基于熵理论的低碳综合能源系统信息-能量耦合优化

刘子铭; 黄博南; 王靖傲; 王睿; 孙秋野

doi:10.7500/AEPS20241023002

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基于熵理论的低碳综合能源系统信息-能量耦合优化

碳达峰·碳中和与电力能源转型 | 更新时间：2026-02-28

- 基于熵理论的低碳综合能源系统信息-能量耦合优化
- Information-Energy Coupling Optimization of Low-carbon Integrated Energy System Based on Entropy Theory
- 电力系统自动化 2025年49卷第19期页码：49-61
- 作者机构：
  
  1.东北大学信息科学与工程学院，辽宁省沈阳市 110819
  2.沈阳工业大学电气工程学院，辽宁省沈阳市 110870
- 作者简介：
  
  刘子铭(1995—)，男，博士研究生，主要研究方向：信息熵理论、电力系统信息物理耦合优化、电力市场和区块链技术。E-mail：liuzimingee@stumail.neu.edu.cn
  黄博南(1982—)，男，通信作者，博士，教授,主要研究方向：神经动力学分析、复杂网络、多智能系统及其在能源互联网中的应用。E-mail：huangbonan@ise.neu.edu.cn
  王靖傲(2001—)，男，博士研究生,主要研究方向：信息熵理论、电力系统低碳优化、电力系统调度。E-mail：23103242@stu.neu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金重点项目(62433013);国家自然科学基金面上项目(52377079);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N2404001)
- DOI：10.7500/AEPS20241023002
  中图分类号：
- 收稿：2024-10-23，
  
  修回：2025-03-04，
  
  网络首发：2025-05-22，
  
  纸质出版：2025-10-10
- 稿件说明：
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刘子铭,黄博南,王靖傲等.基于熵理论的低碳综合能源系统信息-能量耦合优化[J].电力系统自动化,2025,49(19):49-61.

LIU Ziming,HUANG Bonan,WANG Jing’ao,et al.Information-Energy Coupling Optimization of Low-carbon Integrated Energy System Based on Entropy Theory[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(19):49-61.
刘子铭,黄博南,王靖傲等.基于熵理论的低碳综合能源系统信息-能量耦合优化[J].电力系统自动化,2025,49(19):49-61. DOI： 10.7500/AEPS20241023002.

LIU Ziming,HUANG Bonan,WANG Jing’ao,et al.Information-Energy Coupling Optimization of Low-carbon Integrated Energy System Based on Entropy Theory[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(19):49-61. DOI： 10.7500/AEPS20241023002.

摘要

随着可再生能源(RES)的日益普及，传统综合能源系统正在向低碳综合能源系统(LCIES)转变。然而，相比于传统电能，并没有明确考虑RES发电不确定性的电能质量和成本模型，这使得实现LCIES的低成本、高效率运行变得更为复杂。为了应对这一挑战，提出了一种基于熵理论的分析方法来量化RES发电的不确定性成本和效率。首先，提出了一个等效燃料成本模型。该模型建立了能量层和信息层的联系，等效量化了消除RES不确定性的信息成本。在此基础上，利用熵理论建立了信息能量质量系数来分析RES的能量质量。最后，提出了一种基于神经动力学的全分布式优化算法，对LCIES内的成本和能源效率进行多目标优化。仿真结果验证了所提方法在提升系统能效与经济性方面的优越性。

Abstract

With the increasing popularity of renewable energy sources (RESs)

traditional integrated energy systems are transforming into low-carbon integrated energy systems (LCIES). However

compared with traditional electricity

there is no clear model for the quality and cost of electricity that explicitly considers the uncertainty of RES generation

which makes the low-cost and high-efficiency operation of LCIES more complex. To address this challenge

an analysis method based on the entropy theory is proposed to quantify the uncertainty cost and efficiency of RES generation. Firstly

an equivalent fuel cost model is proposed

which establishes the connection between the energy layer and the information layer

and equivalently quantifies the information cost of eliminating the uncertainty of RES. On this basis

the information energy quality coefficient is established by using the entropy theory to analyze the energy quality of RES. Finally

a fully distributed optimization algorithm based on neural dynamics is proposed to perform multi-objective optimization of cost and energy efficiency within LCIES. The simulation results verify the superiority of the proposed method in improving the energy efficiency and economy of the system.

关键词

Keywords

references

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