基于Wasserstein距离的分布式鲁棒联合机会约束调度方法，用于园区级综合能源系统，并实现氢-烷烃-氨流体的协同协调

《Renewable Energy》：Wasserstein Distance-Based Distributionally Robust Joint Chance-Constrained Scheduling of Park-Level Integrated Energy Systems with Synergistic Coordination of Hydrogen-Alkane-Ammonia Flow

园区级综合能源系统协同调度模型研究，提出氢能-烷烃-氨能多能耦合优化方法，构建基于Wasserstein距离的分布式鲁棒联合机会约束模型，创新设计多能需求响应机制，通过大M-free方法提升计算效率，案例验证显著增强系统灵活性和可再生能源整合能力。

　　

传和|金玉芭|郝成华|刘天琪|卢楠

四川大学电气工程学院，成都，610065，中国

摘要

本文开发了一种针对具有不确定性的园区级集成能源系统的优化调度模型，该模型能够协同协调氢、烷烃和氨的能量流动。所提出的系统整合了氢混合联合热电单元、改装的氨共燃燃煤单元以及包括电制氢、氢制气和氢制氨在内的电转X技术。随后，设计了一种多能源需求响应策略，通过可中断、可移动和可替代的机制来协调电力、热能和氢能负荷，从而提高系统级的灵活性和用户端的适应性。此外，为了解决需求不确定性问题，基于Wasserstein距离的分布式鲁棒联合概率约束模型被构建出来，该模型能够在不假设精确概率分布的情况下描述耦合约束之间的联合风险。最后，采用了一种无大M的重新表述方法来提高所提模型的数值稳定性和计算效率。案例研究验证了所提方法显著提高了运营灵活性，增强了可再生能源的利用，并确保了在不确定性下的稳健运行。

引言

随着全球向碳中和和可持续发展的推进，集成能源系统（IESs）的概念作为一种提高能源效率、促进可再生能源整合和实现多能源协同的有前景的范式应运而生[1]。特别是园区级集成能源系统（PIESs）可以为电力、热能、氢能、天然气以及零碳燃料（如氨）在各种时间尺度上的协调生产、转换、储存和利用提供一个灵活的平台[2]。

随着可再生能源渗透率的加深和低碳需求的增加，园区级集成能源系统（PIESs）已成为实现本地能源自主性、多能源互补性和高效资源利用的有希望的解决方案。PIESs通过在一个地理上有限的区域内，整合多种能源来源、转换设备和用户端灵活负荷来协调电力、热能和气体等能源载体。为了提高系统性能，Lin等人[3]提出了一个包含碳捕获和分层碳交易的低碳经济调度模型，并验证了其在降低运营成本和碳排放方面的有效性。Zhang等人[4]开发了一个包含富氢天然气的改进氢能利用模型。在氢能参与低碳运营的基础上，Li等人[5]引入了集成电力-热能-气体需求响应和阶梯式碳交易机制来评估系统级影响。Lyu等人[6]提出了一个考虑基于价格的集成热电需求响应（DR）的低碳鲁棒经济调度模型。电力负荷被分类为可移动、可替代和可中断类型，并实施了分时定价以增强系统灵活性。Dong等人[7]研究了具有分类DR的多园区集成能源系统（MPIESs）的多目标鲁棒协调运营优化。尽管最近的研究将PIESs从传统的电力-热能-气体结构扩展到包括氢能，但对于新兴能源载体（如氨和烷烃）的协调调度机制的研究仍然不足。

受PIESs发展的推动，氢能的整合加速了电转X（P2X）技术的发展，提高了多能源系统的低碳灵活性[8]。随着对氢能储存和运输需求的增加，氨作为一种高效的氢载体受到了广泛关注，并被视为缓解能源供应压力和提高PIESs中能源利用效率的有效方法[9]。Chen等人[10]提出了一个包含碳捕获系统（CCS）和氢制电（H2P）设施的集成能源系统框架。Wang等人[11]进一步关注了P2X框架内碳排放和回收路径的详细建模。Lan等人[12]将P2X技术纳入长期均衡模型，涵盖了电力、气体和碳市场，旨在分析系统对相互关联的碳-气体-电力部门的影响。Tuba[13]通过结合氢储罐和电池的混合存储策略提高了系统灵活性。Pan等人[14]进一步关注了氢能利用过程中的热能回收。Gao等人[15]开发了一个富氢燃气轮机模型，并验证了氢混合在集成能源系统中的减排潜力。Li等人[16]提出了一个氢制氨（H2A）转换模型，而Liu等人[17]引入了一个用于电力分配网络和氨生产系统的协调规划框架，其中包含了一个碳排放流模型以支持低碳运营。然而，对于PIESs中多能源耦合单元（包括氢混合设备、氨共燃单元和电制氢系统）的详细运营建模仍需进一步研究。

随着可再生能源渗透率的增加和多能源需求交互复杂性的提高，不确定性建模成为集成能源系统调度中的关键组成部分[18]-[19]。分布式鲁棒优化（DRO）越来越被认为是解决能源系统规划和运营中不确定性的有效方法，因为它不需要精确的概率分布[20]。Kong等人[21]提出了一种两阶段运营调度模型，该模型整合了负荷预测并考虑了多种不确定性。在此基础上，Du等人[22]构建了一个多目标分布式鲁棒优化（DRO）和多维效益均衡模型，用于电-氢-氨-甲醇耦合系统（EHAMCS），旨在提高其在不确定性下的抗风险能力。Mohajerin等人[23]证明基于Wasserstein距离的DRO可以量化概率分布之间的差异，有效描述了在样本量有限条件下的不确定性，同时使得优化问题的重新表述变得可行。在多能源系统中，不同能源载体之间的强耦合通常会在调度约束之间引入逻辑相关性，Ho-Nguyen等人[24]对此进行了讨论。与将每个约束独立处理的个别概率约束（ICC）相比，Li等人[25]表明，分布式鲁棒联合概率约束（DRJCC）更适合捕捉紧密耦合约束结构中的联合风险，从而提高系统级的可靠性和运营安全性。然而，在多能源系统中，不确定性因素通常同时影响多个关键约束，这突显了需要更加针对性的基于DRJCC的方法来进一步提高整体系统安全性和鲁棒性。

为了克服现有研究的局限性，本文开发了一种具有氢-烷烃-氨（HAA）流动协同协调的PIESs调度模型，其中用户端的不确定性通过基于Wasserstein距离的DRJCC模型进行表征。本工作的主要贡献如下：

• 1.
  开发了一种具有电力、热能、气体、氢能和新兴能源载体多能源流动协调调度模型的PIESs，该模型在统一框架内整合了多种能源转换设备，增强了跨能源载体的耦合，同时提高了灵活性和可控性。开发了一种考虑多能源耦合框架内可替代负荷的多能源需求响应机制，以协调电力、热能和氢能负荷的灵活调整，从而提高了用户端的适应性和系统范围的调度灵活性。
• 2.
  制定了详细的HAA集成全流程模型，全面代表了氢、烷烃和氨的耦合生产、储存和利用路径。所提出的详细电制氢（P2H）集群调度模型配备了独立运行的电解槽，能够根据分时电价和负荷变化灵活运行。此外，HAA消耗路径扩展到了包括氢混合联合热电单元、改装的氨共燃燃煤单元和氢燃料电池。
• 3.
  提出了一种分布式鲁棒的联合概率约束模型，其中引入了基于Wasserstein距离的模糊集来描述概率分布中的不确定性。在源-负荷功率平衡和多能源需求响应约束上施加了联合概率约束。然后，非凸的DRJCC调度模型基于对偶理论等价地重新表述为可处理的混合整数线性规划（MILP）模型，并引入了一种无大M的策略来提高计算效率。所提出的DRJCC模型能够在不确定性下有效协调多能源系统，平衡PIESs的运营安全性和经济效率。

部分摘录

PIES中氢-烷烃-氨（HAA）流动的详细全流程建模

如图1所示，园区级集成能源系统采用颜色编码表示法来区分电力、天然气、氢、氨、热能和碳排放流，清晰地展示了它们在系统内的循环和耦合路径。它整合了多种能源载体，包括电力、热能、氢、天然气和氨，实现了协调的多能源转换和利用。该系统在稳态建模下进行构建

目标函数

模型是在预定义的PIES配置下制定的，其中假设园区内的所有设备和储存单元已经安装并具有固定容量[4]。因此，目标函数是最小化总运营成本。总系统运营成本$$ 如方程（37）所示，包括以下组成部分：电网电力交换成本$$（38）、能源交易成本$$（39）、氨共燃补贴$$（40）、可再生能源

PIESs的分布式鲁棒联合概率约束（DRJCC）调度模型

在PIESs的运营中，用户端负荷的不确定性可能导致计划发电量与实际需求之间的不匹配，从而影响供需平衡和运营安全性。为了有效管理这种不确定性带来的风险，本文引入了一种分布式鲁棒的联合概率约束（DRJCC）方法来模拟负荷不确定性，其中需求响应约束和源-负荷平衡约束被重新表述为方程（69）。风险

案例研究

为了验证所提出的调度模型在具有HAA流动协同协调的PIESs中的有效性，构建了一系列案例，配置细节总结在表2中。案例1作为基准案例，系统由CSP、CHP、电锅炉、CFU和多个能源储存单元组成。风能和太阳能发电的预测曲线如图3所示，图4显示了预测的电力、氢能和热能

结论

本文提出了一种具有HAA流动协同协调的PIESs调度模型，涵盖了电力、热能和氢能的多能源协调，以及灵活的设备建模。为了应对用户端的多样化特性，提出了一种结合了可中断、可移动和可替代负荷的多能源需求响应模型，以提高系统的调节能力和用户端的灵活性。此外，还采用了DRJCC方法

CRediT作者贡献声明

传和：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，监督，方法论，调查，资金获取，概念化。郝成华：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，验证，方法论，调查，数据管理。金玉芭：撰写 – 原始草稿，可视化，验证，软件，调查，形式分析，数据管理。卢楠：撰写 – 审稿与编辑，可视化，监督，资源管理，概念化。刘天琪：

利益冲突声明

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