一种工业园区电-气综合能源系统优化调度模型建立方法

摘要

本发明涉及一种工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法，属于综合能源系统调度技术领域。本发明首先建立了考虑电转气P2G技术的园区电‑气互联综合能源系统模型，其次从源、荷两侧出发，用模糊隶属度参数来表征新能源及负荷的不确定度，建立了计及风电及电、气负荷不确定性的可信性模糊机会约束模型，最后通过清晰等价类转换求解模糊调度问题，实现对整个系统进行优化调度。本发明提供的方法可以在计及源、荷双重不确定性的情况下，兼顾系统风险与成本，实现了系统优化调度方案的可靠性与经济性，为后续研究能源调度过程中的多重不确定性问题提供了良好的参考。

权利要求

1.一种工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法，其特征在于：Step1：构建IENGS中电‑气互联转化模型，并将其作为约束条件加入到工业园区IENGS模型中；

Step2：在工业园区IENGS模型中考虑间歇式新能源出力的不确定性与负荷预测不确定性，加入模糊参数来得到间歇式新能源出力和负荷预测不确定性的表达式；

Step3：根据可信性理论，基于Step2中的间歇式新能源出力和负荷预测不确定性的表达式，建立考虑不确定性的模糊机会优化模型，并采用清晰等价类转换的方法，处理模糊机会优化模型所包含的模糊机会约束，处理后模糊机会优化模型再与Step1所建立的工业园区IENGS模型结合，最后得出基于源、荷不确定的工业园区电‑气互联综合能源系统模糊优化调度模型；

所述Step2中，加入三角形模糊参数；

间歇式新能源出力和负荷预测的模糊表达式用三角隶属度参数表示如下：

1 2 3

式中， 为风电、负荷预测的模糊表达式，P、P、P为相应的三角隶属度参数，μ1、μ2、μ3为比例系数，比例系数由风电出力和负荷的历史数据确定，Pf,t为t时刻风电和负荷的预测值；

风电出力及负荷模糊表达式模型为：当风电调度值 小于风电预测出力时，弃掉多余部分风电，即大于风电调度值的隶属度为0，当风电调度值 大于风电预测出力时，隶属度参数保持不变；

式中， 为风电实际出力的模糊表达式， 为风电实际出力的三角隶属度参数， 为风电预测出力的三角隶属度参数；

1)电负荷：

式中， 为电负荷预测的模糊表达式， 为电负荷预测的三角隶属度参数；

2)气负荷：

式中， 为气负荷预测的模糊表达式， 为气负荷预测的三角隶属度参数；

根据可信性理论，从源、荷两侧出发，建立计及风电及电、气负荷不确定性的可信性模糊机会约束模型，模型表示如下：功率平衡的可信性模糊机会约束表示为：式中，Cr{}为置信度表达式，α为可信性置信水平；

天然气流量平衡的可信性模糊机会约束表示为：将系统弃风成本用一定置信度条件下，大于弃风成本模糊变量 的最小弃风成本来表示，即系统弃风成本的悲观值：式中， 为系统弃风成本的模糊表达式， 为t时刻风电预测出力模糊表达式，finf，2为系统弃风成本悲观值表达式，inf{}为取下界符号，γ为变量，μ为悲观值置信度；

所述Step3中将得到的模糊机会约束模型通过清晰等价类转换，转换后的模型通过传统方法求解方程组，得到原问题的解析解，转换后的模型为：

1)系统弃风成本悲观值：

2)功率平衡约束：

3)功率平衡约束：

式(33)至式(34)也为最终的工业园区电‑气互联综合能源系统模糊优化调度模型的约束条件。

2.根据权利要求1所述的工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法，其特征在于所述Step1中的IENGS中电‑气互联转化模型为：式(1)中， 为P2G装置m在t时刻转换得到的天然气流量， 为P2G装置m的转化效率， 为P2G装置m在t时刻消耗的有功功率，决策变量，GGHV为天然气高热值；

将构建好的模型加入工业园区IENGS模型中，该模型以能源利用率最大化和环境效益最大化，即系统运行成本和弃风惩罚成本最小为目标，工业园区IENGS模型为：

1)目标函数：

f＝f1+f2           (2)f1为系统运行成本，包括主网购电成本Cb、燃气轮机组废气排放成本Cgt、天然气购买成本Cbg、P2G转换成本CP2G、天然气储存成本Cs；

f1＝min(Cb+Cgt+Cbg+CP2G+Cs)       (3)式中，T为一个调度周期，CB为t时刻IENGS向主网的购电电价，PB,t为t时刻IENGS向主网的购电量，wk为燃气轮机组的废气排放成本系数，J为气源点数量，βj为气源点j的天然气价格，Fj,t为气源点j在t时刻的天然气供应流量，M为P2G装置数量，δm为P2G装置m的运行成本系数，S为储气罐数量，εs、 为储气罐s的运行成本系数，Qs,t‑1为储气罐s在t‑1时刻的储气容量， 为储气罐s在t时刻的天然气输出流量和输入流量；

f2为弃风惩罚成本，用弃风惩罚系数与弃风量的乘积表示：式中，λw为弃风惩罚系数，Pw0,t为t时刻风电预测出力，Pw,t为t时刻风电实际出力，Δt为调度时间间隔；

2)电网络约束：

电网络约束包括功率平衡约束、节点电压约束、线路传输功率约束和P2G装置功率约束；

功率平衡约束：

式中，K为燃气轮机数量，PL,t为t时刻的电负荷；

节点电压约束：

Uh,min≤Uh,t≤Uh,max   (11)式中， 为节点h的电压上下限值，Uh,t为t时刻节点h的电压；

线路传输功率约束：

Pl,min≤Pl,t≤Pl,max                      (12)式中，Pl,max、Pl,min为线路l的传输功率上下限值，Pl,t为t时刻线路l的传输功率；

P2G装置功率约束：

式中， 为P2G装置m的功率上下限值；

3)气网络约束：

气网络约束包括流量平衡约束、气源点供应量约束、燃气轮机气流量约束、压缩机压缩比约束、管道流量约束和储气罐约束；

流量平衡约束：

式中，FL,t为t时刻的气负荷；

气源点供应量约束：

Fj,min≤Fj,t≤Fj,max                      (15)式中，Fj,max、Fj,min为气源点j的天然气流量供应上下限值；

燃气轮机气流量约束：

式中， 为燃气轮机k的天然气消耗量上下限值；

节点压力约束：

ρe,min≤ρe,t≤ρe,max                      (17)式中，ρe,max、ρe,min为节点e的天然气压力上下限值，ρe,t为t时刻节点e的天然气压力；

压缩机压缩比约束：

式中，Rd,max、Rd,min为压缩机d压缩比的上、下限；

管道流量约束：

Fp,min≤Fp,t≤Fp,max                      (19)式中，Fp,max、Fp,min为管道p的传输流量的上下限值，Fp,t为t时刻管道p的传输流量；

储气罐约束：

式中，Qs,max、Qs,min为储气罐s储存容量的上下限值， 为储气罐s天然气注入、输出流量的上限值。

说明书

一种工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法，尤其涉及一种工业园区电‑气互联综合能源系统中，基于源、荷不确定的情况下，优化系统调度保证
其可靠性与经济性的方法，属于综合能源系统调度技术领域。

背景技术

[0002] 为有效减缓应用化石燃料带来的环境污染问题，世界各国正在积极推进能源结构优化，大力发展新能源发电技术。电转气(power to gas,P2G)技术的应用可促进新能源就
地消纳，降低排放，有效提升能源利用率、改善能源结构，具有良好的发展前景和运用价值。
但由于新能源电源和电力负荷都存在不确定性，这给工业园区电‑气互联综合能源系统
(integrated electrical and natural‑gas systems,IENGS)的优化运行带来了新的挑
战。

[0003] 当前已有若干关于含P2G技术的IENGS协同优化以及系统协调运行、消纳新能源的研究成果发表，普遍是基于确定性条件下IENGS的研究，未考虑目前间歇式新能源大量并入
综合能源发电系统中增加了IENGS运行的不确定性，导致所建立的模型不准确。或者是使用
鲁棒优化，随机优化的方法对IENGS中不确定因素进行研究，但随机优化采样基数大且计算
复杂，难以在实际中广泛运用；鲁棒优化则存在决策过于保守的问题，难以兼顾风险与成
本。

[0004] 鉴于此，提出一种基于源、荷不确定的工业园区电‑气互联综合能源系统模糊优化调度模型建立的方法，可以在考虑源、荷双重不确定性情况下，有效实现系统优化调度方案
的可靠性与经济性。

发明内容

[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法，解决了间歇式新能源大量并入综合能源发电系统中，导致源、荷不确定性引起的
电‑气互联综合能源系统非经济运行问题。

[0006] 本发明的技术方案是：一种工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法，其特征在于：

[0007] Step1：构建IENGS中电‑气互联转化模型，并将其作为约束条件加入到工业园区IENGS 模型中。该模型以工业园区IENGS能源利用率最大化和环境效益最大化，即系统运行
成本和弃风惩罚成本最小为目标，综合考虑电、气系统约束。

[0008] Step2：在工业园区IENGS模型中考虑间歇式新能源出力的不确定性与负荷预测不确定性，加入模糊参数来得到间歇式新能源出力和负荷预测不确定性的表达式。

[0009] Step3：根据可信性理论，基于Step2中的间歇式新能源出力和负荷预测不确定性的表达式，建立考虑不确定性的模糊机会优化模型，并采用清晰等价类转换的方法，处理模
糊机会优化模型所包含的模糊机会约束，处理后模糊机会优化模型再与Step1所建立的工
业园区 IENGS模型结合，最后得出基于源、荷不确定的工业园区电‑气互联综合能源系统模
糊优化调度模型。

[0010] 所述Step1中的IENGS中电‑气互联转化模型为：

[0011]

[0012] 式(1)中， 为P2G装置m在t时刻转换得到的天然气流量， 为P2G装置m 的转化效率， 为P2G装置m在t时刻消耗的有功功率，决策变量，GGHV为天然气高热值；

[0013] 将构建好的模型加入工业园区IENGS模型中，该模型以能源利用率最大化和环境效益最大化，即系统运行成本和弃风惩罚成本最小为目标，工业园区IENGS模型为：

[0014] 1)目标函数：

[0015] f＝f1+f2                        (2)

[0016] f1为系统运行成本，包括主网购电成本Cb、燃气轮机组废气排放成本Cgt、天然气购买成本Cbg、P2G转换成本CP2G、天然气储存成本Cs。式(2)也为最终的工业园区电‑气互联综合
能源系统模糊优化调度模型的目标函数。

[0017] f1＝min(Cb+Cgt+Cbg+CP2G+Cs)                 (3)

[0018]

[0019]

[0020]

[0021]

[0022]

[0023] 式中，T为一个调度周期，CB为t时刻IENGS向主网的购电电价，PB,t为t时刻IENGS 向主网的购电量，wk为燃气轮机组的废气排放成本系数，J为气源点数量，βj为气源点j 的天
然气价格，Fj,t为气源点j在t时刻的天然气供应流量，M为P2G装置数量，δm为P2G 装置m的运
行成本系数，S为储气罐数量，εs、 为储气罐s的运行成本系数，Qs,t‑1为储气罐s在t‑1时刻
的储气容量， 为储气罐s在t时刻的天然气输出流量和输入流量。

[0024] f2为弃风惩罚成本，用弃风惩罚系数与弃风量的乘积表示：

[0025]

[0026] 式中，λw为弃风惩罚系数，Pw0,t为t时刻风电预测出力，Pw,t为t时刻风电实际出力，Δt 为调度时间间隔。

[0027] 2)电网络约束：

[0028] 电网络约束包括功率平衡约束、节点电压约束、线路传输功率约束和P2G装置功率约束。

[0029] 功率平衡约束：

[0030]

[0031] 式中，K为燃气轮机数量，PL,t为t时刻的电负荷。

[0032] 节点电压约束：

[0033] Uh,min≤Uh,t≤Uh,max                        (11)

[0034] 式中， 为节点h的电压上下限值，Uh,t为t时刻节点h的电压。

[0035] 线路传输功率约束：

[0036] Pl,min≤Pl,t≤Pl,max                      (12)

[0037] 式中，Pl,max、Pl,min为线路l的传输功率上下限值，Pl,t为t时刻线路l的传输功率。

[0038] P2G装置功率约束：

[0039]

[0040] 式中， 为P2G装置m的功率上下限值。

[0041] 式(11)至式(13)也为最终的工业园区电‑气互联综合能源系统模糊优化调度模型的约束条件。

[0042] 3)气网络约束：

[0043] 天然气系统主要由天然气管道、连接节点、压缩机、储气罐部件等组成，其主要约束包括流量平衡约束、气源点供应量约束、燃气轮机气流量约束、压缩机压缩比约束、管道
流量约束和储气罐约束；

[0044] 流量平衡约束：

[0045]

[0046] 式中，FL,t为t时刻的气负荷。

[0047] 气源点供应量约束：

[0048] Fj,min≤Fj,t≤Fj,max                      (15)

[0049] 式中，Fj,max、Fj,min为气源点j的天然气流量供应上下限值。

[0050] 燃气轮机气流量约束：

[0051]

[0052] 式中， 为燃气轮机k的天然气消耗量上下限值。

[0053] 节点压力约束：

[0054] ρe,min≤ρe,t≤ρe,max                      (17)

[0055] 式中，ρe,max、ρe,min为节点e的天然气压力上下限值，ρe,t为t时刻节点e的天然气压力。

[0056] 压缩机压缩比约束：

[0057]

[0058] 式中，Rd,max、Rd,min为压缩机d压缩比的上、下限。

[0059] 管道流量约束：

[0060] Fp,min≤Fp,t≤Fp,max                      (19)

[0061] 式中，Fp,max、Fp,min为管道p的传输流量的上下限值，Fp,t为t时刻管道p的传输流量。

[0062] 储气罐约束：

[0063]

[0064]

[0065]

[0066] 式中，Qs,max、Qs,min为储气罐s储存容量的上下限值， 为储气罐s天然气注入、输出流量的上限值。

[0067] 式(15)至式(22)也为最终的工业园区电‑气互联综合能源系统模糊优化调度模型的约束条件。

[0068] 此工业园区IENGS模型优点在于在风电出力高峰期、电负荷低谷期，通过P2G设备将过剩的风电转化为天然气供给气系统，增加系统新能源消纳率。在风电出力低谷期、电负
荷高峰期，通过燃气轮机组将天然气转化为电能，增加系统出力，减少主网购电成本，平抑
负荷波动。

[0069] 所述Step2中，加入三角形模糊参数；三角形模糊参数是为了解决不确定环境下的问题，在所需参数前加入比例系数，形成三角隶属度参数，来预测不确定环境下可能发生的
情况。模糊参数可以在信息不充分或无信息时借助专家系统得到不确定参数的隶属函数，
所以用来表述间歇式新能源出力和负荷预测不确定性更为合理。

[0070] 间歇式新能源出力和负荷预测的模糊表达式可用三角隶属度参数表示如下：

[0071]

[0072]

[0073] 式中， 为风电、负荷预测的模糊表达式，P1、P2、P3为相应的三角隶属度参数，μ1、μ2、μ3为比例系数，比例系数由风电出力和负荷的历史数据确定，Pf,t为t时刻风电和负荷的
预测值。

[0074] 此时，风电出力及负荷模糊表达式模型为：

[0075] 当风电调度值 小于风电预测出力时，弃掉多余部分风电，即大于风电调度值的隶属度为0，当风电调度值 大于风电预测出力时，隶属度参数保持不变。

[0076]

[0077]

[0078] 式中， 为风电实际出力的模糊表达式， 为风电实际出力的三角隶属度参数， 为风电预测出力的三角隶属度参数。

[0079] 1)电负荷：

[0080]

[0081] 式中， 为电负荷预测的模糊表达式， 为电负荷预测的三角隶属度参数。

[0082] 2)气负荷：

[0083]

[0084] 式中， 为气负荷预测的模糊表达式， 为气负荷预测的三角隶属度参数。

[0085] 所述Step3中加入可信性理论，从源、荷两侧出发，建立计及风电及电、气负荷不确定性的可信性模糊机会约束模型，模型表示如下：

[0086] 功率平衡的可信性模糊机会约束表示为：

[0087]

[0088] 式中，Cr{}为置信度表达式，α为可信性置信水平。

[0089] 天然气流量平衡的可信性模糊机会约束表示为：

[0090]

[0091] 将系统弃风成本用一定置信度条件下，大于弃风成本模糊变量 的最小弃风成本来表示，即系统弃风成本的悲观值：

[0092]

[0093] 式中， 为系统弃风成本的模糊表达式， 为t时刻风电预测出力模糊表达式，finf，2为系统弃风成本悲观值表达式，inf{}为取下界符号，γ为变量，μ为悲观值置信度。

[0094] 解模糊机会约束规划的关键是如何处理机会约束，得到其确定性形式。主要方法有清晰等价类转换、模糊模拟技术、多种智能算法相结合的混合智能算法等。模糊模拟技术
迭代较多，计算慢且最终解不精确；清晰等价类转换，转换后用传统方法求解，可得到原问
题的解析解；混合智能算法主要用于无法转化为清晰等价形式的复杂机会规划约束模型。
因本文采用三角形模糊参数来描述风电出力及电、气负荷预测值的不确定性，故采用清晰
等价类转换来处理本文中提及的模糊机会约束。

[0095] 因此将所述Step3中将得到的模糊机会约束模型通过清晰等价类转换，转换后的模型通过传统方法求解方程组，得到原问题的解析解，转换后的模型为：

[0096] 1)系统弃风成本悲观值：

[0097]

[0098] 2)功率平衡约束：

[0099]

[0100] 3)功率平衡约束：

[0101]

[0102] 式(33)至式(34)也为最终的工业园区电‑气互联综合能源系统模糊优化调度模型的约束条件。

[0103] 综上所述，基于源、荷不确定的工业园区电‑气互联综合能源系统模糊优化调度模型已建立完成。

[0104] 本发明的有益效果是：可以在计及源、荷双重不确定性的情况下，兼顾系统风险与成本，实现了系统优化调度方案的可靠性与经济性，为后续研究能源调度过程中的多重不
确定性问题提供了良好的参考。

附图说明

[0105] 图1是本发明的步骤流程图；

[0106] 图2是本发明实施例中电‑气互联综合能源系统示意图；

[0107] 图3是本方明实施例中风电场预测出力图；

[0108] 图4是本方明实施例中工业园区典型日电、气负荷预测值；

[0109] 图5是本方明实施例中不同场景下系统弃风量出力情况；

[0110] 图6是本方明实施例中不同场景下燃气轮机组出力情况。

具体实施方式

[0111] 下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。

[0112] 实施例1：如图1所示，一种工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法，首先构建IENGS中电‑气互联转化模型，并将其作为约束条件加入到工业园区IENGS模型中，
该模型以工业园区IENGS能源利用率最大化和环境效益最大化，即系统运行成本和弃风惩
罚成本最小为目标，综合考虑电、气系统约束；其次将工业园区IENGS模型作为基础，加入模
糊参数来表述间歇式新能源出力和负荷预测不确定性，考虑源、荷双重不确定性情况，使得
整个工业园区IENGS模型更为精确，接着根据可信性理论，基于上一步的IENGS优化调度模
型，建立考虑不确定性的模糊机会优化模型，并根据清晰等价类转换处理模糊机会优化模
型提及的模糊机会约束，最后得出基于源、荷不确定的工业园区电‑气互联综合能源系统模
糊优化调度模型。

[0113] 以基于修改的IEEE33节点电力系统与比利时20节点天然气系统组成如图2所示的电‑ 气互联综合能源系统进行算例分析，分别在节点1、7、17、21、25、32、33接入主网馈线。
燃气轮机组参数、P2G设备参数、储气罐参数、天然气网络气源点参数等分别见表1～4；天然
气高热值取39MJ/m3；节点31、33分别接入装机容量为320MW的风电电源，弃风惩罚成本为
5000元/MW；一个调度周期取24小时，调度时间间隔为1小时；可信性置信水平、悲观值置信
度取0.9；风电场预测出力见图3；工业园区典型日电、气负荷预测值见图4。

[0114]

[0115] 表1：燃气轮机组参数

[0116] Table 1 Parameters of gas turbine

[0117]

[0118] 表2：P2G设备参数

[0119] Table 2 Parameters of Power to Gas

[0120]

[0121] 表3：储气罐参数

[0122] Table 3 Parameters gas storages

[0123]

[0124] 表4：天然气网络气源点参数

[0125] Table 4 Parameters of Gas productions

[0126] 为了分析比较风电预测的不确定性和电、气负荷的不确定性对电‑气互联园区IES的影响，设置了4个仿真场景：场景1：不考虑风电预测及电、气负荷的不确定性；场景2：考虑
风电预测的不确定性，不考虑电、气负荷的不确定性；场景3：考虑电、气负荷的不确定性，不
考虑风电预测的不确定性；场景4：同时考虑风电预测及电、气负荷的不确定性。

[0127] 分别计算上述4种场景，不同场景下电‑气互联综合能源系统的各项成本如表5所示，不同场景下系统弃风量、燃气轮机组出力情况如图5、图6所示。

[0128] 单位：万元

[0129]

[0130] 表5：不同场景下各成本优化结果

[0131] Table5 Optimization results of each cost in different scenarios

[0132] 由表5可以看出，考虑源、荷双重不确定性的场景，比确定性场景下系统各项成本均有所增加，其中系统总成本增加了11.49％，弃风成本从原先的150.50万元增加到380.86
万元，增幅高达153.06％。结合图6可以看出，随着系统不确定性的增加，系统弃风量也不断
增加，燃气轮机组的出力及出力波动范围也随之增大。这是因为未考虑电‑气互联综合能源
系统的源、荷不确定性时，系统均以确定性的形式安排其内部各组件的调度计划，不需要各
子系统承担额外的扰动备用；考虑源、荷双重不确定性后，由于风电及电、气负荷的波动性
与不确定性，增大了对系统优化运行的干扰，各子系统则需要随着系统扰动来不断调整以
平抑系统扰动，各子系统不能以最优状态运行，如燃气轮机组频繁启停、不能按最实惠价格
从主网购电和购买天然气等，这就导致系统各成本均有所增加，系统对风电的消纳能力大
幅下降。

[0133] 虽然确定性场景下系统各项成本最低，但这样的调度计划不具有灵活性，抗干扰性较低，难以在实际调度中运用，调度结果往往具有较大的运行成本乐观值与较低的弃风
惩罚悲观值。考虑源、荷双重不确定性后，即使系统成本有所增加，但电‑气互联综合能源系
统通过P2G装置和燃气轮机组间的电‑气互相转换，根据系统需求灵活调配调度电、气网络
中的能量，提高了系统的调节能力，增强了系统的抗干扰能力，使得系统能够有效地平抑风
电不确定性及电、气负荷不确定性带来的系统扰动。

[0134] 为进一步探究不同置信水平对系统风险与成本的影响，在场景四的基础上，选取不同的可信性置信水平，计算系统成本。不同置信水平下的系统成本如表6所示。

[0135]结合图6，由表6可以看出：随着可信性置信水平的降低，系统总成本、弃风成本、系
统运行成本均有所下降，这是因为可信性置信水平的高低反映了对系统风险的把握；较低
的置信水平，带来较少的系统成本，但同时也意味着系统面临着较高的运行风险。系统弃风
成本随可信性置信水平的降低而下降，且下降最为显著，α为0.55时与α为0.9时相比，弃风
成本降幅达77.22％，这是因为风电与电、气负荷的不确定性，使得系统难以兼顾稳定运行
及新能源消纳，导致系统产生大量弃风现象，因此系统弃风成本受可信性置信水平影响较
大。

[0136] 本发明提及的电‑气互联综合能源系统的风险来自风电及电、气负荷的不确定性，不确定性带来的系统波动扰乱了系统的功率平衡约束、天然气流量平衡约束，但可通过选
择适当的置信水平，将系统波动带来的不平衡量控制在一定可接受的范围内，以兼顾系统
风险与成本。

[0137] 本发明提出的一种工业园区电‑气综合能源系统优化调度模型建立方法，使用该方法建立的考虑源、荷不确定性的工业园区电‑气互联综合能源系统模糊优化调度模型与
传统的确定性模型相比，其系统各成本均有所提高，但此模糊优化调度模型能够有效提高
系统的运行可靠性，增强系统的抗干扰能力。采用可信性模糊隶属度函数处理系统的源、荷
不确定性，能够在提高系统积极性的同时保证系统的安全可靠性，减低因系统不确定性带
来的运行风险，选择适当的可信性置信水平，可让系统较好地兼顾风险与成本。该模糊优化
调度模型能够在计及源、荷双重不确定性的情况下，兼顾系统风险与成本，实现了系统优化
调度方案的可靠性与经济性，为后续研究能源调度过程中的多重不确定性问题提供了良好
的参考。

[0138] 以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前
提下作出各种变化。