在可再生能源不确定性下的耦合水-能量存储的三层优化

《Journal of Energy Storage》：Tri-layer optimization of coupled water–energy storage under renewable uncertainty

多能源微电网系统水-能源纽带协同优化与电压稳定性提升研究，提出三层框架：第一层基于MATLAB随机生成可再生能源、负荷和电价场景；第二层采用GAMS混合多目标优化策略，同步优化运营成本、电网依赖度和地下水抽采量；第三层通过DIgSILENT验证技术约束。在IEEE 33节点系统测试中，电压偏差指数和电网依赖度分别降低8.38%和28.92%。

　　本文探讨了多能系统（Multi-Energy System, MES）在微电网中的耦合应用，提出了一种多层、多目标的优化框架，以提升系统的经济性、可持续性和技术性能。多能系统是一种整合多种能源载体（如电力、热能、冷却能和水资源）的综合能源系统，旨在通过能源间的协同作用提高整体效率和可靠性。随着可再生能源（Renewable Energy Sources, RES）的广泛应用，如何有效管理这些能源的波动性和不确定性成为研究重点。此外，随着对环境可持续性的重视，如何减少对地下水等自然资源的过度开采，以及如何优化与主电网的互动，也逐渐成为研究的核心内容。

本文的研究背景表明，尽管已有大量关于多能系统的研究，但大多数模型主要关注电力和热能的协同优化，忽略了水资源和冷却能的整合。因此，本文提出的多层多目标框架具有重要的创新意义。该框架由三层组成，分别处理不确定性建模、多目标优化和系统性能评估，从而实现对多能系统的全面优化。

在第一层中，研究者使用MATLAB软件进行随机建模，以分析可再生能源、负荷需求和能源价格的不确定性。通过生成不同的运行场景，该层为后续的优化提供了基础数据支持。这种场景生成方法有助于更真实地反映实际运行条件，为后续的优化决策提供更可靠的依据。

第二层则采用GAMS软件进行多目标优化，以实现运行成本、主电网依赖度和地下水提取量的协同优化。该层结合了混合妥协法和可变加权和法，从而能够在多个优化目标之间找到平衡点。这种优化方法不仅考虑了经济成本，还兼顾了系统的可持续性，有助于减少对主电网的依赖，降低碳排放，并确保水资源的合理利用。

第三层主要负责对第二层的优化结果进行技术评估，以确保系统运行符合技术限制。该层使用DIgSILENT PowerFactory软件模拟电力流动，评估系统的电压稳定性、功率损耗和整体电压偏差指数。通过这种方式，研究者能够确保优化方案在技术上是可行的，并且能够在实际运行中满足电网的相关标准。

该框架的实施基于IEEE 33节点的辐射型测试系统，用于验证其有效性。结果显示，通过该框架的优化，系统的整体电压偏差指数得到了8.38%的提升，而主电网依赖度则降低了28.92%。这些结果表明，该框架在提升系统性能方面具有显著效果。

此外，本文还提出了一种新的评估指标——上游电网独立性因子指数（UGIFI），该指标用于衡量多能系统对主电网的依赖程度。通过最大化UGIFI，系统能够在减少主电网依赖的同时，提升电压稳定性并降低能量损耗。这一指标的引入为评估多能系统的运行效率提供了新的视角。

在水资源管理方面，本文强调了可持续调度的重要性。通过优先使用海水淡化设备，系统可以减少对地下水的过度开采，从而保护自然水环境。同时，水存储系统的设计使得系统能够在可再生能源发电高峰时储存淡水，以满足不同时段的用水需求。这种水资源的灵活调度不仅提高了系统的稳定性，还增强了其对能源波动的适应能力。

冷却能系统的整合也是本文的重要贡献之一。在多能系统中，冷却能通常与电力和热能共同优化，以实现整体系统的高效运行。本文通过引入电制冷机和吸收式制冷机，对冷却能进行了深入研究。研究结果显示，冷却能的优化有助于提高系统的整体效率，并降低能源浪费。

本文还强调了需求响应（Demand Response, DR）在多能系统中的重要性。通过将需求响应程序与多能系统的优化相结合，系统能够更好地应对负荷波动，提高运行的灵活性和可靠性。同时，需求响应程序的实施也有助于降低运营成本和碳排放，从而提升系统的经济性和环保性。

在多能系统的建模过程中，本文考虑了多种能源存储技术，如电池储能系统、热能存储系统和冰储能装置。这些存储技术的引入使得系统能够更有效地应对可再生能源的间歇性问题，确保能源供应的稳定性。此外，系统还整合了电动车辆（Electric Vehicles, EVs）和电容器等设备，以进一步优化能源管理。

本文的研究还指出，现有研究在多能系统的建模中存在一定的局限性。例如，许多研究仅关注电力和热能的协同优化，而忽略了水资源和冷却能的整合。此外，部分研究未充分考虑环境影响，导致地下水过度开采的问题。本文提出的框架则弥补了这些不足，通过引入水存储和海水淡化设备，实现了对水资源的可持续管理。

在优化方法的选择上，本文采用了混合妥协法和可变加权和法，以平衡多个优化目标。这种方法不仅能够找到多个可行的优化方案，还能够根据不同的优先级对方案进行排序和选择。这种灵活性使得优化结果能够更好地适应不同的运行需求和环境条件。

技术评估方面，本文通过DIgSILENT PowerFactory软件对系统的电力流动进行了模拟，以确保优化方案在技术上是可行的。该软件能够准确计算系统的功率损耗、电压稳定性以及整体电压偏差指数，从而为优化决策提供技术支持。此外，系统还考虑了多种技术参数，如电力流动的稳定性、电压曲线的平滑度以及能量损耗的最小化，以确保优化后的系统能够稳定运行。

本文的研究结果表明，通过多层多目标框架的优化，多能系统在多个方面得到了显著提升。首先，系统的整体电压偏差指数得到了改善，表明系统的电压稳定性得到了增强。其次，主电网依赖度的降低意味着系统在运行过程中能够更有效地利用本地可再生能源，减少对主电网的依赖，从而提高能源自给率。最后，通过优先使用海水淡化设备，系统能够减少对地下水的过度开采，保护自然水环境。

本文的贡献不仅体现在模型的创新性上，还在于其对实际应用的指导意义。通过将多能系统的优化与技术评估相结合，研究者能够更全面地了解系统的运行性能，并制定更加科学的调度策略。此外，本文提出的评估指标（如UGIFI和整体电压偏差指数）为未来多能系统的优化提供了新的思路和工具。

在实际应用中，多能系统的优化框架可以为微电网的运行管理提供重要的参考。例如，在城市能源系统中，多能系统的整合可以提高能源利用效率，减少碳排放，并降低对主电网的依赖。在工业领域，多能系统的优化有助于实现能源的高效利用，降低运营成本，并提高系统的可靠性。此外，在偏远地区或岛屿等能源供应受限的环境中，多能系统的优化可以为能源自给提供更加可行的解决方案。

然而，本文的研究也存在一定的局限性。首先，模型的复杂性较高，可能需要大量的计算资源和时间，这在实际应用中可能会带来一定的挑战。其次，虽然本文提出了新的评估指标，但在实际运行中如何准确测量和评估这些指标仍需进一步研究。此外，模型的参数设置可能会影响优化结果，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

未来的研究可以进一步探索多能系统的动态优化能力，以适应不断变化的能源需求和供应条件。此外，可以结合人工智能和大数据技术，提高系统的预测能力和优化效率。同时，还需要加强对多能系统与其他能源系统的协同优化，以实现更全面的能源管理。最后，进一步研究多能系统在不同环境条件下的适应性，将有助于提升系统的鲁棒性和灵活性。

综上所述，本文提出的多层多目标优化框架为多能系统的耦合和优化提供了新的思路和方法。通过整合水、热、冷和电力系统，并结合随机建模和多目标优化技术，该框架能够有效提升系统的经济性、可持续性和技术性能。未来的研究可以在此基础上进一步拓展，以适应更加复杂和多变的能源环境。