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含海水淡化负荷的多源多荷系统日前优化调度策略研究汇报人：2024-01-28

引言多源多荷系统概述含海水淡化负荷的多源多荷系统建模日前优化调度策略设计算例分析与仿真验证结论与展望contents目录

01引言

研究背景和意义能源危机与水资源短缺随着全球能源危机和水资源短缺问题日益严重，多源多荷系统优化调度成为解决该问题的有效手段之一。海水淡化技术的发展海水淡化技术作为解决水资源短缺的重要途径，其应用范围和规模不断扩大，对多源多荷系统的优化调度提出了更高的要求。多源多荷系统的复杂性多源多荷系统涉及多个能源供应源和多个负荷需求，其运行特性和调度策略具有复杂性和多样性，需要深入研究。

国内外研究现状及发展趋势国内外研究现状目前，国内外学者在多源多荷系统优化调度方面已经取得了一定的研究成果，但针对含海水淡化负荷的多源多荷系统的研究相对较少。发展趋势随着可再生能源的大规模开发和利用，以及海水淡化技术的不断进步，未来多源多荷系统的优化调度将更加注重可再生能源的利用和海水淡化负荷的调度策略。

本文旨在研究含海水淡化负荷的多源多荷系统的日前优化调度策略，包括建立系统模型、设计优化算法、分析调度策略的有效性等。研究内容通过本文的研究，期望能够提出一种有效的日前优化调度策略，提高含海水淡化负荷的多源多荷系统的运行效率和经济效益，为解决能源危机和水资源短缺问题提供理论支持和实践指导。研究目标本文研究内容和目标

02多源多荷系统概述

多源多荷系统是指包含多种能源供应和多种负荷需求的综合能源系统。定义该系统具有能源来源多样化、负荷需求多元化、运行方式灵活多变等特点。特点多源多荷系统定义与特点

海水淡化负荷在多源多荷系统中作用海水淡化负荷作为多源多荷系统中的重要负荷之一，其稳定运行对于保障系统供水安全具有重要意义。海水淡化负荷的波动性较大，对系统的稳定供能提出了较高要求，需要系统具备快速响应和调节能力。

123日前优化调度策略是指根据预测数据和系统运行约束，提前制定未来一段时间内的最优调度计划。在多源多荷系统中，日前优化调度策略能够充分考虑各种能源供应和负荷需求的特点，实现系统的高效、经济运行。日前优化调度策略能够与实时调度相结合，根据系统实际运行情况及时调整调度计划，提高系统的灵活性和适应性。日前优化调度策略在多源多荷系统中应用

03含海水淡化负荷的多源多荷系统建模

ABCD系统结构建模能源供应系统包括传统能源（如煤电、燃气电）和可再生能源（如风电、光伏）等多种能源供应方式。能源储存系统包括电池储能、抽水蓄能等多种储能方式，用于平衡能源供应和负荷需求之间的差异。能源转换系统将不同形式的能源转换为电力或热能，以满足海水淡化和其他负荷的需求。海水淡化系统利用能源转换系统提供的电力或热能进行海水淡化处理，产生淡水。

海水淡化工艺根据所选用的海水淡化技术（如反渗透、蒸馏等），建立相应的数学模型。负荷特性分析分析海水淡化负荷的功率、能耗、水量等特性，以及与其他负荷的关联关系。负荷预测方法采用时间序列分析、神经网络等预测方法，对海水淡化负荷进行短期和中长期预测。海水淡化负荷模型建立

电力负荷包括居民用电、工业用电等常规电力负荷，以及电动汽车充电等新兴电力负荷。热力负荷包括供暖、供冷等热力负荷，需要考虑其季节性变化和与电力负荷的耦合关系。其他特殊负荷如数据中心、医院等重要负荷，需要考虑其供电可靠性和安全性要求。其他负荷模型建立030201

经济性目标环保性目标可靠性目标多目标协调优化优化目标函数构建以系统运行成本最低为目标，包括能源购买成本、设备运行维护成本等。以系统供电可靠性和供水量稳定性为目标，确保重要负荷的供电安全和淡水供应稳定。以系统碳排放量最小为目标，促进可再生能源的消纳和减少化石能源的使用。综合考虑经济性、环保性和可靠性等多个目标，采用多目标优化方法进行协调优化。

04日前优化调度策略设计

预测方法选择针对含海水淡化负荷的多源多荷系统，选择适合的预测方法，如时间序列分析、神经网络、支持向量机等，对历史数据进行学习训练，以预测未来一段时间内的负荷需求及可再生能源出力。数据处理对收集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、缺失值填补等，以保证数据的质量和一致性。同时，对数据进行特征提取和降维处理，提取出与负荷需求和可再生能源出力相关的特征。预测方法选择及数据处理

负荷需求预测结果应用根据预测得到的未来一段时间内的负荷需求，制定相应的日前调度计划。考虑到海水淡化负荷的特殊性，需要对其进行单独处理，以满足其特定的运行要求。可再生能源出力预测结果应用结合预测得到的可再生能源出力情况，对日前调度计划进行进一步优化。在保障系统稳定运行的前提下，尽可能提高可再生能源的利用率。基于预测结果的日前调度计划制定

考虑不确定性因素的鲁棒性优化方法识别系统中的不