绿色能源枢纽

EH（能源枢纽）可有效促进高不确定性可再生能源消纳，而现行EH规划方法中未充分考虑定址与配容的相关性。因此，提出一种考虑BSD（供需平衡度）的交替优化方法。首先，基于图论理论和相似度加权定义了表征能路传输代价的EM（能矩）概念，提出以EM总和最小为目标的能源互联网系统分区优化准则；然后，根据供用能实体时序能量交互信息计算每个EH辖区内的BSD指标；继而，以寻求整个能源互联网系统BSD均值最高为目标，提出EH内部多能耦合单元的配容策略；在此基础上，构建基于K均值聚类的EH定址与配容交替优化模型，并通过迭代EH数量获得最优解。最后，通过算例分析，结果表明所提方法能有效提升EH规划的准确性与经济性。

为进一步降低碳排放水平以及源-荷不确定性对系统运行的影响，文中提出一种基于奖惩阶梯型碳价机制和分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)的能源枢纽(energy hub,EH)日前-日内-实时多时间尺度低碳优化调度策略。引入奖惩阶梯型碳价计算方法，构建EH日前低碳优化调度模型，并制定基于DMPC的日内滚动和实时调整的反馈闭环优化策略，降低源-荷预测误差，提高传统模型预测控制(model predictive control,MPC)的求解效率。在日内阶段，构建以阶梯型碳成本、运行成本和储能调整惩罚成本之和最小为目标的日内滚动优化模型；在实时阶段，分解整体优化问题，建立基于DMPC的多智能体实时调整模型。算例结果表明，文中所提策略能够有效提升系统经济效益，降低源-荷不确定性，实现EH的低碳经济、稳定可靠运行。