基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法与流程

1.本发明属于能源技术领域，具体涉及基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法。


背景技术：

2.目前，综合能源市场改革处于起步阶段，而电力市场发展比较成熟，与电力市场对比，综合能源市场具有更多类别的主体，更分散的交易过程以及更紧密的耦合关系，为适应园区综合能源系统的发展需求，目前还存在几个方面的关键瓶颈问题：一是对于综合能源技术的适应性不明确，制约了定制化综合能源业务的开展，难以形成高效优化配置；二是综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术缺乏，难以发挥综合能源系统调节能力，与电力系统整体运行形成互动补充，达到整体社会福利最大化；三是缺乏营销业务驱动的商业模式，不利于园区综合能源业务的可持续发展；因此，提供一种考虑多能耦合优化配置、基于标签多主体协同、考虑综合需求响应协同的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法是非常有必要的。


技术实现要素：

3.本发明的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种考虑多能耦合优化配置、基于标签多主体协同、考虑综合需求响应协同的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法。
4.本发明的目的是这样实现的：基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，所述的方法包括以下步骤：
5.步骤1：构建考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置；
6.步骤2：建立基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术；
7.步骤3：构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型。
8.所述的步骤1中的构建考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置具体包括以下步骤：
9.步骤1.1：基于画像标签映射的园区综合能源技术约束集构建：园区综合能源技术包括太阳能发电、热泵、电蓄热、电动汽车，冷热电三联供五种典型综合能源技术；
10.步骤1.2：考虑多类能源独立与互斥关系的综合能源技术经济性测算；
11.步骤1.3：面向园区的综合能源技术模型参数及优化配置方案。
12.所述的步骤1.2中的考虑多类能源独立与互斥关系的综合能源技术经济性测算具体为：按照是否考虑投资资金的时间价值，分为以贴现现金流为主的动态分析法和非贴现现金流的静态分析法；
①
静态分析法不采用折现方式处理数据，评价指标有总投资收益率roi、资本金净利润率roe；其中roi是指开始盈利时，正常年份的税前利润与总投资ti的比率，反映总投资的盈利水平：式中，ebit为运营期内平均税前利润；roe通过
达到正常盈利后，年净利润或运营期内的年平均净利润与资本金ec的比率，从资本金的角度反映盈利状况：式中，np为年净利润或运营期内的年平均净利润；ec为投资中由投资者认缴的出资额；
②
动态评级法考虑资金的时间价值，在确定现金流入和流出的基础上，编制现金流量表，通过一定的折现率折现，动态评价指标有净现值和内部收益率；其中净现值是按照一定的折现率(一般采用基准收益率)估算净现金流量的现值之和，当综合能源服务按照设定的折现率计算得到的财务净现值大于或等于0时，具有可接受性；净现值为：式中，ic为设定的折现率；(ci-co)
t
为t期的净现金流；n为项目计算期；内部收益率指的是在项目全部的计算期内，使得综合能源投资方案的净现金流量累计之和等于0时的折现率，反映投资支出所能获得的最大投资收益率，即最大的盈利能力，用于评判接受贷款利率的最高临界点，内部收益率为：
13.所述的步骤1.3中的面向园区的综合能源技术模型参数及优化配置方案具体包括以下步骤：
14.步骤1.31：目标函数：通过制冷季典型日、制热季典型日和过渡季典型日全年三个典型日描述一年内系统的用能需求，并以最大化系统一年内的运行利润为目标，优化配置系统内各设备的安装容量；其中系统内的用能需求包括常规电力负荷、热负荷、冷负荷和电动汽车充电负荷；拟投资设备包括冷热电联产设备cchp、热泵hp、电蓄热设备ehs和光伏电站pv；目标函数为：maxsy＝b
pro-c
inv-c
op
(5)，式中，sy为系统一年的运行利润；b
pro
、c
inv
、c
op
分别为系统一年内的运行收入、投资成本和运行成本；系统运行收入包括售电、售热、售冷和汽车充电负荷收入；运行成本包含购气成本、汽车馈电成本、购电成本和弃光成本，即：和汽车充电负荷收入；运行成本包含购气成本、汽车馈电成本、购电成本和弃光成本，即：和汽车充电负荷收入；运行成本包含购气成本、汽车馈电成本、购电成本和弃光成本，即：式中，numd为典型日天数；p
ele
、p
heat
、p
cool
分别为售电、售热和售冷价格；ir为投资年利率；lf
ω
为设备寿命；cap
ω
、uinv
ω
分别为设备投资容量、设备单位投资成本；p
gas
、vosl分别为购气价格、购电价格和单位弃光成本；分别为cchp耗气量、电网购电量、弃光量、单台电动汽车充电功率和放电功率；
15.步骤1.32：设备建模包括cchp、热泵hp、电蓄热设备ehs以及光伏电站pv；其中
①
cchp：cchp系统中包含燃气轮机和余热吸收式冷暖机；燃气轮机工作温度较高，在发电的同时，可通过余热吸收式冷暖机将高温烟气、缸套冷却水中的热量回收利用，以提高综合能源
利用效率；cchp的产能量与消耗燃气量呈线性关系，即：利用效率；cchp的产能量与消耗燃气量呈线性关系，即：式中，h
gas
为燃气低热值；eff
cchp,p
、eff
cchp,h
、eff
cchp,c
分别为cchp发电效率、产热效率、产冷效率；为二进制变量，其值为1时表示cchp处于工作状态，否则为关机状态；
②
热泵hp：hp是一种将低位热源的热能转移到高位热源的装置，其可从自然界的空气、水或土壤中获取低位热能，经过电能做功，提供高位热能的装置；例如，空气源热泵可以利用空气中的低位热能产生热能或冷能，供给使用，其能量转化为：式中，eff
hp
为热泵能效；分别为hp产生的热量和冷量；为hp消耗的电功率；
③
电蓄热设备ehs：ehs是一种将电能转化为热能并进行存储的装置，利用ehs可以将系统在谷期的富余电能转化为热能存储，供给热负荷高峰时使用，达到“削峰填谷”，其能量的转化和存储为：存储为：式中，eff
ehs
为电-热转化效率；为t时刻储热量；分别为t时刻ehs的进热和出热功率；分别为二进制变量，其值为1时分别表示ehs处于储热、放热状态；式(17)约束一天的开始时间和结束时间，ehs的储热量保持相同；式(18)-(19)分别约束ehs的进热和放热功率；
④
光伏电站pv：光伏发电容量由光伏发电并网量和弃光量组成，与该时刻光伏发电水平和光伏投资容量有关，即：式中，分别表示弃光功率和光伏并网功率；表示t时刻的光伏发电水平；
16.步骤1.33：模型简化：式(12)、式(18)-(20)中cap
ω
的存在使得模型难以求解，引入辅助变量和无穷大数m，将其转化为容易求解的milp模型，转化过程为：和无穷大数m，将其转化为容易求解的milp模型，转化过程为：通过上述转化过程，式(12)、(18)、(19)将分别等价转化为：通过上述转化过程，式(12)、(18)、(19)将分别等价转化为：
17.步骤1.34：能量平衡：由于含有多种能源流通，电-热-冷的能量平衡分别：冷的能量平衡分别：
18.所述的步骤2中的建立基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术具体包括以下步骤：
19.步骤2.1：构建含能源中心的综合能源系统运行模型：采用一种基于多主体自主决策的综合能源系统基本架构，子区域运营商可通过对子区域内eh(能源中心)的能量管理来满足所管辖用户群的能源需求，碳排放管理系统作为上层系统的管理者，对系统内的碳排放水平以及系统能量传输进行约束；各子区域运营商和碳排放管理系统间采用分布式协同控制方式运行，实现整个综合能源系统内部的低碳经济优化调度，如图1所示；eh包含电力变压器、chp和燃气锅炉能源转换设备、光伏电池pv和太阳能集热器stc可再生能源的供能设备以及电、热储能设备，如图2所示，其数学模型为：式中，le、lh分别为电负荷与热负荷功率；pe、pg分别为供电与气供能功率；η
t
、η
gb
分别为变压器的转换效率、chp供电转换效率、chp供热转换效率和燃气锅炉供热效率；v为天然气分配因子；p
esc
、p
esdc
分别为电储能的充电功率与放电功率；其中p
esc
≥0且p
esdc
≥0；p
tsc
、p
tsdc
分别为热储能的充热功率与放热功率；其中p
tsc
≥0且p
tsdc
≥0；p
pv
为光伏电池板的电功率，p
stc
为stc的热功率；l为能源需求量；c为系数矩阵；p为能源供给量；s为储能量；r为可再生能源量；
20.步骤2.2：构建考虑多个独立运营商的综合能源系统优化调度模型；
21.步骤2.3：构建基于交叉乘子法的分布式低碳经济调度模型：admm算法用于求解大规模分布式计算和优化问题，标准形式为：式中：f(
·
)、g(
·
)为凸函数；式(57)的特点是含有两组变量x和z；根据步骤2.2中的优化模型，为使得综合能源系统实现低碳经济下的最优化运行，碳排放管理系统与各个eh之间需要通过通信传递电、气功率等相关信息，基于admm算法的优化调度模型信息传递方式如图3所示；根据admm算法架构及调度模型，可得分布式迭代形式，立足于单独eh的子系统分析，其优化目标需考虑区域用户电负荷与热负荷需求、能源实时价格、eh中设备自身特性信息，分布式迭代形式可表示为：可得：式中，xi为第i个子区域的期望功率；对于整个综合能源系统，其优化目标需考虑在能源节点产生的碳排放对区域整体经济性的影响之外，还需计及由各个eh传递过来的期望传递功率信息，其分布式迭代形式为：可得：
矩阵列向量表示上层协调系统t时段的期望交换功率；矩阵行向量yi表示上层协调系统对于第i个子区域的期望交换功率；式中，k为迭代次数；ρ为惩罚系数；uk为第k次迭代过程中的拉格朗日乘子；根据admm算法原理，定义原始变量与对偶变量非优距离作为收敛标准，原始变量非优距离为：r
k+1
＝||x
k+1-y
k+1
||2(63)，对偶变量非优距离为：s
k+1
＝||ρ(y
k+1-yk)||2(64)，原始问题最大误差度和对偶问题最大误差度与参与计算变量的数量和收敛精度有关，原始问题最大误差度为：对偶问题最大误差度为：式中，n为x的维度；ε
abs
为收敛精度，本发明取ε
abs
＝5
×
10-4
；则收敛判据为：根据admm信息交互过程及综合能源系统调度模型式(58)-(67)，可以得到考虑多个eh子集的综合能源系统分布式低碳经济调度模型的解法流程如图4所示。
22.所述的步骤2.2中的构建考虑多个独立运营商的综合能源系统优化调度模型包括以下步骤：
23.步骤2.21：目标函数：基于图1的基本架构，整个综合能源系统优化调度模型由各子区域运营商自身的经济性目标和碳排放经济性惩罚构成：式中：分别为子区域决策向量和碳排放管理系统决策向量；为第i个子区域的目标函数；为碳排放管理系统的目标函数；n为区域内所含eh用户个数；t为调度时段构成的集合；对于子区域运行调度，供能公司对于不同的eh子区域提供相同的能源价格，在第t个时段下第i个子区域所需承担的能源费用为：式中：为电力公司设定的实时电价；为天然气公司当日天然气的价格；对于碳排放管理系统，为减少整个综合能源系统的碳排放量，综合能源系统整体碳排放惩罚费用的目标函数为：式中：为排放co2的惩罚因子；me、mg分别为电网和天然气的co2单位排放强度；
24.步骤2.22：约束条件：
①
子区域的能量平衡约束：对于各个eh，需满足其内部电、热功率平衡，即式(32)；
②
子区域内部能量传输系统功率约束：传输的电功率不应超过电力线
路的传输功率最大限制，同时传输的热功率也不应超过热力管道的传输功率最大限制：路的传输功率最大限制，同时传输的热功率也不应超过热力管道的传输功率最大限制：式中，为第i个eh所连线路最大传输电功率；为第i个所连管道的最大热传输功率；
③
eh中供能设备相关约束：每个eh中所属供能设备应满足出力爬坡约束，约束条件为：约束：每个eh中所属供能设备应满足出力爬坡约束，约束条件为：约束：每个eh中所属供能设备应满足出力爬坡约束，约束条件为：式中，分别为第i个eh中的变压器的最大、最小运行功率；分别为第i个eh中的chp的最大、最小发电功率；分别为第i个eh中的燃气锅炉的最大、最小产热功率；分别为chp的下爬坡率和上爬坡率；分别为燃气锅炉的下爬坡率和上爬坡率；
④
eh中储能设备运行约束：各个eh中储能设备的能量状态约束、能量值上下限约束、充放电(热)功率上下限约束以及调度周期前后能量值约束为：
25.式中，分别为t时刻第i个eh中的电储能和热储能的能量值；分别为电储能与热储能静态能量效率；分别为电储能的充电效率与热储能充热效率；分别为电储能的放电效率和热储能放热效率；分别为第i个eh中的电储能的最大、最小能量值；为第i个eh中的热储能的最大、最小能量值；分别为第i个eh中的电储能的最大充电、放电功率；分别为第i个eh中的热储能的最大充热、放热功率；ts、te分别为整个调度初始和结束时刻；分别为ts时刻第i个eh的电、热储能能量状态；分别为te时刻第i个eh的电、热储能能量状态；
⑤
系统能源网络能量平衡约束：对于整个能源系统，需满足供能系统和eh之间的电功率与热功率平衡，即：满足供能系统和eh之间的电功率与热功率平衡，即：式中，为t时刻供电系统提供的电功率；为t时刻供气系统提供的天然气功率；
⑥
系统能量传输系统功率约束：对于供能系统向eh供给的电(气)功率所连接线路(管道)，所传输功率不应超过其所能传输功率最大限制，即：式中，为综合能源系统中电力接口所连线路最大传输功率；为天然气接口所连管道最大传输功率。
26.所述的步骤3中的构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型具体包括以下步骤：
27.步骤3.1：面向电力保供目标的综合能源协同响应价值贡献评价方法；
28.步骤3.2：面向综合需求响应的商业模式设计；
29.步骤3.3：构建跨品类能源的协调优化策略。
30.所述的步骤3.1中的面向电力保供目标的综合能源协同响应价值贡献评价方法具体包括以下步骤：
31.步骤3.11：价值创造评价方法；
32.步骤3.12：价值贡献和分配方法。
33.所述的步骤3.2中的面向综合需求响应的商业模式设计具体包括以下步骤：
34.步骤3.21：综合能源技术应用商业模式设计；
35.步骤3.22：聚合多负荷参与需求响应商业模式设计。
36.所述的步骤3.3中的构建跨品类能源的协调优化策略具体包括以下步骤：
37.步骤3.31：构建考虑跨品类能源的综合能源聚合商协调优化策略模型；
38.步骤3.32：考虑跨品类能源的综合能源聚合商结算方法。
39.本发明的有益效果：本发明为基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，在使用中，本发明的面向目标园区的典型综合能源技术匹配度评估方法、园区综合能源技术优化配置方案、综合能源服务商业模式设计均是直接面向综合能源服务业务开展的，其中技术匹配度评估方法可以为项目前期筛选、工程技术咨询提供支撑；园区综合能源技术优化配置方案可以为园区级综合能源规划、综合能源服务公司自身业务发展规划等提供支撑；本发明具有考虑多能耦合优化配置、基于标签多主体协同、考虑综合需求响应协同的优点。
附图说明
40.图1为本发明的含多能源集线器的综合能源系统基本架构示意图。
41.图2为本发明的energy-hub的内部结构示意图。
42.图3为本发明的多主体信息交互及优化调度示意图。
43.图4为本发明的基于admm算法的求解流程图。
44.图5为本发明的市场组织和实施流程对比示意图。
具体实施方式
45.下面结合附图对本发明做进一步的说明。
46.实施例1
47.如图1-5所示，基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，所述的方法包括以下步骤：
48.步骤1：构建考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置；
49.步骤2：建立基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术；
50.步骤3：构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型。
51.在本实施例中，考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置具体为：基于画像标签映射的园区综合能源技术约束集构建，针对太阳能发电、热泵、电蓄热、电动汽车、冷热电三联供等典型综合能源技术，在园区选择综合能源项目所面临的经济、市场和政策等方面的动态约束集；考虑多类能源独立与互斥关系的综合能源技术经济性测算，评估给定
现实约束下典型园区综合能源服务项目的经济潜力；面向园区的综合能源技术模型参数及优化配置方案，结合园区画像和典型园区综合能源技术适应性评价结果，建立动态优化模型，构建技术适用、经济优化的典型园区综合能源技术配置方案。
52.所述的步骤1中的构建考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置具体包括以下步骤：
53.步骤1.1：基于画像标签映射的园区综合能源技术约束集构建；
54.步骤1.2：考虑多类能源独立与互斥关系的综合能源技术经济性测算；
55.步骤1.3：面向园区的综合能源技术模型参数及优化配置方案。
56.在本实施例中，步骤1.1中的太阳能发电光伏技术的约束为入网、电网消纳、光照资源；热泵技术的约束为经济约束与政策约束；电蓄热技术的约束为一次性投资高、回收周期长、许多用户难以承受、且政府相关鼓励政策和资金补贴政策尚不完善、用户积极性不高；电动汽车技术的约束为运营商业模式尚不成熟、政策缺乏长期性及稳定性、充电基础设施结构性供给不足；冷热电三联供技术的约束为成本、并网价格、技术、并网上网难。
57.在本实施例中，步骤1.2中的考虑多类能源独立与互斥关系的综合能源技术经济性测算具体包括：单一独立综合能源服务项目经济潜力测算、互斥综合能源服务项目经济潜力测算；
①
对于单一的独立综合能源投资项目的财务可行性评价如下：条件：净现值npv≥0，内部收益率irr≥基准收益率，总投资收益率roi≥行业基准收益率或资金成本，资本利润率roe≥基准行业投资利润率；结论：项目可行；若条件反之，则项目不可行，综合能源服务项目的经济潜力为0；如果辅助指标或者次要指标与主要指标之间的结论发生矛盾时，应当以主要指标的结论为主；
②
对于互斥综合能源服务项目经济潜力测算时存在互斥关系、独立关系和相关关系三类关系，互斥方案指的是在决策涉及到多个相互排斥、无法同时进行的方案，对于相关关系和独立关系可以依据单一独立综合能源服务项目经济潜力测算方法，但是当项目是互斥时，采用改进的综合能源项目经济潜力评价方法，通过选取与项目经济性相关的指标，利用tosis法评估综合能源项目经济潜力，得出经济可行性高的综合能源项目；构建的指标体系如表1所示；
58.表1互斥综合能源服务项目经济潜力测算指标体系
[0059][0060]
在本实施例中，建立基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术具体为：针对综合能源系统多主体协同运行场景，在深入分析现有集中式和分布式算法优劣的情况下，采用分布式算法求解综合能源系统优化调度问题的可行性，并构建含多个能量枢纽的综合能源系统的典型架构；整个系统及各个子区域的目标函数和约束条件，基于交替方向乘子的分布式优化方法，提出计及碳排放的多主体运营的综合能源系统经济调度模型；基于标签数据分布情况计算综合能源系统的优化调度结果及储能设备的充放情况，对比了不同co2排放惩罚机制对系统整体经济性的影响，验证了分布式算法与集中式算法的
一致性，并对算例中交替乘子算法的收敛性进行分析，提出综合能源系统多主体协同的低碳经济运行技术。
[0061]
本发明为基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，在使用中，本发明在园区综合能源技术优化配置方案方面：结合综合能源技术适应性评估结果，分析评价园区各方面可能存在的现实约束，提出面向目标园区现实约束的综合能源技术优化配置方案；本发明在园区综合能源协同低碳经济运行方面：区域运营商可通过对子区域内能源中心的能量管理来满足所管辖用户群的能源需求，碳排放管理系统作为上层系统的管理者，对系统内的碳排放水平以及系统能量传输进行约束，各子区域运营商和碳排放管理系统间采用分布式协同控制方式运行，实现整个综合能源系统内部的低碳经济优化调度；本发明在综合能源服务商业模式设计方面：从综合能源服务商需求出发，综合考虑园区综合能源服务市场环境分析，通过考虑跨品类综合能源之间的能量价值关系，以“价值发现”与“价值分配”为技术主线，针对园区级综合能源服务，探索节能效益分享、需求侧响应、电力市场打包交易等商业模式设计，为园区综合能源业务提供技术咨询和商业设计；本发明具有考虑多能耦合优化配置、基于标签多主体协同、考虑综合需求响应协同。
[0062]
实施例2
[0063]
如图1-5所示，基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，所述的方法包括以下步骤：
[0064]
步骤1：构建考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置；
[0065]
步骤2：建立基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术；
[0066]
步骤3：构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型。
[0067]
在本实施例中，构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型具体为：面向电力保供目标的综合能源协同响应价值贡献评价方法，结合电改政策引导及交易机制变化，分析新电改背景下电网企业综合能源服务项目价值创造模式，基于价值理论，针对不同类型的价值创造模式，提出评价各参与主体价值贡献水平的方法；面向综合需求响应的商业模式设计，在价值评价与价值贡献的基础上，构建动态合作价值分配策略，设计业务模式、渠道通道、投融资安排等商业环节，提出完整的商业模式；制定跨品类能源的协调优化策略，构建考虑跨品类能源的综合能源聚合商协调优化策略模型，并设计考虑跨品类能源的综合能源聚合商结算方法。
[0068]
所述的步骤3中的构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型具体包括以下步骤：
[0069]
步骤3.1：面向电力保供目标的综合能源协同响应价值贡献评价方法；
[0070]
步骤3.2：面向综合需求响应的商业模式设计；
[0071]
步骤3.3：构建跨品类能源的协调优化策略。
[0072]
所述的步骤3.1中的面向电力保供目标的综合能源协同响应价值贡献评价方法具体包括以下步骤：
[0073]
步骤3.11：价值创造评价方法；
[0074]
在本实施例中，经济价值是综合能源服务开展的基本前提，只有综合能源服务商、客户以及其他相关的核心利益主体能够从参与项目中获益，参与者才有最够的激励参与到综合能源项目中，因此可以用价值创造过程中所产生过的经济效益去度量综合能源服务创
造的经济价值，也就是用成本效益来评价综合能源服务价值创造过程的经济效益，即：式中，v为综合能源服务带来的总收益；fi为某一年(期)的总收入；ci为某一年(期)的总支出成本；n为综合能源服务项目的服务期限；r为贴现率；
[0075]
步骤3.12：价值贡献和分配方法。
[0076]
在本实施例中，
①
基于shapley值的价值评价和收益分配方法：假设有n个参与者参与合作博弈，则参与者的集合可以表示为t＝{1,2,...,n}，合作中部门成员形成的联盟为s，s为t的子集，对于每个联盟对应一个实值函数v(s)，其可以视为联盟获得的收益，为了得到shapley值需要如下假设，一是各自行动的收益小于合作收益，二是合作博弈参与者获得的收益高于不参与合作博弈的收益；用公式可以表示为v(φ)＝0,v(s1∪s2)≥v(s1)+v(s2),s1∩s2＝0和满足这两个假设时，根据shapley值法可以得到合作博弈的均衡解：式中，为加权项；v(s∪{i})-v(s)为参与人i参与联盟带来的边际收益；
[0077]
假设工业企业节能服务合同能源管理的参与方主要有工业节能企业、节能服务公司以及第三方金融机构，记(i,v)，其中i＝{c,e,f}，c、e、f分别代表工业节能企业、节能服务公司以及第三方金融机构，v(s)为c、e、f三者组成不同子集时所对应的节能项目收益值，s∈{(c),(e),(f),(ce),(cf),(ef),(cef)}；根据shapley值法的分配原理来计算节能项目三方参与者的收益值，由于工业节能企业合同能源管理的委托方，也是项目的主要参与主体，少了它的参与，项目不复存在，自然也无节能收益可言，因此有v(e)＝0,v(f)＝0,v(ef)＝0；根据以上分析，可以分别得出工业用能单位、节能服务公司和金融机构的节能收益表，如表2-4所示；
[0078]
表2工业节能企业c节能项目收益表
[0079][0080][0081]
表3综合能源服务公司e节能项目收益表
[0082][0083]
表4第三方金融机构f节能项目收益表
[0084][0085]
案例分析：假定存在一个综合能源服务项目，如果工业企业进行自行改造，收益为20万元；企业与综合能源服务公司合作，节能改造的收益为60万元；工业企业、综合能源服务公司与银行一起合作实施节能改造的收益为80万元；那么各参与方的收益如表5所示，工业企业、综合能源服务公司、金融机构增加的收益分别为31.67、11.67和16.67万元；
[0086]
表5各利益相关方前后收益比较(单位：万元)
[0087][0088]
②
基于博弈模型的价值贡献和分配方法：假定在综合能源服务系统中有一个综合能源服务商以及对应的综合能源客户，分别用i和j表示；综合能源服务商和客户在交易过程中分别根据对方的行动策略选择自己最优的行动策略，双方的行动策略分别为qi和qj，然后得到模型的均衡以及在均衡下双方各自的经济收益或者利润，那么该经济收益或者利润可以视作为综合能源服务商和客户通过客户获得的价值，整个综合能源系统的经济收益的可以视作为通过该合作，综合能源服务系统所创造的价值；
[0089]
表6综合能源服务项目价值来源和分配形式
[0090][0091]
综合能源服务商分配的价值为：式中，为分别在博弈系统均衡的条件下，综合能源服务商和客户采取的最佳的策略；为在均衡时，综合能源服务商获得利润；为综合能源服务商支出的成本；该公式衡量的是通过合作，也就是综合能源服务商向客户提供综合能源服务，综合能源服务商所能获得的经济价值，也就是在系统均衡或者最优的状态下分配给综合能源服务商的价值；综合能源
消费者也就是客户获得的分配的价值为：式中，为博弈系统中参与者采取最佳策略时，综合能源客户获得的收益；为综合能源客户支出的成本；该公式度量的是综合能源服务商通过项目能获得的经济价值；综合来看，综合能源服务创造的总的价值为v＝vi+vj，该式与前述的综合能源服务项目度量经济价值的公式一致，也是用项目中综合能源服务系统中参与获取的总收益与成本的差值，即通过成本收益法来来测度综合能源服务创造的价值；节能服务的价值创造即是对一个项目进行节能改造的前后，该项目所节省的能量，以及由此带来的环境价值：(1)价值创造评估：节能服务所创造的价值为：δe＝(e
u1-e
u0
)
×
m0(73)，式中，δe为节能量；e
u1
、e
u0
为项目节能改造前后的单位能耗；m0为改造前产品的产量；在利用以上公式得到节电量后，可将其折算为标准煤数量，从而得到节能量；此外，节能服务还能带来环境效益，其环境效益即是节能量所对应的污染物减排量：mi＝ci×u×g×
103(74)，式中，mi为第i种污染物减排量；ci为第i种污染物最高允许排放浓度限值；g为标煤量；
[0092]
所述的步骤3.2中的面向综合需求响应的商业模式设计具体包括以下步骤：
[0093]
步骤3.21：综合能源技术应用商业模式设计；
[0094]
在本实施例中，可以从以下九大要素来直观地描述、评估一种商业模式：客户群体cs：综合能源技术服务公司的主要目标客户群体为高能耗的工业企业；价值主张vp：为客户节约能源和降低能耗，进一步提高能源的利用效率，降低环境污染，进而降低企业成本；渠道通路ch：基于国家政策的号召及大型企业节能减排需求，节能技术服务公司的业务推广工作较为简单；客户关系cr：主要的客户关系包括供应关系和合作关系；收入来源r$：在以综合能源技术应用的商业模式中，收入主要来源于出售节能技术和节能收益共享两个方面；核心资源kr：主要核心资源有：数据资源、客户资源、技术资源、人力资源等；关键业务ka：向企业出售节能设备，为企业提供节能改造方案；重要合作kp：综合能源服务企业主要合作对象有：政府部门、第三方金融机构、设备供应商；成本结构c$：综合能源技术服务企业的成本可能包括：人力成本、设备成本、资金成本；以上九大要素按一定逻辑结合成的画布类似于人的左右脑，画布左侧偏向于理性思维，是商业模式的效率体现，画布右侧则偏重感性思维，反映商业模式的价值所在；
[0095]
表7综合能源技术应用商业画布
[0096][0097]
步骤3.22：聚合多负荷参与需求响应商业模式设计。
[0098]
在本实施例中，客户群体cs和客户关系cr：聚合多负荷参与电力市场交易的主体主要包括充电负荷聚合商和分布式储能聚合商，其中充电负荷聚合商是指代理电动汽车、
储能、电采暖、智能家居等充电负荷聚合商；价值主张vp：通过市场化手段激励用户参与需求响应，可以促进可再生能源消纳，从而支撑能源体系转型；渠道通路ch：充电负荷聚合商通过参与绿色证书交易，将化石能源发电的外部性成本进行计量和转化，从而实现成本内部化，电力用户通过交易得到绿色能源发电证书，付出绿色证书购买费用；核心资源kr：负荷聚合商充当中间商，传递信息流，分布式储能执行指令，通过电网实现能量流的传递，具有可控性较强、调节空间较大、资源配置效率提升空间大等特点；关键业务ka和重要合作kp：负荷聚合商作为需求侧主体之一，充当中间人，与可聚合负荷用户签订交管合同，规范调配时间，调配容量、补偿费用等细则；同时与售电侧主体如售电公司、电网公司、综合能源服务公司进行合作，通过为电力系统提供辅助服务降低发电成本和用电成本，削峰填谷，提高资源利用率；成本结构c$：聚合多负荷参与电力交易的主要成本集中在运维、人力、技术支持等方面；收入来源r$：不管是充电负荷聚合商还是分布式储能聚合商，两者都是通过为电力系统提供辅助服务而获得收益；
[0099]
表8聚合多负荷参与电力交易商业画布
[0100][0101]
所述的步骤3.3中的构建跨品类能源的协调优化策略具体包括以下步骤：
[0102]
步骤3.31：构建考虑跨品类能源的综合能源聚合商协调优化策略模型；
[0103]
在本实施例中，构建的数学模型有如下假设：1)以日前能量市场为例，验证基于价值分配的集中式交易市场机制的有效性和适用性；2)各子市场的成本函数为正的凸函数；3)电力子市场采用基于直流潮流dcpf的日前市场模型，不考虑网络损耗和无功功率；4)只考虑供能侧单边竞价的市场交易模式，因此仅对供能侧实施市场价值分配机制，而负荷侧仍采用节点边际价格；
①
电力子市场数学模型为：考虑一个具有n个节点、k条线路的电力系统，某一个时间断面下的日前市场出清模型为：统，某一个时间断面下的日前市场出清模型为：统，某一个时间断面下的日前市场出清模型为：式中，优化决策变量为所有发电机组的有功功率x，该向量由各发电机组有功功率p
ig
组成；目标函数表示最小化所有发电机组报价之和，报价向量由各发电机组组成；约束(77)表示负荷供需平衡，p
id
为节点i的电力负荷，该约束的拉格朗日乘子记作λe≥0；约束(78)和(79)表示线路潮流的上限和下限；f
k-i
为节点i对线路k的发电转移分布因子gsdf；为线路k的传输容量；线路潮流约束的拉格朗日乘子记作和约束(80)为节点i发电机组的有功功率上下限；
②
天然气子市场数学模型：1)管存：天然气动态管存特
性可以有效实现p2g出力和天然气负荷的平移和削峰填谷，平抑其不确定性波动，管存建模与储能系统类似，管存并不直接提供或消耗天然气，为合理调度需将一个调度周期末的管存还原为初始值，数学模型为：0≤m
ijt
≤m
ijt,max
(82)，(82)，式中：m
ijt
为管道ij在t时段的存储量；分别为管道ij在t时段的注入和流出的流量；π
it
为节点i在t时段的气压；为管道ij在t时段的平均气压；ig为所有天然气管道的集合；2)气源约束条件为：式中，为第i个气源的天然气出力上限；3)平衡条件为：式中，为从节点i流入管道ij的流量；为从管道ij流入节点j的流量；为节点i在t时段的气负荷；4)潮流约束：为实现天然气系统安全运行，流过管道的平均流量和两端的气压具有耦合关系为：式中，为在t时段流经管道ij的平均流量；k
ij
为管道ij的weymouth常数；
②
热力子市场数学模型：区域供热网络由热源、输配管网、热交换站及热负荷构成，热能由热站产生，通过热水工质传递至负荷侧的热交换站。因配送系统传输距离较短，可忽略其热能损耗，将热交换站视为终端热负荷；本发明热网采用恒流变温(cf-vt)模型，即节点压力、管道流量等水力条件固定，节点温度、源荷功率可变，热网约束具体为：功率可变，热网约束具体为：功率可变，热网约束具体为：功率可变，热网约束具体为：式中，ψ(n)、ξ(n)分别为位于节点n的热力供需主体和连接至节点n的热力管网；m
l
为支路l的流量；ns、n
l
、nm分别为热源节点、热负荷节点和汇流节点；t
ls
、t
lr
分别为源、荷节点的流入温度及流出温度；t
lin
、t
lout
分别为汇流节点的流入温度及流出温度；t
l1
、t
l2
分别为支路l的首、末节点温度；ta为环境温度；λ0、l0分别为温度传输系数及管道长度；分别为各自约束的对偶变量；式(89)表征了温度沿支路降落；(90)-(92)分别为热源节点，热负荷节点以及汇流节点的热平衡方程，其中式(90)和(91)产生的对偶变量即源、荷节点的节点边际热价；(93)是管网温度约束；
[0104]
步骤3.32：考虑跨品类能源的综合能源聚合商结算方法。
[0105]
在本实施例中，基于日前市场模型，分别描述边际价格机制和价值分配机制；在边际价格机制下，市场出清价格是由边际机组的报价直接影响，而所有市场成员的价值是由节点边际价格与机组中标能量的乘积决定；因此，在各个子市场运行中，边际机组可能揣测未中标机组的报价，虚报自身成本，抬高市场出清价格，从而带动市场中所有机组结算价格
的提升；
[0106]
在市场价值分配机制下，由支付函数可知，一台设备的价值是由其他市场成员的报价决定的，即将一台机组移除市场后其他市场成员承担该机组中标能量造成的成本增量；不同于边际价格机制市场价值分配机制对机组的支付与机组的报价不是正相关；如果某一市场成员虚报高价，则由系统调度优化所得市场成员的中标能量减少，那么该机组参与集中式交易市场前后，其他市场成员替代该机组的能量减少，因此其他市场成员的成本变化减小；由于价值分配机制定义对一台市场成员的支付为该机组参与前后其他市场成员的成本变化，因此该机组获得系统支付减少；所以，虚报高价，将损害市场成员自身效益；另一方面一台市场成员虚报高价，在计算其他机组的价值时，会抬高其他机组的替代效益，进而提高系统对其他机组的支付；所以，虚报高价，将有利于其他市场成员获得更多收益；综上，相比边际价格机制，市场价值分配机制能够激励市场成员应按照自身真实成本申报，满足激励相容原理；
[0107]
如图5所示，由图5可知，市场价值分配机制并未改变传统电、气、热市场基于集中竞价的交易模式，市场成员仍然需要向市场调度报价，仅通过改变市场成员的结算方法，就能实现占优策略的激励相容；但由于市场价值分配机制能够确保市场成员真实报价，因此在燃料成本相对稳定的基础上，可以降低报价频率，延长报价时间，例如市场成员几日或一周报价一次，日前市场采用市场成员封存报价；因此，市场价值分配机制进一步降低了市场组织交易成本；
[0108]
此外，如前述分析，市场价值分配机制难以满足收支平衡，因此市场调度需要额外处理收支不平衡的问题，以保障市场机制的可行性，市场价值分配机制有效延续现有市场交易模式具有可操作性和实用价值。
[0109]
本发明为基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，在使用中，本发明具有以下优点：
①
考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置，通过园区画像标签映射构建园区综合能源技术约束集，并对考虑独立与互斥关系的综合能源技术经济性进行测算，形成面向园区的综合能源技术模型参数及优化配置方案；
②
基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行，构建含energy-hub的综合能源系统运行模型，进而提出考虑多个独立运营商的综合能源系统优化调度模型，提出基于admm的分布式低碳经济调度方法；
③
提出面向多类型用户通用、专用信息模型分离的标准化信息交互方法，构建多参量可调节负荷普查app及资源容量核证平台，研制了支撑异构可调节资源参与电网多场景互动的边缘优化计算控制模型及多类型终端，开发面向大规模负荷资源的电力需求响应离线数字物理混合仿真系统和实时互动管理系统，实现了需求响应业务全环节线上流转和全过程数字化管控；本发明具有考虑多能耦合优化配置、基于标签多主体协同、考虑综合需求响应协同。

技术特征：
1.基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：步骤1：构建考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置；步骤2：建立基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术；步骤3：构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型。2.如权利要求1所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤1中的构建考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置具体包括以下步骤：步骤1.1：基于画像标签映射的园区综合能源技术约束集构建：园区综合能源技术包括太阳能发电、热泵、电蓄热、电动汽车，冷热电三联供五种典型综合能源技术；步骤1.2：考虑多类能源独立与互斥关系的综合能源技术经济性测算；步骤1.3：面向园区的综合能源技术模型参数及优化配置方案。3.如权利要求2所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤1.2中的考虑多类能源独立与互斥关系的综合能源技术经济性测算具体为：按照是否考虑投资资金的时间价值，分为以贴现现金流为主的动态分析法和非贴现现金流的静态分析法；
①
静态分析法不采用折现方式处理数据，评价指标有总投资收益率roi、资本金净利润率roe；其中roi是指开始盈利时，正常年份的税前利润与总投资ti的比率，反映总投资的盈利水平：式中，ebit为运营期内平均税前利润；roe通过达到正常盈利后，年净利润或运营期内的年平均净利润与资本金ec的比率，从资本金的角度反映盈利状况：式中，np为年净利润或运营期内的年平均净利润；ec为投资中由投资者认缴的出资额；
②
动态评级法考虑资金的时间价值，在确定现金流入和流出的基础上，编制现金流量表，通过一定的折现率折现，动态评价指标有净现值和内部收益率；其中净现值是按照一定的折现率估算净现金流量的现值之和，当综合能源服务按照设定的折现率计算得到的财务净现值大于或等于0时，具有可接受性；净现值为：式中，i
c
为设定的折现率；(ci-co)
t
为t期的净现金流；n为项目计算期；内部收益率指的是在项目全部的计算期内，使得综合能源投资方案的净现金流量累计之和等于0时的折现率，反映投资支出所能获得的最大投资收益率，即最大的盈利能力，用于评判接受贷款利率的最高临界点，内部收益率为：4.如权利要求2所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤1.3中的面向园区的综合能源技术模型参数及优化配置方案具体包括以下步骤：步骤1.31：目标函数：通过制冷季典型日、制热季典型日和过渡季典型日全年三个典型日描述一年内系统的用能需求，并以最大化系统一年内的运行利润为目标，优化配置系统内各设备的安装容量；其中系统内的用能需求包括常规电力负荷、热负荷、冷负荷和电动汽
车充电负荷；拟投资设备包括冷热电联产设备cchp、热泵hp、电蓄热设备ehs和光伏电站pv；目标函数为：max sy＝b
pro-c
inv-c
op
(5)，式中，sy为系统一年的运行利润；b
pro
、c
inv
、c
op
分别为系统一年内的运行收入、投资成本和运行成本；系统运行收入包括售电、售热、售冷和汽车充电负荷收入；运行成本包含购气成本、汽车馈电成本、购电成本和弃光成本，即：车充电负荷收入；运行成本包含购气成本、汽车馈电成本、购电成本和弃光成本，即：车充电负荷收入；运行成本包含购气成本、汽车馈电成本、购电成本和弃光成本，即：式中，num
d
为典型日天数；p
ele
、p
heat
、p
cool
分别为售电、售热和售冷价格；ir为投资年利率；lf
ω
为设备寿命；cap
ω
、uinv
ω
分别为设备投资容量、设备单位投资成本；p
gas
、vosl分别为购气价格、购电价格和单位弃光成本；分别为cchp耗气量、电网购电量、弃光量、单台电动汽车充电功率和放电功率；步骤1.32：设备建模包括cchp、热泵hp、电蓄热设备ehs以及光伏电站pv；其中
①
cchp：cchp系统中包含燃气轮机和余热吸收式冷暖机；燃气轮机工作温度较高，在发电的同时，可通过余热吸收式冷暖机将高温烟气、缸套冷却水中的热量回收利用，以提高综合能源利用效率；cchp的产能量与消耗燃气量呈线性关系，即：效率；cchp的产能量与消耗燃气量呈线性关系，即：式中，h
gas
为燃气低热值；eff
cchp,p
、eff
cchp,h
、eff
cchp,c
分别为cchp发电效率、产热效率、产冷效率；为二进制变量，其值为1时表示cchp处于工作状态，否则为关机状态；
②
热泵hp：hp是一种将低位热源的热能转移到高位热源的装置，其可从自然界的空气、水或土壤中获取低位热能，经过电能做功，提供高位热能的装置；例如，空气源热泵可以利用空气中的低位热能产生热能或冷能，供给使用，其能量转化为：式中，eff
hp
为热泵能效；分别为hp产生的热量和冷量；为hp消耗的电功率；
③
电蓄热设备ehs：ehs是一种将电能转化为热能并进行存储的装置，利用ehs可以将系统在谷期的富余电能转化为热能存储，供给热负荷高峰时使用，达到“削峰填谷”，其能量的转化和存储为：，其能量的转化和存储为：，其能量的转化和存储为：式中，eff
ehs
为电-热转化效率；为t时刻储热量；分别为t时刻ehs的进热和出热功率；分别为二进制变量，其值为1时分别表示ehs处于储热、放热
状态；式(17)约束一天的开始时间和结束时间，ehs的储热量保持相同；式(18)-(19)分别约束ehs的进热和放热功率；
④
光伏电站pv：光伏发电容量由光伏发电并网量和弃光量组成，与该时刻光伏发电水平和光伏投资容量有关，即：式中，分别表示弃光功率和光伏并网功率；表示t时刻的光伏发电水平；步骤1.33：模型简化：式(12)、式(18)-(20)中的存在使得模型难以求解，引入辅助变量和无穷大数m，将其转化为容易求解的milp模型，转化过程为：和无穷大数m，将其转化为容易求解的milp模型，转化过程为：通过上述转化过程，式(12)、(18)、(19)将分别等价转化为：通过上述转化过程，式(12)、(18)、(19)将分别等价转化为：步骤1.34：能量平衡：由于含有多种能源流通，电-热-冷的能量平衡分别：冷的能量平衡分别：5.如权利要求1所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤2中的建立基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术具体包括以下步骤：步骤2.1：构建含能源中心的综合能源系统运行模型：采用一种基于多主体自主决策的综合能源系统基本架构，子区域运营商可通过对子区域内eh的能量管理来满足所管辖用户群的能源需求，碳排放管理系统作为上层系统的管理者，对系统内的碳排放水平以及系统能量传输进行约束；各子区域运营商和碳排放管理系统间采用分布式协同控制方式运行，实现整个综合能源系统内部的低碳经济优化调度；eh包含电力变压器、chp和燃气锅炉能源转换设备、光伏电池pv和太阳能集热器stc可再生能源的供能设备以及电、热储能设备，其数学模型为：式中，l
e
、l
h
分别为电负荷与热负荷功率；p
e
、p
g
分别为供电与气供能功率；η
t
、η
chpe
、η
chph
、η
gb
分别为变压器的转换效率、chp供电转换效率、chp供热转换效率和燃气锅炉供热效率；v为天然气分配因子；p
esc
、p
esdc
分别为电储能的充电功率与放电功率；其中p
esc
≥0且p
esdc
≥0；p
tsc
、p
tsdc
分别为热储能的充热功率与放热功率；其中p
tsc
≥0且p
tsdc
≥0；p
pv
为光伏电池板的电功率，p
stc
为stc的热功率；l为能源需求量；c为系数矩阵；p为能源供给量；s为储能量；r为可再生能源量；步骤2.2：构建考虑多个独立运营商的综合能源系统优化调度模型；步骤2.3：构建基于交叉乘子法的分布式低碳经济调度模型：admm算法用于求解大规模分布式计算和优化问题，标准形式为：
式中：f(
·
)、g(
·
)为凸函数；根据步骤2.2中的优化模型，为使得综合能源系统实现低碳经济下的最优化运行，碳排放管理系统与各个eh之间需要通过通信传递电、气功率等相关信息；根据admm算法架构及调度模型，可得分布式迭代形式，立足于单独eh的子系统分析，其优化目标需考虑区域用户电负荷与热负荷需求、能源实时价格、eh中设备自身特性信息，分布式迭代形式可表示为：可得：式中，x
i
为第i个子区域的期望功率；对于整个综合能源系统，其优化目标需考虑在能源节点产生的碳排放对区域整体经济性的影响之外，还需计及由各个eh传递过来的期望传递功率信息，其分布式迭代形式为：可得：矩阵列向量表示上层协调系统t时段的期望交换功率；矩阵行向量y
i
表示上层协调系统对于第i个子区域的期望交换功率；式中，k为迭代次数；ρ为惩罚系数；u
k
为第k次迭代过程中的拉格朗日乘子；根据admm算法原理，定义原始变量与对偶变量非优距离作为收敛标准，原始变量非优距离为：r
k+1
＝||x
k+1-y
k+1
||2(63)，对偶变量非优距离为：s
k+1
＝||ρ(y
k+1-y
k
)||2(64)，原始问题最大误差度和对偶问题最大误差度与参与计算变量的数量和收敛精度有关，原始问题最大误差度为：对偶问题最大误差度为：式中，n为x的维度；ε
abs
为收敛精度；则收敛判据为：6.如权利要求5所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤2.2中的构建考虑多个独立运营商的综合能源系统优化调度模型包括以下步骤：步骤2.21：目标函数：整个综合能源系统优化调度模型由各子区域运营商自身的经济性目标和碳排放经济性惩罚构成：式中：分别为子区域决策向量和碳排放管理系统决策向量；为第i个子区域的目标函数；为碳排放管理系统的目标函数；n为区域内所含eh用户个数；t为调度时段构成的集
合；对于子区域运行调度，供能公司对于不同的eh子区域提供相同的能源价格，在第t个时段下第i个子区域所需承担的能源费用为：式中：为电力公司设定的实时电价；为天然气公司当日天然气的价格；对于碳排放管理系统，为减少整个综合能源系统的碳排放量，综合能源系统整体碳排放惩罚费用的目标函数为：式中：为排放co2的惩罚因子；m
e
、m
g
分别为电网和天然气的co2单位排放强度；步骤2.22：约束条件：
①
子区域的能量平衡约束：对于各个eh，需满足其内部电、热功率平衡，即式(32)；
②
子区域内部能量传输系统功率约束：传输的电功率不应超过电力线路的传输功率最大限制，同时传输的热功率也不应超过热力管道的传输功率最大限制：传输功率最大限制，同时传输的热功率也不应超过热力管道的传输功率最大限制：式中，为第i个eh所连线路最大传输电功率；为第i个所连管道的最大热传输功率；
③
eh中供能设备相关约束：每个eh中所属供能设备应满足出力爬坡约束，约束条件为：约束：每个eh中所属供能设备应满足出力爬坡约束，约束条件为：约束：每个eh中所属供能设备应满足出力爬坡约束，约束条件为：式中，分别为第i个eh中的变压器的最大、最小运行功率；分别为第i个eh中的chp的最大、最小发电功率；分别为第i个eh中的燃气锅炉的最大、最小产热功率；分别为chp的下爬坡率和上爬坡率；分别为燃气锅炉的下爬坡率和上爬坡率；
④
eh中储能设备运行约束：各个eh中储能设备的能量状态约束、能量值上下限约束、充放电功率上下限约束以及调度周期前后能量值约束为：能量值约束为：能量值约束为：能量值约束为：式中，分别为t时刻第i个eh中的电储能和热储能的能量值；分别为电储能与热储能静态能量效率；分别为电储能的充电效率与热储能充热效率；分别为电储能的放电效率和热储能放热效率；分别为第i个eh中的电储能的最大、最小能量值；为第i个eh中的热储能的最大、最小能量值；分别为第i个eh中的电储能的最大充电、放电功率；分别为第i个eh中的热储能的最大充热、放热功率；t
s
、t
e
分别为整个调度初始和结束时刻；分别为t
s
时刻第i个eh的电、热储能能量状态；分别为t
e
时
刻第i个eh的电、热储能能量状态；
⑤
系统能源网络能量平衡约束：对于整个能源系统，需满足供能系统和eh之间的电功率与热功率平衡，即：足供能系统和eh之间的电功率与热功率平衡，即：式中，为t时刻供电系统提供的电功率；为t时刻供气系统提供的天然气功率；
⑥
系统能量传输系统功率约束：对于供能系统向eh供给的电功率所连接线路，所传输功率不应超过其所能传输功率最大限制，即：式中，为综合能源系统中电力接口所连线路最大传输功率；为天然气接口所连管道最大传输功率。7.如权利要求1所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤3中的构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型具体包括以下步骤：步骤3.1：面向电力保供目标的综合能源协同响应价值贡献评价方法；步骤3.2：面向综合需求响应的商业模式设计；步骤3.3：构建跨品类能源的协调优化策略。8.如权利要求7所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤3.1中的面向电力保供目标的综合能源协同响应价值贡献评价方法具体包括以下步骤：步骤3.11：价值创造评价方法；步骤3.12：价值贡献和分配方法。9.如权利要求7所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤3.2中的面向综合需求响应的商业模式设计具体包括以下步骤：步骤3.21：综合能源技术应用商业模式设计；步骤3.22：聚合多负荷参与需求响应商业模式设计。10.如权利要求7所述的基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，其特征在于：所述的步骤3.3中的构建跨品类能源的协调优化策略具体包括以下步骤：步骤3.31：构建考虑跨品类能源的综合能源聚合商协调优化策略模型；步骤3.32：考虑跨品类能源的综合能源聚合商结算方法。

技术总结
本发明涉及基于画像标签的多能源综合需求响应与协同优化方法，方法包括以下步骤：步骤1：构建考虑多能耦合关系的园区综合能源技术优化配置；步骤2：建立基于标签的综合能源系统多主体协同低碳经济运行技术；步骤3：构建考虑跨品类能源的综合需求响应协同优化模型；本发明具有考虑多能耦合优化配置、基于标签多主体协同、考虑综合需求响应协同的优点。考虑综合需求响应协同的优点。考虑综合需求响应协同的优点。


技术研发人员：卢丹 许长清 罗潘 李文峰 张琳娟 郑征 韩军伟 郭璞
受保护的技术使用者：国网河南省电力公司经济技术研究院
技术研发日：2023.06.27
技术公布日：2023/8/13