綜合能源系統(tǒng)態(tài)勢感知研究與實(shí)踐

2021年中國電機(jī)工程學(xué)會年會論文集綜合能源系統(tǒng)態(tài)勢感知研究與實(shí)踐鮑永，郝飛，解凱，蒲桂林，黃源烽，李暉南京南瑞繼保電氣有限公司,南京211102RESEARCHANDPRACTICEOFSITUATIONAWARENESSFORINTEGRATEDENERGYSYSTEMBAOYong,HAOFei,XIEKai,PUGui-lin,HUANGYuan-feng,LIHuiNRElectricCo.,LTD.,Nanjing211102,China.摘要：為了提升綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度的智能化水平，增強(qiáng)預(yù)見能力，從系統(tǒng)的角度引入態(tài)勢感知技術(shù)，完成了綜合能源系統(tǒng)態(tài)勢感知架構(gòu)的設(shè)計，提出了一種綜合能源系統(tǒng)通用的網(wǎng)絡(luò)化能源運(yùn)行案例的定義方法，并采用案例推理的方法對態(tài)勢覺察、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測3個過程進(jìn)行重關(guān)鍵詞：綜合能源系統(tǒng)；案例推理；態(tài)勢感知ABSTRACT:Inordertoimprovetheintelligentlevelofoperationandscheenhancetheabilityofforesight,thispaperintroducessituationawarenesstechnologyfromtheperspcompletesthedesignofsituationawarenessarchitectureofintegratedenergysystem,pmethodofnetworkedenergyoperationcaseofintegratedenergysystem,andusescase-situationawareness,situationunderstandingandsituationprecomprehensiveenergymanagementandcontKEYWORD:integratedenergysystem；casebasedreasoning；flownetwork；intelligentdecisionanalysis實(shí)現(xiàn)能源的經(jīng)濟(jì)、安全、高效利用的有效途徑。綜合能源系統(tǒng)（IntegratedEnergySystem，IES）的構(gòu)建主要分為設(shè)計、投資、規(guī)劃、開發(fā)和運(yùn)行5個階段。其中，在規(guī)劃階段要對能源的發(fā)生、傳輸、存儲和使用各個環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化配置，利用規(guī)劃配置軟件對系統(tǒng)配置的經(jīng)濟(jì)性 儲”系統(tǒng)的建設(shè)，為系統(tǒng)的運(yùn)行和能源服務(wù)運(yùn) 備和子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理，實(shí)現(xiàn)一體化的集中監(jiān)控，進(jìn)而將電、熱、冷、氣多類能源的進(jìn)行統(tǒng)一的建模；通過對“源-網(wǎng)-荷-儲”各個環(huán)節(jié)進(jìn)行的有機(jī)協(xié)調(diào)與優(yōu)化，形成一體化的綜合能源系統(tǒng)。面向調(diào)度運(yùn)行人員，實(shí)現(xiàn)各種能源介質(zhì)的優(yōu)化調(diào)度，滿足各類用戶的實(shí)時用能需求。態(tài)勢感知（SituationAwareness,SA）是基于系統(tǒng)信息采集、理解、預(yù)測的技術(shù)，其構(gòu)成與綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行有很多相似之處。2021年中國電機(jī)工程學(xué)會年會論文集隨著對高耗能企業(yè)的綜合能源系統(tǒng)的研究的深態(tài)勢感知技術(shù)有利于提升IES與各類應(yīng)用功能的智能化水平，增強(qiáng)預(yù)見能力，可以有效提高能源的綜合利用效率。文獻(xiàn)[7]針對多維控制的電力系統(tǒng)，通過深度學(xué)習(xí)的智能算法的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時態(tài)勢感知；文獻(xiàn)[8]在電網(wǎng)自動智能控制方面，為了對電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)趨勢分析及實(shí)時并對其應(yīng)用過程中的關(guān)鍵技術(shù)和體系架構(gòu)進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究；文獻(xiàn)[9]將感知數(shù)據(jù)作為輸入源，基于機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建態(tài)勢感知的方法，得到文獻(xiàn)[10-11]從電力負(fù)荷側(cè)資源管理發(fā)展趨勢為背景，研究電價激勵下的用戶自主調(diào)節(jié)，進(jìn)行調(diào)峰調(diào)頻、削峰填谷等電網(wǎng)輔助服務(wù)，以推動自動需求響應(yīng)架構(gòu)下的智能化、自動化的發(fā)綜上所述，態(tài)勢感知技術(shù)的研究和應(yīng)用大多分布在電力行業(yè)不同方向，在綜合能源方面的應(yīng)用還很少。本文為了提高IES的實(shí)時運(yùn)行穩(wěn)定性和可靠性，要提前獲取IES系統(tǒng)的運(yùn)行趨勢，獲取綜合能源系統(tǒng)的實(shí)時運(yùn)行態(tài)勢；借鑒冶金流程工程學(xué)理論[12]，采用了一種IES的流程網(wǎng)絡(luò)建模方法，設(shè)計了一種綜合能源系統(tǒng)Reasoning,CBR)的方法與態(tài)勢感知技術(shù)相融合，通過特征提取和相似案例的有效搜索和利用，形成了網(wǎng)絡(luò)化的系統(tǒng)態(tài)勢預(yù)測機(jī)制，為提高IES的綜合運(yùn)行效率提供切實(shí)可行的技術(shù)方2IES的態(tài)勢感知架構(gòu)設(shè)計針對IES實(shí)時運(yùn)行和調(diào)度的需求，將態(tài)勢感知分為態(tài)勢覺察、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測3個統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)感知層、理解層和預(yù)測層的迭代交互優(yōu)化。在感知層實(shí)現(xiàn)IES“源-網(wǎng)-荷-儲”各類能源數(shù)據(jù)采集，并考慮外界的影響因素；在理解層通過數(shù)據(jù)融合，建立模型與數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，形成IES的流程網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)迭代交互優(yōu)化迭代交互優(yōu)化現(xiàn)綜合分析、案例斷面管理和態(tài)勢評估；在預(yù)測層以一體化管控系統(tǒng)為載體，自動識別網(wǎng)絡(luò)化IES的未來狀態(tài)特征，并采用案例推理的方法，在歷史斷面集合中，搜索發(fā)生過的高度相似案例，通過態(tài)勢感知的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)態(tài)勢預(yù)警和智能決策分析。迭代交互優(yōu)化迭代交互優(yōu)化未來狀態(tài)特征一體化管系統(tǒng)態(tài)勢預(yù)警執(zhí)行歷史斷面集合未來狀態(tài)特征一體化管系統(tǒng)態(tài)勢預(yù)警執(zhí)行歷史斷面集合控系統(tǒng)控系統(tǒng)智能決策智能決策分析決策驅(qū)動驅(qū)動驅(qū)動數(shù)據(jù)采集影響因素數(shù)據(jù)驅(qū)動驅(qū)動數(shù)據(jù)采集影響因素數(shù)據(jù)融合流程綜合分析綜合能源系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)案例斷面案例斷面態(tài)勢評估迭代交互優(yōu)化迭代交互優(yōu)化Fig.1StructuremodelofSAforIES3IES態(tài)勢感知的實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)整體的運(yùn)行變化和走向，因此首先應(yīng)該完成系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化建模，通過能量流、信息流和物質(zhì)流將“源-網(wǎng)-荷-儲”各個環(huán)節(jié)的設(shè)備有機(jī)連接起來，形成完整的能源產(chǎn)生、傳輸、轉(zhuǎn)換、存儲和消耗的能源網(wǎng)絡(luò)。將IES的態(tài)勢感知實(shí)現(xiàn)過程態(tài)勢察覺、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測和智能決策分析4個主要部分。電網(wǎng)運(yùn)行駕駛艙是電力調(diào)度的頂層應(yīng)用，監(jiān)視和預(yù)警、信息挖掘、輔助決策與控制，服務(wù)于電網(wǎng)關(guān)鍵運(yùn)行和調(diào)度決策[13]。借鑒POC的調(diào)度運(yùn)行理念，以綜合能源各子系統(tǒng)的監(jiān)控內(nèi)容為出發(fā)點(diǎn)，以系統(tǒng)性經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、安全指標(biāo)、預(yù)警門檻等KPI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，完成IES系統(tǒng)的態(tài)勢察覺的實(shí)現(xiàn)過程的設(shè)計，如圖2所示。利用數(shù)據(jù)與模型的關(guān)聯(lián)分析、專業(yè)知識、運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和先進(jìn)的評價算法，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的關(guān)鍵運(yùn)2021年中國電機(jī)工程學(xué)會年會論文集大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析完備專業(yè)知識熱力計算、性能計算、效率計算追蹤參數(shù)、仿真測試評估結(jié)果豐富運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)衡準(zhǔn)確性和誤報率先進(jìn)評價算法跟蹤變化趨勢分析參數(shù)殘差偏離預(yù)行參數(shù)的全工況關(guān)聯(lián)分析、性能計算、效率計算、參數(shù)追蹤等功能；通過兩個區(qū)間（正常區(qū)大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析完備專業(yè)知識熱力計算、性能計算、效率計算追蹤參數(shù)、仿真測試評估結(jié)果豐富運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)衡準(zhǔn)確性和誤報率先進(jìn)評價算法跟蹤變化趨勢分析參數(shù)殘差偏離預(yù)大范圍負(fù)荷段全天候關(guān)聯(lián)分析線線線線Fig.2Realizationprocessofobservation態(tài)勢察覺是指對IES系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的集中監(jiān)視。因此，在IES系統(tǒng)中態(tài)勢察覺要基于智慧能源管控系統(tǒng)，面向多種能源子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)采集，包括狀態(tài)數(shù)據(jù)、量測數(shù)據(jù)、計量數(shù)據(jù)、計劃數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)。態(tài)勢察覺需要完成IES相關(guān)數(shù)據(jù)和信息的智能歸類與存儲，并通過態(tài)勢察覺指標(biāo)體系的構(gòu)建，形成多環(huán)節(jié)、多維度的體系結(jié)構(gòu)，覆蓋能源系統(tǒng)的“源-網(wǎng)-荷-儲”各環(huán)節(jié)，并兼顧安全、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)保4個維度。態(tài)勢理解就是要對態(tài)勢察覺過程中的關(guān)鍵要素進(jìn)行提取，并能夠融合更多的數(shù)據(jù)，依據(jù)關(guān)聯(lián)和組合分析技術(shù)，對當(dāng)前能源系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行更加有效和準(zhǔn)確的判斷。在IES中，不同類型的設(shè)備都是通過能源介質(zhì)連接在一起的，彼此之間既有耦合和制約，又具有很強(qiáng)的互補(bǔ)特性。因此需要將設(shè)備、模型和數(shù)據(jù)有機(jī)組織起來，為準(zhǔn)確把握IES的運(yùn)行態(tài)勢打下基礎(chǔ)。在電力系統(tǒng)中，按照IEC-61970CIM模型，將電網(wǎng)中的設(shè)備連接起來，形成網(wǎng)絡(luò)化的電網(wǎng)模型，并完成狀態(tài)估計、調(diào)度員潮流、安全校核等功能。對于綜合能源系統(tǒng)來說，采用冶金工程學(xué)中的流程網(wǎng)絡(luò)模型建模方法，通過圖模庫一體化建模技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備與設(shè)備之間的連接和拓?fù)浞治?，?shí)現(xiàn)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化建模[14]。能態(tài)勢理解過程就是將整個網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)中的“源-網(wǎng)-荷-儲”各個環(huán)節(jié)的設(shè)備、參數(shù)和數(shù)據(jù)存儲案例斷面中，并能夠?qū)嗝娴闹饕卣鞣治龀鰜?，以?shù)據(jù)或狀態(tài)的方式標(biāo)記出來，以方便案例的相似度搜索。案例斷面的特征是一個需要逐漸分析總結(jié)的過程，要根據(jù)能源網(wǎng)絡(luò)中的各個設(shè)備的主要運(yùn)行特征，進(jìn)行提煉，并打上標(biāo)簽和特征標(biāo)識，方便態(tài)勢預(yù)測過程的搜索和調(diào)用。態(tài)勢預(yù)測是IES態(tài)勢感知的核心，在這個過程要根據(jù)態(tài)勢察覺和態(tài)勢理解提供的數(shù)據(jù)、模型或斷面信息，對未來IES的運(yùn)行態(tài)勢進(jìn)行趨勢分析和預(yù)測。通過特定場景中的網(wǎng)絡(luò)化能的實(shí)時運(yùn)行態(tài)勢。采用基于案例推理的方式，對現(xiàn)有能源系統(tǒng)的運(yùn)行態(tài)勢進(jìn)行分析，并歸納出主要特征，然后在歷史存儲的眾多案例斷面中找到最適合當(dāng)前運(yùn)行工況的相似案例，并根據(jù)案例中的趨勢數(shù)據(jù)，為調(diào)度員的問題處理和操作，提供決策信息。案例斷面搜索要求能夠快速地從當(dāng)前案例提取所需要的特征信息，并快速地從案例庫中找到1個或若干個與當(dāng)前問題及工況匹配的案例斷面。因此，充分利用案例庫中案例斷面的歷史數(shù)據(jù)，采用海明距離和歐幾里德距離反函數(shù)、時間序列相似性計算、時間序列數(shù)據(jù)挖掘等方法來計算兩個案例間的相似性程度2021年中國電機(jī)工程學(xué)會年會論文集[15]。式中，權(quán)重wi代表第i個屬性的重要度，標(biāo)準(zhǔn)的dist(xi,yi)通常表示成：dist(xi,yi)=xi-yi/max(xi)-max(yi)（3）RBR規(guī)則實(shí)時數(shù)據(jù)及擾動事件對于數(shù)字屬性值，max(xi)和max(yi)分別代DTST=0，SIM有最大值1，則兩個案例是相同的；反之，當(dāng)DTST=1，SIMRBR規(guī)則實(shí)時數(shù)據(jù)及擾動事件基于時間序列的相似性搜索是從時間序列時間序列數(shù)據(jù)挖掘用于處理較復(fù)雜系統(tǒng)的案例規(guī)則推理和案例推理是兩種典型的推理技術(shù)，集合的模式主要有4大類：并行、串行、主輔和轉(zhuǎn)換。并行模式即采用并行推理，最后將推理結(jié)合合并；串行模式可以是先RBR后中間結(jié)果，第二步完成最終解決的推理；主輔模式根據(jù)需要解決問題的特點(diǎn)，將一種推理方法作為主推理，由主推理負(fù)責(zé)基本推理，輔推理技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化或補(bǔ)充；轉(zhuǎn)換模式在規(guī)則知識和案例知識存在共性時，可以將兩種推理進(jìn)行相互轉(zhuǎn)化，其最大缺點(diǎn)是轉(zhuǎn)換過程復(fù)雜，無法實(shí)現(xiàn)自動化執(zhí)行。根據(jù)IES的調(diào)度運(yùn)行特點(diǎn)，采用串行模式可以簡化推理過程的復(fù)雜性，也可以提高混合推理引擎的執(zhí)行效率，并可以充分利用案例斷面中的設(shè)備和數(shù)據(jù)信息?；旌贤评淼膶?shí)現(xiàn)過程如下圖所示，RBR規(guī)則根據(jù)調(diào)度員及能源系統(tǒng)設(shè)備參數(shù)、運(yùn)行工況、專家經(jīng)驗(yàn)來案例斷面的特征，并結(jié)合實(shí)時數(shù)據(jù)及擾動事件進(jìn)行監(jiān)督和引導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)對特征識別信息的處理；結(jié)合正向推理案例庫對規(guī)則推理結(jié)果進(jìn)行評估分析，對全新的工況通過增加案例斷面，將其保存到案例斷面庫中；學(xué)習(xí)和修正環(huán)節(jié)處理來自與規(guī)則推理的特征識別信息，并根據(jù)特征模式庫中的特征進(jìn)行特征識別，從案例斷面庫中找到相似度最高的若干案例斷面，結(jié)合CBR的推理，對找到的源案例斷面進(jìn)行綜合處理，實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)的決策分析，并將指導(dǎo)信息推送給調(diào)度人員。反向推理實(shí)例庫學(xué)習(xí)和修正環(huán)節(jié)正向推理實(shí)例庫特征識別監(jiān)督和引導(dǎo)環(huán)節(jié) 評估分析特征識別信息處理CBR推理決策分析信息推送案例斷面庫反向推理實(shí)例庫學(xué)習(xí)和修正環(huán)節(jié)正向推理實(shí)例庫特征識別監(jiān)督和引導(dǎo)環(huán)節(jié) 評估分析特征識別信息處理CBR推理決策分析信息推送案例斷面庫增加實(shí)例斷面修正實(shí)例Fig.3Realizationprocessofhybridreasoning4IES的態(tài)勢感知實(shí)踐在高耗能企業(yè)中，存在多種能源介質(zhì)的耦合協(xié)同運(yùn)行，能源系統(tǒng)較為復(fù)雜。以長流程鋼鐵企業(yè)為例，包括電力、煤氣、蒸汽、技術(shù)氣體和水，其中最為復(fù)雜的是煤氣系統(tǒng)和電力系統(tǒng)。在各自應(yīng)用場景中，可以采用基于流程網(wǎng)絡(luò)的建模方法，將能源介質(zhì)的產(chǎn)生端和消耗用戶，通過管網(wǎng)將相關(guān)節(jié)點(diǎn)連接起來，形成有向網(wǎng)絡(luò)圖，實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化建模。在此基礎(chǔ)上按照固定時間間隔生成案例推理的案例斷面。在某些特定節(jié)點(diǎn)處，存在不同能源介質(zhì)的轉(zhuǎn)換、替代和關(guān)聯(lián)調(diào)控，利用能源系統(tǒng)的態(tài)勢感知，結(jié)合生產(chǎn)工藝的變化趨勢，完成不同場景下的決策分析。2021年中國電機(jī)工程學(xué)會年會論文集Fig.4Dataseriesofcasesection（1）當(dāng)煤氣富余時，而煤氣柜已到存儲高需要調(diào)整電力系統(tǒng)中的發(fā)電機(jī)組，在調(diào)節(jié)約束滿足的情況下，多用煤氣進(jìn)行發(fā)電，提高煤氣的用量，減少放散。此時高爐煤氣的產(chǎn)量會大幅度減少，會發(fā)生煤氣產(chǎn)量不足，影響下游的正常生產(chǎn)。此時，可以通過減少煤氣發(fā)電的出力，減少煤氣用量。但是，要機(jī)組本身的約束，也要考慮企業(yè)供電關(guān)口的電力需量限值的約束，并對可能產(chǎn)生的費(fèi)用進(jìn)行評估。如果越限太多，將啟動應(yīng)急響應(yīng)，推送信息給生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)，減少下游生產(chǎn)單元的煤氣用量。（3）當(dāng)電力系統(tǒng)發(fā)生供電關(guān)口電力需量越這也就意味著要減少其他生產(chǎn)工序的煤氣用量，加大煤氣發(fā)電的煤氣消耗；另一方面可以降低用戶的用電負(fù)荷，根據(jù)負(fù)荷調(diào)整裕度來有計劃地錯峰，減輕供電關(guān)口的高負(fù)載，從而減少需量電費(fèi)的支出。以銀川某工業(yè)園為例，其能源系統(tǒng)，包含了燃?xì)廨啓C(jī)、余熱鍋爐、燃?xì)忮仩t、光熱鍋爐、光伏、風(fēng)機(jī)、水源熱泵、低溫儲熱、高溫儲汽、電池儲電等環(huán)節(jié)，其能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下圖所示。低溫儲熱低溫儲熱光熱鍋爐光熱鍋爐風(fēng)機(jī) Fig.5ConstructionofareaIES根據(jù)該系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行與運(yùn)維要求，構(gòu)建了數(shù)字化綜合能源管控系統(tǒng)，充分利用態(tài)勢感知的態(tài)勢察覺、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測和智能決策，實(shí)現(xiàn)了IES系統(tǒng)的集中監(jiān)控、運(yùn)行管理、供需預(yù)測和優(yōu)化調(diào)度。其中供需預(yù)測中，針對園區(qū)光伏、風(fēng)機(jī)、光熱鍋爐的未來出力情況，通過獲取能源子站的經(jīng)緯度等地理信息與風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、氣壓、濕度、輻射強(qiáng)度等氣象信息，結(jié)合設(shè)備的實(shí)時功率、工作狀態(tài)等，采用功率預(yù)測算法，對其未來發(fā)電功率或蒸汽產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測；針對園區(qū)電力負(fù)荷、蒸汽負(fù)荷結(jié)合氣象、節(jié)假日以及負(fù)荷特性、用戶計劃等信息進(jìn)行分析，建立負(fù)荷變化與關(guān)聯(lián)因素的推理庫，利用預(yù)測算法實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)負(fù)荷變化的預(yù)照日前優(yōu)化→日內(nèi)優(yōu)化→實(shí)時優(yōu)化的順序梯次在工業(yè)園區(qū)、增量配電網(wǎng)示范區(qū)、區(qū)域綜合能源系統(tǒng)中，利用各種能源的互補(bǔ)性，將電力、天然氣、蒸汽、供熱、儲能等多種能源集成起來，進(jìn)行生產(chǎn)、傳輸、轉(zhuǎn)換、配送、使用等，構(gòu)成了典型的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)能源的就地消納、梯級利用，最大限度提供高能本文根據(jù)IES系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)度的特點(diǎn)，完成態(tài)勢感知的架構(gòu)設(shè)計，并對其實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行了研究和論述，包括了態(tài)勢察覺、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測和智能決策四個過程；通過網(wǎng)絡(luò)化建2021年中國電機(jī)工程學(xué)會年會論文集模方法的應(yīng)用，將四個過程有機(jī)結(jié)合起來，并從系統(tǒng)的角度來研究IES系統(tǒng)的監(jiān)控、運(yùn)行、管理、預(yù)測和調(diào)度問題。通過高耗能企業(yè)及園區(qū)綜合能源系統(tǒng)的應(yīng)用分析，該方法具有很高的實(shí)際應(yīng)用價值，為提高綜合能源管控水平提供了有益的嘗試，為智慧能源管控系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用提供了新的思路。[1]李洋,吳鳴,周海名,等.基于全能流模型的區(qū)域多能源系統(tǒng)若干問題探討[J].電網(wǎng)技術(shù),2015,39(8):2230-2237.LIYang,WUMing,ZHOUHai-ming,etal.Studyonsomekeyproblemsrelatedtoregionalmultienergysystembasedonuniversalflowmodel[J].PowerSystemTechnology,2015,39(8):2230-2237.[2]程林,張靖,黃仁樂,等.基于多能互補(bǔ)的綜合能源系統(tǒng)多場景規(guī)劃案例分析[J].電力自動化設(shè)備,2017,37(6):282-287.CHENLin,ZHANGJing,HUANGRenle,etal.Caseanalysisofmulti-scenarioplanningbasedonmulti-energycomplementationforintegratedenergysystem[J].ElectricPowerAutomationEquipment,2017,37(6):282-287.[3]吳志力,楊衛(wèi)紅,原凱,等.園區(qū)能源聯(lián)網(wǎng)多能源協(xié)同優(yōu)化配置發(fā)展構(gòu)想[J].中國電力，2018,51(8):99-105.WUZhili,YANGWeihong,YUANKai,etal.Parkenergyinternetdevelopmentdesignofmulti-energysynergicoptimalallocation[J].ElectricPower,2018,51(8):99–105.[4]賈宏杰,王丹,徐憲東,等.區(qū)域綜合能源系統(tǒng)若干問題研究[J].電力系統(tǒng)自動化,2015,39(7):198-207.JIAHong-jie,WANGDan,XUXian-dong,etal.Researchonsomekeyproblemsrelatedtointegratedenergysystem[J].AutomationofElectricPowerSystems,2015,39(7):198–207.[5]陳柏森,廖清芬,劉滌塵,等.區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的綜合評估指標(biāo)與方法[J].電力系統(tǒng)自動化,2018,42(4):174-182.CHENBo-lin,LIAOQing-fen,LIUDi-chen,etal.Comprehensiveevaluationindiesandmethodsforregionalintegratedenergysystem[J].AutomationofElectricPowerSystems,2018,42(4):174–182.[6]曾鳴，楊雍琦，劉敦楠，等.能源互聯(lián)網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)營模式及關(guān)鍵技術(shù)[J].電網(wǎng)技術(shù),2016,40(1):114-123.ZENGMing,YANGYongqi,LIUDunnan,etal.“Generation-grid-load-storage”coordinativeoptimaloperationmodeofenergyinternetandkeytechnologies[J].PowerSystemTechnoloy,2016,40(1):114–123.[7]王繼業(yè),馬士聰,仝杰,等．中日韓電網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展及趨勢分析[J]．電網(wǎng)技術(shù),2016,40(2):491-499.WANGJiye,MAShicong,TONGJie,etal．CurrentdevelopmentandtrendanalysisofpowergridkeytechnologiesinChina,JapanandRepublicofKorea[J].PowerSystemTechnology，2016,40(2)：491-499(inChinese).[8]楊勝春,湯必強(qiáng),姚建國,等．基于態(tài)勢感知的電網(wǎng)自動智能調(diào)度架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)[J].電網(wǎng)技術(shù),2014,38(1):3635-3641.YANGShengchun,TANGBiqiang,YAOJianguo,etal．Architectureandkeytechnologiesforsituationalawarenessbasedautomaticintelligentdispatchingofpowergrid[J]．PowerSystemTechnology,2014,38(1)：3635-3641(inChinese).[9]徐茹枝,王宇飛．面向電力信息網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢感知研究[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(1)：53-57.XURuzhi,WANGYufei．Astudyonelectricpowerinformationnetwork-orientedsecuritysituationawareness[J].PowerSystemTechnology,2013,37(1):53-57(inChinese).[10]MENGWenchao,WANGXiaoyu.Distributedenergymanagementinsmartgridwithwindpowerandtemporallycoupledconstraints[J]．IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2017,64(8):6052-6062.[11]徐成,梁睿,程真何,等.面向能源互聯(lián)網(wǎng)的智能配電網(wǎng)安全態(tài)勢感知[J].電力自動化設(shè)備,2016，36（613-18.XUCheng,LIANGRui,CHENGZhen-he,etal.Securitysituationawarenessofsmartdistributiongridoffutureenergyinternet[J].ElectricPowerAutomationEquipment，2016，36(6)：13-18.[12]殷瑞玨.從開放系統(tǒng)、耗散結(jié)構(gòu)到鋼廠的能量流網(wǎng)絡(luò)化集成[J].中國冶金,2010,20(8):1-14.YINRui-y