王 濤，張 慶

（西華大學(xué)電氣與電子信息學(xué)院,四川 成都 610039）

隨著制造產(chǎn)業(yè)化的不斷升級(jí)，居民生活和工業(yè)生產(chǎn)對(duì)能源的需求量不斷升高的同時(shí)，能源危機(jī)和環(huán)境污染問題也隨之突顯。如何提升設(shè)備之間的耦合度、降低清潔能源棄用率、改善大氣污染度和穩(wěn)定能源供給可持續(xù)性已成為亟須解決的問題[1]。當(dāng)前我國面臨傳統(tǒng)能源產(chǎn)出過剩、能源利用率較低和大氣受污染嚴(yán)重等問題。在此背景下，新型整合系統(tǒng)的出現(xiàn)刻不容緩。區(qū)域綜合能源系統(tǒng)（regional integrated energy system，RIES）[2]作為新型整合系統(tǒng)的主要形式而被廣泛應(yīng)用。RIES 不僅能夠整合不同類型的能源，還能實(shí)現(xiàn)能源的高效傳輸、轉(zhuǎn)換和分配[3]，在滿足負(fù)荷側(cè)能源需求的同時(shí)，能夠有效地改善能源的利用率，提升系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性，降低可再生能源的棄用率。

針對(duì)RIES 的早期研究主要是系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和能源種類，從設(shè)備選型、設(shè)備容量配置和基本運(yùn)行策略3 方面展開。RIES 內(nèi)部設(shè)備選型與負(fù)荷需求類別息息相關(guān)，當(dāng)面臨相同用能需求時(shí)，理論上可以選擇多種供給方式。為了提升RIES的整體效益，研究者認(rèn)為應(yīng)從設(shè)備選型上選擇合適的能源供給路徑。例如：文獻(xiàn)[4]在園區(qū)綜合能源系統(tǒng)中考慮了電轉(zhuǎn)氣（power to gas，P2G）設(shè)備作為電-氣互聯(lián)需求供給設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)更為經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行方式；文獻(xiàn)[5]基于微型能源互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，研究了太陽能余熱利用下吸收式制冷機(jī)的可行性，其結(jié)果表明在無輔助熱源的條件下，增添吸收式制冷機(jī)設(shè)備可以提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性；文獻(xiàn)[6]基于能源互聯(lián)網(wǎng)可持續(xù)發(fā)展的理念，考慮納入冷熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備，探索其對(duì)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的影響；文獻(xiàn)[7]在傳統(tǒng)的RIES 中，針對(duì)電能、氣能和熱能耦合調(diào)節(jié)不靈活的問題，利用微燃機(jī)和余熱回收設(shè)備增加系統(tǒng)內(nèi)部能源之間的耦合度。

在RIES 設(shè)備容量配置研究中，文獻(xiàn)[8]在確定設(shè)備選型的供能方式下，對(duì)包含可再生能源的冷、熱、電三聯(lián)供系統(tǒng)（combine cooling heating and power，CCHP）進(jìn)行了容量配置優(yōu)化設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)三聯(lián)供系統(tǒng)，CCHP 在經(jīng)濟(jì)調(diào)度、節(jié)約能源和環(huán)境保護(hù)上具有優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[9]建立了以CCHP 為核心設(shè)備的綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES）架構(gòu)模型，通過對(duì)系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備容量度進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，實(shí)現(xiàn)了IES 更為經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行方式。文獻(xiàn)[10]基于IES 的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，將系統(tǒng)內(nèi)耦合設(shè)備的容量度進(jìn)行了優(yōu)化，并對(duì)耦合設(shè)備容量度進(jìn)行了可靠性評(píng)估。

在綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行策略的研究中，文獻(xiàn)[11]在耦合氫儲(chǔ)能的IES 中，基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法提出了系統(tǒng)效益的運(yùn)行策略，并驗(yàn)證了此策略相較于傳統(tǒng)“以熱定電”策略在效益上是有效的。文獻(xiàn)[12-13]分別采取“以電定熱”和“以熱定電”的運(yùn)行策略，研究了RIES 內(nèi)的負(fù)荷波動(dòng)率和設(shè)備利用小時(shí)數(shù)，其結(jié)果表明，“以熱定電”較于“以電定熱”的運(yùn)行策略可以獲得更高的負(fù)荷率和設(shè)備利用小時(shí)數(shù)。

在以上有關(guān)RIES 的設(shè)備選型、設(shè)備容量配置和運(yùn)行策略的研究中，大部分都是在明確供能方式的條件下對(duì)整體系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化分析，并基于某一種設(shè)備為核心，或者再聯(lián)合少數(shù)幾種設(shè)備組成供能結(jié)構(gòu)，并未進(jìn)一步考慮RIES 供能設(shè)備組合的多樣性，也未建立直觀清晰的狀態(tài)模型來描述多種設(shè)備進(jìn)行耦合時(shí)能量輸送的狀態(tài)變化。

綜上所述，本文從系統(tǒng)整體經(jīng)濟(jì)效益和RIES多能耦合的特點(diǎn)出發(fā)，建立以電、熱、冷和氣4 個(gè)子系統(tǒng)為基礎(chǔ)的RIES 架構(gòu)。該系統(tǒng)中設(shè)備類型涵蓋了光伏機(jī)組、風(fēng)電機(jī)組、多元儲(chǔ)能設(shè)備和各類常見的能源耦合設(shè)備。本文以運(yùn)維成本最小為目標(biāo)，建立一種基于模糊有色脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)（FCSNPS）的RIES 路徑尋優(yōu)模型，簡(jiǎn)稱RIES-FCSNPS。所建模型可以直觀清晰地描述系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的過程性、并行性和異步性，具有一定的圖形化表現(xiàn)能力和計(jì)算分析能力。在滿足各類負(fù)荷需求和耦合設(shè)備運(yùn)行約束條件的前提下，對(duì)RIES-FCSNPS 的供能路徑進(jìn)行優(yōu)化，可以得到不同場(chǎng)景下的最優(yōu)供能方案。

1 RIES 模型構(gòu)建

1.1 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)架構(gòu)

本文建立的RIES 的物理架構(gòu)示意圖如圖1 所示，其內(nèi)部系統(tǒng)中的耦合設(shè)備和獨(dú)立設(shè)備存在不同類型能源的轉(zhuǎn)換與消耗。RIES 包含的單元可以分為3 類，即能源輸入單元、能源轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)單元、能源消費(fèi)單元。能源輸入單元有外部電網(wǎng)、燃?xì)夤竞蜔崃κ袌?chǎng)。能源轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)單元有常見的各類能源耦合設(shè)備和多元存儲(chǔ)設(shè)備。能源消費(fèi)單元有電、熱、冷和氣4 類負(fù)荷。

圖1 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)架構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram of regional integrated energy system architecture

1.2 區(qū)域綜合能源子系統(tǒng)模型

根據(jù)能源類別的差異，將區(qū)域系統(tǒng)劃分為4 類，即供電子系統(tǒng)、供氣子系統(tǒng)、供熱子系統(tǒng)和供冷子系統(tǒng)。在任意調(diào)度時(shí)刻，考慮有功功率平衡，其區(qū)域能源網(wǎng)絡(luò)和能源轉(zhuǎn)換設(shè)備應(yīng)滿足功率平衡關(guān)系。

1.2.1 供電子系統(tǒng)

RIES 中供電子系統(tǒng)由風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組、燃料電池、燃?xì)廨啓C(jī)和儲(chǔ)電設(shè)備構(gòu)成，共同負(fù)責(zé)區(qū)域電負(fù)荷需求，不足量的部分由外部電網(wǎng)所提供。供電子系統(tǒng)的功率表達(dá)式為

式中：Pgrid(t)為第t時(shí)刻區(qū)域系統(tǒng)與電網(wǎng)交互功率；

分別為第t時(shí)刻風(fēng)力、光伏、燃?xì)廨啓C(jī)和燃料電池的實(shí)際出力；分別為第t時(shí)刻電制冷機(jī)、電鍋爐和電轉(zhuǎn)氣設(shè)備的耗電功率；分別為第t時(shí)刻儲(chǔ)電設(shè)備的充、放電功率；為第t時(shí)刻的電負(fù)荷需求。

1.2.2 供熱子系統(tǒng)

RIES 中供熱子系統(tǒng)由電熱鍋爐、余熱鍋爐、燃?xì)忮仩t和儲(chǔ)熱設(shè)備構(gòu)成，共同負(fù)責(zé)區(qū)域系統(tǒng)內(nèi)熱負(fù)荷的需求，不足量的部分由熱力市場(chǎng)提供。供熱子系統(tǒng)的功率表達(dá)式為

1.2.3 供冷子系統(tǒng)

RIES 中供冷子系統(tǒng)由吸收式制冷機(jī)、電制冷機(jī)和儲(chǔ)冷設(shè)備共同構(gòu)成，負(fù)責(zé)區(qū)域系統(tǒng)內(nèi)的冷負(fù)荷需求。供冷子系統(tǒng)的功率表達(dá)式為

1.2.4 供氣子系統(tǒng)

RIES 中供氣子系統(tǒng)由燃?xì)夤?、電轉(zhuǎn)氣設(shè)備和儲(chǔ)氣設(shè)備共同構(gòu)成，負(fù)責(zé)區(qū)域系統(tǒng)內(nèi)的氣負(fù)荷需求。供氣子系統(tǒng)的功率表達(dá)式為

1.3 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)內(nèi)耦合設(shè)備模型

1.3.1 燃?xì)廨啓C(jī)

燃?xì)廨啓C(jī)（gas turbine，GT）是一種傳統(tǒng)的電-氣耦合設(shè)備，可以通過消耗天然氣來產(chǎn)生電能，其功率表達(dá)式為

式中：ηGT為GT 的氣-電轉(zhuǎn)換效率系數(shù)；λgas為天然氣低熱值，本文取9.78 kW·h/m3。

1.3.2 燃?xì)忮仩t

燃?xì)忮仩t（gasfired boiler，GB）是一種消耗天然氣產(chǎn)生熱能的耦合設(shè)備，其功率表達(dá)式為式中 ηGB為GB 的氣-熱轉(zhuǎn)換效率系數(shù)。

1.3.3 余熱鍋爐

余熱鍋爐（waste heat boiler，WHB）是一種利用GT 產(chǎn)生電能的同時(shí)，回收利用余熱進(jìn)行供熱的設(shè)備，其功率表達(dá)式為

式中ηloss為熱能自散率系數(shù)。

1.3.4 燃料電池

燃料電池（fuel cell，F(xiàn)C）是將天然氣作為輸入能源，將電能作為輸出能源的轉(zhuǎn)換設(shè)備，其功率表達(dá)式為

式中 ηFC為燃料電池的氣-電轉(zhuǎn)換效率系數(shù)。

1.3.5 電熱鍋爐

電熱鍋爐（electric boiler，EB）是一種消耗電能產(chǎn)生熱能的耦合設(shè)備，其功率表達(dá)式為

式中 ηEB為EB 的電-熱轉(zhuǎn)換效率系數(shù)。

1.3.6 電轉(zhuǎn)氣

電轉(zhuǎn)氣設(shè)備（power to gas，P2G）是一種消耗電能產(chǎn)生氣能的耦合設(shè)備，其功率表達(dá)式為

式中ηP2G為P2G 的電-氣轉(zhuǎn)換效率系數(shù)。

1.3.7 電制冷機(jī)

電制冷機(jī)（electricr refrigerator，ER）是一種消耗電能產(chǎn)生冷能的耦合設(shè)備，其功率表達(dá)式為

式中 ηER為ER 的電-冷轉(zhuǎn)換效率系數(shù)。

1.3.8 吸收式制冷機(jī)

吸收式制冷機(jī)（absorption chiller，AC）是一種消耗熱能產(chǎn)生冷能的耦合設(shè)備，其功率表達(dá)式為

式中 ηAC為AC 的熱-冷轉(zhuǎn)換效率系數(shù)。

1.3.9 多元儲(chǔ)能設(shè)備

儲(chǔ)能設(shè)備往往通過一種介質(zhì)或設(shè)備把一種能量用同一種形式或轉(zhuǎn)換成另一種形式進(jìn)行存儲(chǔ)。多元儲(chǔ)能設(shè)備包括儲(chǔ)電、儲(chǔ)熱、儲(chǔ)氣和儲(chǔ)冷設(shè)備，其功率統(tǒng)一表達(dá)式為

式中：λ ∈{ES,HS,GS,CS}；Eλ(t)為多元儲(chǔ)能設(shè)備在第t時(shí)段所儲(chǔ)存的能量，包含電、熱、冷和氣；和分別為儲(chǔ)能在第t時(shí)段的充、放能功率；σλ為儲(chǔ)能的自耗能率；分別為儲(chǔ)能的充、放能效率。

2 計(jì)及FCSNPS 路徑尋優(yōu)的綜合能源系統(tǒng)建模

RIES 在實(shí)際運(yùn)行中，涉及能源轉(zhuǎn)換和能源傳輸過程。面向過程的建模方法可以清晰直觀地描述系統(tǒng)運(yùn)行的并行性、連續(xù)性和異步性，但是相關(guān)研究較少。脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)（spiking neural P system，SNPS）擁有良好的計(jì)算分析特性和建模運(yùn)算規(guī)則，可以很好地匹配RIES 的動(dòng)態(tài)特性。本文將經(jīng)典的SNPS 模型[14-17]與RIES相結(jié)合，提出一種關(guān)于區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的模糊有色SNPS[18-20]建模方法。

2.1 模糊有色脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的定義

本文建立的模糊有色脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)（fuzzy colored spiking neural P system，F(xiàn)CSNPS）定義為

式中：

1）O={a}為單字母集合，a代表神經(jīng)脈沖信號(hào)，O為脈沖信號(hào)a的集合；

2）C={1,2,···,g}是一組顏色，其中g(shù)∈N（N 為自然數(shù)集合），其元素用于標(biāo)記不同能源、設(shè)備和負(fù)荷的顏色；

3）σ={σ1,σ2,···,σn}為系統(tǒng)中n個(gè) 命題神經(jīng)元的集合，表示RIES 中不同類型的能源設(shè)備和負(fù)荷，定義每種類型的能源設(shè)備神經(jīng)元 σi，具體表示為，1 ≤i≤n，其中，

①θi表示命題神經(jīng)元內(nèi)部的脈沖值，取值為0 或1，

②ci表示神經(jīng)元的模糊真值，當(dāng)神經(jīng)元為命題神經(jīng)元時(shí)，其模糊真值為0，

④Ri={r1,r2}是規(guī)則r1和r2的有限集，r1={aθ→aβ}，表示神經(jīng)元 σi的點(diǎn)火規(guī)則，執(zhí)行該規(guī)則時(shí)，神經(jīng)元 σi將消耗一個(gè)脈沖aθ，同時(shí)產(chǎn)生一個(gè)新的脈沖aβ并向后傳遞，r2={aθ→λ}，表示神經(jīng)元σi的遺忘規(guī)則，執(zhí)行遺忘規(guī)則后，神經(jīng)元 σi將消耗一個(gè)脈沖aθ并產(chǎn)生一個(gè)空字符λ，即不產(chǎn)生新的脈沖，

⑤ λi=(ri,ui)為命題神經(jīng)元的標(biāo)識(shí)，可以定量地表示RIES 的用能情況，在初始運(yùn)行時(shí)給每個(gè)離散命題神經(jīng)元賦予一個(gè)非負(fù)數(shù)模糊因子ri來代表設(shè)備處于運(yùn)行或者停止?fàn)顟B(tài)，并賦予一個(gè)連續(xù)量 μi來表示系統(tǒng)活動(dòng)中能源的消耗量與轉(zhuǎn)化量以及負(fù)荷端的用能情況；

4）T={T1,T2,···,Tm}為系統(tǒng)中m個(gè)選擇神經(jīng)元的集合，表示RIES 中不同類型的子系統(tǒng)母線，，1 ≤j≤m，其中，

①θj表示選擇神經(jīng)元Tj的脈沖值，

②cj表示神經(jīng)元的模糊真值，當(dāng)神經(jīng)元為選擇神經(jīng)元時(shí)，其模糊真值為模糊“產(chǎn)生式規(guī)則”的確定性因子，

④Rj={r3,r4}是規(guī)則r3和r4的有限集，r3={aθ→aβ}，表示神經(jīng)元Tj的點(diǎn)火規(guī)則，執(zhí)行該規(guī)則時(shí)，神經(jīng)元Tj將消耗一個(gè)脈沖aθ，同時(shí)產(chǎn)生一個(gè)新的脈沖aβ并向后傳遞，r4={aθ→λ}，表示神經(jīng)元Tj的遺忘規(guī)則，執(zhí)行遺忘規(guī)則后，神經(jīng)元Tj將消耗一個(gè)脈沖aθ并產(chǎn)生一個(gè)空字符λ，即不產(chǎn)生新的脈沖，

⑤ λj=(rj,uj)為選擇神經(jīng)元的標(biāo)識(shí)，可以定量表示RIES 的用能情況，在初始運(yùn)行時(shí)給每個(gè)離散選擇神經(jīng)元賦予一個(gè)非負(fù)數(shù)模糊因子ri來代表設(shè)備處于運(yùn)行或者停止?fàn)顟B(tài)，并賦予一個(gè)連續(xù)量 μi來表示系統(tǒng)活動(dòng)中能源的消耗量與轉(zhuǎn)化量；

5）Γ表示神經(jīng)元與神經(jīng)元之間的有向突觸路徑記憶因子標(biāo)志，實(shí)際代表了母線與不同運(yùn)行設(shè)備之間路徑記憶連接標(biāo)識(shí)因子；

6）syn ?{1,2,···,n}×{1,2,···,m}表示神經(jīng)元之間的有向突觸連接關(guān)系，對(duì)所有(i,j)∈syn,1 ≤i≤n,1 ≤j≤m,有i≠j。

2.2 RIES-FCSNPS 圖形化建模

本文建立的RIES-FCSNPS 模型在結(jié)構(gòu)上可以反映系統(tǒng)的整體配置情況。從系統(tǒng)劃分的層次來看，模型可以劃分為能源輸入單元、能源轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)單元和能源消費(fèi)單元3 個(gè)層面。從系統(tǒng)涵蓋的耦合路徑來看，不同類型的負(fù)荷都包含多條供能路徑，每條供能路徑連接不同的供能源、耦合設(shè)備和用能負(fù)荷。本文基于圖1 所示RIES 物理架構(gòu)，依據(jù)FCSNPS 特定的建模原則，建立其運(yùn)行狀態(tài)模型如圖2 所示，圖中的符號(hào)和含義如表1 所示。

表1 FCSNPS 模型中神經(jīng)元及其含義Tab.1 Neurons and their implication in FCSNPS model

圖2 RIES-FCSNPS 狀態(tài)模型Fig.2 State model of RIES-FCSNPS

2.3 RIES-FCSNPS 推理計(jì)算規(guī)則

1)本文RIES-FCSNPS 采用的“常規(guī)”選擇神經(jīng)元，其前件部分僅存在一個(gè)命題模糊“產(chǎn)生式規(guī)則”，用矩形和符號(hào)T(c，gencral)表示，如圖3 所示，其中c表示該“常規(guī)”規(guī)則神經(jīng)元的模糊真值。

圖3 “常規(guī)”選擇神經(jīng)元及其簡(jiǎn)化形式Fig.3 “Conventional”selective neuron and its simplified form

本文所定義的“常規(guī)”選擇神經(jīng)元其詳細(xì)運(yùn)行機(jī)制參考文獻(xiàn)[20]。其數(shù)學(xué)模型定義為：當(dāng)某個(gè)“常規(guī)”選擇神經(jīng)元接收到與其連接的突觸前命題神經(jīng)元發(fā)送的脈沖信號(hào)，并且滿足該規(guī)則神經(jīng)元的點(diǎn)火條件Ri={aθ→aβ}，那么該神經(jīng)元點(diǎn)火，消耗內(nèi)部脈沖值并產(chǎn)生一個(gè)新的脈沖值β=θ*ω*c。

2)本文RIES-FCSNPS 采用的“或”選擇神經(jīng)元，其前件部分組成的命題呈“或”關(guān)系的模糊“產(chǎn)生式規(guī)則”，用矩形和符號(hào)T(c，or)表示，如圖4 所示，其中c表示該“或”選擇神經(jīng)元的真值。

圖4 “或”選擇神經(jīng)元及其簡(jiǎn)化形式Fig.4 “Or”selective neuron and its simplified form

本文所定義的“或”選擇神經(jīng)元其運(yùn)行詳細(xì)機(jī)制內(nèi)容參考文獻(xiàn)[20]。其具體數(shù)學(xué)模型定義為：當(dāng)一個(gè)“或”選擇神經(jīng)元從前件神經(jīng)元接收到k個(gè)脈沖值依次為θ1,···,θk的脈沖，并且滿足該規(guī)則神經(jīng)元的點(diǎn)火條件r3={aθ→aβ}，那么該神經(jīng)元點(diǎn)火，消耗內(nèi)部脈沖值并產(chǎn)生一個(gè)脈沖值為β=max{θ1*ω1,···,θk*ωk}*c的新脈沖。

3)本文RIES-FCSNPS 中的“choice”規(guī)則選擇神經(jīng)元用于表示前件部分包含多個(gè)（大于一個(gè)）命題，而后件部分僅包含一個(gè)“ ∑”和邏輯規(guī)則和一個(gè)“repeat”重復(fù)邏輯規(guī)則，如圖5 所示。如果一個(gè)“choice”規(guī)則選擇神經(jīng)元收到n個(gè)依次為θ1,···,θn的脈沖，那么該神經(jīng)元點(diǎn)火，消耗內(nèi)部脈沖值并產(chǎn)生一個(gè)脈沖值為β=max{θ1*ω1,···,θk*ωk}*c的新脈沖?！?∑”邏輯規(guī)則負(fù)責(zé)接收和標(biāo)記此新脈沖值，并發(fā)送信號(hào)使“choice”規(guī)則選擇神經(jīng)元的前件命題神經(jīng)元執(zhí)行規(guī)則r2={aθ→λ}消亡。“repeat”為重復(fù)邏輯規(guī)則，待執(zhí)行規(guī)則r2消亡后，將繼續(xù)進(jìn)行點(diǎn)火，而最終“ ∑”和邏輯規(guī)則將存儲(chǔ)一序列記憶標(biāo)簽組合順序列。

圖5 部分“choice”“ ∑”邏輯規(guī)則 和“repeat”邏輯規(guī)則Fig.5 Some logical rules for“choice”“ ∑”and“repeat”

2.4 RIES-FCSNPS 模型推理算法

為了使RIES-FCSNPS 能對(duì)路徑尋優(yōu)和序列排列信息進(jìn)行高效地并行推理計(jì)算，本節(jié)設(shè)計(jì)了以下推理算法，具體描述如圖6 所示。

圖6 RIES-FCSNPS 模型推理算法Fig.6 RIES-FCSNPS model algorithm

算法中涉及的向量和矩陣解釋如下。

1）θ=(θ1,···,θn)T表示命題神經(jīng)元脈沖值向量。該向量包含n個(gè)命題神經(jīng)元的整數(shù)真值，其中θi取值為[0,1]上的整數(shù)。如果某個(gè)命題神經(jīng)元不含任何脈沖，則該命題神經(jīng)元的脈沖值默認(rèn)為0。

2）δ=(δ1,···,δm)T為選擇神經(jīng)元脈沖值向量。該向量包含m個(gè)選擇神經(jīng)元的整數(shù)脈沖值，其中δi取值為[0,1]上的整數(shù)。如果某個(gè)命題神經(jīng)元不含任何脈沖，則該命題神經(jīng)元的脈沖值默認(rèn)為0。

3）C=diag(c1,···,cm)為一個(gè)對(duì)角矩陣，其中cj(j=1,···,m)是[0,1]上的實(shí)數(shù)，表示第m個(gè)選擇神經(jīng)元的真值，即對(duì)應(yīng)模糊產(chǎn)生式規(guī)則的確定性因子。

4）Wr1=(ωi j)n×m為突觸權(quán)重矩陣，表示命題神經(jīng)元到“常規(guī)”選擇神經(jīng)元的有向突觸連接關(guān)系。如果從命題神經(jīng)元 σi到“常規(guī)”選擇神經(jīng)元Tj存在突觸，則ωi j(ωij∈(0,1])等于突觸(i,j)的輸出權(quán)重值；否則ωi j=0。

5）Wr2=(ωij)n×m為突觸權(quán)重矩陣，表示命題神經(jīng)元到“或”選擇神經(jīng)元的突觸有向連接關(guān)系。如果從命題神經(jīng)元 σi到“或”選擇神經(jīng)元Tj存在突觸，則ωi j(ωij∈(0,1])等于突觸(i,j)的輸出權(quán)重值；否則ωi j=0。

6）Wp=(ωji)m×n為 突觸權(quán)重矩陣，表示選擇神經(jīng)元到命題神經(jīng)元的有向連接關(guān)系。如果從選擇神經(jīng)元T到命題神經(jīng)元 σ存在突觸，則ωji(ωji∈(0,1])等于突觸(i,j)輸出的權(quán)重值；否則ωji=0。

12）Σ=Σ[[·]]，其中Σ為排列符號(hào)，Σ[[·]]按照先后順序排列標(biāo)簽記憶因子符號(hào)。

RIES-FCSNPS 求解流程圖如圖7 所示。

圖7 FCSNPS 模型求解流程圖Fig.7 Flow chart of FCSNPS model solution

3 RIES-FCSNPS 運(yùn)行優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

3.1 目標(biāo)函數(shù)

本文通過對(duì)區(qū)域綜合能源系統(tǒng)中電、熱、冷和氣4 個(gè)能源子系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，并協(xié)調(diào)能源轉(zhuǎn)換設(shè)備和能源存儲(chǔ)設(shè)備來提升效益。以運(yùn)維成本最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)，其目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為：

式中：T為調(diào)度周期；C(t)為T時(shí)段內(nèi)系統(tǒng)總成本；CE(t)、CH(t)、CC(t)和CG(t)分別為供電子系統(tǒng)、供熱子系統(tǒng)、供冷子系統(tǒng)和供氣子系統(tǒng)的運(yùn)行成本。

3.1.1 供電子系統(tǒng)成本

供電子系統(tǒng)的成本包含了PV 機(jī)組、WP 機(jī)組、GB 設(shè)備、ER 設(shè)備、P2G 設(shè)備、FC 設(shè)備和ES 設(shè)備的運(yùn)維成本和設(shè)備的啟停成本，以及外部電網(wǎng)購電成本。其數(shù)學(xué)模型表達(dá)式為：

式中：Ce_yun(t)、Ce_start(t)和Ce_bs(t)分別為供電子系統(tǒng)的運(yùn)維成本、機(jī)組啟停成本和外部購電成本；n為 設(shè)備臺(tái)數(shù)；Pn(t)為時(shí)刻t設(shè)備的發(fā)電量；Cn為單位出力運(yùn)維成本系數(shù)；CSS,n表示設(shè)備n的啟停成本系數(shù)；Un(t-1)表示設(shè)備的第t時(shí)刻的前一時(shí)刻的啟停狀態(tài)；Un(t)表示第t時(shí)刻，設(shè)備n的啟停狀態(tài)，用0-1 表示；Pbuy(t)為時(shí)刻t購電單價(jià)，GE(t)表示時(shí)刻t時(shí)的購電量。

3.1.2 供氣子系統(tǒng)成本

供氣子系統(tǒng)的成本由P2G 設(shè)備、GT 設(shè)備、GB設(shè)備和GS 設(shè)備的運(yùn)維成本、機(jī)組啟停成本，以及向燃?xì)夤举彋獾某杀窘M成。數(shù)學(xué)模型表示為

式中：Cg_yun(t)、Cg_start(t)和Cg_bs(t)分別為供氣子系統(tǒng)的運(yùn)維成本、機(jī)組啟停成本和外部購氣成本。運(yùn)維成本、機(jī)組啟停成本和購氣成本的計(jì)算公式可類比供電子系統(tǒng)。

3.1.3 供熱子系統(tǒng)成本

供熱子系統(tǒng)的成本由GB 設(shè)備、EB 設(shè)備和HS 設(shè)備的運(yùn)維成本、機(jī)組啟停成本和向熱力市場(chǎng)購熱成本組成。數(shù)學(xué)模型表示為

式中：Ch_yun(t)、Ch_start(t)和Ch_bs(t)分別表示供熱子系統(tǒng)的運(yùn)維成本、機(jī)組啟停成本和外部購熱成本。運(yùn)維成本、機(jī)組啟停成本和購氣成本計(jì)算公式可類比供電子系統(tǒng)。

3.1.4 供冷子系統(tǒng)成本

供冷系統(tǒng)的總成本由ER、AC 和CS 的運(yùn)維成本和機(jī)組啟停成本組成。數(shù)學(xué)模型表示為

式中：Cc_yun(t)和Cc_start(t)分別為供冷子系統(tǒng)運(yùn)維成本和機(jī)組啟停成本，其計(jì)算公式可類比供電子系統(tǒng)。

3.2 運(yùn)行約束條件

RIES 內(nèi)部不僅需要滿足各類子系統(tǒng)供需有功平衡約束，還應(yīng)滿足各類耦合設(shè)備在各時(shí)段的出力上下限約束和運(yùn)行狀態(tài)約束。

1)子系統(tǒng)能源平衡約束。

區(qū)域綜合能源系統(tǒng)需要滿足系統(tǒng)內(nèi)所構(gòu)建的子系統(tǒng)有功平衡約束，各子系統(tǒng)的約束表達(dá)式如式（1）—（4）所示。

2)設(shè)備上下限功率約束。

系統(tǒng)內(nèi)包含的各類耦合設(shè)備，其出力需滿足上下限約束條件。各設(shè)備約束條件可以表示為

式中：Pn為第n臺(tái)設(shè)備的實(shí)際出力值；為第n臺(tái) 設(shè)備的最大出力值。

3)儲(chǔ)能約束。

為了保障儲(chǔ)能的充裕性，規(guī)定儲(chǔ)能設(shè)備的最低和最大容量應(yīng)在規(guī)定的約束上下限范圍內(nèi)。多元儲(chǔ)能設(shè)備的統(tǒng)一約束表達(dá)式為

4)可控機(jī)組爬坡約束條件。

式中：rn,d和rn,u為可控出力機(jī)組減載和加載的速率限制。

4 算例分析

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文案例分析是基于文獻(xiàn)[21-23]所提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度。該區(qū)域系統(tǒng)包括光伏機(jī)組、風(fēng)電機(jī)組、GT 設(shè)備、FC 設(shè)備、GB 設(shè)備、P2G 設(shè)備、ER 設(shè)備、AR 設(shè)備和多元儲(chǔ)能設(shè)備。本文以24 h 為調(diào)度周期，單位調(diào)度時(shí)長(zhǎng)為1 h，并參考某地區(qū)典型用戶電、熱、冷和氣負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線。圖8 為光伏和風(fēng)機(jī)出力預(yù)測(cè)曲線。圖9 為各類能源價(jià)格曲線。各設(shè)備運(yùn)行參數(shù)如表2 所示。

表2 主要模型參數(shù)Tab.2 Key model parameters

圖8 光伏、風(fēng)電出力及負(fù)荷需求曲線Fig.8 Output and load demand curves of photovoltaic and wind power

圖9 各類能源價(jià)格曲線Fig.9 Price curves of various energy sources

4.2 RIES 不同調(diào)度模型的影響分析

為了驗(yàn)證該區(qū)域綜合能源系統(tǒng)，在考慮多元儲(chǔ)能設(shè)備供能路徑后對(duì)系統(tǒng)效益的影響，本文基于2 種調(diào)度場(chǎng)景進(jìn)行驗(yàn)證。其結(jié)果如表3 所示。

表3 不同場(chǎng)景下的運(yùn)行成本組合Tab.3 Operation cost combination in different scenarios

場(chǎng)景1：基于圖1 中的電、熱、冷和氣4 個(gè)子系統(tǒng)模型并未考慮多元儲(chǔ)能設(shè)備供給路徑。

場(chǎng)景2：在場(chǎng)景1 的基礎(chǔ)上，考慮多元儲(chǔ)能設(shè)備供給路徑。

通過對(duì)場(chǎng)景1 和場(chǎng)景2 對(duì)比分析可知，增加多元儲(chǔ)能設(shè)備后，RIES 的運(yùn)行總成本降低1 142.53元。這是因?yàn)樵黾佣嘣獌?chǔ)能設(shè)備后，增強(qiáng)了電、熱、冷和氣子系統(tǒng)之間的可協(xié)調(diào)性，從而進(jìn)一步優(yōu)化了調(diào)度方式，即在谷時(shí)電價(jià)間儲(chǔ)存能源并于峰時(shí)電價(jià)間進(jìn)行出力，這樣可以有效提升系統(tǒng)效益。然而，因?yàn)閳?chǎng)景2 加入了多元儲(chǔ)能設(shè)備共同參與調(diào)度過程，導(dǎo)致其耦合設(shè)備的啟停次數(shù)增加，致使其運(yùn)維成本和機(jī)組啟停成本分別增加約96.83 和34.8元。此外，利用多元儲(chǔ)能設(shè)備進(jìn)行調(diào)度的方式可以減少峰時(shí)期的購能量，使得購能成本降低1 274.16元，從而優(yōu)化了總成本。

4.3 RIES 供需平衡分析

由于本文調(diào)度原理一致，因此將最優(yōu)調(diào)度結(jié)果場(chǎng)景2 作為調(diào)度供需平衡的場(chǎng)景進(jìn)行分析。優(yōu)化后的電、熱、冷和氣調(diào)度結(jié)果如圖10—13 所示。

圖10 供電系統(tǒng)平衡調(diào)度結(jié)果Fig.10 Balanced dispatching results of power supply system

將1d（24h）調(diào)度時(shí)長(zhǎng)分為峰時(shí)段、平時(shí)段和谷時(shí)段。由圖10 可知，在谷時(shí)段00:00—07:00 期間，電價(jià)格最低，應(yīng)先考慮將電能作為輸入能源，其耦合設(shè)備和儲(chǔ)能設(shè)備作為優(yōu)先啟用設(shè)備。此時(shí)段出力設(shè)備主要為GT、PV 和WP，ES 進(jìn)行儲(chǔ)電，不足部分由外網(wǎng)提供。在平時(shí)段07:00—10:00、16:00—18:00 和22:00—24:00 期間，電負(fù)荷出力設(shè)備主要由GT 和WP 提供，不足部分由外網(wǎng)提供。在尖峰時(shí)段10:00—15:00 和19:00—21:00 期間，電負(fù)荷處于高峰期，供電設(shè)備有GT、PV、WT 和ES 進(jìn)行供給，不足部分通過外網(wǎng)補(bǔ)充。

圖11 為氣平衡調(diào)度結(jié)果?？梢钥闯?，在谷時(shí)段00:00—07:00 期間，電價(jià)最低。此時(shí)段P2G 設(shè)備優(yōu)先進(jìn)行出力，不足部分由天然氣網(wǎng)進(jìn)行補(bǔ)充，且GS 進(jìn)行儲(chǔ)氣。在平時(shí)段07:00—10:00、16:00—18:00 和22:00—24:00 期間，仍由P2G 和天然氣網(wǎng)進(jìn)行出力。在尖峰時(shí)段10:00—15:00 和19:00—21:00 期間，電價(jià)處于高價(jià)，此時(shí)段供氣設(shè)備由P2G 與GS 進(jìn)行供給，不足部分由燃?xì)馐袌?chǎng)進(jìn)行補(bǔ)充。

圖11 供氣系統(tǒng)平衡調(diào)度結(jié)果Fig.11 Balanced scheduling results of gas supply system

圖12 為熱平衡調(diào)度結(jié)果。可以看出，在谷時(shí)段00:00—07:00 期間，電價(jià)格最低。首先考慮將EB作為優(yōu)先制熱設(shè)備進(jìn)行出力，不足部分由WHB、GB 和市政熱力進(jìn)行補(bǔ)充，并且HS 儲(chǔ)熱。在平時(shí)段07:00—10:00、16:00—18:00 和22:00—24:00 期間，由于EB 相較于其他設(shè)備出力效益更好，對(duì)此仍由EB 優(yōu)先出力，不足部分由WHB、GB 和市政熱力進(jìn)行補(bǔ)充。在尖峰時(shí)段10:00—15:00 和19:00—21:00 期間，電價(jià)處于尖峰時(shí)刻，EB 設(shè)備停止出力，此時(shí)段熱負(fù)荷由WHB、GB、市政熱力和HS 提供。

圖12 供熱系統(tǒng)平衡調(diào)度結(jié)果Fig.12 Balanced dispatching results of heating system

圖13 為冷平衡調(diào)度結(jié)果?？梢钥闯觯诠葧r(shí)段00:00—07:00 期間，電價(jià)最低，此時(shí)段ER 設(shè)備優(yōu)先進(jìn)行出力，不足部分由AR 設(shè)備進(jìn)行補(bǔ)充，且CS 儲(chǔ)冷。在平時(shí)段07:00—10:00、16:00—18:00 和22:00—24:00 期間，仍由ER 和AR 設(shè)備進(jìn)行出力。在尖峰時(shí)段10:00—15:00 和19:00—21:00 期間，電價(jià)處于高價(jià)，此時(shí)段供冷設(shè)備由ER、AR 和CS 進(jìn)行供給。

圖13 供冷系統(tǒng)平衡調(diào)度結(jié)果Fig.13 Balanced scheduling results of cooling system

5 結(jié)論

本文深度研究了RIES 的整體效益，應(yīng)用FCSNPS 方法建立了區(qū)域綜合能源系統(tǒng)有關(guān)路徑尋優(yōu)的推理模型。在滿足有功負(fù)荷平衡和設(shè)備運(yùn)行條件下，對(duì)RIES 的供能路徑進(jìn)行優(yōu)化，通過實(shí)際算例進(jìn)行分析，可以得出以下結(jié)論。

1)結(jié)合模糊有色脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)對(duì)RIES 進(jìn)行優(yōu)化建模，不僅以圖形化的方式將系統(tǒng)架構(gòu)模型進(jìn)行了清晰的描述，還能直觀地呈現(xiàn)出系統(tǒng)內(nèi)多條供能路徑信息和耦合設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)量的變化情況。

2)驗(yàn)證了在原有的RIES 供能路徑信息中，增添多元儲(chǔ)能供能路徑后，可以進(jìn)一步增強(qiáng)源荷之間的可協(xié)調(diào)性，減少峰時(shí)刻從外部的購電成本和購氣成本，從而提高了整體系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。

在實(shí)際建設(shè)的RIES 中，應(yīng)當(dāng)從多方面角度來分析其對(duì)于系統(tǒng)的影響。在后續(xù)的研究中，將著重考慮有關(guān)供能端和負(fù)荷端在系統(tǒng)污染物排放、一次能源消耗量，以及綜合需求響應(yīng)模型不確定度的分析。