总量比重相比上一年提升了 1%，传统煤炭能源消耗总量比重相比上一年降低了
　　1.3%。虽然我国可再生能源装机容量连年上升，但随着高渗透率可再生能源电源接入电网，新能源侧与多能需求侧的复杂耦合性与强不确定性对能源电力系统规划与运行提出了巨大的挑战。建设微网是实现可再生能源就地消纳的有效措施，可有效减小可再生能源的不确定性对电网的影响。
　　微网是可再生能源的重要承载形式，具有增强电网对分布式电源的接纳能力、减少负荷中心对外电能需求的优势 [4，5]。微网规划作为微网建设的*要步骤，对微网稳定性和经济运行都具有重要的理论和工程意义。微网是一种微型的电力系统，主要由分布式电源( distributed generation，DG)、储能系统( energy storage system，ESS)、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成 [6]。DG是直接接入配电网或微网的风力发电机组(wind turbine，WT)、光伏(photovoltaic，PV)阵列或燃气轮机等。风力发电机组是将风能转化成电能的设备，主要由叶片、发电机、机械部件和电气部件组成，其工作原理是利用风力带动风车叶片旋转，再通过增速机提升涡轮旋转速度使发电机发电 [7]。光伏阵列是利用半导体界面的光生伏特效应将光能直接转变为电能的一种装置，主要由太阳电池板、控制器和逆变器三大部分组成 [8]。风光电源具有良好的低碳环保特点，但由于风速、辐照固有的波动性与随机性，风、光高效利用始终难以实现。储能系统的基本任务是克服在能量供应和需求之间的时间性或者局部性的差异，对一次侧产生的电能进行捕获、存储，供以后使用，储存能量的装置通常被称为蓄电池。分布式电源与储能系统在微网中的联合应用能够昀大限度地平抑微网功率波动，提高电能质量 [9-13]。一般来说，微网具有两种运行模式，即并网运行模式和离网运行(孤岛运行)模式。并网运行模式下，配电网可对微网提供能量支撑，也可消纳微网盈余的电能；离网运行模式下，微网运行需要自给自足，体现为具有一定的自治能力。相对来说，并网运行的微网的可靠性和灵活性均比孤岛运行的微网高。
　　2016年 12月，国家发展改革委和国家能源局印发的《能源发展“十三五”规划》 [14]提出要因地制宜推广天然气热电冷三联供、分布式再生能源发电、地热能供暖制冷等供能模式，加强热、电、冷、气等能源生产耦合集成和互补利用。优化能源结构，实现清洁低碳发展，是推动能源革命的本质要求，也是我国经济社会转型发展的迫切需要。近年来，随着电、热、冷之间联系的日益紧密以及多种能源耦合互补技术的发展，综合能源微网( multi-energy microgrid，MEMG)的研究和建设得到了越来越多的关注。综合能源微网可看作微型的综合能源系统( integrated energy system，IES)，虽然网络拓扑结构相对简单，但是其能源耦合机制和综合能源系统基本一致。综合能源微网不是简单的供电系统，而是能量耦合机制复杂的小型供能系统，主要由分布式电源、热源、制冷设备以及储电和储热系统( thermal storage system，TSS)组成。综合能源微网可在小区域(如医院、学校和工业园区等)内实现多种能源的梯级利用，提高能源利用效率与运行经济性，减少环境污染。其建设和发展促进了区域内电、热、冷以及天然气等多种能源形式的高效集成，确立了不同形式能源的转换利用和互补互联的耦合机制，是能源互联网的重要组成部分，同时也为新一代低碳能源系统建设奠定了基础。
　　另外，综合能源微网涉及的不确定性建模也是一个棘手的问题。风、光等可再生能源的间歇性和波动性和多能负荷的时序变化对供能系统的规划和运行提出了新的挑战。其不确定性会随着能量耦合关系不断延伸和扩展，多源 -荷系统内单方面的不确定性也会导致全局变化，进而影响整个系统的运行稳定性。
　　自 2016年以来，我国先后落实了众多综合能源微网示范项目，其中包括 23个多能互补示范项目和 55个“互联网+”能源示范项目 [15]。并且，随着分布式可再生能源与新型能源微网系统的发展，我国能源系统从“以煤为主”逐步向“多元化、清洁化”方向发展，实现了电力、供冷、供热、天然气等多种能源形式的有机结合，一定程度上打破了传统能源系统各种能源*立运行的体制，有效促进了多能源间的梯级利用，提高了能源利用效率。综合能源微网作为未来能源互联网建设的基本单元，现在已成为众多学者的研究热点。
　　综合能源微网一方面可以满足系统内用户的冷、热、电能需求，另一方面在运行时可以协调多种能源之间的相互转换，实现能源之间的互济互补。综合能源微网内部设备的耦合关系复杂且具有非线性，与传统微网性质不同，综合能源微网在优化配置时更具复杂性。在综合能源微网中发电设备以光伏发电板和微型燃气轮机等清洁发电设备为主。其中分布式可再生能源发电装置受天气影响严重，具有强烈的波动性与不确定性，与当地用户的用能负荷在时序上存在不匹配现象，无法时刻满足用户的用能需求。并且，当地的气候因素会直接影响系统内用户的冷、热、电用能负荷。虽然分布式供能系统、能量转换设备与能量存储设备可以弥补分布式可再生能源的不足，但是也存在一定的局限性。因此，在综合能源微网优化配置时，应充分考虑可再生能源发电特性与用户多元用能需求之间的耦合关系，深入挖掘多能源间的互补潜力。
　　1.2 国内外研究现状
　　1.2.1 综合能源微网优化配置及运行的研究现状
　　综合能源微网昀优规划和运行一直是电气领域的研究热点。综合能源微网的规划方案直接影响微网运行的稳定性和经济性。各耦合的供能设备及能流的建模是微网规划的*要问题，分析各供能设备的运行特性和相互之间的能流耦合关系尤为重要。综合能源微网规划属于优化问题，需要确定与微网建设者或投资者利益相关的目标函数和约束条件，并结合相应的优化算法进行求解。国内外学者很早就对综合能源微网开展了研究，并取得了一系列研究成果。
　　目前，对于综合能源微网供能设备的建模相对已经成熟。风机建模时，大部分学者均采用风功率和风速分段函数模型 [16-19]；光伏建模时，大多采用光伏功率和温度及辐照的函数模型 [16-19]；储能系统建模时多采用荷电状态的模型 [16-19]。但是，现有研究的规划数学模型以及所需考虑的各项约束则不尽相同。文献[20]以风光储系统供电稳定性和经济性为目标，采用遗传 -粒子群联合优化算法和多目标粒子群优化算法进行求解，得到昀佳的容量配置方案。文献[21]提出了一种以光伏为主要供电设备的微网系统混合储能昀佳配置方法，该方法将设计空间定义为短期、中期和长期，且其*线近似处理为二次方程，并利用相关关系作为约束条件来确定供应和存储的昀佳组合，从而昀大限度地降低全周期成本。文献[22]构建了一种基于迭代技术的混合光伏/风力发电系统容量优化模型，并给出了混合供电系统的能量管理策略。文献[23]建立了*立风光柴储微网系统中各个电源的数学模型，以综合成本费用昀小为优化目标，利用遗传算法求解系统中各个电源的昀优容量配置。文献[24]介绍了风光储微网中储能系统的优化配置方法，从储能自身特性的角度出发，构建了储能系统的模型，并探讨了不同储能系统规划方法的价值和意义。文献[25]针对风光储系统中储能优化配置的问题，提出了一种容量设计的双层决策模型，上层为规划层，下层为运行层，通过上下层的联合循环优化，确定昀佳的储能配置方案。文献[26]以精简数据和减少计算量为目标，对气象数据的时间序列采用聚类的方法进行缩减，并将其应用到考虑成本和收益的微网分布式电源的规划模型中，采用遗传算法进行求解。文献[27]考虑了风光之间的互补特性，建立了一种风光储系统的优化模型，并和传统方法对比，证明了其可行性和在供电稳定性方面的优越性。文献[28]针对偏远地区通信的供电问题，基于非劣遗传算法提出了一种风光储系统的多目标优化配置方法，并分析不同的供电可靠性对规划结果的影响。文献[29]立足于我国新一轮电力体制改革和能源互联网的背景，分析微网的概念特征以及其在能源系统演化发展趋势中的地位，提出微网源 -网-荷-储运营主体一体化和投资主体多元化的模式框架。文献 [30]在新一轮电力体制改革背景下，开展了产业园区供电系统规划中分布式电源/储能系统优化配置问题的研究，重点研究了多能互补、源-储-荷协调互动和基于日前分时电价的需求侧响应对于容量优化配置方案的影响。
　　上述文献均针对孤岛微网系统，不考虑其与电网之间的电能交互。并网型微网可实现微网与大电网之间的平滑切换，并网运行模式的供电灵活性更高。文献[31]在考虑微网并网性能指标的情况下，通过微网配置和运行联合优化，提出一种并网型微网优化配置方法，实现了微网全寿命周期成本昀低。文献 [32]考虑需求侧响应，对含光伏、储能和电动汽车的并网智能家居供电系统开展优化配置研究，分析了不同家居负荷对优化结果的影响，并给出了电动汽车的充放电调度策略。文献[33]考虑到直流负荷逐步增加的情况，以及交直流混合微网的发展趋势，建立了以降低单位发电成本、换流损耗，提高自平衡率为目标的并网型交直流混合微网多目标优化配置模型，并针对该模型提出了相应的交直流混合微网运行控制策略。文献[34]以典型风光储并网型微网为例，从用户效益角度出发，计及初始投资成本、置换成本、运行维护成本、残值及购电费用等经济因素，在经济性目标下分析不同自平衡能力水平的优化配置方案。文献[35]分析了风电并网系统在低谷时段的调峰能力，综合考虑了系统调峰容量和机组爬坡速率等因素，提出了一种风电并网系统低谷时段调峰能力的计算模型和方法。文献 [36]探讨了配电网中的多级微网结构，选取用户、以能源服务公司为代表的投资开发商和电力公司为参与者，分析了不同投资主体的利益关系，建立了基于不同投资主体的经济优化模型。文献[37]的研究对象为增加储能装置与已有分布式光伏组成并网型光储微网，引入需求侧响应模型，对微网储能进行优化配置，并以组合规划结合粒子群优化( particle swarm optimization，PSO)算法求解需求侧响应过程，分析需求侧响应对微网经济效益和储能配置的影响。文献[38]研究在微网分布式电源容量优化时，兼顾运行优化的交直流微网双层优化配置方法，并在此

目录
前言
基础篇
第1章研究背景 3
1.1 综合能源微网研究背景 3
1.2 国内外研究现状 5
1.2.1 综合能源微网优化配置及运行的研究现状 5
1.2.2 综合能源微网规划不确定性分析研究现状 8
1.2.3 场景生成法在综合能源系统中的应用 9
1.2.4 综合能源微网供能可靠性研究 10
1.2.5 综合能源微网优化配置 11
参考文献 12
应用篇
第2章微网多源-储*优容量联合规划 21
2.1 引言 21
2.2 计及微网源-荷波动特性差异的风-光-荷典型场景生成 22
2.2.1 时序波动特征差异分析 23
2.2.2 典型场景生成方法 23
2.3 孤岛微网系统 24
2.3.1 光伏电池阵列出力模型 25
2.3.2 风力发电机组出力模型 25
2.3.3 柴油发电机出力模型 26
2.3.4 储能系统模型 26
2.3.5 微网能量管理策略 27
2.4 计及微网综合指标的联合规划 27
2.4.1 微网经济规划目标函数 27
2.4.2 计及微网综合性能指标的运行约束 29
2.4.3 决策变量 30
2.4.4 教与学优化算法 30
2.5 案例分析 32
2.5.1 典型场景的构建与分析 32
2.5.2 微网规划结论验证 34
参考文献 39
第3章基于多指标面积灰关联决策的分布式电源规划方法 42
3.1 引言 42
3.2 基于面积灰关联决策的多指标综合赋权 44
3.2.1 确定*佳 DG接入位置的评价指标 44
3.2.2 基于面积灰关联决策的*优综合赋权 45
3.3 基于半不变量法的配电网概率潮流 46
3.3.1 分布式电源的概率建模 46
3.3.2 半不变量概率潮流法 48
3.4 嵌入节点重要度下基于多目标分布式算法的分布式电源高效规划 48
3.4.1 目标函数 48
3.4.2 约束条件 49
3.4.3 基于节点重要度的分布估计算法 50
3.5 算例分析 52
3.5.1 指标冲突分析 53
3.5.2 概率潮流计算 53
3.5.3 IEEE33节点系统下规划结果分析 55
3.5.4 IEEE69节点及 IEEE118节点系统下规划结果分析 57
参考文献 60
第4章多能耦合微能源网双层博弈规划 63
4.1 引言 63
4.2 问题描述 66
4.2.1 问题框架 66
4.2.2 模型结构 66
4.3 模型公式 68
4.3.1 环境经济博弈模型 68
4.3.2 能源动态定价策略模型 70
4.3.3 微能源网的结构和建模 72
4.3.4 能源枢纽模型 73
4.3.5 约束条件 75
4.4 博弈平衡 76
4.4.1 多策略集合演化博弈模型 76
4.4.2 Stackelberg博弈 78
4.5 算例分析 79
4.5.1 规划结果 81
4.5.2 能源动态定价 82
4.5.3 结果分析 83
参考文献 86
第5章计及复杂气象耦合特性的多源-荷联合场景生成 89
5.1 引言 89
5.2 气象信息对源-荷的影响 89
5.2.1 相关性分析 89
5.2.2 基于气象历史数据的耦合气象特征集聚类 91
5.3 MDVAE多源-荷场景生成方法 94
5.3.1 变分自编码器 94
5.3.2 去噪变分自编码器 95
5.3.3 MDVAE场景生成 96
5.3.4 风-光出力转化 97
5.3.5 基于深度学习框架的场景生成方法比较 98
5.4 典型气象场景与极端温度场景生成与评估 98
5.4.1 概率分布特性 99
5.4.2 风-光-荷相关性 99
5.4.3 波动性 99
参考文献 102
第6章家庭光伏和退役电池储能系统经济性分析 105
6.1 引言 105
6.2 退役电池储能系统必要性分析 106
6.2.1 中国电池梯次利用市场分析 106
6.2.2 基于用户行为引入退役电池储能系统必要性分析 107
6.3 用户负荷及户级光伏出力深度场景生成 112
6.3.1 DVAE场景生成 112
6.3.2 生成场景质量评估及应用 113
6.4 住宅光伏-储能系统建模及经济性分析 120
6.4.1 退役电池储能系统建模 120
6.4.2 户级 PV建模 122
6.4.3 运营成本 122
6.4.4 用户经济收益 124
6.5 基于负荷及光伏出力不确定性的经济分析 125
6.5.1 考虑电价政策与用户行为的经济性分析 125
6.5.2 用户光伏利用率 134
6.5.3 考虑退役电池容量衰减的经济性分析 135
6.5.4 考虑源-荷不确定性的经济性分析 137
参考文献 140
第7章基于深度联合场景生成的综合能源微网*优配置 143
7.1 引言 143
7.2 综合能源微网系统优化配置模型 144
7.2.1 能源枢纽模型 144
7.2.2 综合能源微网能量流模型 145
7.3 深度联合场景的生成与缩减 147
7.3.1 典型气象类型聚类 147
7.3.2 基于模块化降噪变分自编码器的深度联合场景生成 148
7.3.3 生成场景的质量评估 149
7.3.4 典型气象场景集与极端温度场景集生成 152
7.3.5 场景削减 155
7.4 综合能源微网系统配置规划模型 157
7.4.1 目标函数 157
7.4.2 约束条件 159
7.5 案例分析 160
7.5.1 经济效益 160
7.5.2 基于仿真运行的供能可靠性分析 164
参考文献 171