计及最优㶲流的综合能源系统多故障恢复策略

李宏仲; 罗龙宵; 吴泽平; 米阳

doi:10.7500/AEPS20240709007

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计及最优㶲流的综合能源系统多故障恢复策略

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 计及最优㶲流的综合能源系统多故障恢复策略
- Multi-fault Recovery Strategy for Integrated Energy System Considering Optimal Exergy Flow
- 电力系统自动化 2025年49卷第10期页码：185-197
- 作者机构：
  
  1. 上海电力大学电气工程学院，上海市 200090
  2. 国网浙江省电力有限公司建设分公司，浙江省杭州市 310000
- 作者简介：
  
  李宏仲（1977—），男，博士，副教授，主要研究方向：综合能源系统可靠性评估及规划、电力系统规划。E-mail：lhz_ab@163.com
  罗龙宵(2001—)，男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：综合能源系统可靠性评估。E-mail：1194671541@qq.com
  吴泽平（1999—），女，硕士，主要研究方向：综合能源系统可靠性评估。E-mail：wuuuzp@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52477107)
- DOI：10.7500/AEPS20240709007
  中图分类号：
- 收稿：2024-07-09，
  
  修回：2024-11-21，
  
  网络出版：2025-02-25，
  
  纸质出版：2025-05-25
- 稿件说明：
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李宏仲,罗龙宵,吴泽平等.计及最优㶲流的综合能源系统多故障恢复策略[J].电力系统自动化,2025,49(10):185-197.

LI Hongzhong,LUO Longxiao,WU Zeping,et al.Multi-fault Recovery Strategy for Integrated Energy System Considering Optimal Exergy Flow[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(10):185-197.
李宏仲,罗龙宵,吴泽平等.计及最优㶲流的综合能源系统多故障恢复策略[J].电力系统自动化,2025,49(10):185-197. DOI： 10.7500/AEPS20240709007.

LI Hongzhong,LUO Longxiao,WU Zeping,et al.Multi-fault Recovery Strategy for Integrated Energy System Considering Optimal Exergy Flow[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(10):185-197. DOI： 10.7500/AEPS20240709007.

摘要

㶲是在一定环境条件下能量中可转化为其他形式能量的部分，能反映能量的品质。为降低综合能源系统故障恢复过程中产生的㶲损及未供应㶲造成的经济损失，文中提出了一种计及最优㶲流的综合能源系统多故障恢复策略。首先，介绍了综合能源系统元件多状态故障恢复模型和负荷供㶲阈值下限计算方法；其次，以最小化系统㶲损及经济损失为目标，基于多智能体深度强化学习，提出了一种计及最优㶲流、热负荷温度变化时延特性和天然气管道时延特性的综合能源系统故障恢复策略；再次，利用用户用能满意程度指标来评估供能恢复策略对综合能源系统供能能力的影响；最后，采用改进的IEEE 33节点配电网、比利时20节点气网和20节点热网系统模型，验证所提故障恢复策略的有效性。

Abstract

Exergy is the portion of energy that can be converted into other forms under certain environmental conditions

reflecting the quality of energy. To reduce the exergy loss generated during the fault recovery process of the integrated energy system (IES) and the economic losses caused by the lack of exergy supply

this paper proposes a multi-fault recovery strategy for IES considering optimal exergy flow. Firstly

the multi-state fault recovery model of IES components and the calculation method of the lower threshold of load exergy supply are introduced. Secondly

aiming to minimize system exergy loss and economic losses

a fault recovery strategy for IES is proposed based on multi-agent deep reinforcement learning

which takes into account optimal exergy flow

thermal load temperature variation delay characteristics

and natural gas pipeline delay characteristics. Thirdly

the impact of the energy supply recovery strategy on the energy supply capability of the IES is evaluated by using the user energy satisfaction index. Finally

the effectiveness of the proposed fault recovery strategy is verified by using an improved IEEE 33-bus distribution network

a Belgian 20-node gas network

and a 20-node thermal network system model.

关键词

Keywords

references

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