【学术前沿】曾鸣：兼容需求侧可调控资源的分布式能源系统

随着化石燃料的日渐枯竭，以及传统能源开发利用所带来的环境污染、气候变化等问题日益严重，大规模开发利用可再生能源，提高能源利用效率，减少污染排放，保障能源供应和能源安全是当前我国能源革命的核心内容和必然选择。能源互联网作为一种能源技术革命，能够有效解决上述问题，促进能源生产、消费以及体制变革，推动我国能源转型。分布式能源系统作为能源互联网的重要能量自治单元之一，是集中式供能系统的有力补充，既包含多种能源输入，又能满足用户的多元化用能需求。同时，随着电力市场化的发展和完善，电力系统的利益主体将逐步多元化，需求侧资源的管理正在被重新认识。兼容需求侧可调控资源的分布式能源系统的经济优化运行，不仅能够实现多能互补，还能充分发挥需求侧可调控资源与储能设备的综合调节潜力，从而平抑分布式可再生能源间歇特性对局部电网的冲击；在保证系统的经济性与安全性的同时，进一步提高系统对分布式可再生能源的利用消纳能力。

分布式能源系统一般指以可再生能源或天然气等清洁化石燃料为能源的、孤立运行或只与配电网相连的小型能量系统，如图1所示。其中冷热电三联供系统是分布式能源系统中最常用的一种技术。在能源互联网视角下，分布式能源即为用户终端，通过连接可形成多个局域性输配电微网，不仅能够实现局域内部的电能输送调配，同时能够与集中式电网进行能源互通，从而与中央能源供应系统提供支持和补充。

主要创新点

从分布式能源系统的优化研究着手，建立了兼容需求侧可调控资源的分布式能源系统经济优化运行模型。其次，为能够解决上述多目标、非线性优化问题，提出了量子烟花算法(QFA)。

解决的问题和意义

为推动能源互联网在我国的发展，本文从分布式能源系统的经济优化运行研究着手，分别从发电成本、环境成本以及备用成本3个方面较全面地建立了兼容需求侧可调控资源的分布式能源系统经济优化运行模型，并充分考虑了分布式能源系统中的电负荷、热负荷和冷负荷。其次，与普通烟花算法和PSO算法相比，本文所提出的量子烟花算法具有更好的全局搜索能力和寻优性能。通过引入量子编码，使QFA算法能够在更快的时间内遍历搜索空间，并有效找出最优结果，避免了FA算法容易陷入局部最优情况的发生。最后，本文将所提出的模型及求解算法应用于我国西北地区某分布式能源系统的实际问题中，仿真结果表明：当分布式能源参与需求侧负荷优化管理时，系统总成本减少约6.17%，且有效地发挥了“削峰填谷”的作用。

后续研究内容

下一步将考虑分布式能源系统与主动配电网的交互运行问题。

主要图表