工业园区多能协同的综合需求侧响应模型优化

在能源互联网的背景下，综合需求侧响应（Integrated Demand Response, IDR）成为推动能源转型和提升系统效率的关键手段。相比于传统的电力需求侧响应（Demand Response, DR），IDR更强调用户在能源系统中的深度参与，不仅涉及电力，还涵盖了其他分布式能源如光伏、电储能、冰蓄冷和水蓄冷等。这些分布式能源的协同工作使得IDR能够在节能减排、经济调度和系统优化等方面发挥更大的作用。 本文关注的是工业园区内的工厂综合需求侧响应模型，这一模型是在考虑多能协同的基础上构建的。工业园区作为能源密集型区域，其能源需求大、种类多样，但能源结构不合理，常规能源储备有限，且存在明显的峰谷负荷差异。因此，对这类环境下的IDR模型研究至关重要。 在模型构建中，首先对IDR的内涵进行了阐述，它是能源互联网中信息流、能量流和价值流融合的体现，通过用户深度参与，使供需双方能实现协同效益。文章引用了相关文献，例如探讨了多能系统下需求方响应的热点问题，引入碳交易市场的碳排放约束对用户综合用能行为的影响，以及对电-气-热混合潮流的建模和多能源网络的资源协调运行机制。 本文提出的方法将光伏、电储能、冰蓄冷和水蓄冷等分布式能源整合到工厂IDR模型中，构建了一个物理和数学相结合的模型。通过将该模型转化为混合整数线性规划问题，利用分支定界法进行求解，有效地优化了能源系统的配置和调度。这种方法不仅有助于提高用户的能源利用效率，降低用能成本，还能提升工厂的经济效益和运行灵活性。 工业用户参与IDR的方式包括但不限于调整负荷、优化设备运行时间、采用储能设备等，每种方式都能带来不同的效果，如减少高峰时段用电、利用可再生能源峰值发电等。这些策略对于工业园区的能源管理和未来综合能源系统的推广具有实际应用价值。 总结来说，本文的工作填补了现有IDR研究在特定场景下考虑多能协同和具体响应模型的空白，为工业园区的能源管理提供了科学的决策支持工具，对于推动能源互联网时代的绿色低碳经济发展具有重要意义。