一种低碳社区能源系统优化控制方法、系统、设备及介质与流程

1.本发明属于低碳社区能源系统领域，具体涉及一种低碳社区能源系统优化控制方法、系统、设备及介质。


背景技术：

2.与传统的能源系统相比，分布式多能互补供能系统集成了光伏、太阳能集热、热泵等清洁能源技术以及储能技术，系统结构更加复杂，运行调控难度更大。对低碳社区建设的推进，对社区能源系统提出了更高的要求。
3.目前，不合理的社区能源系统规划配置方案和运行调控策略影响了能源供给侧和负荷需求侧之间的平衡匹配，系统以较高的经济成本和环境成本为代价却仍然无法满足社区的冷热电负荷需求。英国breeam-communities体系指出低碳社区应通过合理的能源系统设计与运行管理实现能源节约，并给出了低碳社区碳排放量的量化指标。此外，在能源系统的优化方法方面，为了简化计算，大多数研究采用简化的数学模型对系统设备进行建模，并且忽略了系统网络运行特性，将问题处理为混合整数线性规划问题用商业求解器进行求解。这不仅会导致系统优化结果陷入局部最优，还会导致被优化的系统投入运营后所产生的经济和环境效益并不明显。


技术实现要素：

4.为了克服现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种低碳社区能源系统优化控制方法、系统、设备及介质，以解决目前社区能源系统优化过程复杂，系统性能及设备性能被简化处理以及无法得到全局最优解的问题，以在满足社区的冷热电负荷需求的前提下，节约更多的能源。
5.为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：
6.第一方面，本发明提供一种低碳社区能源系统优化控制方法，包括：
7.s1：采集低碳社区能源系统中相关参数；
8.s2：将相关参数输入预先建立好的双层优化模型，对双层优化模型进行求解，获得系统设置配置方案和运行策略；双层优化模型包括设计优化模型和运行优化模型；
9.s3：输出系统设置配置方案和运行策略，并利用系统设置配置方案和运行策略对低碳社区能源系统进行控制。
10.进一步的，所述设计优化模型以一年为优化时域，以系统的费用年值和年co2排放量作为目标函数；设计优化模型的输入参数为社区设计冷热电负荷、设备初投资指标和来自运行优化模型的每日运行成本和每日co2排放量，输出参数为系统设备配置方案和设计优化目标函数值。
11.进一步的，所述设计优化模型的目标函数为：
12.minjd＝ω1ca+ω2cde
13.其中：jd为设计优化模型目标函数；ω1为经济指标的权重系数；ω2为环境指标的
权重系数；ca为系统费用年值；cde为系统年co2排放量；
14.设计优化模型的约束条件包括：
15.碳排放量约束：
[0016][0017]
供需匹配约束：
[0018][0019]
设备容量约束：
[0020][0021]
其中，s为社区面积；c
g,k
为第k种设备的最大供冷能力；c
l,max
为社区峰值冷负荷；h
g,k
为第k种设备的最大供热能力；h
l,max
为社区峰值热负荷；capk为第k中设备的优化容量；cap
k,max
为第k种设备的额定容量优化上限，各种设备对应取值根据社区冷热电峰值负荷结合设备样本中的额定容量设置；m
pv
为光伏阵列总面积；m
sc
为太阳能集热器总面积；m
max
为社区建筑屋顶可利用面积上限值。
[0022]
进一步的，所述运行优化模型以全年每日为优化时域并且优化步长为δt，以系统的每日运行成本和每日co2排放量作为目标函数；运行优化模型的输入参数为社区全年逐时冷热电负荷、系统设备性能参数、系统运行成本计算指标、co2排放量计算指标和来自设计优化模型的系统配置方案，输出参数为设备逐时输出功率和运行优化目标函数值。
[0023]
进一步的，所述运行优化模型的目标函数为：
[0024]
minjo＝ω1(c
o,d
+c
m,d
)+ω2cded[0025]
其中：jo为运行优化模型目标函数；c
o,d
为第d运行日的系统运行费用；c
m,d
为第d运行日的系统运行维护费用；cedd为第d运行日的系统co2排放量；
[0026]
运行优化模型的约束条件为：
[0027]
供能设备约束：
[0028]
p
k,min
≤p
k,t
≤p
k,max
[0029]
蓄能设备约束：
[0030]
[0031]
其中，p
k,min
为第k种设备输出功率下限；p
k,max
为第k种设备输出功率上限；p
k,t
为第k种设备在t时段的输出功率；qs
k,min
为蓄能设备的蓄能量下限；qs
k,max
为蓄能设备的蓄能量上限；为蓄能设备的蓄能率上限；为蓄能设备的放能率上限；qs
k,t＝0
为蓄能设备在一天内的起始蓄能量；qs
k,t＝24
为蓄能设备在一天内的终末蓄能量；λ
k,c
为蓄能设备的蓄能信号，取值为0或1；λ
c,d
为蓄能设备的放能信号，取值为0或1。
[0032]
进一步的，所述对双层优化模型进行求解具体包括：
[0033]
在trnsys里建立低碳系统模型的基础上，运用matlab内的ga工具箱来求解双层优化问题，trnsys和maltab利用type-155接口进行数据传递；首先由matlab根据双层优化模型中的目标函数和约束条件，运用ga工具箱生成不同的系统设置配置方案和相应运行策略，包括设备的设计容量、供能设备的逐时输出功率和蓄能设备的逐时蓄放能率；然后将系统设计方案和运行策略利用type-155输入至trnsys的各个模块中；设计容量在各个模块的基本参数中进行设置，供能设备的逐时输出功率和蓄能设备的逐时蓄放能率在各个模块的输入变量中进行设置；最后通过trnsys仿真模拟得到系统在该系统设置配置方案和运行策略下的全年动态特性；并将设备的逐时运行能耗等参数反馈至matlab优化模型中用于综合目标函数值的计算，双层优化模型通过综合目标函数值来评估系统设置配置方案及运行策略的可行性和经济环境效益。
[0034]
进一步的，所述设计优化模型向运行优化模型输出系统配置方案，运行优化模型向设计优化模型输出系统每日运行成本和每日co2排放量。
[0035]
第二方面，本发明提供一种低碳社区能源系统优化控制系统，包括：
[0036]
参数采集模块，用于采集低碳社区能源系统中相关参数；
[0037]
双层优化模型求解模块，用于将相关参数输入预先建立好的双层优化模型，对双层优化模型进行求解，获得系统设置配置方案和运行策略；
[0038]
低碳能源系统控制模块，用于输出系统设置配置方案和运行策略，并利用系统设置配置方案和运行策略对低碳社区能源系统进行控制。
[0039]
第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任一项所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法。
[0040]
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法。
[0041]
本发明至少具有以下有益效果：
[0042]
1、本发明将低碳社区能源系统中的相关参数输入预先建立好的双层优化模型，对双层优化模型采用ga求解，通过迭代计算来模拟自然进化过程，寻找优化问题的最优解，获得系统设置配置方案和运行策略，解决了目前社区能源系统优化过程复杂，系统性能及设备性能被简化处理以及无法得到全局最优解的问题，以在满足社区的冷热电负荷需求的前提下，节约更多的能源，实现分布式多能互补供能系统的设备容量配置和运行调控策略最优，充分消纳可再生能源并提高常规能源利用效率，获得最大的系统经济环境效益。
[0043]
2、本发明综合考虑社区负荷特性和分布式多能互补供能系统特性，充分考虑冷/热/电负荷多变性、场地条件、供能系统能效、碳排放、经济性等约束条件，从设计和运行两
个层面对社区能源系统的设备容量配置和运行调控策略进行优化，提升系统常规能源利用效率和可再生能源利用率，实现社区低碳化；设计优化模型向运行优化模型输出系统配置方案，运行优化模型向设计优化模型输出系统每日运行成本和每日co2排放量，通过两个模型间的信息传递实现了双层联动优化。
附图说明
[0044]
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0045]
图1为一种低碳社区能源系统优化控制方法流程示意图；
[0046]
图2为双层优化模型原理图；
[0047]
图3为一种低碳社区能源系统优化控制系统模块示意图。
具体实施方式
[0048]
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0049]
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
[0050]
实施例1
[0051]
一种分布式多能互补供能系统，包括但不限于光伏、太阳能集热器、空气源热泵、冷水机组、蓄电池和储能水箱等技术。其中，光伏和太阳能集热器安装在建筑屋顶，受建筑屋顶可利用面积约束。
[0052]
如图1所示，一种低碳社区能源系统优化控制方法，包括：
[0053]
s1：采集低碳社区能源系统中相关参数；
[0054]
采集的低碳社区能源系统中的相关参数包括：设备初投资指标、社区设计冷热电负荷、分时电价、设备性能参数、运行维护费用指标、co2排放量计算指标和社区全年逐时冷热电负荷。
[0055]
s2：将相关参数输入预先建立好的双层优化模型，对双层优化模型进行求解，获得系统设置配置方案和运行策略；双层优化模型包括设计优化模型和运行优化模型；
[0056]
对双层优化模型输入相关参数并设置约束条件，并输出参数；双层优化模型包括设计优化模型和运行优化模型；设计优化模型向运行优化模型输出系统配置方案，运行优化模型向设计优化模型输出系统每日运行成本和每日co2排放量，通过两个模型间的信息传递实现了双层联动优化。
[0057]
s21：设计优化模型以一年为优化时域，以系统的费用年值和年co2排放量作为目标函数；设计优化模型的输入参数为社区设计冷热电负荷、设备初投资指标和来自运行优化模型的每日运行成本和每日co2排放量，输出参数为系统设备配置方案和设计优化目标函数值；
[0058]
设计优化模型的目标函数为：
[0059]
minjd＝ω1ca+ω2cde
[0060]
其中：jd为设计优化模型目标函数；ω1为经济指标的权重系数；ω2为环境指标的权重系数；ca为系统费用年值；cde为系统年co2排放量。
[0061]
设计优化模型的约束条件为：在设计优化层面，主要从供能系统与末端负荷的匹配关系、系统的供能特性、场地约束、系统碳排放量和经济性等角度考虑约束条件，考虑到低碳社区的特殊场景，冷、热、电负荷的时空差异性，不同类型建筑末端的用能差异性等因素，建立如下约束条件。
[0062]
碳排放量约束：
[0063][0064]
供需匹配约束：
[0065][0066]
设备容量约束：
[0067][0068]
其中，s为社区面积；c
g,k
为第k种设备的最大供冷能力；c
l,max
为社区峰值冷负荷；h
g,k
为第k种设备的最大供热能力；h
l,max
为社区峰值热负荷；capk为第k中设备的优化容量；cap
k,max
为第k种设备的额定容量优化上限，各种设备对应取值根据社区冷热电峰值负荷结合设备样本中的额定容量设置；m
pv
为光伏阵列总面积；m
sc
为太阳能集热器总面积；m
max
为社区建筑屋顶可利用面积上限值。
[0069]
s22：运行优化模型以全年每日为优化时域并且优化步长为δt，以系统的每日运行成本和每日co2排放量作为目标函数；运行优化模型的输入参数为社区全年逐时冷热电负荷、系统设备性能参数、系统运行成本计算指标、co2排放量计算指标和来自设计优化模型的系统配置方案，输出参数为设备逐时输出功率和运行优化目标函数值；运行优化模型向设计优化模型输出系统每日运行成本和每日co2排放量，通过两个模型间的信息传递实现了双层联动优化。
[0070]
运行优化模型的目标函数为：
[0071]
minjo＝ω1(c
o,d
+c
m,d
)+ω2cded[0072]
其中：jo为运行优化模型目标函数；c
o,d
为第d运行日的系统运行费用；c
m,d
为第d运行日的系统运行维护费用；cedd为第d运行日的系统co2排放量。
[0073]
运行优化模型的约束条件为：
[0074]
供能设备约束：
[0075]
p
k,min
≤p
k,t
≤p
k,max
[0076]
蓄能设备约束：
[0077][0078]
其中，p
k,min
为第k种设备输出功率下限；p
k,max
为第k种设备输出功率上限；p
k,t
为第k种设备在t时段的输出功率；qs
k,min
为蓄能设备的蓄能量下限；qs
k,max
为蓄能设备的蓄能量上限；为蓄能设备的蓄能率上限；为蓄能设备的放能率上限；qs
k,t＝0
为蓄能设备在一天内的起始蓄能量；qs
k,t＝24
为蓄能设备在一天内的终末蓄能量；λ
k,c
为蓄能设备的蓄能信号，取值为0或1；λ
c,d
为蓄能设备的放能信号，取值为0或1。
[0079]
图2是本发明的模型原理图，包括设计优化模型和运行优化模型。系统的设计优化模型和运行优化模型迭代求解，设计优化模型得到的设备配置方案会影响运行优化模型中的设备供能能力和调控方式，而根据运行优化模型得到的系统设备运行策略可以综合评价系统的经济性指标和环保性指标，从而反馈至设计优化模型，判定设备配置方案的合理性和可行性。考虑到设计优化和运行优化的关联性，采用双层优化模型，通过第一层设计优化模型和第二层运行优化模型之间的信息传递来实现二者的耦合优化，从而提升系统的优化效率和优化效果。
[0080]
s23：对双层优化模型进行求解，设计优化模型和运行优化模型采用遗传优化算法(ga)求解，寻找最优的系统设置配置方案和运行策略；
[0081]
具体求解方法：
[0082]
在trnsys里建立低碳系统模型的基础上，运用matlab内的ga工具箱来求解双层优化问题，trnsys和maltab利用type-155接口进行数据传递。首先由matlab根据双层优化模型中的目标函数和约束条件，运用ga工具箱生成不同的系统设置配置方案和相应运行策略，即设备的设计容量、供能设备的逐时输出功率和蓄能设备的逐时蓄放能率；然后将系统设计方案和运行策略利用type-155输入至trnsys的各个模块中，其中设计容量在各个模块的基本参数中进行设置，而供能设备的逐时输出功率和蓄能设备的逐时蓄放能率在各个模块的输入变量中进行设置；最后通过trnsys仿真模拟得到系统在该系统设置配置方案和运行策略下的全年动态特性；并将设备的逐时运行能耗等参数反馈至matlab优化模型中用于综合目标函数值的计算，双层优化模型通过综合目标函数值来评估系统设置配置方案及运行策略的可行性和经济环境效益。
[0083]
s3：输出系统设置配置方案和运行策略，并利用系统设置配置方案和运行策略对低碳能源系统进行控制；根据系统设置配置方案和运行策略对低碳社区中分布式多能互补供能系统的各个设备进行调整，以在满足社区的冷热电负荷需求的前提下，节约更多的能源。
[0084]
实施例2
[0085]
如图3所示，一种低碳社区能源系统优化控制系统，包括：
[0086]
参数采集模块，用于采集低碳社区能源系统中相关参数；
[0087]
双层优化模型求解模块，用于将相关参数输入预先建立好的双层优化模型，对双层优化模型进行求解，获得系统设置配置方案和运行策略；
[0088]
低碳能源系统控制模块，用于输出系统设置配置方案和运行策略，并利用系统设置配置方案和运行策略对低碳能源系统进行控制。
[0089]
实施例3
[0090]
本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法。
[0091]
实施例4
[0092]
本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法。
[0093]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0094]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0095]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0096]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0097]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：
1.一种低碳社区能源系统优化控制方法，其特征在于，包括：s1：采集低碳社区能源系统中相关参数；s2：将相关参数输入预先建立好的双层优化模型，对双层优化模型进行求解，获得系统设置配置方案和运行策略；双层优化模型包括设计优化模型和运行优化模型；s3：输出系统设置配置方案和运行策略，并利用系统设置配置方案和运行策略对低碳社区能源系统进行控制。2.根据权利要求1所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法，其特征在于，所述设计优化模型以一年为优化时域，以系统的费用年值和年co2排放量作为目标函数；设计优化模型的输入参数为社区设计冷热电负荷、设备初投资指标和来自运行优化模型的每日运行成本和每日co2排放量，输出参数为系统设备配置方案和设计优化目标函数值。3.根据权利要求2所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法，其特征在于，所述设计优化模型的目标函数为：minj
d
＝ω1c
a
+ω2cde其中：j
d
为设计优化模型目标函数；ω1为经济指标的权重系数；ω2为环境指标的权重系数；c
a
为系统费用年值；cde为系统年co2排放量；设计优化模型的约束条件包括：碳排放量约束：供需匹配约束：设备容量约束：其中，s为社区面积；c
g,k
为第k种设备的最大供冷能力；c
l,max
为社区峰值冷负荷；h
g,k
为第k种设备的最大供热能力；h
l,max
为社区峰值热负荷；cap
k
为第k中设备的优化容量；cap
k,max
为第k种设备的额定容量优化上限，各种设备对应取值根据社区冷热电峰值负荷结合设备样本中的额定容量设置；m
pv
为光伏阵列总面积；m
sc
为太阳能集热器总面积；m
max
为社区建筑屋顶可利用面积上限值。4.根据权利要求2所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法，其特征在于，所述运行优化模型以全年每日为优化时域并且优化步长为δt，以系统的每日运行成本和每日co2排放量作为目标函数；运行优化模型的输入参数为社区全年逐时冷热电负荷、系统设备性能参数、系统运行成本计算指标、co2排放量计算指标和来自设计优化模型的系统配置方案，输出参数为设备逐时输出功率和运行优化目标函数值。
5.根据权利要求4所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法，其特征在于，所述运行优化模型的目标函数为：minj
o
＝ω1(c
o,d
+c
m,d
)+ω2cde
d
其中：j
o
为运行优化模型目标函数；c
o,d
为第d运行日的系统运行费用；c
m,d
为第d运行日的系统运行维护费用；ced
d
为第d运行日的系统co2排放量；运行优化模型的约束条件为：供能设备约束：p
k,min
≤p
k,t
≤p
k,max
蓄能设备约束：其中，p
k,min
为第k种设备输出功率下限；p
k,max
为第k种设备输出功率上限；p
k,t
为第k种设备在t时段的输出功率；qs
k,min
为蓄能设备的蓄能量下限；qs
k,max
为蓄能设备的蓄能量上限；为蓄能设备的蓄能率上限；为蓄能设备的放能率上限；qs
k,t＝0
为蓄能设备在一天内的起始蓄能量；qs
k,t＝24
为蓄能设备在一天内的终末蓄能量；λ
k,c
为蓄能设备的蓄能信号，取值为0或1；λ
c,d
为蓄能设备的放能信号，取值为0或1。6.根据权利要求4所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法，其特征在于，所述对双层优化模型进行求解具体包括：在trnsys里建立低碳系统模型的基础上，运用matlab内的ga工具箱来求解双层优化问题，trnsys和maltab利用type-155接口进行数据传递；首先由matlab根据双层优化模型中的目标函数和约束条件，运用ga工具箱生成不同的系统设置配置方案和相应运行策略，包括设备的设计容量、供能设备的逐时输出功率和蓄能设备的逐时蓄放能率；然后将系统设计方案和运行策略利用type-155输入至trnsys的各个模块中；设计容量在各个模块的基本参数中进行设置，供能设备的逐时输出功率和蓄能设备的逐时蓄放能率在各个模块的输入变量中进行设置；最后通过trnsys仿真模拟得到系统在该系统设置配置方案和运行策略下的全年动态特性；并将设备的逐时运行能耗等参数反馈至matlab优化模型中用于综合目标函数值的计算，双层优化模型通过综合目标函数值来评估系统设置配置方案及运行策略的可行性和经济环境效益。7.根据权利要求4所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法，其特征在于，所述设计优化模型向运行优化模型输出系统配置方案，运行优化模型向设计优化模型输出系统每日运行成本和每日co2排放量。8.一种低碳社区能源系统优化控制系统，其特征在于，包括：参数采集模块，用于采集低碳社区能源系统中相关参数；双层优化模型求解模块，用于将相关参数输入预先建立好的双层优化模型，对双层优
化模型进行求解，获得系统设置配置方案和运行策略；低碳能源系统控制模块，用于输出系统设置配置方案和运行策略，并利用系统设置配置方案和运行策略对低碳社区能源系统进行控制。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的一种低碳社区能源系统优化控制方法。

技术总结
本发明属于低碳社区能源系统领域，具体公开了一种低碳社区能源系统优化控制方法、系统、设备及介质，本发明将低碳社区能源系统中的相关参数输入预先建立好的双层优化模型，对双层优化模型采用GA求解，通过迭代计算来模拟自然进化过程，寻找优化问题的最优解，获得系统设置配置方案和运行策略，解决了目前社区能源系统优化过程复杂，系统性能及设备性能被简化处理以及无法得到全局最优解的问题，以在满足社区的冷热电负荷需求的前提下，节约更多的能源，实现分布式多能互补供能系统的设备容量配置和运行调控策略最优，充分消纳可再生能源并提高常规能源利用效率，获得最大的系统经济环境效益。环境效益。环境效益。


技术研发人员：王波 禹丽爽 刘博文 曾渊 郝志刚 彭茂君 王军 喻晖 郭众孚 范莹 徐颖
受保护的技术使用者：国家电网有限公司
技术研发日：2023.03.31
技术公布日：2023/7/22