基于电转气的电‑气互联综合能源系统削峰填谷方法

摘要

本发明公布了一种基于电转气的电‑气互联综合能源系统削峰填谷方法，本发明首先分别建立电力网络、天然气网络、电转气和燃气轮机模型，电力网络和天然气网络通过电转气和燃气轮机耦合形成电‑气互联综合能源系统。然后引入经济折算系数将净负荷削峰填谷目标投影到经济维度，与系统运行成本最低目标一起构成综合成本最低目标，并考虑电、气网络各种约束建立电‑气互联综合能源系统削峰填谷模型。用优化软件GAMS(The General Algebraic Modeling System)求解，算例分析结果表明本发明所提模型具有良好的削峰填谷效果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于电转气的电-气互联综合能源系统削峰填谷方法，属于综合能源系统运行调度领域。

技术背景

为应对化石能源危机和环境污染，我国近年来持续加大可再生能源和清洁能源的发展力度，风力发电发展尤为迅猛。2015年我国新增风电并网容量为32.97GW，累计装机容量达129GW，年风电发电量186.3TWh，占全国总发电量的3.3％。但风电的间歇性和反调峰特性使其难以完全消纳，目前我国弃风依然严重，2015年全年弃风量33.9TWh，平均弃风率高达15％，全年风电平均利用小时数仅1728小时。此外，风电还间接拉大了负荷峰谷差，增加了系统调峰调频难度，给电网安全稳定运行带来威胁。针对风电大规模接入又难以消纳的矛盾，可以利用储能系统的时空平移特性提高风电消纳能力。但传统储能系统存在存储容量小、经济成本高的缺点，难以大规模、长时间有效存储能量，对于高比例风电的消纳和平抑效果十分有限。因而我们亟需寻求能源利用模式和储能形式的变革来缓解这种矛盾。

“能源互联网(Energy Internet,EI)”有望解决新能源接入的矛盾。能源互联网能源互联网是电力系统与天然气网络等其他能源系统紧密耦合而形成的复杂多网流系统，主要利用信息技术实现广域内的电源、储能设备与负荷的协调，完成由集中式化石能源利用向分布式可再生能源利用转变，是未来能源利用的新模式。其中，天然气网络与电力网络有相似的能量流形式，与电力网络联系也最为紧密，使得电-气互联综合能源系统成为能源互联网的基础和过渡。由于电力网络与天然气网络高度耦合，电力网络中高渗透率风电功率波动进一步传播至天然气网络，威胁了整个综合能源系统的运行安全。近年来出现的电转气(power to gas,P2G)技术则为解决该难题提供了一条极具前景的途径。电转气可将低谷时段剩余风电转化为易于大规模存储的天然气，并在高峰时段通过燃气轮机组发电重新利用。较传统的储能设备，电转气存储容量大、放电时间长，可有效消纳大规模风电并实现能量的长时间、大范围时空平移。

发明内容

发明目的：本发明针对现有技术难以解决的技术问题提供一种基于电转气的新型电-气互联综合能源系统削峰填谷方法。

技术方案：本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

一种基于电转气的电-气互联综合能源系统削峰填谷方法，包括以下步骤：

1)获取电力网络参数，建立电力网络模型，包括：电力网络有功、无功平衡方程，平衡节点相角约束方程，发电机组有功、无功出力约束方程，节点电压约束方程，线路功率约束方程和发电机组爬坡约束方程；

2)获取天然气网络参数，建立天然气网络模型，包括：气源点天然气供应流量约束方程，管道流量方程，节点压力约束方程，管存平衡方程，储气罐存储容量约束方程，储气罐注入流量、输出流量约束方程，压缩机能源消耗方程，压缩机压缩比约束方程，天然气网络流量平衡方程；

3)建立电转气模型：

其中：Q_P2G,j,t为t时刻电转气j转换得到的天然气流量；P_P2G,j,t为t时刻电转气j转化的有功功率；为电转气j的转换效率；H_g为天然气热值；

4)建立燃气轮机模型：

其中：P_GT,j,t为t时刻燃气轮机j的有功出力；Q_GT,j,t为t时刻燃气轮机j消耗的天然气流量；为燃气轮机j的转换效率；

5)定义电-气互联综合能源系统净负荷：

$P_{net,t}=\underset{i\in {\Omega }_G}{\Sigma }{P}_{L,i,t}+\underset{p\in {\Omega }_{P2G}}{\Sigma }{P}_{P2G,p,t}-\underset{i\in {\Omega }_{GT}}{\Sigma }{P}_{GT,i,t}-\underset{i\in {\Omega }_W}{\Sigma }(1-{\delta }_{k,t})P_{W,k,t}$

其中：P_net,t为t时刻系统净负荷；Ω_G为发电机组集合；P_L,i,t为t时刻节点i的有功负荷；Ω_P2G为电转气集合；Ω_GT为燃气轮机集合；Ω_W为风电场接入点集合；P_W,k,t为t时刻风电场k的可用有功出力；δ_k,t为t时刻风电场k的弃风率；

6)建立系统运行成本最低目标：

$\left(\begin{array}{c}\begin{array}{cc}\min & F_1=\underset{t\in T}{\Sigma }[\underset{i\in {\Omega }_G,i\ne {\Omega }_{GT}}{\Sigma }{f}_1\left(P_{G,i,t}\right)+\underset{j\in {\Omega }_N}{\Sigma }{C}_{N,j}{Q}_{N,j,t}+\underset{j\in {\Omega }_S}{\Sigma }{C}_{S,j}{Q}_{S,j,t}^{out}\end{array}\\ +\underset{k\in {\Omega }_W}{\Sigma }{C}_{curt,k}{\delta }_{k,t}{P}_{W,k,t}+\underset{p\in {\Omega }_{P2G}}{\Sigma }{C}_{P2G,p}{P}_{P2G,p,t}]\end{array}\right)$

其中：F₁为系统运行成本；T为时间断面数；P_G,i,t为t时刻火电机组i的有功出力；Ω_N为气源点集合；C_N,j为气源点j的天然气价格；Q_N,j,t为t时刻气源点j的天然气供应流量；Ω_S为储气罐集合；C_S,j为储气罐j的存储价格；为t时刻储气罐j的天然气输出流量；C_curt,k为风电场k的弃风成本系数；C_P2G,p为电转气p的运行成本系数。

f₁(P_G,i,t)为t时刻火电机组i的发电成本函数，采用机组成本耗费曲线，表示为：

$f_1\left(P_{G,i,t}\right)=a_i{P}_{G,i,t}^2+b_i{P}_{G,i,t}+c_i$

式中：a_i、b_i、c_i为火电机组i耗量特性曲线参数；

7)建立系统削峰填谷目标：

$\left(\begin{array}{cc}\min & F_2=\underset{t\in T}{\Sigma }{(P_{net,t}-P_{net,t-1})}^2\end{array}\right)$

其中：F₂为系统相邻时间段净负荷变化率的平方和；

8)引入经济折算系数ω将削峰填谷目标投影到经济维度，与系统运行成本一起构成综合成本最低经济目标：

$\left(\begin{array}{c}\begin{array}{cc}\min & F=\underset{t\in T}{\Sigma }[\underset{i\in {\Omega }_G,i\ne {\Omega }_{GT}}{\Sigma }{f}_1\left(P_{G,i,t}\right)+\underset{j\in {\Omega }_N}{\Sigma }{C}_{N,j}{Q}_{N,j,t}+\underset{j\in {\Omega }_S}{\Sigma }{C}_{S,j}{Q}_{S,j,t}^{out}\end{array}\\ +\underset{k\in {\Omega }_W}{\Sigma }{C}_{curt,k}{\delta }_{k,t}{P}_{W,k,t}+\underset{p\in {\Omega }_{P2G}}{\Sigma }{C}_{P2G,p}{P}_{P2G,p,t}+\omega {(P_{net,t}-P_{net,t-1})}^2]\end{array}\right)$

其中：F为系统综合成本；

9)综合考虑电、气网络中各种约束条件，建立电-气互联综合能源系统削峰填谷模型；

10)求解电-气互联综合能源系统削峰填谷模型。

作为优化，所述步骤3)中的电转气将电能转化为化学能，通过氢气或天然气存储起来；电转气可分为电转氢气和电转天然气两类，其中电转氢气利用的是水电解产生氢气和氧气的原理，化学方程式为：

电解产生的氢气可以直接利用，但由于氢气存储和传输困难，一般采用电解天然气的形式；天然气较氢气有更高的单位能量密度，并且可以直接注入现有天然气网络进行大规模存储和远距离传输；电转天然气是在电解氢气的基础上，利用二氧化碳和氢气在高温高压环境下反应生成甲烷；化学方程式为：

CO₂+4H₂→CH₄+2H₂O

此化学方程式能量转换效率约为75％-80％，电转天然气完整的化学反应综合能量转换效率约为45％-60％；

电能转化成为天然气后可注入天然气网络存储起来，天然气一般存储在废弃油气田、含水层或盐穴中；天然气存储容量巨大，可达几百兆立方米，相当于存储电能达到TWh级别；电负荷高峰时段通过燃料电池或燃气轮机将天然气转化为电能，以此形成电-气-电的循环储能系统。

作为优化，所述步骤9)中电-气互联综合能源系统削峰填谷原理如下：

本发明将电转气功率、燃气轮机出力和风电场出力均看成广义的电负荷，定义电负荷、电转气功率与燃气轮机出力、风电场出力的差为净负荷，利用电转气和燃气轮机协调作用对净负荷进行削峰填谷；

由于风电的反调峰特性，当电负荷低谷时，风电出力为高峰时段，大量风电难以消纳，通过电转气将剩余风电转化为天然气进行存储，提高了系统对风电的消纳能力，有效增加了净负荷，起到“填谷”的作用；当电负荷高峰时，增加燃气轮机出力以减少净负荷，起到“削峰”作用；这样通过电转气和燃气轮机的协调配合，实现风电出力时空平移，有效平滑了净负荷曲线。

有益效果：本发明相对于现有技术而言：

1、本发明首先建立了电力网络、天然气网络、电转气和燃气轮机模型，电力网络和天然气网络通过电转气和燃气轮机耦合形成电-气互联综合能源系统。然后引入经济折算系数将净负荷削峰填谷目标投影到经济维度，与系统运行成本最低目标一起构成综合成本最低目标，并考虑电、气网络各种约束建立电-气互联综合能源系统削峰填谷模型。用GAMS求解，算例分析结果表明本发明所提模型具有良好的削峰填谷效果。

2、电转气实现了电能的大量存储，对于电-气互联综合能源系统意义重大，主要表现为：1)增加系统对新能源的消纳能力，平抑负荷波动；2)增加系统传输容量，缓解线路阻塞；3)增强电-气网络的耦合，提高系统可靠性和稳定性；4)减少碳排放，更加环保。

3、电转气和燃气轮机的协调配合，实现风电出力时空平移，有效平滑了净负荷曲线。

附图说明

图1为本发明削峰填谷模型结构图；

图2为本发明原理示意图；

图3为电负荷、气负荷及风电场出力曲线图；

图4为场景一算例结果对比图；

图5为场景二算例结果对比图；

图6为场景三算例结果对比图；

图7为场景四算例结果对比图。

具体实施方案

下面结合附图对发明的技术流程进行详细说明：

电力网络模型实施例

电力网络模型包括有功、无功功率平衡约束方程，平衡节点相角约束方程，发电机组有功、无功出力约束方程，节点电压约束方程，线路功率约束方程和发电机组爬坡约束方程，采用直角坐标形式，表达如下：

P_G,i,t+(1-δ_i,t)P_W,i,t-P_P2G,i,t-P_L,i,t-P_i,t＝0

Q_G,i,t-Q_L,i,t-Q_i,t＝0

${\mathrm{tan\theta }}_{bal,t}-\frac{f_{bal,t}}{e_{bal,t}}=0$

P_G,i,min≤P_G,i,t≤P_G,i,max

Q_G,i,min≤Q_G,i,t≤Q_G,i,max

${V^2}_{i,\min }\le e_{i,t}^2+f_{i,t}^2\le {V^2}_{i,\max }$

$0\le P_{ij,t}^2+Q_{ij,t}^2\le S_{ij,max}^2$

P_G,i,t-P_G,i,t-1≤RU_i

P_G,i,t-1-P_G,i,t≤RD_i

其中：P_i,t、Q_i,t分别为t时刻节点i的有功、无功功率；Q_G,i,t为t时刻发电机组i的无功出力；Q_L,i,t为t时刻节点i的无功负荷；θ_bal,t为t时刻平衡节点电压相角；e_bal,t、f_bal,t分别为t时刻平衡节点电压的实部和虚部；P_G,i,max、P_G,i,min和Q_G,i,max、Q_G,i,min分别为发电机组i的有功出力上下限和无功出力上下限；e_i,t、f_i,t分别为t时刻节点i电压的实部和虚部；V_i,max、V_i,min分别为节点i电压幅值上下限；P_ij,t、Q_ij,t分别为t时刻线路ij的有功、无功功率；S_ij,max为线路ij视在功率的上限；RU_i、RD_i分别为发电机组i上、下爬坡的上限。

天然气网络模型实施例

天然气网络主要包括提供天然气的气源点，将天然气输送至负荷侧的管道，用于补充能量传输过程中压力损失的加压站。还需要考虑具备存储功能的储气罐和管存。

1)气源点

气源点向天然气网络注入天然气。每个气源点供应流量的上下限约束表示如下：

Q_N,j,min≤Q_N,j,t≤Q_N,j,max

其中：Q_N,j,max、Q_N,j,min分别为气源点j的天然气供应流量上、下限。

2)管道

天然气管道流量方程与管道两端压力及管道诸多物理特性有关，并无通用的形式，特定情形下的气体流量通常用非线性方程描述。对于理想绝热输气管道，考虑天然气双向流动，其流量方程可表示为：

${\tilde{Q}}_{ij,t}\left|{\tilde{Q}}_{ij,t}\right|=C_{ij}^2(p_{i,t}^2-p_{j,t}^2)$

其中：表示t时刻流过管道ij的平均流量，其中分别为t时刻管道ij的首端天然气注入流量和末端天然气输出流量；C_ij为与管道ij效率、温度、长度、内径、压缩因子等有关的常数；p_i,t、p_j,t分别为t时刻首末节点i、j的压力值。

天然气管道流量方程仅适用于高压紊流的网络，节点压力值有上下限约束，表示如下：

p_j,min≤p_j,t≤p_j,max

其中：p_j,max、p_j,min分别为节点j压力值上、下限。

3)管存

由于天然气的可压缩性，管道首端天然气注入流量往往与末端天然气输出流量不同，首末端相差的天然气流量就短暂地存储在管道中，称之为管存。管存可缓冲天然气网络气负荷的波动，是保证天然气可靠供应的关键因素。管存与管道两端的平均压力和管道参数成正比，考虑多时段动态过程，可表示为：

${\mathrm{LP}}_{ij,t}=M_{ij}{\tilde{P}}_{ij,t}$

${\mathrm{LP}}_{ij,t}={\mathrm{LP}}_{ij,t-1}+Q_{ij,t}^{in}-Q_{ij,t}^{out}$

其中：LP_ij,t为t时刻管道ij的管存；M_ij为与管道ij长度、半径、温度及气体密度、压缩因子等有关的常数；表示t时刻管道ij的平均压力。

4)储气罐

天然气网络中天然气的存储对于负荷可靠供应和网络安全稳定运行至关重要。在天然气网络发生故障或气负荷发生较大的波动时，储气罐可作为气源点的替代向网络提供天然气，保障天然气负荷供应充足。天然气网络储气罐受到存储容量的限制和天然气注入、输出流量的限制，考虑多时段动态过程，其约束可表示为：

${\mathrm{St}}_{S,j,min}\le {\mathrm{St}}_{S,j,t}={\mathrm{St}}_{S,j,t-1}+Q_{S,j,t}^{in}-Q_{S,j,t}^{out}\le {\mathrm{St}}_{S,j,max}$

$0\le Q_{S,j,t}^{in}\le Q_{S,j,max}^{in}$

$0\le Q_{S,j,t}^{out}\le Q_{S,j,max}^{out}$

其中：St_S,j,t为t时刻储气罐j的存储容量；分别为t时刻储气罐j的天然气注入流量和输出流量；St_S,j,max、St_S,j,min分别为t时刻储气罐j存储容量的上、下限；分别为储气罐j天然气注入流量和输出流量的上限。

5)压缩机

为了可靠传输天然气和补偿由于摩擦阻力造成的天然气网络的压力损失，天然气网络中需要配置一定数量的加压站。加压站最主要的部分是增加天然气压力的压缩机。假设压缩机消耗的能量来源于通过压缩机的天然气，可将其视为天然气网络的负荷。压缩机消耗的天然气流量与流过压缩机的流量及压缩比有关，可表示如下：

$Q_{com,k,t}={\beta }_k{H}_{com,k,t}={\beta }_k{B}_k{f}_{com,k,t}[{\left(\frac{p_{j,t}}{p_{i,t}}\right)}^{Z_k}-1]$

$R_{k,min}\le \frac{p_{j,t}}{p_{i,t}}\le R_{k,max}$

其中：Q_com,k,t为t时刻压缩机k消耗的天然气流量；H_com,k,t为t时刻压缩机k消耗的能量；β_k为压缩机k的能量转换系数；B_k为与压缩机k效率、温度、天然气热值有关的常数；f_com,k,t为t时刻流过压缩机k的天然气流量；Z_k为与压缩机k压缩因子和天然气热值有关的常数；R_k,max、R_k,min分别为压缩机k压缩比的上、下限。

6)流量平衡

类似于电力网络中的节点功率平衡，根据流量守恒定律可得天然气网络中每个节点的流量平衡方程：

$Q_{N,j,t}+(Q_{S,j,t}^{out}-Q_{S,j,t}^{in})+\underset{i\in j}{\Sigma }(Q_{ij,t}^{out}-Q_{ji,t}^{in})+Q_{P2G,j,t}-Q_{GT,j,t}-Q_{com,j,t}-Q_{L,j,t}=0$

其中：i∈j表示所有与节点j相连的节点；Q_L,j,t为t时刻节点j的天然气负荷。

电转气模型实施例

电转气将剩余的风电转化为天然气，注入天然气网络，故其电能输入视为电力网络的负荷，而其天然气输出可以视为天然气网络的源。通过电转气的能量转换效率及天然气热值，建立其线性模型：

其中：P_P2G,j,t为t时刻电转气j转化的有功功率；为电转气j的转换效率；H_g为天然气热值。

燃气轮机模型实施例

燃气轮机通过消耗天然气发电，其天然气输入可以视为天然气网络的负荷，而其电能输出可以视为电力网络的源。通过燃气轮机的能量转换效率及天然气热值，建立其线性模型：

其中：P_GT,j,t为t时刻燃气轮机i的有功出力；为燃气轮机j的转换效率。

电-气互联综合能源系统净负荷

将电转气功率、燃气轮机出力和风电场出力均看成广义的电负荷，定义电负荷、电转气功率与燃气轮机出力、风电场出力的差为净负荷，对净负荷进行协调削峰填谷。通过协调系统的电源侧和负荷侧，能够提高系统整体安全性和可靠性，同时增强网络传输能力。

$P_{net,t}=\underset{i\in {\Omega }_G}{\Sigma }{P}_{L,i,t}+\underset{p\in {\Omega }_{P2G}}{\Sigma }{P}_{P2G,p,t}-\underset{i\in {\Omega }_{GT}}{\Sigma }{P}_{GT,i,t}-\underset{i\in {\Omega }_W}{\Sigma }(1-{\delta }_{k,t})P_{W,k,t}$

其中：P_net,t为t时刻系统净负荷；Ω_G为发电机组集合；P_L,i,t为t时刻节点i的有功负荷；Ω_P2G为电转气集合；Ω_GT为燃气轮机集合；Ω_W为风电场接入点集合；P_W,k,t为t时刻风电场k的可用有功出力；δ_k,t为t时刻风电场k的弃风率。

系统运行成本最低目标

系统运行成本包括发电机组发电成本、天然气购买成本、存储罐存储成本、风电弃风成本和电转气成本，表示为：

$\left(\begin{array}{c}\begin{array}{cc}\min & F_1=\underset{t\in T}{\Sigma }[\underset{i\in {\Omega }_G,i\ne {\Omega }_{GT}}{\Sigma }{f}_1\left(P_{G,i,t}\right)+\underset{j\in {\Omega }_N}{\Sigma }{C}_{N,j}{Q}_{N,j,t}+\underset{j\in {\Omega }_S}{\Sigma }{C}_{S,j}{Q}_{S,j,t}^{out}\end{array}\\ +\underset{k\in {\Omega }_W}{\Sigma }{C}_{curt,k}{\delta }_{k,t}{P}_{W,k,t}+\underset{p\in {\Omega }_{P2G}}{\Sigma }{C}_{P2G,p}{P}_{P2G,p,t}]\end{array}\right)$

其中：F₁为系统运行成本；T为时间断面数；P_G,i,t为t时刻火电机组i的有功出力；Ω_N为气源点集合；C_N,j为气源点j的天然气价格；Q_N,j,t为t时刻气源点j的天然气供应流量；Ω_S为储气罐集合；C_S,j为储气罐j的存储价格；为t时刻储气罐j的天然气输出流量；C_curt,k为风电场k的弃风成本系数；P_W,k,t为t时刻风电场k的可用有功出力；C_P2G,p为电转气p的运行成本系数。

f₁(P_G,i,t)为t时刻火电机组i的发电成本函数，采用机组成本耗费曲线，表示为：

$f_1\left(P_{G,i,t}\right)=a_i{P}_{G,i,t}^2+b_i{P}_{G,i,t}+c_i$

式中：a_i、b_i、c_i为火电机组i耗量特性曲线参数。

系统削峰填谷目标

这里采用相邻时间段净负荷变化率的平方和表征系统净负荷波动性。对于所有时间段，这一项之和最小即表示净负荷的波动最小，以此来评估削峰填谷效果。

$\left(\begin{array}{cc}\min & F_2=\underset{t\in T}{\Sigma }{(P_{net,t}-P_{net,t-1})}^2\end{array}\right)$

其中：F₂为系统相邻时间段净负荷变化率的平方和。

经济折算系数

由于削峰填谷目标和运行成本目标量纲不同，引入经济折算系数ω将削峰填谷目标投影到经济维度，与系统运行成本一起构成综合成本最低经济目标，从而将多目标优化问题转化为单目标优化，即对系统净负荷削峰填谷的同时兼顾系统运行的经济性。

$\left(\begin{array}{c}\begin{array}{cc}\min & F=\underset{t\in T}{\Sigma }[\underset{i\in {\Omega }_G,i\ne {\Omega }_{GT}}{\Sigma }{f}_1\left(P_{G,i,t}\right)+\underset{j\in {\Omega }_N}{\Sigma }{C}_{N,j}{Q}_{N,j,t}+\underset{j\in {\Omega }_S}{\Sigma }{C}_{S,j}{Q}_{S,j,t}^{out}\end{array}\\ +\underset{k\in {\Omega }_W}{\Sigma }{C}_{curt,k}{\delta }_{k,t}{P}_{W,k,t}+\underset{p\in {\Omega }_{P2G}}{\Sigma }{C}_{P2G,p}{P}_{P2G,p,t}+\omega {(P_{net,t}-P_{net,t-1})}^2]\end{array}\right)$

其中：F为系统综合成本。

综合考虑电、气网络中各种约束条件，建立电-气互联综合能源系统削峰填谷模型并求解。

实施例

基于修改的IEEE39节点电力系统和比利时20节点天然气系统通过电转气和燃气轮机耦合构造了测试算例。

IEEE39节点系统有10台发电机组，46条输电线路，总装机容量7367MW，将电负荷和线路功率上限均减少为原来的75％。设定发电机组G1、G7和G8为燃气轮机，分别与天然气网络节点5、14和2相连。节点32和节点33分别接入额定出力为900MW的风电场集群，弃风成本为1000$/MWh。为最大限度消纳风电和避免天然气网络线路阻塞，电转气的输入端也接在电力网络节点32和节点33，输出端分别与天然气网络存储罐节点8和节点14相连，最大转化功率500MW，运行成本为20$/MW。比利时20节点天然气系统包括21条输气管道，2个加压站，2个气源点W1-W2，4个储气罐S1-S4。

本发明取一小时为时间步长，对系统一天24小时进行动态优化调度，系统电负荷、气负荷及风电场可用出力曲线如附图3所示。

为研究削峰填谷模型对电-气互联综合能源系统运行的影响，设置4种场景进行对比分析，分别如下：

场景一：不考虑电转气和削峰填谷模型，目标函数仅为经济成本目标；

场景二：考虑电转气，但目标函数仅为经济成本目标；

场景三：不考虑电转气；但目标函数综合考虑经济成本目标和削峰填谷目标；

场景四：同时考虑电转气和削峰填谷模型，目标函数综合考虑经济成本目标和削峰填谷目标。

使用优化软件GAMS进行编程计算，计算结果如表1和附图4-7所示。

由于风电的间歇性和反调峰特性，间接拉大了系统电负荷峰谷差。场景三考虑了削峰填谷模型，净负荷波动性较场景一有了极大的改善，净负荷方差减小为33.090，净负荷峰谷差减小为19.60；同样，考虑了削峰填谷模型的场景四净负荷方差和净负荷峰谷差较场景二均有大幅减小，分别减小84.69％和67.30％。这充分验证了本发明所提削峰填谷模型能够极大的改善电-气互联综合能源系统净负荷波动性。因为削峰填谷模型在电负荷低谷时段通过电转气将难以消纳的风电转化为天然气，增加净负荷达到“填谷”作用；而在电负荷高峰时段通过燃气轮机发电来减小净负荷达到“削峰”作用。这样通过电转气和燃气轮机的协调作用，使系统净负荷曲线变得平缓。

表1不同场景计算结果