《能源服務網絡中的分布式能源模擬》介紹了一種對含嵌入式技術的能源服務網絡進行集成穩(wěn)態(tài)優(yōu)化的建�？蚣�。書中開發(fā)的新模型稱為時間協(xié)調優(yōu)化潮流（TCOPF）模型，此模型可通過一系列必要步驟計算天然氣和電力網絡的優(yōu)化能流，同時計算插電式混合動力汽車（PHEV）和熱電聯(lián)產（CHP）裝置的優(yōu)化調度。因此，TCOPF工具可以管理及協(xié)調配電網運營商和分布式能源之間的相互關系。
《能源服務網絡中的分布式能源模擬》中對分布式能源系統(tǒng)應當遵循的優(yōu)化調度模式進行了描述，這種模式有望改善城市能源服務網絡的性能。集成建模為希望有效協(xié)調分布式能源運行與能源公用事業(yè)運營策略的利益相關方提供了一個新的視角。結尾，本書結合用于模擬PHEV行駛狀況的基于agent的模型對TCOPF模型框架進行了擴展，以便更好地評估PHEV所代表的負載靈活性。
綜上，為開發(fā)由多種能源基礎設施與嵌入式分布式能源集成的綜合模型，《能源服務網絡中的分布式能源模擬》涵蓋了電力系統(tǒng)工程師所需要關注的各類關鍵元素。
原書前言
我們生存的這個世界，資源有限且整個能源供應鏈效率低下。從獲得一次燃料到為數百萬消費者提供電力，提高復雜能源系統(tǒng)的性能是一項艱巨任務。對于有意進入這一研究領域的能源研究人員而言，常常缺乏用來模擬此類多層面問題的軟件工具，因此需要開發(fā)整體的模擬框架來捕捉復雜能源系統(tǒng)所表現(xiàn)出的關鍵特性。倫敦帝國理工學院近期開展的一系列跨學科研究，正是試圖解決多能源網絡與有助于
提升城市區(qū)域內能源基礎設施性能的先進技術相互影響所產生的問題。
電力系統(tǒng)工程師通常聲稱建設智能電網系統(tǒng)是為了改革電力輸送方式，然而他們忽略了一點，那就是相互依存的基礎設施可以使智能電網更加智能。
《能源服務網絡中的分布式能源模擬》的撰寫正是基于這樣一種假設，即隨著新技術的引進，公用設施現(xiàn)行的管理方法可能會導致其效率更加低下。這是因為即將部署的分布式能源（DER）必將使公用設施的資本運行更具成本效益，所以必須對基礎設施進行多重分析以確保其關鍵服務不被中斷。這一特性引發(fā)我們的思考，例如，燃氣驅動熱電聯(lián)產技術的高度普及是否會對燃氣網絡帶來不利的影響？此類問題便是本書討論的核心。
顯而易見，為了確保所需的系統(tǒng)性能得以全部實現(xiàn)，需要進行整體性的分析。因此，填補基礎設施相互依存關系領域現(xiàn)有的研究空白是一項值得嘗試的工作，可為未來能源系統(tǒng)的設計和運行提供有價值的指導意見。
《能源服務網絡中的分布式能源模擬》介紹了一種在嵌入式技術存在的情況下對能源服務網絡進行集成穩(wěn)態(tài)優(yōu)化的建模框架。文中開發(fā)的新模型稱為時間協(xié)調最優(yōu)潮流（TCOPF）模型，此模型可通過一系列必要步驟計算天然氣和電力網絡的最優(yōu)能流，同時計算插電式混合動力汽車（PHEV）和熱電聯(lián)產（CHP）裝置的最優(yōu)調度。因此，TCOPF工具可以管理配電網運營商和分布式能源之間的相互關系。
《能源服務網絡中的分布式能源模擬》中對分布式能源系統(tǒng)應當遵循的優(yōu)化調度模式進行了描述，這種模式有望改善城市能源服務網絡的性能。集成建模為希望有效協(xié)調分布式能源運行與能源公用事業(yè)運營策略的利益相關方提供了一個新的視角。最終，本書結合用于模擬PHEV行駛狀況的基于agent的模型對TCOPF模型框架進行了擴展，以便更好地評估PHEV所代表的負載靈活性。
綜上，為開發(fā)由多種能源基礎設施與嵌入式分布式能源集成的綜合模型，《能源服務網絡中的分布式能源模擬》涵蓋了電力系統(tǒng)工程師所需要關注的各類關鍵元素�！赌茉捶⻊站W絡中的分布式能源模擬》的架構如下：
第1章：簡述進行這項工作的背景和動機。重點闡述全世界范圍內不斷增長的能源需求，以及為什么城市中心是能源消耗的聚集地，強調以最優(yōu)方式使用資源對于城市的重要性。
第2章：對涉及本研究主題的相關文獻進行綜述，包括有關能源基礎設施與嵌入式技術集成分析的建模方法等。此外，概述前人針對天然氣和電力聯(lián)合網絡所進行的分析工作。
第3章：從電力和天然氣網絡建模的數學原理出發(fā)，圍繞針對這兩類基礎設施的建模，詳細介紹采用牛頓－拉夫遜法的穩(wěn)態(tài)潮流分析，并比較兩類系統(tǒng)的相似性。
第4章：擴展第3章所搭建的模型框架，引入控制裝置和嵌入式技術，控制機理包含天然氣系統(tǒng)中的壓縮機以及電力系統(tǒng)中的有載分接開關（OLTC）。介紹能量轉換與存儲技術涉及的概念和公式，并對含熱存儲的熱電聯(lián)產機組以及含電化學存儲的PHEV裝置進行分析。
第5章：以第3章和第4章中建立的模型框架為基礎，使用TCOPF進行能源服務網絡的集成優(yōu)化能流分析。提出多周期TCOPF問題的普適數學表述，由此對目標函數和約束條件的基本特性進行討論。
第6章：通過TCOPF程序對不同運行策略下的案例情景進行分析，說明分布式能源如何影響天然氣和電力網絡的技術－經濟性運行參數，并對仿真所得數據進行詳細的分析。特別關注控制、轉換和存儲裝置之間的協(xié)調，探索適合未來能源服務網絡的運行模式。由此為利益相關者提供關于分布式能源理想化管理的指導意見。
第7章：說明如何通過基于agent的模型，將其輸出數據連接到TCOPF建模框架以完成車輛行駛的分析。這種方式下，PHEV負載的時間和空間特征可用于潮流問題分析。通過案例研究展示了結果的粒度。
第8章：討論本文的貢獻，得出結論，同時探討該領域未來的不同研究方向。
以上章節(jié)綱要涵蓋了能源模擬的核心基本原理，可供能源研究者參考以制定自己的模擬框架�？梢悦鞔_的是，在這一研究領域，靈活性是至關重要的，而若每個系統(tǒng)的原理都能得到適當地表述，綜合分析也是可以實現(xiàn)的。不過，我認為一些模型假設似乎有些寬泛，盡管如此，我相信本書已經實現(xiàn)了它的價值，也希望能源領域的研究人員能在此基礎上做出更多的貢獻。
任何一本書都不可以憑一己之力完成，《能源服務網絡中的分布式能源模擬》也不例外。因此，特別感謝IET出版社對本書原稿所做的貢獻。此外，還要感謝所有同事、家人和過去幾年對我的研究有積極影響的朋友們，是你們造就了這本書。
Salvador Acha
Salvador Acha，是英國帝國理工學院的研究員，也是帝國理工-森寶利集團合作研究團隊的帶頭人。該合作旨在達成兩個目標：在超市實施智能控制以提高能效，同時通過整體的能源投資決策可持續(xù)地減少森寶利的碳足跡。團隊主要圍繞能效策略、能源模擬及預測、低碳路線圖進行研究。Acha博士的研究領域包括智能電網架構、插電式混合動力汽車推廣、分布式能源資源優(yōu)化管理、能源預測和環(huán)境報告。
目 錄
譯者序
原書序
原書前言
縮略語表
符號表
第1章能源資源、基礎設施和轉換技術有效管理所面臨的挑戰(zhàn)1
1.1全球城市化和能源系統(tǒng)效率1
1.2城市能源系統(tǒng)的演變5
1.3能源系統(tǒng)的綜合管理8
第2章集成建模綜述12
2.1關于分布式能源的建模問題12
2.1.1分布式發(fā)電面臨的挑戰(zhàn)12
2.1.2熱電聯(lián)產技術對電網的影響14
2.1.3PHEV技術對電網的影響17
2.2模擬多能源網絡的方法22
2.2.1多聯(lián)產分析22
2.2.2綜合能源運輸系統(tǒng)22
2.2.3能源樞紐建模23
2.2.4天然氣和電力的一體化研究24
第3章能源服務網絡建模26
3.1電網建模26
3.1.1電力系統(tǒng)的基本原理26
3.1.2定義電力潮流問題27
3.1.3節(jié)點公式和導納矩陣28
3.2天然氣網絡建模31
3.2.1天然氣系統(tǒng)的基本原理31
3.2.2定義天然氣潮流問題32
3.2.3節(jié)點公式和關聯(lián)矩陣33
3.3能源服務網絡類比36
3.3.1部件和變量的建模36
3.3.2牛頓-拉夫遜算法37
3.3.2.1電力系統(tǒng)的雅可比矩陣38
3.3.2.2天然氣系統(tǒng)的雅可比矩陣39
3.3.2.3潮流總結41
第4章能源服務網絡中嵌入式技術的建模43
4.1有載分接開關（OLTC）變壓器的建模43
4.1.1OLTC變壓器的基本原理43
4.1.2OLTC模型方程45
4.2壓縮機站建模47
4.2.1壓縮機站的基本原理47
4.2.2壓縮機模型方程48
4.3熱電聯(lián)產技術建模49
4.3.1熱電聯(lián)產機組的基本原理49
4.3.2含熱電聯(lián)產天然氣網絡的節(jié)點公式56
4.3.3儲熱管理方程58
4.4PHEV技術建模60
4.4.1PHEV的基本原理60
4.4.2含PHEV電網的節(jié)點公式68
4.4.3電化學儲能管理方程70
第5章能源服務網絡的時序最優(yōu)潮流73
5.1TCOPF問題概述73
5.1.1問題描述73
5.1.2優(yōu)化求解75
5.1.3TCOPF工具的輸入數據和假設77
5.2TCOPF的目標函數78
5.2.1即插即忘78
5.2.2燃料成本78
5.2.3能量損失78
5.2.4能源成本79
5.2.5綜合目標79
5.3TCOPF的數學公式79
5.3.1目標函數的公式79
5.3.1.1即插即忘情景80
5.3.1.2燃料成本最小化情景80
5.3.1.3能量損失最小化情景80
5.3.1.4能源成本最小化情景80
5.3.1.5多目標最小化情景（如現(xiàn)貨價格成本與排放成本）81
5.3.2約束條件82
5.3.2.1關于電網82
5.3.2.2關于天然氣網82
5.3.2.3關于嵌入電網的PHEV83
5.3.2.4關于嵌入天然氣網絡的熱電聯(lián)產裝置83
5.3.3TCOPF問題和求解的特性84
第6章能源服務網絡中的分布式能源優(yōu)化：案例分析86
6.1TCOPF能源服務網絡案例研究86
6.1.1輸入數據和假設86
6.1.2案例研究和能源系統(tǒng)參數的說明89
6.2技術-經濟性結果93
6.2.1概述93
6.2.2集成與非集成系統(tǒng)94
6.2.3天然氣網絡96
6.2.4熱電聯(lián)產技術100
6.2.5電網107
6.2.6PHEV技術110
6.3結果綜述116
第7章能源服務網絡中電動汽車流動性的建模119
7.1PHEV流動性的建模119
7.1.1建模方法119
7.2基于agent的模型與潮流模型的綜合120
7.2.1車輛基于agent的模型121
7.2.2PHEV的優(yōu)化潮流公式122
7.2.2.1PHEV充電成本最小化情景123
7.3PHEV充電的ABM-TCOPF案例研究124
7.3.1輸入數據和假設124
7.3.1.1駕駛員資料124
7.3.1.2PHEV特性124
7.3.1.3城市布局124
7.3.1.4電力負載資料和網絡特性125
7.3.2案例研究和能源系統(tǒng)參數126
7.4技術-經濟性結果127
7.4.1基于agent的模型結果127
7.4.2優(yōu)化潮流模型結果130
第8章結束語134
8.1總結和貢獻134
8.2研究的受益者136
8.3未來的研究方向137
附錄139
附錄A城市群數據139
附錄B英國的能流分析140
附錄C電力負載潮流代碼142
附錄D天然氣負載潮流代碼145
附錄E有載分接開關偏導數147
附錄F標幺值148
附錄GKKT最優(yōu)化條件149
附錄H牛頓迭代法149
參考文獻151
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