源-网-荷-储协同的多能互补综合能源系统优化调度与灵活性提升策略研究

针对可再生能源(RES)与负荷不确定性导致的供需失衡问题，本研究构建了"源-网-荷-储"多能互补综合能源系统(IES)模型，提出基于双层优化框架的供需双侧灵活性资源协同调度方法。通过MOPSO-ISSA混合算法优化容量配置与运行策略，实现夏季99.86%的可再生能源利用率，冬季节约弃风弃光13.9%，夏冬季综合运行成本(COC)分别降低3282.94元/天和2353.6元/天，显著提升系统经济性与供电可靠性。

　　

随着全球能源转型加速，可再生能源(RES)的高比例接入给电力系统带来双重挑战：光伏、风电的随机波动性加剧了供需失衡，而多元化负荷需求又对系统灵活性提出更高要求。传统研究中，经济性优化与可靠性提升往往被割裂对待，且鲜有同时考虑供需双侧灵活资源协同的研究。更棘手的是，储能系统(ESS)虽能提升灵活性，但其高昂投资成本可能抵消环境效益。这些矛盾在贵州等可再生能源富集区尤为突出——冬季弃风弃光与夏季负荷高峰并存，亟需创新解决方案。

针对这一系列挑战，贵州大学的研究团队在《Renewable Energy》发表研究，构建了包含地源热泵(GSHP)、抽水蓄能(PS)和铅酸电池的"源-网-荷-储"四端口综合能源系统(IES)。该研究创新性地将CCHP（冷热电三联供）系统与实时电价(RTP)需求响应(DR)结合，提出"以热定电"调度策略。关键技术包括：1）采用MOPSO（多目标粒子群算法）进行上层容量优化；2）应用改进麻雀搜索算法(ISSA)求解下层调度方案；3）建立供需双侧灵活性资源空间计算方法；4）基于中国贵州地区实际气象与负荷数据的24小时动态仿真。

IES模型
通过电-气-热多能耦合，系统整合了风电、光伏、CCHP（含燃气锅炉GB和微型燃气轮机MT）和吸收式制冷机，形成能量梯级利用网络。特别设计的双效应锂溴机组实现冷热联供，而抽水蓄能模块通过"填谷调峰"提升12.7%的调频能力。

双层优化模型
上层优化以最小化COC和最大化灵活性指数为目标，确定各组件最优容量；下层调度则通过ISSA算法实现分钟级响应。仿真显示，该模型使夏季光伏消纳峰值达4.8MW，冬季弃风率降至5.3%，显著优于传统单层优化方案。

数据验证
基于贵州典型日数据，系统在夏季极端天气下仍保持99.86%的可再生能源渗透率，冬季通过GSHP-IDR（地源热泵-综合需求响应）策略将供热能耗降低18.4%。经济性方面，COC降幅达17.3%，投资回收期缩短至4.2年。

该研究突破性地实现了三重协同：技术层面，通过MOPSO-ISSA混合算法将计算效率提升40%；机制层面，首创"供给侧灵活性空间计算+需求侧RTP-DR"的双向调节框架；应用层面，在保持高可再生能源占比的同时，将供电可靠率提升至99.992%。这些成果为高比例可再生能源并网提供了可复制的技术路径，尤其适合中国西南多能互补示范区建设。值得注意的是，研究中发现的储能弹性阈值现象（铅酸电池充放电深度控制在60%时性价比最优）为后续研究指明了方向。