文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑电力间接碳排放不确定性的电-冷-热综合能源系统两阶段鲁棒优化方法》

这标题涉及到一个关于综合能源系统优化的研究，具体包括电力、冷却和热能源的集成。以下是对标题的解读：

1. 电-冷-热综合能源系统： 这指的是一个包含电力、冷却（冷）和热（热）能源的系统。这种综合能源系统通常旨在提高能源利用效率，通过协同管理不同形式的能源，以满足综合的能源需求。

2. 考虑电力间接碳排放不确定性： 这指的是在优化过程中，考虑到电力产生的间接碳排放的不确定性。间接碳排放通常是指与电力生产过程相关的碳排放，例如燃煤或燃气发电站的排放。

3. 两阶段鲁棒优化方法： 这意味着提出的优化方法包含两个阶段，并且是一种鲁棒性优化方法。鲁棒优化是指在面对系统参数的不确定性或变化时，优化方案能够保持其性能。两阶段可能表示问题分解成两个部分或考虑到两个关键方面。

因此，整个标题可以理解为提出了一种能够考虑电力产生的碳排放不确定性的、针对电-冷-热综合能源系统的两阶段鲁棒优化方法。这种方法可能有助于提高综合能源系统的性能，并使其更具适应性，以适应不确定性的电力碳排放条件。

摘要：在“双碳”政策外力驱动下，传统电力系统的低碳化转型至关重要。本文重点研究碳-源-荷多重不确定因素对综合能源系统低碳经济运行的影响，提出综合能源系统两阶段鲁棒优化运行方法。首先，分析综合能源系统并网点的电力间接碳排放强度的不确定性，并使用多面体不确定集对其进行建模；其次，对综合能源系统所聚合的设备建立数学模型，并引入碳排放交易机制，分析设备运行成本与碳排放成本；然后，采用列和约束生成（Column-and-Constraint Generation，C&CG）算法对两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题循环求解，利用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件与big-M法对子问题中存在的双层结构与非线性项进行化简与线性化处理；最后，通过算例分析验证所建模型和求解算法的有效性，并剖析所提综合能源系统鲁棒优化方法的低碳经济性与抵御不确定因素波动的能力。

这段摘要描述了一项关于综合能源系统低碳经济运行的研究，以下是对摘要的详细解读：

1. 背景和动机： "双碳"政策外力驱动下，指出在外部政策推动下，传统电力系统的低碳化转型变得至关重要。这可能是指一种政策环境，要求降低碳排放并实现更可持续的能源系统。

2. 研究重点： 本文的重点在于研究碳-源-荷多重不确定因素对综合能源系统低碳经济运行的影响。这意味着研究考虑了涉及碳排放、能源来源和能源需求的多个不确定性因素。

3. 方法概述： 提出了综合能源系统两阶段鲁棒优化运行方法。这种方法似乎包含两个阶段的优化过程，目的是使系统在面对不确定性因素时更具鲁棒性。

   • 第一阶段： 分析了综合能源系统并网点的电力间接碳排放强度的不确定性，并使用多面体不确定集对其进行建模。

   • 第二阶段： 对综合能源系统聚合的设备建立了数学模型，引入了碳排放交易机制，并分析了设备运行成本与碳排放成本。

4. 优化方法： 使用了列和约束生成（Column-and-Constraint Generation，C&CG）算法对两阶段鲁棒优化模型进行分解，将其分解为主问题与子问题，并循环求解。为了处理子问题中的复杂结构和非线性项，利用了Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件与big-M法进行化简与线性化处理。

5. 验证和分析： 通过算例分析验证了所建模型和求解算法的有效性。最后，对提出的综合能源系统鲁棒优化方法的低碳经济性和抵御不确定因素波动的能力进行了剖析。

总体而言，这项研究的目标是为综合能源系统提供一种在不确定环境中实现低碳经济运行的优化方法，并通过详细的方法描述和验证步骤来支持其有效性。

关键词:电力间接碳排放:综合能源系统两阶段鲁棒优化;列和约束生成(C&CG)算法: KKT条件;

1. 电力间接碳排放： 这是一个关键词，指的是通过考虑电力系统的不同方面（例如能源生产、传输和使用），计算电力生产和使用中间所涉及的碳排放量。这可能包括考虑整个电力系统的碳足迹，包括间接排放，即在电力生产和传输过程中涉及的所有排放。

2. 综合能源系统两阶段鲁棒优化： 这个关键词描述了一种综合能源系统的优化方法，分为两个阶段。"鲁棒优化"表明该方法旨在提高系统对不确定性的适应能力，以确保在不同的环境条件下都能取得良好的性能。这可能包括在考虑不确定因素时进行系统设计和运行的优化。

3. 列和约束生成(C&CG)算法： 这是一种优化算法，用于解决大规模优化问题。C&CG算法通常用于将问题分解成主问题和子问题，通过逐步生成列（变量）和约束来逐步逼近最优解。这种方法在处理大规模问题时可以提高求解效率。

4. KKT条件： 这代表Karush-Kuhn-Tucker条件，是数学规划问题（尤其是带有约束的优化问题）中的一组条件。这些条件是在优化问题中找到最优解时的必要条件，包括梯度和约束的线性组合。KKT条件通常用于约束优化问题的求解。

这些关键词的组合表明研究涉及在综合能源系统中考虑碳排放问题的两阶段鲁棒优化方法，其中使用了列和约束生成算法，并在优化过程中考虑了KKT条件，以确保在不确定性环境中获得可行的低碳解决方案。

仿真算例：以图 1 所示的综合能源系统为例，验证所建模 型在优化调度、节能减排、抵御随机变量波动风险 的有效性。电网交易电价及电价峰、平、谷时段如 附录图 A1 所示。风电、光伏、冷热电负荷与电力 间接碳排放强度日前预测值如附录图 A2(a)-(f)所 示，实际值在预测值附近波动，最大预测偏差为 ±15%，图中阴影部分即为本文所考虑参数的不确 定区间；以上参数的实际值如附录图 A3 所示，不 确定调节参数 Γ 均为 10。综合能源系统中设备参 数见附录表 A1。附录中电力间接碳排放强度的日 前预测与实际值的随机生成过程如下：假设新能源 机组与负荷节点出力的波动区间范围为日前预测 值的 85%-115%，遍历求解上述不确定参数在取值 区间中发生变化时所对应的并网节点电力间接碳 排放强度的变化范围，然后进行随机生成。因本文 重点关注计及电力间接碳排放不确定性后并网型 能源系统的鲁棒优化建模与求解，电力间接碳排放 强度的计算方法与流程将在后续研究工作中详细 展开。

仿真程序复现思路：

本文研究考虑电、冷、热 3 种能源形式耦合的 综合能源系统，通过集中式并网点与电网进行电功 率的交换，其结构如图１所示。综合能源系统发电 设备包括光伏、风机发电、纯凝式机组；制热设备 包括燃气锅炉、电锅炉；热电联产设备有背压式机 组；制冷设备有电制冷机；储能设备主要包括蓄电 池、储冷设备、储热设备。

要复现这篇文章中描述的仿真过程，涉及到综合能源系统的鲁棒优化建模与求解，同时考虑电力间接碳排放的不确定性。以下是一个简化的仿真思路的描述，其中使用列和约束生成(C&CG)算法，以及假设电力间接碳排放的不确定性。

1. 数据准备：

   • 收集综合能源系统的相关参数，包括设备参数、电网交易电价、电价时段等。
   • 获取风电、光伏、冷热电负荷与电力间接碳排放强度的日前预测值和实际值。
   • 设置不确定参数的范围，例如新能源机组与负荷节点出力的波动区间范围为日前预测值的85%-115%。
   • 定义不确定调节参数 Γ 的值，设定为10。

2. 算法实现：

   • 使用列和约束生成(C&CG)算法来建立综合能源系统的鲁棒优化模型。
   • 考虑不确定性的情况下，通过对不确定参数的范围进行遍历，求解相应的并网节点电力间接碳排放强度的变化范围。
   • 在算法中引入对电力间接碳排放的建模，考虑碳排放不确定性。

3. 仿真过程：

   • 使用建立的鲁棒优化模型对综合能源系统进行优化调度，以实现节能减排和抵御随机变量波动风险的目标。
   • 在优化过程中，考虑电力间接碳排放的不确定性，即在不同的不确定参数取值范围内进行优化。

4. 结果分析：

   • 分析仿真结果，比较优化调度的效果，以及综合能源系统在考虑不确定性的情况下的性能表现。
   • 观察电力间接碳排放强度的变化范围，评估鲁棒性能。
   • 比较实际值与预测值之间的波动，验证模型对不确定性的适应性。

5. 程序示例（伪代码）：

from pulp import LpProblem, LpVariable, lpSum, LpMaximize

# 定义综合能源系统参数（示例）
# ...

# 定义不确定参数范围（示例）
uncertain_params_range = {
    'wind_power_fluctuation': (0.85, 1.15),
    # 其他不确定参数...
}

# 定义不确定调节参数
Gamma = 10

# 创建线性规划问题
model = LpProblem(name="EnergySystemOptimization", sense=LpMaximize)

# 定义决策变量
# 示例变量，具体需要根据实际问题定义更多变量
wind_power = LpVariable("WindPower", lowBound=0)
# 其他决策变量...

# 定义目标函数
model += objective_function, "Objective"

# 定义约束条件
# 示例约束，具体需要根据实际问题定义更多约束
model += wind_power <= uncertain_params_range['wind_power_fluctuation'][1] * wind_power_forecast
model += wind_power >= uncertain_params_range['wind_power_fluctuation'][0] * wind_power_forecast
# 其他约束...

# 求解优化问题
model.solve()

# 打印结果
print("Status:", LpProblem.status[model.status])
print("Optimal value:", LpProblem.value(model.objective))

# 获取决策变量的最优解
optimal_wind_power = wind_power.varValue
# 获取其他决策变量的最优解...

请注意，这是一个简化的伪代码示例，实际实现需要考虑具体的建模工具和库，以及仿真环境的特定要求。