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user: 3. 算例分析 3.1. 基本参数设置 优化运行两阶段的各能量负荷曲线如图6所示，价格曲线如图7所示。天然气的购买价格为2元/千瓦时(已通过天然气热值CV将天然气的体积单位m 3 转换为kw·h)。售电价格为0.2元/千瓦时，购电价格遵循峰谷电价原则，最高时为1.5元/千瓦时。表1为冷热电联产和储能系统内部的基本参数，每个能源枢纽内部的基本参数在此不一一例举。本文算例在MATLAB中使用GUROBI求解器和YALMIP工具箱进行求解。 图6. 能源枢纽负载曲线 图7. 能源交易价格 Table 1 Basic parameters of CCHP and ES η C C H P E η C C H P T η I N E η O U T E 0.4 0.55 0.9 0.9 μ I N E η C δ h e a t δ c o o l η l o s s 0.05 0.85 0.8 1.2 0.05 表1. 冷热电联产和储能系统的基本参数 3.2. 负荷分级策略优势的算例验证 负荷经过分级后，每个等级的负荷都对应着一个重要性乘数，它可以反映该部分负荷削减对目标函数的影响力大小，乘数越大，说明该部分负荷削减的影响力越大。负荷重要性乘数的值从个位数到两位数不等，具体数值与负荷削减对系统造成的经济损失有关。 如果不考虑负荷分级，那么当极端天气事件发生时，负荷将被随机切断，并有可能切除重要的负荷，这将对负载和系统的稳定性造成很大的威胁。而若在极端天气事件发生前后对负荷进行分级，系统将首先移除相对次要的3级负荷，维持最重要的1级负荷正常运行，并最大限度地保留2级负荷的运行。 图8展示了未考虑负荷分级和考虑了负荷分级的优化运行结果对比。 C c u t 表示总负荷削减惩罚成本， C c u t _ c 、 C c u t _ h 、 C c u t _ e 分别表示冷、热、电负荷的削减惩罚成本。该算例验证了在单个能源枢纽中设置采用负荷分级策略的好处。 从图8中可以清楚看到，对单个能源枢纽采取负荷分级策略后，总负荷削减惩罚成本由12，505元减至11，483元，减少了8.2%。表2和表3则列出了更详细的结果。 图8. 负荷削减惩罚费用比较 Table 2 Ratio of electrical load cutting in E H A (regardless of load priority setting 负荷级别 场景1 场景2 场景3 场景4 场景5 1 0 72.42% 99.99% 0 58.98% 2 0 31.25% 99.99% 0 26.20% 3 0 44.8% 100% 0 38.18% 总负荷削减 0 49.62% 99.99% 0 41.19% 表2. E H A 中电负荷削减的比例(不考虑负荷分级) Table 3 Ratio of electrical load cutting in E H A (considering load priority setting 负荷水平 场景1 场景2 场景3 场景4 场景5 1 0 56.15% 93.65% 0 32.07% 2 0 45.57% 98.47% 0 41.19% 3 0 50.73% 100% 0 58.24% 总负荷削减 0 50.8% 97.27% 0 43.22% 表3. E H A 中电负荷削减比例 (考虑负荷分级) 表2和表3以 E H A 中的电负荷削减结果为例，其值用负荷削减量在该级别负荷中的百分比表示。从表中数据可以得出，在场景2、3、5中，1级负荷的削减率降低到了27%，3级负荷的削减率提高到了20%，而总负荷的削减率变化不大。 该结果表明，在优化运行模型中考虑负荷分级策略，可显著改善负荷的削减分布，即能让重要负荷得到最大限度地供应，使次要负荷被优先削减。该结果也适用于热负荷和冷负荷，具体结果在此不再赘述。 3.3. 两阶段协调优化运行模式优势的算例验证 以 E H A 为例，两种优化运行模式的比较结果如图9所示，其直观地展示了两种优化运行模式的结果。 子图(a)为两种优化模式的能源购买成本对比结果，子图(b)显示了两种优化模式之间的负荷削减惩罚成本对比结果。其中， C e 1 、 C e 2 表示第一阶段和第二阶段的电能购买成本， C g 1 、 C g 2 表示第一阶段和第二阶段的天然气购买成本。 图9. 两种优化模式下的系统成本对比 从图中可发现，在第1阶段，协调优化运行模式的购电成本 C e 1 略高于独立优化运行模式，但第2阶段的负荷削减惩罚成本 C c u t 却远低于独立优化运行模式。这是因为在协调运行模式下，储能为了应对潜在灾害带来的能源供应不足，存储了更多的能量，从而促使了系统向主网购买更多能源。 从子图(b)可以看出，负荷削减惩罚成本 C c u t 主要以电负荷削减成本 C c u t _ e 为主，而独立优化运行模式的负荷惩罚成本远高于协调优化运行模式。这说明协调优化运行模式可以显著降低负荷削减成本。 经过进一步的计算得到，协调优化运行模式下的系统总成本，比独立优化运行模式下降低了24.92%，此结果验证了该运行模式在降低总成本和优化负荷削减方面的优势。 在该算例中，不同场景下的线路传输效率( S E A / S G A )、场景发生概率( P λ )、不同负载的重要性乘数( a A ， j ， b A ， j 和 c A ， j )以及储能的容量和自损失率是优化运行过程中的主要影响因素。当线路传输效率 S E A / S G A 由更多的0或接近0的值组成，即在故障更严重的场景下，协调优化运行模式的优势更显著。 综上所述，本节的算例结果表明，与独立运行分离模式相比，协调运行模式确实对总成本和总能耗的降低有显著的影响。 3.4. 能源枢纽微网在不同运行模式下的目标结果对比 能源枢纽微网结构如表4所示，冷、热、电可在不同的能源枢纽之间互相传输、形成互补，5种不同的运行模式及其优化结果如下所示。 Table 4 Five optimal operation structures of energy hub micro gri (a) EH A EH B EH C 同时独立运行 (b) EH A EH B EH C 同时协调运行 (c) EH A 独立运行， EH B EH C 协调运行 (d) EH B 独立运行，EH A EH C 协调运行 (e) EH C 独立运行，EH A EH B 协调运行 表4. 能源枢纽微网的五种优化运行结构 其中，模式(a)为完全独立运行模式，模式(b)为完全协调运行模式，模式(c)、(d)、(e)则为不同结构的不完全协调运行模式。在5种运行模式下，系统的成本对比结果如图所示。图10和图11分别显示了各运行模式下的负荷削减惩罚成本和能源购买成本的对比，图12则展示了能源枢纽微网在五种优化运行模式下的系统总成本。 图10. 负荷削减处罚费用对比(元) 图11. 能源采购费比较(元) 图12. 总费用比较(元) 从图中可以看出，与其他4种模式相比，模式(b)的总成本最低。而负荷削减惩罚成本在总成本中占了很大比例。因此，为了使能源枢纽微网的总成本最小化，尽可能减少负荷削减是至关重要的。 除了模式(b)，总成本从低到高依次是模式(a)、(c)、(d)、(e)，这表明能源枢纽之间的能量链接越多，优化运行的结果越好。而在相同数量的连接量下，不同的系统结构将导致不同的运行和优化结果。 经过进一步计算，不完全协调运行模式(c)、(d)和(e)的总成本，比完全协调运行模式(b)分别增加了67.51%、69.83%和75.95%。模式(b)的总成本为183，592.86元，比完全独立运行模式(a)的总成本降低了约57.6%。 该结果表明，在能源枢纽微网中采用协调优化运行模式有利于不同能源枢纽之间的能量互补，可以有效提高能源利用效率，大大降低运行总成本和负荷削减惩罚成本。 而为了计算能源枢纽微网中，各个能源枢纽对整个系统的成本降低做出的贡献，本文在完全独立运行模式(a)下定义了节约成本参数 ρ λ 和 C c o λ 。其计算方法、数学表达式如下： C a d d = ∑ λ ∈ Ω C n o c o λ − C c o (41) C a d d λ = ( C n o c o λ + ∑ θ ∈ Ω ， θ ≠ λ C c o θ ) − C c o (42) ρ λ = C a d d λ ∑ λ ∈ Ω C a d d λ (43) C λ = ρ λ ∗ C a d d (44) 式(43)中的 C a d d 为 E H λ 在完全协调运行模式(b)下的成本 C c o ，与完全独立运行模式(a)下的成本 ∑ λ ∈ Ω C n o c o λ 的差值。 式(42)中的 C a d d λ 表示 E H λ 在不完全协调运行模式(c)、(d)和(e)下，比在完全协调运行模式(b)下增加的成本量。在不完全协调运行模式下， E H λ 单独运行，而微网中的其他EH则协同运行， θ 和 λ 分别表示微网中不同EH的下标。式中的 C n o c o λ 表示独立运行的 E H λ 的成本， ∑ θ ∈ Ω ， θ ≠ λ C c o θ 指的就是在该模式下，除了 E H λ 以外的其他EH的运行总成本。 式(43)中的 ρ λ 为 E H λ 在微网中的贡献系数，它反映了每个EH在协调运行的合作中为降低系统成本而做出的贡献。而 E H λ 对成本降低的实际贡献值 C λ ，如式(48)的数学表达式所示。 经过计算，成本节约分配结果如式(45)~(47)所示，它展示了 E H λ 对总成本降低的贡献值。 C a d d = 249312.21 元 (45) ρ A ≈ 0.275 ， ρ B ≈ 0.307 ， ρ C ≈ 0.418 (46) C A = 68589.88 元 ， C B = 76432.70 元 ， C C = 104289.63 元 (47) 该结果显示 ρ C 和 C C 的值最大，意味着 E H C 对总成本降低的贡献最大，即在有潜在的极端天气事件发生的情况下， E H C 对其他的能源枢纽和整个系统给予了更多的支持。而在未来的研究中，上述方法还可以帮助确定能源枢纽微网内部的能源交换价格，为能源枢纽在多能量系统中的参与提供合理的依据，从而进一步提高系统的可靠性和弹性。