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这篇文章的标题表明文章将关注于综合能源系统，特别是涉及电力、气体和热能的输配协同优化调度。以下是对标题的一些关键词的解读：

1. 电-气-热综合能源系统：

   • 这指的是一个整合了电力、气体（通常是天然气等）、热能（热水、蒸汽等）的能源系统。这种综合系统旨在更高效地管理和利用多种能源形式，以满足不同领域的能量需求。

2. 输配：

   • 这可能指的是能源的输送和分配，即从能源的生产源头输送到最终用户，并在途中进行分配的过程。这可能包括输电、气体管道输送和热能输送。

3. 协同优化调度：

   • 这表明文章将关注于如何协调和优化整个能源系统的调度。协同优化强调不同能源组件之间的协同工作，以实现整体性能的最优化。调度方面可能涉及到能源生产、输送和使用的时间安排和计划。

因此，整体而言，这篇文章可能涵盖了电力、气体和热能的综合能源系统，强调了在输配过程中实现协同优化调度的重要性。这样的研究有助于提高能源系统的效率、可靠性，并更好地适应不同的能源需求和环境条件。

摘要：具有强不确定性特征的风电渗透于各级电网，而传统的电、气、热能源系统相互分离、输配电网分级调度的运行模式难以挖掘全网资源实现全局最优的调度策略，从而影响风电的消纳能力。为此，提出了计及电-气-热综合能源系统的输配协同机组组合模型。首先，根据电-气-热IES多能耦合特性和输-配物理互联特征构建协同优化框架，确定全网统一分析和分布式优化的基本思路。在此基础上，对电-气-热三网耦合系统的输配协同优化调度进行逐层建模。然后，基于此模型，以联络线交换功率作为耦合变量，将其等效为虚拟能源站，并采用目标级联分析法实现对考虑电-气-热IES的主动配电网与输电网的解耦和分布并行优化求解。此外，针对天然气管道气流Weymouth方程的非凸性，采用增量分段方法将本文模型转换为混合整数线性规划问题。最后，以T6D2系统和T118D10系统为例，验证了所提模型和方法的有效性。

这段摘要描述了一项针对风电渗透于电网的问题提出的综合能源系统调度优化模型。以下是摘要的关键点解读：

1. 问题背景：

   • 风电在各级电网中渗透，但由于其强烈的不确定性特征，传统的电、气、热能源系统运行模式难以有效调度，导致难以实现全局最优的调度策略。这影响了风电的消纳能力。

2. 提出的解决方案：

   • 为了解决这一问题，作者提出了一种计及电-气-热综合能源系统的输配协同机组组合模型。这个模型旨在优化各个能源系统的协同工作，以实现全网资源的全局最优调度策略。

3. 优化框架和思路：

   • 在电-气-热多能耦合特性和输-配物理互联特征的基础上，构建了协同优化框架，并确定了全网统一分析和分布式优化的基本思路。

4. 模型建设过程：

   • 对电-气-热三网耦合系统的输配协同优化调度进行逐层建模，以实现对系统的深层次优化。

5. 解耦和分布并行优化：

   • 使用联络线交换功率作为耦合变量，将其等效为虚拟能源站，并采用目标级联分析法实现了对主动配电网与输电网的解耦和分布并行优化求解。

6. 处理非凸问题：

   • 针对天然气管道气流Weymouth方程的非凸性，采用增量分段方法将模型转换为混合整数线性规划问题。

7. 验证有效性：

   • 通过以T6D2系统和T118D10系统为例进行验证，证明了提出的模型和方法的有效性。

综合而言，这项研究旨在通过建立综合能源系统的协同优化模型，解决风电渗透引起的调度问题，以提高系统的效率和风电的可消纳能力。

关键词： 电-气-热综合能源系统;输配协同;风电不确定性;目标级联分析法;机组组合;

关键词的解读如下：

1. 电-气-热综合能源系统（Integrated Energy System, IES）：

   • 这是一个将电力、天然气和热能系统综合在一起的能源系统。在这样的系统中，不同类型的能源可以相互转换和补充，从而提高能源利用效率和系统的灵活性。

2. 输配协同（Transmission and Distribution Coordination）：

   • 这是指电力系统中输电网和配电网之间的协调操作。在传统电力系统中，输电和配电通常是分开管理的。输配协同旨在优化这两个系统的交互，以提高整体电网的运行效率和可靠性。

3. 风电不确定性（Wind Power Uncertainty）：

   • 风电的生产受气候和环境因素的影响，具有很高的不确定性。这种不确定性为电力系统的调度和管理带来了挑战，尤其是在风电占电网较大比例的情况下。

4. 目标级联分析法（Objective Cascading Analysis Method）：

   • 这是一种用于解决复杂优化问题的方法，尤其是在存在多个相互影响的目标时。通过将大问题分解成一系列更小、更易管理的子问题，每个子问题侧重于特定的目标，然后逐级解决这些子问题，从而达到整体优化。

5. 机组组合（Unit Commitment）：

   • 这是电力系统中的一个关键决策过程，涉及确定哪些发电机组在何时运行，以满足预测的电力需求，同时考虑成本、排放和其他运营限制。在电-气-热综合能源系统中，机组组合可能还包括热能和天然气供应设施的调度。

这些关键词总体上强调了综合能源系统在协调不同能源类型，特别是在包含高比例可再生能源（如风电）的情况下的重要性和复杂性。

仿真算例：T6D2 系统如附录图 C2 所示，由 1 个 TG 和 2 个 ADN 构成。其中，TG 包含 3 台燃煤机组、7 条 线路、1 个电负荷。2 个 ADN 分别接在 TG 的节点 3 和节点 4 上，每个 ADN 均包含 6-6-8 节点的 IES。 其中电力网包含 1 台 6MW 的柴油机组、1 台 2MW 的风电机组和 1 个 500kW 的储能系统；天然气网 包含 2 个气源、2 个加压站、2 个气负荷和 7 条天 然气管道；热网包含 4 个换热站和 6 条热水管道。 通过 CHP 机组和燃气轮机实现 3 种能源间的转换。 设置失负荷成本系数为 100$/(MWh)[40]，且频率调 节范围为 500.1Hz。各燃煤机组的单位调节功率的 标幺值为 20，负荷的频率调节效应标幺值为 2.89%[36]。ADN 气热负荷及风电的预测值如附录图 C3 所示，输、配电网预测电负荷如附录图 C4 所示。针对输配互联系统，为了分析 IES 对优化结果 的影响，本文构建以下 4 种场景。 场景 1：不考虑 IES 的输配协同优化。 场景 2：仅考虑气网的输配协同优化。 场景 3：仅考虑热网的输配协同优化。 场景 4：考虑 IES 的输配协同优化。

仿真程序复现思路：

复现这个仿真需要采用适当的仿真工具和编程语言。由于没有具体提到使用的仿真工具和语言，我将提供一种通用的思路，你可以根据实际情况选择合适的工具和语言。

1. 建立系统模型：

   • 根据附录图 C2 的描述，构建系统的电力、天然气和热能网络模型。这包括定义各个组件的特性、关系和参数。

2. 定义各个场景的优化问题：

   • 针对每个场景，定义相应的优化问题。这可能涉及到输配协同、能源转换、频率调节等方面的目标和约束。

3. 选择优化方法：

   • 根据文章提到的目标级联分析法等方法，选择适当的优化方法。可以使用数学优化工具，如MATLAB的优化工具箱，或者使用专门的优化库，如CVXPY、Gurobi等。

4. 建立仿真脚本：

   • 使用选定的编程语言编写仿真脚本。在脚本中，包括系统模型的定义、场景的设置、优化问题的描述以及调用优化方法求解的步骤。

5. 运行仿真：

   • 运行仿真脚本，获取每个场景下系统的优化结果。可以考虑采用循环结构，依次运行不同场景的仿真。

以下是一个简化的Python伪代码，用于演示仿真的思路，实际情况下可能需要更复杂的实现：

import cvxpy as cp  # 使用CVXPY进行数学优化# 定义系统模型和参数
# 这里省略了具体的模型定义，包括电力、天然气和热能网络的节点、线路、能源转换等信息# 定义场景1的优化问题
def optimize_scenario_1():# 创建优化变量# 这里假设有一些变量表示电力、天然气和热能网络中的一些参数# 定义目标函数objective = cp.Maximize(...)  # 根据场景1的优化目标定义# 定义约束条件constraints = [# 根据系统模型和场景1的要求定义约束条件]# 创建优化问题problem = cp.Problem(objective, constraints)# 解决优化问题result = problem.solve()return result, ...  # 返回优化结果和其他需要的信息# 重复上述步骤，为场景2、场景3和场景4定义和解决优化问题# 主程序
if __name__ == "__main__":# 场景1result_scenario_1, info_scenario_1 = optimize_scenario_1()print("Scenario 1 result:", result_scenario_1)# 可以输出其他场景的结果和信息# 进一步分析和可视化仿真结果# ...# 保存结果到文件或数据库# ...