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💥1 概述
参考文献：
在模型构建的精密阶段，团队倾注了大量心血进行文章复现，致力于打造一个既全面又实用的综合能源系统双层优化调度模型。这个模型不仅深度整合了能量平衡约束、机组出力限制、负荷平移约束以及经济可行性约束等多重关键要素，而且通过细致入微的考量，确保了模型在复杂多变的能源环境中的适应性和准确性。能量平衡约束确保了系统在任何时刻都能维持稳定的能量输入输出，机组出力限制则保障了机组的稳定运行和高效利用，负荷平移约束则通过灵活调整负荷分布，优化了能源的使用效率，而经济可行性约束则确保了整个系统的经济性和可持续性。
在模型的上层设计中，我们聚焦于最大化区域综合能源系统运营商的净收益，通过优化调度策略，提升能源利用效率，降低运营成本，从而增强运营商的市场竞争力。而下层设计则致力于实现需求响应负荷聚合商净收益的最大化，通过精准预测和调度，满足用户多样化的能源需求，同时提升负荷聚合商的服务质量和盈利能力。这种双层结构的设计，不仅促进了系统整体效益的提升，还实现了运营商和负荷聚合商之间的互利共赢。
进入模型求解的复杂环节，我们团队展现出了卓越的技术实力和创新能力。首先，我们巧妙地运用了KKT互补松弛条件，将原本复杂的双层模型精简转化为单层模型，这一步骤不仅极大地简化了后续的计算过程，还提高了模型的求解效率。随后，我们进一步采用Big-M法，将转化后的单层非线性模型精心转化为单层混合整数线性模型，这一转换不仅进一步提升了模型的求解速度，还增强了其在实际应用中的可操作性和实用性。
最终，我们依托强大的Cplex求解器，对优化后的模型进行了精确求解。Cplex求解器以其高效、准确、稳定的求解能力，为我们提供了最优的调度策略和最大化的系统效益。这一成果不仅展示了我们在综合能源系统优化调度领域的深厚底蕴和创新能力，也为未来能源系统的智能化、高效化、可持续化发展奠定了坚实的基础。
摘要：
在当今能源领域，需求响应聚合商扮演着至关重要的角色，他们通过精准而高效的策略，有效整合并管理广大用户的可转移与可削减负荷资源。这一举措不仅显著提升了区域综合能源系统的灵活调度能力，还极大地优化了能源利用的经济性，为构建更加绿色、高效的能源体系奠定了坚实基础。本研究深入剖析了综合能源系统运营商与需求响应聚合商之间复杂而微妙的动态交互关系，揭示了两者间既竞争又合作、互利共赢的潜在机制。
在此基础上，我们创新性地构建了一个全面融入需求响应机制的区域综合能源系统双层优化调度模型。该模型的上层设计以最大化区域综合能源系统运营商的经济收益为核心目标，通过精细的调度策略，优化能源分配，降低运营成本，提升整体运营效率。而下层则聚焦于需求响应聚合商的经济利益最大化，通过精准预测和灵活调度，有效满足用户多样化的能源需求，同时提升负荷聚合商的市场竞争力和盈利能力。
为了求解这一复杂的双层优化模型，我们巧妙运用了KKT条件及线性化处理技术，成功将其转化为更易处理、求解效率更高的单层混合整数线性优化模型。这一转化不仅大幅简化了计算过程，还提高了模型的实用性和可操作性，为后续的模型求解和实际应用提供了有力支持。
研究结果表明，通过实施分时电价策略与制定合理的需求响应补偿机制，我们能够有效地引导用户调整其能源使用计划，实现能源消费的智能化和精细化管理。这一举措不仅显著提升了综合能源系统运营商与需求响应聚合商的盈利水平，还有效缓解了电网高峰时段的压力，实现了削峰填谷的目标，进一步降低了对电网安全稳定运行的不利影响，为构建更加安全、稳定、高效的能源系统提供了有力保障。
关键词：综合能源系统；双层优化调度；需求响应机制；运行管理策略；混合整数线性规划
针对计及需求响应的区域综合能源系统（RIES）、多能源系统或微网的优化调度问题，学术界与工业界已展开了广泛而深入的研究。这一领域的研究不仅关乎能源系统的高效运行与可持续发展，更是推动能源转型、实现绿色低碳目标的关键所在。
文献[14-15]在这一领域做出了重要贡献。它们分别通过构建两阶段优化模型和园区综合能源微网的日前动态优化调度模型，对微网的日前与日内优化调度策略进行了深入剖析。这些模型不仅考虑了能源供需的平衡，还融入了市场机制、环境因素等多重约束，为微网的稳定运行提供了有力保障。
文献[16]则针对微电网中风电和负荷的不确定性问题，提出了一种创新性的两阶段优化调度模型。该模型结合了价格型需求响应的日前负荷调度与基于激励型需求响应的实时负荷调度，有效应对了风电和负荷的波动，提升了微电网的灵活性和鲁棒性。
在电力和天然气综合利用的背景下，文献[17]建立了综合能源系统的两阶段随机优化调度模型。该模型不仅考虑了电力和天然气的互补性，还通过随机规划方法处理了不确定性因素，为综合能源系统的优化运行提供了新思路。
文献[18]则从用户侧出发，设计了基于激励型需求响应的微电网负荷削减策略。通过奖励机制引导用户主动参与负荷削减，不仅提升了微电网的可靠性，还促进了用户与电网之间的良性互动。
此外，文献[19]在电、热综合需求响应的基础上，提出了一种基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略。该策略将综合能源销售商、新能源冷热电联供运营商和负荷聚合商等多方主体纳入考虑范畴，通过构建主从博弈模型求解各方在追求各自目标最优时的交互策略，为社区综合能源系统的优化运行提供了理论支撑。
文献[20]则在中长期电力市场、日前日内短期电力市场和实时市场的框架下，综合考虑了风电、负荷和需求响应资源的不确定性，建立了综合能源系统的两阶段随机优化调度模型。该模型不仅涵盖了多个时间尺度的优化调度问题，还通过随机规划方法处理了不确定性因素，为综合能源系统在复杂市场环境下的优化运行提供了有效工具。
然而，尽管现有研究在将需求响应资源作为可直接调度的资源引入优化调度中取得了显著进展，但对其可交易性的探讨仍相对较少。需求响应资源的可交易性不仅关乎能源市场的公平与效率，更是推动能源转型、实现绿色低碳目标的重要途径。鉴于此，本文将需求响应聚合商（DRA）引入日前市场，以区域综合能源系统运营商（RIESO）为领导者，DRA为跟随者，构建了日前双层优化调度模型。该模型不仅考虑了能源供需的平衡、市场机制、环境因素等多重约束，还融入了需求响应资源的可交易性，为区域综合能源系统的优化运行提供了新视角。
通过实际算例验证，本文所提模型的可行性和有效性得到了充分证明。该模型不仅提升了区域综合能源系统的运行效率和经济性，还促进了能源市场的公平与竞争，为推动能源转型、实现绿色低碳目标提供了有力支撑。
5 结论
本文深入探讨了综合能源系统运营商（RIESO）与需求响应聚合商（DRA）之间的复杂交互关系，并在此基础上创新性地提出了一种全面融入需求响应机制的综合能源系统双层调度优化模型。该模型的设计旨在实现双主体——RIESO与DRA的利润或收益最大化，通过精心构建的优化目标体系，确保了双方利益的均衡与最大化。
在模型求解过程中，我们巧妙地运用了KKT条件和线性化技术，成功地将这一复杂且难以直接求解的双层优化问题转化为更易处理的混合整数线性规划模型。这一转化不仅极大地简化了计算过程，还显著提高了求解效率，为模型的广泛应用提供了可能。
通过实际案例的验证，我们充分展示了该模型的有效性和实用性。研究结果表明：
（1）双层模型能够精确地模拟RIESO与DRA之间的博弈决策过程，确保综合能源系统在经济层面的最优调度。这一模型设计不仅充分考虑了双方的经济利益，还通过优化调度策略，实现了系统整体效益的最大化，为综合能源系统的可持续发展奠定了坚实基础。
（2）实际算例的结果进一步凸显了需求响应机制在综合能源系统调度中的重要作用。通过分时电价和需求响应补偿价格的合理引导，用户能够主动调整其能源使用计划，这不仅显著提升了RIESO与DRA的利润水平，还有效实现了削峰填谷、平抑负荷波动的目标。同时，这一机制还大大降低了对电网安全稳定运行的不利影响，为构建更加安全、稳定、高效的能源系统提供了有力保障。
综上所述，本研究提出的融入需求响应机制的综合能源系统双层调度优化模型，不仅具有理论上的创新性和实用性，还为综合能源系统的智能化、高效化调度提供了有力的技术支撑和决策依据。
📚2 运行结果
部分代码：
for t=2:24
C=[C,-100<=EICE(1,t)-EICE(1,t-1)<=100];%内燃机的上升和下降爬坡速率约束
C=[C,-300<=EGB(1,t)-EGB(1,t-1)<=300]; %燃气锅炉的上升和下降爬坡速率约束
end
%% 进行下层的KKT条件处理
%下层等式约束
C=[C,sum(ELSdown)==sum(ELSup)];
%处理式（29）-（31）KKT条件
%定义等式约束的拉格朗日乘子
Delta1=sdpvar(1,24);
Delta2=sdpvar(1,24);
%定义不等式约束的拉格朗日乘子
u1bt=sdpvar(1,24);
u2bt=sdpvar(1,24);
u3at=sdpvar(1,24);
u4at=sdpvar(1,24);
u5t=sdpvar(1,24);
u6ct=sdpvar(1,24);
u7ct=sdpvar(1,24);
Alpha=binvar(1,24); %时刻t第a段电负荷转出的状态变量
Beta=binvar(1,24); %时刻t第b段电负荷转入的状态变量
Chi=binvar(1,24); %时刻t第c段电负荷削减的状态变量
%依次添加式（29）-（31）KKT平衡条件约束
for t=1:24
C=[C,
CLS(1,t)-CLScus(1,t)-u3at(1,t)+u4at(1,t)+Delta1(1,t)==0,
-u1bt(1,t)+u2bt(1,t)-Delta1(1,t)==0,
CLC(1,t)-CLCcus(1,t)-u6ct(1,t)+u7ct(1,t)==0,
];
end
%处理式（39）-（45）KKT条件 %非线性不等式约束转换为线性不等式约束
%引入Big-M法所需的布尔变量 0-1变量
v39=binvar(1,24);
v40=binvar(1,24);
v41=binvar(1,24);
v42=binvar(1,24);
v43=binvar(1,24);
v44=binvar(1,24);
v45=binvar(1,24);
%Big-M法处理割平面约束
for t=1:24
🎉3 参考文献
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[1]张海静,杨雍琦,赵昕,等.计及需求响应的区域综合能源系统双层优化调度策略[J].中国电力,2021,54(04):141-150.
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