本发明涉及基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，为综合能源系统消纳绿电场景下的节能降碳。
背景技术：
1、多能源系统耦合机理复杂，显著增加了其建模难度，模型精度直接决定系统运行策略可行性与最优性。由于能量生产和转换设备种类繁多，且电力、热力、天然气等不同能源传输具有显著动态特性差异，多能源系统模型具有维度高、非线性强等特点，其中电力、供热系统网络为非凸非线性模型，气动态采用分布式管控方程描述，为提高模型精度需要引入更多表征设备和系统运行状态的决策变量和运行约束，牺牲了求解效率且增加了求解难度。
2、分布式可再生能源固有波动性与不确定性给多能源系统协同运行带来了严峻挑战，传统能源系统彼此独立运行方式也不利于实现调控成本和清洁能源消纳。有效解决面向具有不确定性和波动性的清洁能源消纳多能源系统多时间尺度运行优化问题，是实现高比例绿电接入多能源系统场景安全、经济运行、清洁低碳的关键所在。
3、多能源系统结构中，电能、气能与热能在时间尺度上存在传输差异性。而采用传统能源集线器仅能描述不同能源间静态转换关系，无法反映多能流间的复杂动态过程；在热力传输时延研究中多采用传统节点方法，忽略了管道内部温度变化过程，只建立管道端口温度映射关系，将管道出口水温表示为过去多个时刻管道入口水温非线性组合，通过大m法引入辅助整数变量，其个数正比于管道数目、时间长度和最大热力传输延迟，导致约束规模数量巨大，并假设空间供热负荷为已知时间序列，既忽略了温控负荷的温度动态变化过程，也未曾考虑供热负荷对内部温度舒适度要求。
4、现有方法无法同时直接处理包含偏微分-代数方程混合约束的优化问题。传统方法如随机法和点估计法均在实际工程中难以获得随机因素的概率分布，且场景法计算速率和结果受场景数量及削减技术影响；机会约束方法非凸约束难以同时保证求解效率和全局最优性；模型预测对于多时间尺度预测精度要求较高；静态鲁棒方法保守且有损系统经济性。在处理max-min内层问题时，常采用kkt条件对偶转换，理论上应存在可行解，但实际应用kkt条件变换会引入过多双线性约束，从而产生大量整数大m约束条件，使决策可行域变得极为不稳定，导致求解困难。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题总的来说是提供一种基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法。
2、为解决上述问题，本发明所采取的技术方案是：
3、一种基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，包括以下步骤；s1，搭建多能源系统；s2，搭建外层优化模型；s3，建立中间层模型；s4，搭建内层模型；s5，执行模型求解策略；
4、在步骤s2中执行有，s2.1，确定参数量；s2.2,确定能量设备机组启停与运行约束；s2.3，确定多能流系统网络平衡约束；s2.4，天然气系统动态运行约束；s2.5，供热系统动态运行约束；s2.6，建立热力管网动态传热模型；
5、在步骤s4中执行有，s4.1，储能系统时域动态约束；s4.2，电池单元荷电状态上下限以及时域解耦约束；s4.3，电池单元充放能功率上下限约束；s4.4，电池单元同时充能和放能约束。
6、在步骤s1中，多能源系统包括沿着能量流传输途径设置的源端、中间网络部以及负荷侧；
7、源端包括电能源端、天然气的气田以及热能源端；
8、中间网络部包括区域级电网、天然气管网系统及供热系统；
9、在中间网络部设置有ptg；
10、热能源端包括chp，chp包括热电联供机组；
11、电能源端包括风电机组、燃煤机组；
12、chp电、气与热的耦合单元；ptg为电转气设备；
13、chp从气网获取天然气发电与发热，发电注入电网，同时作为供热系统的热源；
14、负荷侧包括用户负荷侧与建筑物负荷侧。
15、在步骤s3中，首先，在风电接入电网后，中层优化模型寻找最极端场景，即多能源系统的源端、中间网络部和负荷侧实际运行的偏移量最大，描述为：
16、
17、式中：和为实时运行阶段在风电接入多能源系统、负荷侧和中间网络部的偏移量；基于源端运行不确定性，则θrt为系统允许的最大偏移量；
18、然后，假设风电机组功率出力和电负荷不确定性均在公式(30)区间内，分别引入鲁棒调节系数和风电机组功率出力的不确定集合和电负荷不确定集合分别描述为γ1和γ2：
19、
20、式中：分别为风电与电负荷的不确定出力；pw，t、分别表示实际风电功率出力、电负荷与预测之间存在的误差量；pw，t、pd，t分别为风电场w在t时刻的出力预测值和电负荷d在t时刻出力预测值；分别为风电场w在t时刻的最大预测误差和电负荷d在t时刻最大预测误差。
21、在步骤s4中，在实时优化运行阶段基于日前优化结果，通过已开机热电联产机组和电转气设备的功率出力，考虑分布式电池储能充放电状态和功率情况；
22、内层优化目标旨在多能源系统的最大不确定量实现后运行偏差值最小，描述为：
23、
24、实时运行约束：
25、
26、式中：决策变量上标r表示在实时运行阶段再调整值，含义与日前阶段决策变量相一致；和分别为燃煤机组、燃气机组、风电机组、电转气机组和电负荷对输电线路的功率转移因子矩阵；δg和δj为chp机组与ptg设备实时再调节比例；cmn，max为节点m与节点n之间传输功率最大限值；引入表征电储能设备的充放电状态和充放电功率运行变量；
27、充放电状态采用整数变量，充放电功率运行变量采用连续变量；
28、s4.1，电储能设备的电池单元荷电存储状态时域动态约束，描述为：
29、
30、s4.2，电池单元荷电状态上下限以及时域解耦约束，描述为：
31、sbus(t)|t＝1＝sbus(t+1)|t＝t+1
32、
33、s4.3，电池单元充放能功率上下限约束，描述为：
34、
35、s4.4，电池单元同时充能和放能约束，描述为：
36、
37、式中：sbus(t)为电池单元t时刻荷电水平，其上下限为和分别表示电池单元t时刻充放电功率，对应电池充放电状态变量分别为和cbus表示电池容量；ηbus表示电池自放电系数；和分别表示电池单元充电和放电效率。
38、在步骤s5中，基于步骤s2-s4的模型，其中外层优化模型目标为日前预测场景下全系统经济运行成本最低，内层模型目标为在实时极端风电场景下系统在源端、中间网络部以及负荷侧运行偏差量最小，将那个步骤改写成紧凑形式如下：
39、式中：(x0，u)和xr分别为日前和实时阶段决策集，x和u分别为连续变量和整数变量；和ξ分别为系统在实时运行阶段不确定性因素及集合；
40、针对公式(36)凸化、约简与分解加速处理，执行以下步骤；
41、s5.1，凸化与松弛；s5.2，偏微分约简与离散；s5.3，分解迭代；s5.4，加速转换策略。
42、一种基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行系统，用于执行上述的方法。
43、本发明采用多组偏微分管控方程对天然气管道动态过程描述，结合高精度离散方法，完成了从偏微分向代数方程简化，显著降低了气网动态分析复杂度；为充分体现热网在传输延时与虚拟储能两方面特性，避免节点法引入逻辑约束和辅助整数变量，本发明提出了基于供热系统准动态模型简化的热力动态模型，考虑不同热源梯级利用，借助凸优化降低复杂度。为最大限度的消纳可再生能源并保持系统源-网-荷-储能量动态平衡，本发明提出了多层(外，中，内)双阶段(日前，实时)的多能源系统鲁棒优化运行模型，采用确定性集合描述不确定性且不受概率分布限制，严格保证系统在极端情况运行下的可靠性，并计及气网动态、热力管网与建筑物需求响应侧动态特性，实现天然气、电力与热力多能流间多向转换与传输，添加分布式电池储能设备平衡电力网络波动，强化了网荷协同多能互补、节能降碳的效果。借助快速收敛benders与c&cg相结合双层嵌套算法，分解为易于求解主问题和子问题，主子问题间反复迭代，采用强对偶变换代替kkt条件，有效降低了整数约束项规模，稳定了求解域空间并显著缩小了主问题求解域，进而加速整体计算过程，提升了系统运行效率与鲁棒性能。
1.一种基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，其特征在于：方法包括以下步骤；s1，搭建多能源系统；s2，搭建外层优化模型；s3，建立中间层模型；s4，搭建内层模型；s5，执行模型求解策略；
2.根据权利要求1所述的基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，其特征在于：在步骤s1中，多能源系统包括沿着能量流传输途径设置的源端、中间网络部以及负荷侧；
3.根据权利要求2所述的基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，其特征在于：在步骤s2.1中，参数量包括多能源系统优化的时间尺度、目标函数；时间尺度包括日前与实时，外层为日前优化调度阶段，用于确定风电、负荷日前预测场景下的多能源系统购电和购气情况、能量转换设备单元开关机状态、机组功率出力以及能流状态分布情况；
4.根据权利要求3所述的基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，其特征在于：在步骤s3中，首先，在风电接入电网后，中层优化模型寻找最极端场景，即多能源系统的源端、中间网络部和负荷侧实际运行的偏移量最大，描述为：
5.根据权利要求4所述的基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，其特征在于：在步骤s4中，在实时优化运行阶段基于日前优化结果，通过已开机热电联产机组和电转气设备的功率出力，考虑分布式电池储能充放电状态和功率情况；
6.根据权利要求5所述的基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，其特征在于：在步骤s5中，基于步骤s2-s4的模型，其中外层优化模型目标为日前预测场景下全系统经济运行成本最低，内层模型目标为在实时极端风电场景下系统在源端、中间网络部以及负荷侧运行偏差量最小，将那个步骤改写成紧凑形式如下：
7.根据权利要求6所述的基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，其特征在于：在s5.1中，首先，采用凸组合对目标函数中非线性耗能线性化处理：
8.根据权利要求7所述的基于网荷协同降碳的多能源动态系统鲁棒优化运行方法，其特征在于：在s5.2中，s5.2.1，气动态网络约简：对公式(11)、(12)和(13)依次约简能量守恒等式与高阶项、平均量代替变化量等步骤，采用二阶l-w法将偏微分方程近似为代数方程，描述为：
