王琪鑫 ，劉滌塵 ，吳 軍 ，朱學(xué)棟 ，羅金山 ，陳 懿 ，陳 煒 ，趙紅生 ，孫 勇 ，蔡宏毅

（1.武漢大學(xué) 電氣工程學(xué)院，湖北 武漢 430072；2.國網(wǎng)湖北省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，湖北 武漢 430077；3.國網(wǎng)吉林省電力公司，吉林 長春 130000）

0 引言

為有效利用清潔能源，提升能源供應(yīng)的安全性及可持續(xù)發(fā)展能力，我國電力“十三五”規(guī)劃將多元化能源協(xié)同高效利用提升到了相當(dāng)重要的高度。為適應(yīng)此發(fā)展趨勢，充分考慮多種能源特性及其平衡與協(xié)同供應(yīng)策略建立的多能協(xié)同系統(tǒng)［1］成為業(yè)內(nèi)研究和關(guān)注的熱點(diǎn)?，F(xiàn)有針對多能協(xié)同綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化的研究中，文獻(xiàn)［2］提出優(yōu)化生物質(zhì)氣化條件，進(jìn)而提升經(jīng)濟(jì)評價與環(huán)境效益；文獻(xiàn)［3］提出調(diào)節(jié)熱電聯(lián)產(chǎn) CHP（Combined Heat and Power generation）熱電比與用廣義彈性負(fù)荷參與響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)行；文獻(xiàn)［4］以降低燃?xì)忮仩t配置容量、最小化熱能傳輸損耗而降低運(yùn)行費(fèi)用為目的提出優(yōu)化策略；文獻(xiàn)［5］以電－氣混聯(lián)綜合能源系統(tǒng)的投資運(yùn)行成本與表征可靠性的能量短缺成本之和最小為規(guī)劃目標(biāo)提出優(yōu)化方式。

現(xiàn)有研究主要關(guān)注多能協(xié)同能源系統(tǒng)供應(yīng)側(cè)的穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性的優(yōu)化，而未考慮需求側(cè)與供應(yīng)側(cè)的雙向作用。與此同時，未施行集中供暖的地區(qū)氣象條件的不確定導(dǎo)致用戶行為相對集中供暖地區(qū)更為復(fù)雜，因此在研究多能協(xié)同能源系統(tǒng)的供暖用暖過程中，考慮需求側(cè)用戶行為對供應(yīng)側(cè)的影響非常必要。

本文提出了一種綜合考慮供需兩側(cè)的多能協(xié)同能源系統(tǒng)的優(yōu)化方法。在分析需求側(cè)用戶用暖行為上運(yùn)用了效用函數(shù)方法；在供需兩側(cè)經(jīng)濟(jì)性建模上考慮了多能協(xié)同對供應(yīng)側(cè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化；在優(yōu)化過程中以熱電聯(lián)產(chǎn)電廠運(yùn)行效率最大、居民用暖用電成本最低為雙目標(biāo)，利用自適應(yīng)罰函數(shù)與遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。該方法在熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)與熱電氣綜合能源系統(tǒng)2種算例中實(shí)際優(yōu)化運(yùn)用，不僅證明了熱電氣綜合能源系統(tǒng)相對熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)的多能協(xié)同優(yōu)越性，也驗證了該優(yōu)化方法的有效性與可行性。

1 多能協(xié)同系統(tǒng)供應(yīng)側(cè)用戶行為分析

1.1 用戶選擇決策前提

討論用戶對供暖方式選擇時可作以下假設(shè)。

（1）在冬季需要供暖的情況下，對于用戶i，存在一個最適溫度Ai，當(dāng)氣溫高于Ai時，用戶i的舒適度均相等且為最高。設(shè)舒適的溫度帶來的效用最高且為0，溫度越低，效用越小且為負(fù)值。

（2）當(dāng)用戶i不論選擇何種方式供暖時，每種供暖方式都將房間加熱到用戶i的最適溫度Ai。

（3）用戶對暖氣、天然氣和空調(diào)3種供暖方式的感受不同［6］，在制熱到相同溫度Ai下用戶的舒適感也不同［7］，在此可設(shè)置參數(shù)x表征供暖方式的舒適度系數(shù)，此系數(shù)通過調(diào)查得到。

1.2 特定用戶的供暖決策效用函數(shù)

為確定所有用戶的選擇，應(yīng)首先討論特定用戶的效用函數(shù)［8］，并且根據(jù)該效用函數(shù)得到此特定用戶在某一溫度下的供暖選擇。

供暖決策帶來的收益由氣溫和供暖費(fèi)用所決定。因此用戶i每天的效用函數(shù)為：

其中，D指冬季的第D天；tD為D日夜間溫度；cD為當(dāng)天取暖所需費(fèi)用。

對于整個冬天，用戶i的選擇效用為：

由于低溫對特定用戶影響條件給定，式（2）即：

其中，fi，D（tD）為溫度帶來的效用函數(shù)：

其中，ai為對用戶i而言低溫對其用戶感受降低的幅度；m為在供暖情況下溫度達(dá)到用戶i最適溫度時增加的效用。由于溫度相同時任何供暖方式的舒適度都低于等溫自然條件下的舒適度，故m?。?∞，0）中的一組值。

供暖價格函數(shù)由當(dāng)日氣溫與供暖途徑共同決定，對應(yīng)空調(diào)、天然氣、暖氣3種供暖方式的價格函數(shù) gai，D（cD）、ggi，D（cD）、ghi，D（cD）可以寫作：

其中，cad、cgd、chd分別為用戶使用空調(diào)、天然氣與暖氣制暖時等價至每個季度的價格；bi為衡量用戶i對價格的敏感度的指標(biāo)之一。由此，對于選擇供暖的用戶和選擇不供暖的用戶整個冬季的效用函數(shù)Uin、Uiy可以分別簡化為：

其中，Ωuge為采用供暖、供氣和空調(diào)方式的集合。對于個體用戶i，將選取這幾個負(fù)值效用中絕對值最小的一個為其選擇策略。

1.3 不同供暖方式的用戶選擇比例

為直觀展現(xiàn)用戶選擇不同供暖方式比例計算過程，作不同供暖方式的用戶選擇比例示意圖如圖1所示。

首先，在以溫度T（單位℃）為橫坐標(biāo)、效用為縱坐標(biāo)的坐標(biāo)系中作冬季氣溫的概率分布函數(shù)；然后，根據(jù)式（8）、（9）在同一坐標(biāo)系下作出不同供暖方式的效用函數(shù)，并得到它們的交點(diǎn)；最后，根據(jù)交點(diǎn)的橫坐標(biāo)將氣溫概率分布函數(shù)和橫坐標(biāo)圍成的區(qū)域分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4個部分。

圖1 不同供暖方式的用戶選擇比例示意圖Fig.1 Schematic diagram of household proportions for different heating modes

圖1中，每個溫度段取對應(yīng)效用函數(shù)中最高的曲線段，可得個體最適溫度Ai遍歷所有溫度t時的策略選擇。各區(qū)間面積比例即用戶不選擇供暖、選擇天然氣制暖、空調(diào)制暖和直接供暖的比例 pn、pg、pe、ph。

2 供需兩側(cè)經(jīng)濟(jì)模型

2.1 多能協(xié)同優(yōu)化負(fù)成本

電廠的高效發(fā)電運(yùn)行狀態(tài)大約處于滿載發(fā)電的70%～85%，當(dāng)發(fā)電量超過該范圍時，如圖2陰影部分，電廠中循環(huán)水、燃料等原料的利用率與設(shè)備的壽命會大幅降低，折算成本會大幅增加。因此能源供應(yīng)端采取多能協(xié)同對電力系統(tǒng)的優(yōu)化作用可表征為一個負(fù)成本指標(biāo)，表示其對電力系統(tǒng)成本的降低額度。

圖2 發(fā)電廠低效運(yùn)行（陰影部分）示意圖Fig.2 Schematic diagram of low-efficient power plant operation（shaded areas）

因此設(shè)定多能協(xié)同優(yōu)化值（負(fù)成本）Cpb：

其中×100%；T為發(fā)電廠運(yùn)行時間；系數(shù)α為每調(diào)整一單位低效發(fā)電量時節(jié)約的成本單位；Pp為發(fā)電廠實(shí)際發(fā)電功率。

此過程將多能協(xié)同對發(fā)電廠運(yùn)行的優(yōu)化轉(zhuǎn)化為一個經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，該指標(biāo)疊加在成本中，可在成本中反映出多能協(xié)同對系統(tǒng)運(yùn)行安全性、穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性的優(yōu)化。

2.2 供應(yīng)側(cè)經(jīng)濟(jì)模型

電力行業(yè)中常將電力系統(tǒng)的總經(jīng)濟(jì)成本CA分為投資成本CI、維持成本CM，在不同的情況下可作適當(dāng)?shù)募?xì)分［9］。本文將維持成本CM分解為運(yùn)維成本COM與退役處置成本CD。

對于CI，設(shè)利率為r，年份變量為n年，計算壽命為a年。應(yīng)采取以下公式將現(xiàn)值轉(zhuǎn)化為等額年金進(jìn)行比較。

其中，LCCxz為全壽命周期成本資金現(xiàn)值。

多能協(xié)同系統(tǒng)供應(yīng)側(cè)的總成本為：

其中，Cg、Cpre、Cprh、Cpb分別為天然氣供應(yīng)站的成本、熱電聯(lián)產(chǎn)電廠發(fā)電部分成本、熱電聯(lián)產(chǎn)電廠發(fā)熱部分成本與多能協(xié)同優(yōu)化負(fù)成本。

2.2.1 供應(yīng)側(cè)供暖模型

熱電聯(lián)產(chǎn)電廠每個冬季通過直接送暖至需求側(cè)時用戶所得的供暖熱量為Qh=Pitiw-Wp，其中Pi為裝機(jī)容量，tiw為機(jī)組冬季運(yùn)行時間，Wp為管道熱損。熱電聯(lián)產(chǎn)電廠供熱部分成本Cprh的計算過程見文獻(xiàn)［9-10］，可得用戶每得到1 J的熱量，熱電聯(lián)產(chǎn)電廠的成本為 Cprh／Qh。

2.2.2 供應(yīng)側(cè)供電模型

需求側(cè)通過空調(diào)制熱從熱電聯(lián)產(chǎn)電廠得到供暖熱量 Qe=（Pitiw-Wlw）／ηac，其中 Wlw為冬季線路損耗，ηac為空調(diào)制熱效率。熱電聯(lián)產(chǎn)電廠供電部分成本Cpre計算過程見文獻(xiàn)［9-11］。

此時可得用戶每得到1 J的熱量，熱電聯(lián)產(chǎn)電廠的成本為 Cpre／Qe。

2.2.3 供應(yīng)側(cè)供氣模型

天然氣供應(yīng)站每個冬季通過送氣至需求側(cè)時用戶得到的供暖熱量 Qg= （Wg-Wgw）ηg，其中 Wg為供應(yīng)站供出的天然氣能量，Wgw為傳輸過程中天然氣的能量損耗［12］，ηg為天然氣供熱效率。

天然氣供應(yīng)站投資成本Cpg1可以分解為設(shè)備成本Cpgf與土地折算成本Cpge；運(yùn)維成本Cpg2分解為維修成本Cpgr、人工成本Cpgh與廢氣排放成本Cpgg；由于天然氣公司已經(jīng)考慮廢棄成本，故可不再考慮。因此天然氣供應(yīng)站成本為Cg=Cpg1+Cpg2，可以得到用戶每通過天然氣供暖得到1 J的熱量，能源供應(yīng)側(cè)成本為Cg／Qg。

2.3 需求側(cè)經(jīng)濟(jì)模型

2.3.1 需求側(cè)用暖模型

若用戶冬天用熱是通過直接供暖而得，則每戶用戶冬季用電取暖費(fèi)用Cuhe為：

其中，Cuhf為折算至房屋價格內(nèi)的暖氣初裝費(fèi)；Cuh為每平方米供暖收費(fèi)；Sa為用戶住宅總面積；Yg為暖氣裝置的壽命年限；yi為安裝后年數(shù)。

2.3.2 需求側(cè)用電模型

為建立冬季夜間用戶側(cè)居民用電數(shù)學(xué)模型，首先可根據(jù)階梯電價得到用戶每戶冬季若不用供暖單位用電時每月電費(fèi)成本Cuee：

其中，Eue、E1、E2、Cue1、Cue2、Cue3分別為每戶冬季每月用電量、階梯電費(fèi)第一電量階、階梯電費(fèi)第二電量階、第一階梯電價、第二階梯電價與第三階梯電價。

用戶冬天選擇空調(diào)制熱的電量Euea為：

其中，Euea1為空調(diào)制熱使房間升溫所消耗的電量；Euea2為空調(diào)制熱以保持房間溫度所消耗的電量。

其中，Cair為空氣比熱容；ρa(bǔ)ir為空氣密度；Tac為空調(diào)設(shè)置溫度；Tair為自然溫度；S為一個房間的面積；h為室內(nèi)高度；P為空調(diào)制熱以保持房間溫度時的功率；te為用戶空調(diào)制熱時長。

用戶每戶冬季每月電費(fèi)成本Cuee與每戶冬季每月用電量Eue關(guān)系曲線如圖3所示。

圖3 用戶每戶每月電費(fèi)成本Fig.3 Household electricity cost per month

每戶每月基本電費(fèi)Cuef為：

其中，Euef為每戶每月基本電量。

則用戶冬季取暖時的總消費(fèi)為：

2.3.3 需求側(cè)用氣模型

若用戶冬天用熱是通過天然氣供應(yīng)取暖而得，則用戶冬季用氣取暖費(fèi)用Cuge為：

其中，Cugf為天然氣供暖裝置初裝費(fèi)；Cug為天然氣單位體積價格，由于天然氣供暖用量大幅超過天然氣其他日常用量與天然氣階梯價格節(jié)點(diǎn)，所以可用統(tǒng)一Cug表示；Vuge為天然氣使用體積。

其中，eg為天然氣的熱值；tg為使用天然氣制熱的時間。

3 雙目標(biāo)優(yōu)化模型與求解

3.1 目標(biāo)函數(shù)與約束條件

3.1.1 目標(biāo)函數(shù)

根據(jù)前述理論模型，考慮用戶的消費(fèi)經(jīng)濟(jì)性以及電力發(fā)電側(cè)的發(fā)電經(jīng)濟(jì)性與穩(wěn)定性，設(shè)定目標(biāo)函數(shù)如下。

a.用戶消費(fèi)總額最低。

其中，N為居民用戶的戶數(shù)，當(dāng)N為定值時，則上式即 min（Cu／N）。

定義需求側(cè)每個冬季取暖每戶的平均花費(fèi)為Ac，Ac＝Cu／N，則目標(biāo)函數(shù)為：

b.熱電聯(lián)產(chǎn)電廠高效發(fā)電。

熱電聯(lián)產(chǎn)電廠發(fā)電比例為70%～85%時為高效運(yùn)行，為優(yōu)化電力發(fā)電側(cè)的高效經(jīng)濟(jì)性與穩(wěn)定性，應(yīng)設(shè)定目標(biāo)使熱電聯(lián)產(chǎn)電廠發(fā)電比例低于70%與高于85%的部分Ol達(dá)到最小。

定義低效運(yùn)行度則目標(biāo)函數(shù)為：

3.1.2 約束條件

a.功率平衡約束。

在多能協(xié)同系統(tǒng)中，應(yīng)使能源供應(yīng)端各種能源能滿足需求側(cè)用戶所需的各種不同類型的能源［11］，即：其中 Quh為各用戶每戶冬季直接用暖時用暖總量，Qpe為空調(diào)制暖供應(yīng)暖總量，Qph為直接供暖總量，Qpg為天然氣制暖供應(yīng)暖總量。

b.機(jī)組運(yùn)行約束。

為使能源供應(yīng)側(cè)能夠維持運(yùn)行，能源需求側(cè)對各能源消費(fèi)額不小于能源需求側(cè)的產(chǎn)能成本：

3.2 雙目標(biāo)優(yōu)化求解

3.2.1 自適應(yīng)權(quán)重法

本文采用自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)法［14］將雙目標(biāo)歸一為單一目標(biāo)，其每次迭代過程中權(quán)重因子均在當(dāng)前迭代中重新調(diào)整，求得搜索空間最優(yōu)解。

雙目標(biāo)最小化優(yōu)化問題即：

每次迭代中在判據(jù)空間中定義最大與最小極限點(diǎn)z+、z-，每次迭代都更新，代入得到權(quán)重。

歸一后的目標(biāo)函數(shù)為：

3.2.2 自適應(yīng)罰函數(shù)法

本文采取可變的罰函數(shù)，用一種自適應(yīng)罰函數(shù)方法來處理不等式約束，使罰函數(shù)在每次迭代中適應(yīng)性調(diào)整罰因子，避免過度懲罰［14］。

根據(jù)約束條件 gj（aj）≤bj（j＝1，2，…，k）構(gòu)造自適應(yīng)罰函數(shù)：

其中為一個小的正數(shù)，用來避免罰函數(shù)中出現(xiàn)除數(shù)為0的情況，bj為對應(yīng)于第j個約束的上限，Δbj為當(dāng)前結(jié)果對第j個約束的違背值，Δbjmax為當(dāng)前結(jié)果對第j個約束的最大違背值；k為不等式約束個數(shù)；α為懲罰因子，可取0～1之間的值。

4 算例分析

4.1 算例說明

算例以某省某市某區(qū)［15］的一部分?jǐn)?shù)據(jù)為參考，熱源為天然氣供應(yīng)站與熱電聯(lián)產(chǎn)電廠，供能網(wǎng)絡(luò)總長13307 m，居民住宅總面積1.4412×107m2。假設(shè)每戶面積為120 m2，共12萬戶，利用空調(diào)制暖與天然氣供暖時有效面積為40 m2。

對于能源單價費(fèi)用，不妨假設(shè)天然氣單位立方米價格為Cug，每月每平方米供暖收費(fèi)為Cuh。電價定價參考該地區(qū)現(xiàn)有階梯電價標(biāo)準(zhǔn)折算至每月。對于天氣狀況，根據(jù)該地歷史溫度狀況預(yù)測2016年底至2017年初的天氣數(shù)據(jù)［16］，取每日最低溫度得到冬季的溫度統(tǒng)計預(yù)測如圖4所示。

圖4 2016至2017年度冬季溫度預(yù)測Fig.4 Temperature forecast for winter of 2016-2017

4.2 不同算例對比分析

設(shè)置：算例1研究未加入天然氣網(wǎng)絡(luò)的熱電聯(lián)供系統(tǒng)模型；算例2為考慮熱電協(xié)同天然氣供暖的熱電氣聯(lián)供系統(tǒng)模型。

4.2.1 需求側(cè)消費(fèi)分析

由實(shí)際情況知選擇不供暖的用戶極少，故本算例中取pn=0，由此在兩算例下需求側(cè)選擇不同供暖方式的比例如圖5和圖6所示，Cug、Cuh與居民每冬季取暖每戶平均花費(fèi)Ac函數(shù)關(guān)系如圖7和圖8所示。

圖5 算例1中需求側(cè)選擇用電制熱比例Fig.5 Household proportion of electric heating for Case 1

圖6 算例2中需求側(cè)選擇直接供暖或天然氣制暖的比例Fig.6 Household proportions of direct heating and gas heating for Case 2

圖7 算例1中需求側(cè)每冬季取暖每戶平均花費(fèi)Fig.7 Average household heating cost per winter for Case 1

圖8 算例2中需求側(cè)每冬季取暖每戶平均花費(fèi)Fig.8 Average household heating cost per winter for Case 2

在算例1中，由圖5可知用戶選擇空調(diào)制暖的比例pe由0隨Cuh的升高而升高，最終趨于1，相應(yīng)選擇直接供暖的用戶比例ph則由1隨Cuh的升高而降低，最終趨于0。由圖7可知，用戶平均取暖花費(fèi)Ac隨Cuh的升高而先升高后減小至趨于穩(wěn)定；結(jié)合圖5可知Ac的變化原因是當(dāng)直接用暖單價Cuh較低時，居民偏向選擇用戶體驗更佳的直接用暖的取暖方式，而隨著Cuh逐漸增大，用戶在高花費(fèi)與高體驗兩者中權(quán)衡博弈，選擇空調(diào)制暖的用戶比例逐漸增加，Ac隨之降低直至穩(wěn)定。

在算例 2 中，如圖 6、8 所示，pg、pe、ph、Ac均為關(guān)于Cuh、Cug的三維函數(shù)，其變化過程中的曲面變化趨勢也顯示了需求側(cè)用戶在價格與用戶感受的選擇博弈過程：當(dāng)直接供暖單價較低、天然氣價格相對較高時，用戶偏向選擇體驗更佳的直接供暖方式；當(dāng)直接供暖單價與天然氣單價均較高時，用戶偏向選擇價格更有優(yōu)勢的空調(diào)制暖方式；當(dāng)天然氣價格較低、供暖單價相對較高時，用戶偏向選擇價格與體驗均居中的天然氣供暖方式。也因用戶決策選擇與2種單價的綜合變化，每冬季取暖用戶平均花費(fèi)在天然氣單價、直接供暖單價同時較大與同時較小時達(dá)到最低水平，在兩單價相對居中時達(dá)到最大。

4.2.2 供應(yīng)側(cè)熱電聯(lián)產(chǎn)電廠運(yùn)行分析

2個算例中的Al如圖9、10所示，算例1中，隨Cuh的升高Al逐漸升高最終趨于穩(wěn)定，而供應(yīng)側(cè)的經(jīng)濟(jì)性穩(wěn)定性隨之降低；算例2中Al隨Cuh、Cug的變化，其變化過程中的曲面變化顯示了需求側(cè)用戶在價格與用戶感受的選擇博弈過程。

圖9 算例1中低效運(yùn)行度Fig.9 Low-efficient operation level of Case 1

圖10 算例2中低效運(yùn)行度Fig.10 Low-efficient operation level of Case 2

4.2.3 雙目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果比較

約束條件可由算例參數(shù)與式（29）—（31）得到，如表1所示。根據(jù)表1與式（34）運(yùn)用遺傳算法［13］進(jìn)行雙目標(biāo)尋優(yōu)，在2種算例下得到的雙目標(biāo)綜合優(yōu)化的結(jié)果如表2所示。

表1 2個算例的約束條件Table 1 Constraints of two cases

表2 2個算例中的雙目標(biāo)綜合尋優(yōu)結(jié)果Table 2 Results of bi-objective optimization for two cases

由表2知，通過雙目標(biāo)尋優(yōu)得到2個算例的綜合優(yōu)化結(jié)果為：在兩算例下Cuh的最優(yōu)設(shè)定值分別為24.3元與23.1元，算例2中Cug的最優(yōu)設(shè)定為3.35元。其中算例1中Cu／N=2951.199元、Al=0.545，算例2中Cu／N=3174.804元，Al=0.386。對比2個算例的結(jié)果可知，熱電氣多能協(xié)同能源系統(tǒng)相比熱電聯(lián)產(chǎn)能源系統(tǒng)，在加入天然氣系統(tǒng)并同樣綜合優(yōu)化調(diào)整后，需求側(cè)用戶經(jīng)過比較選擇舒適度較高，單價相對較高的供暖方式的人數(shù)比例大幅提高；而供應(yīng)側(cè)的直接供暖單價反而有所降低。因此，加入天然氣系統(tǒng)協(xié)同作用后，雖然需求側(cè)冬季取暖每戶平均花費(fèi)的情況提高7.58%，但用戶自身以較小的消費(fèi)增加得到了大幅提升的用暖體驗，與此同時，供應(yīng)側(cè)低效運(yùn)行度下降29.17%，熱電聯(lián)產(chǎn)電廠的單位焦耳能量收益Pe增加19.89%，因此在綜合供需兩側(cè)的考慮下，加入天然氣系統(tǒng)的熱電氣協(xié)同綜合能源系統(tǒng)優(yōu)于熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)。

5 結(jié)論

本文考慮用戶行為分析與多能協(xié)同的優(yōu)化性對電廠提出了一種考慮供需兩側(cè)交互作用的多能協(xié)同綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化法，并得到以下結(jié)論：

a.本文針對多能協(xié)同綜合能源系統(tǒng)提出了需求側(cè)每冬季取暖每戶平均花費(fèi)指標(biāo)Ac與供應(yīng)側(cè)低效運(yùn)行度指標(biāo)Al，同時結(jié)合用戶行為分析方法與多能互補(bǔ)優(yōu)化方法提出了雙目標(biāo)優(yōu)化法，并進(jìn)一步在2種算例中驗證了該優(yōu)化方法的有效性；

b.算例分析說明當(dāng)引入新的能源系統(tǒng)協(xié)同原有能源系統(tǒng)時，能在保證需求側(cè)消費(fèi)成本基本不增加的情況下，有效降低供應(yīng)側(cè)的低效運(yùn)行度并提升熱電聯(lián)產(chǎn)電廠的單位能量收益。

而目前研究僅考慮了單一需求側(cè)用戶類型，在下一步的工作中還可以考慮引入更多用戶類型，進(jìn)行進(jìn)一步的深入研究。

參考文獻(xiàn)：

［1］徐秋玲.多能協(xié)同推進(jìn)能源可持續(xù)發(fā)展［N］.中國電力報，2016-03-30（001）.

［2］WANG H，YAN J，DONG L.Simulation and economic evaluation of biomass gasification with sets for heating，cooling and power production［J］.Renewable Energy，2016，99：360-368.

［3］施錦月，許健，曾博，等.基于熱電比可調(diào)模式的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化運(yùn)行［J］. 電網(wǎng)技術(shù)，2016，40（10）：2959-2966.SHI Jinyue，XU Jian，ZENG Bo，et al.A bi-level optimal operation for energy hub based on regulating heat-to-electric ratio mode［J］.Power System Technology，2016，40（10）：2959-2966.

［4］王珺，顧偉，陸帥，等.結(jié)合熱網(wǎng)模型的多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃［J］. 電力系統(tǒng)自動化，2016，40（15）：17-24.WANG Jun，GU Wei，LU Shuai，et al.Coordinated planning of multi-district integrated energy system combining heating network model［J］.Automation of Electric Power Systems，2016，40（15）：17-24.

［5］黃國日，劉偉佳，文福拴，等.具有電轉(zhuǎn)氣裝置的電-氣混聯(lián)綜合能源系統(tǒng)的協(xié)同規(guī)劃［J］. 電力建設(shè)，2016，37（9）：1-13.HUANG Guori，LIU Weijia，WEN Fushuan，et al.Collaborative planning of intergrated electricity and natural gas energy systems with power-to-gas stations［J］.Electric Power Construction，2016，37（9）：1-13.

［6］TANABE S，KIMURA K.Effects of air temperature，humidity，and air movement on thermal comfort under hot and humid conditions［R］.Atlanta，GA，USA：American Society of Heating，Refrigerating and Air-Conditioning Engineers，Inc.，1994.

［7］FANG L，CLAUSEN G，F(xiàn)ANGER P O.Impact of temperature and humidity on the perception of indoor air quality［J］.Indoor Air，1998，8（2）：80-90.

［8］MAS-COLELL A.Microeconomic theory［M］.Oxford，UK：Oxford University Press，1995：236-256.

［9］帥軍慶.電力企業(yè)資產(chǎn)全壽命周期管理［M］.上海：中國電力出版社，2010：73-94.

［10］田書欣，程浩忠，常浩，等.特高壓電網(wǎng)社會效益分析及評價方法［J］. 電力自動化設(shè)備，2015，35（2）：145-153.TIAN Shuxin，CHENG Haozhong，CHANG Hao，et al.Analysis and evaluation method of social benefit of UHV power grid［J］.Electric Power Automation Equipment，2015，35（2）：145-153.

［11］何仰贊，溫增銀.電力系統(tǒng)分析（下冊）［M］.武漢：華中科技大學(xué)出版社，2002：128-135.

［12］姚黎明.城鎮(zhèn)燃?xì)庠O(shè)計規(guī)范的建議［J］.油氣田地面工程，2004，23（3）：58.YAO Liming.Suggestion on design code of urban gas［J］.Oil and Gas Field Surface Engineering，2004，23（3）：58.

［13］玄光男.遺傳算法與工程優(yōu)化［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2004：97-100.

［14］劉磊.分布式發(fā)電接入系統(tǒng)的雙目標(biāo)優(yōu)化［D］.長沙：湖南大學(xué)，2009.LIU Lei.Dual objective optimization of distributed generation access system［D］.Changsha：Hunan University，2009.

［15］葉文晟.武漢熱電冷聯(lián)產(chǎn)供暖期系統(tǒng)分析與自控研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)，2008.YE Wensheng.System analysis and automatic control of heating and cooling heating period in Wuhan［D］.Harbin：Harbin Engineering University，2008.

［16］JIA W，XIEFEI J，YUWEN C.Probabilistic multimodel ensemble prediction of decadal variability of east asian surface air temperature based on IPCC-AR5 near-term climate simulations ［J］.Advances in Atmospheric Sciences，2013，30（4）：1129-1142.