考虑电力-热能共享的集成社区能源系统的加速分布式调度

《Scientific Reports》：Accelerated distributed scheduling of integrated community energy systems considering electricity-heat sharing

　　

摘要

集成社区能源系统（ICES）通过电力、供暖和制冷等多种能源载体，为本地能源管理提供了一种高效且可持续的方法，同时提升了终端用户的能源管理效率。ICES之间的电力和热能连接可以进一步改善能源利用和经济效率。然而，ICES之间的能源共享仍面临诸多挑战，包括复杂的集中式调度约束、隐私保护问题以及分布式算法收敛速度慢和效率降低等问题。为了解决这些挑战，本文开发了一个随机优化模型，用于进行日前能源共享调度，该模型考虑了可再生能源的不确定性以及社区间热网络的损耗。其核心思想是建立一个多社区能源管理框架，在该框架中，ICES运营商根据初始的供需信息动态制定电力和热能交易价格。每个ICES优化自身的电力输出和能源交互，以最小化运营成本、碳排放和可再生能源的弃电量，从而提高整个系统的效率。为此，本文提出了一种分布式线性化替代增强拉格朗日松弛（LSALR）算法，该算法能够在保护隐私的同时高效地解决互联ICES的最优调度问题。测试结果表明，该模型显著提升了运营效率，并促进了ICES内部的可再生能源利用。与现有的分布式算法相比，所提出的方法在收敛速度和解决方案质量方面表现更为优越。