多能级能源枢纽协同优化：基于条件风险价值的两阶段随机规划方法及其在可再生能源消纳中的应用

《Results in Engineering》：A Hierarchical Deep Learning and Distributionally Robust Framework for Urban Multi-Energy Systems

　　本文针对高比例可再生能源接入下城市能源系统运行的不确定性和多能耦合复杂性，提出了一种基于条件风险价值(CVaR)的两阶段随机规划框架。研究构建了城市-枢纽双层优化模型，通过协调电-热-气多能流与需求响应资源，实现了系统运行经济性与风险管理的平衡。结果表明，所提方法能有效提升可再生能源消纳率15.2%，降低运行成本13.8%，为城市能源互联网的优化调度提供了新思路。

　　

随着可再生能源渗透率的不断提高，城市能源系统面临着前所未有的运行挑战。风电、光伏等可再生能源的随机性和波动性给电网安全稳定运行带来巨大压力，而电、热、气等多能源系统的耦合又增加了运行调度的复杂性。传统基于确定性规划的调度方法难以应对这种多重不确定性，可能导致系统运行风险增加、可再生能源大量弃用等问题。在此背景下，如何通过多能协同优化提升系统运行效率与可靠性，成为能源领域亟待解决的关键科学问题。

为应对这一挑战，研究人员在《Results in Engineering》上发表了题为"Multi-level energy hub coordination: A two-stage stochastic programming approach with conditional value-at-risk for renewable energy integration"的研究论文。该研究创新性地提出了城市-枢纽双层协同优化框架，将条件风险价值(CVaR)理论引入多能级能源系统优化中，有效平衡了系统运行经济性与风险。

本研究采用的关键技术方法包括：基于场景树的两阶段随机规划处理可再生能源不确定性，CVaR风险度量方法量化系统运行风险，混合整数二阶锥规划(MISOCP)求解大规模非线性优化问题，以及考虑电-热耦合的多能流建模技术。研究基于实际城市能源系统数据构建了包含风电、光伏、燃气轮机、储能和需求响应资源的测试案例。

多能级协同优化框架设计

研究构建了城市级协调层与枢纽级优化层的双层决策框架。城市级协调层负责全局优化，以最小化总期望成本与CVaR风险值为目标；枢纽级优化层则负责本地资源调度，考虑发电机启停、储能运行等详细约束。这种分层结构既保证了全局最优性，又保持了各能源枢纽的自治性。

CVaR风险度量模型

引入CVaR来量化极端场景下的潜在损失，通过风险厌恶系数调节决策者的风险偏好。当风险厌恶系数增大时，系统会预留更多备用容量应对不确定性，虽然增加了日常运行成本，但显著降低了极端情况下的损失。

电-热多能流协调机制

通过背压式热电联产(CHP)机组建立电-热耦合关系，利用热惯性提供运行灵活性。研究表明，合理利用热网储能特性可以等效提供约23%的额外调节容量，显著提升可再生能源消纳能力。

需求响应资源优化调度

建模了可平移负荷和可削减负荷两种需求响应类型，并考虑了最大调整幅度、爬坡速率和能量守恒等实际约束。结果显示，需求响应可降低系统峰值负荷12.7%，减少备用需求18.3%。

储能系统协同优化

电池储能和热储能协同运行，通过时空能量转移平抑可再生能源波动。优化结果表明，储能系统参与调频可将频率偏差降低42%，同时通过套利运行获得可观收益。

研究结论表明，所提出的CVaR两阶段随机规划方法能够有效平衡经济性与风险，在不同置信水平下均表现出优越性能。当置信水平为95%时，系统总成本仅增加5.2%，但风险价值降低37.8%，实现了良好的风险-收益权衡。多能协同优化显著提升了系统灵活性，可再生能源弃电率从传统方法的8.7%降至2.1%，验证了所提方法的有效性。

该研究的创新点在于将金融领域的CVaR风险度量工具引入能源系统优化，建立了考虑决策者风险偏好的多能级协同调度模型。研究成果为高比例可再生能源城市的能源规划与运行提供了重要理论依据和实践指导，对推动能源转型具有重要意义。未来研究可进一步考虑网络动态特性、多时间尺度协调等复杂因素，完善城市能源系统优化理论体系。