一种多区互联综合能源系统的参数确定方法及相关装置

摘要

本发明提供了一种多区互联综合能源系统的参数确定方法及相关装置，综合能源系统包含至少一个处理器，处理器分别对应不同能源分析区域，即不同能源分析区域使用不同的处理器进行处理，进而在进行管理时，能够采用分区域管理的方式，并且处理器在对目标系统模型进行修正时，除了对其进行区域内的模型耦合修正操作，还进行了区域间的模型耦合修正操作，也就是说，同时考量了系统中的不同区域内模型间的相互影响，在实现能源分析区域独立控制的同时，仍然能够保证整个综合能源系统的协同优化，相比于所有区域统一控制的方式，减少了数据处理量，降低处理器的数据处理压力，提高数据处理速度，进而提高设备控制的及时性，降低设备出现控制故障的概率。

说明书

本申请要求于2020年9月28日提交中国专利局、申请号为202011041805.2、发明名称为“一种综合能源系统的设备参数确定方法及相关装置”的国内申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

本发明涉及综合能源系统管理领域，更具体的说，涉及一种多区互联综合能源系统的参数确定方法及相关装置。

背景技术

随着燃气发电机的广泛应用和电转气技术的日趋成熟，以电力-天然气综合能源系统为代表的综合能源系统为提高能源利用效率和促进可再生能源的消纳提供了新的思路。因此，对电力-天然气综合能源系统的研究，尤其是电力-天然气协同优化的研究具有重要的意义。

在对电力-天然气综合能源系统的协同优化时，一般是统一的处理器采用集中式优化算法对所有区域的电力系统和天然气系统进行整体调控，但是这种集中式优化算法需要对所有区域的数据进行集中收集和处理，导致处理器的数据处理压力较大，数据处理速度较慢，进而使得设备控制不及时，容易出现设备控制故障。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种多区互联综合能源系统的参数确定方法及相关装置，以解决处理器采用集中式优化算法需要对所有区域的数据进行集中收集和处理，导致处理器的数据处理压力较大，数据处理速度较慢，使得设备控制不及时，容易出现设备控制故障的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种多区互联综合能源系统的参数确定方法，应用于综合能源系统中的处理器，所述综合能源系统中包含至少一个处理器，所述处理器分别对应不同能源分析区域；所述参数确定方法包括：

获取位于所述能源分析区域内的目标系统的系统模型；所述目标系统包括电力系统和/或天然气系统；所述系统模型包括目标控制参数以及非目标控制参数；

对所述系统模型进行区域内的模型耦合修正操作，得到中间系统模型；

对所述中间系统模型进行区域间的模型耦合修正操作，得到修正后的系统模型；

获取依据所述修正后的系统模型中的非目标控制参数，计算得到的所述修正后的系统模型中的目标控制参数；所述目标控制参数的参数值作为对设备控制的依据。

可选地，对所述系统模型进行区域内的模型耦合修正操作，得到中间系统模型，包括：

获取所述电力系统和所述天然气系统之间的共有耦合设备的设备运行参数；

基于所述设备运行参数，对所述系统模型进行修正，得到中间系统模型。

可选地，对所述中间系统模型进行区域间的模型耦合修正操作，得到修正后的系统模型，包括：

获取所述目标区域的目标系统与所述目标区域的相邻区域的目标系统的共有系统设备的设备参数；

基于所述共有系统设备的设备参数，对所述中间系统模型进行修正，得到修正后的电力系统模型。

可选地，获取依据所述修正后的系统模型中的非目标控制参数，计算得到的所述修正后的系统模型中的目标控制参数，包括：

调用预设求解算法对所述修正后的系统模型进行求解，得到所述修正后的系统模型中的目标控制参数。

可选地，调用预设求解算法对所述修正后的系统模型进行求解，得到所述修正后的系统模型中的目标控制参数，包括：

对所述修正后的系统模型进行区域内求解，得到区域内的设备的运行参数；

以所述运行参数为设定条件，对所述修正后的系统模型进行区域间求解，得到所述区域内的设备的更新后的运行参数。

一种多区互联综合能源系统的参数确定装置，应用于综合能源系统中的处理器，所述综合能源系统中包含至少一个处理器，所述处理器分别对应不同能源分析区域；所述参数确定装置包括：

模型获取模块，用于获取位于所述能源分析区域内的目标系统的系统模型；所述目标系统包括电力系统和/或天然气系统；所述系统模型包括目标控制参数以及非目标控制参数；

第一修正模块，用于对所述系统模型进行区域内的模型耦合修正操作，得到中间系统模型；

第二修正模块，用于对所述中间系统模型进行区域间的模型耦合修正操作，得到修正后的系统模型；

参数确定模块，用于获取依据所述修正后的系统模型中的非目标控制参数，计算得到的所述修正后的系统模型中的目标控制参数；所述目标控制参数的参数值作为对设备控制的依据。

可选地，所述第一修正模块具体用于：

获取所述电力系统和所述天然气系统之间的共有耦合设备的设备运行参数，基于所述设备运行参数，对所述系统模型进行修正，得到中间系统模型。

可选地，所述第二修正模块具体用于：

获取所述目标区域的目标系统与所述目标区域的相邻区域的目标系统的共有系统设备的设备参数，基于所述共有系统设备的设备参数，对所述中间系统模型进行修正，得到修正后的电力系统模型。

可选地，所述参数确定模块具体用于：

调用预设求解算法对所述修正后的系统模型进行求解，得到所述修正后的系统模型中的目标控制参数。

一种电子设备，所述综合能源系统中包含至少一个电子设备，所述电子设备分别对应不同能源分析区域；所述电子设备包括：存储器和处理器；

其中，所述存储器用于存储程序；

处理器调用程序并用于：

获取位于所述能源分析区域内的目标系统的系统模型；所述目标系统包括电力系统和/或天然气系统；所述系统模型包括目标控制参数以及非目标控制参数；

对所述系统模型进行区域内的模型耦合修正操作，得到中间系统模型；

对所述中间系统模型进行区域间的模型耦合修正操作，得到修正后的系统模型；

获取依据所述修正后的系统模型中的非目标控制参数，计算得到的所述修正后的系统模型中的目标控制参数；所述目标控制参数的参数值作为对设备控制的依据。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：

本发明提供了一种多区互联综合能源系统的参数确定方法及相关装置，电力-天然气综合能源系统为代表的综合能源系统中包含至少一个处理器，所述处理器分别对应不同能源分析区域，即不同能源分析区域使用不同的处理器进行处理，进而在进行管理时，能够采用分区域管理的方式，并且处理器在对目标系统模型进行修正时，除了对其进行区域内的模型耦合修正操作，还进行了区域间的模型耦合修正操作，也就是说，同时考量了系统中的不同区域内模型间的相互影响，在实现能源分析区域独立控制的同时，仍然能够保证整个综合能源系统的协同优化，相比于所有区域统一控制的方式，减少了处理器的数据处理量，降低处理器的数据处理压力，提高了数据处理速度，进而提高设备控制的及时性，降低设备出现控制故障的概率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种综合能源系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种多区互联综合能源系统的参数确定方法的方法流程图；

图3为本发明实施例提供的一种多区互联综合能源系统的参数确定装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

随着燃气发电机的广泛应用和电转气(Power to gas,P2G)技术的日趋成熟，以电力-天然气综合能源系统为代表的综合能源系统为提高能源利用效率和促进可再生能源的消纳提供了新的思路。研究表明对天然气系统的广泛依赖将会对电力系统的安全运行和价格弹性产生重大影响。因此，对考虑安全约束的电力-天然气综合能源系统的协同优化的研究具有重要的意义。然而，大多数研究提出的是集中式的优化策略，需要一个中央控制中心收集、处理并利用海量数据，以进行多区域的综合能源系统优化运行。

在能源互联网发展背景下，随着特高压、超高压技术的发展，以电力系统为枢纽的多能源系统趋向于在更广泛的区域内互联，以实现资源在时间和空间上的协调分配。优化问题的规模也随之呈指数之势增大，对传统集中式优化算法的求解性能提出了更高的要求。传统集中式调度策略需要一个集中的数据中心对全区域状态信息进行感知、收集和处理，导致区域间的通信数据传输负担增大，对通信系统建设要求较高，还可能存在数据安全、信息隐私方面的问题。另外，处理数据较多，优化问题规模较大，求解速度较慢，可能无法满足设备控制的及时性，容易出现设备控制故障，因此，对传统集中式优化算法的求解性能提出了更高的要求。此外，当区域间的能源系统隶属不同的政治辖区或参与不同规则的市场时，由于要维持各区域能源系统的决策独立性，这种传统集中式策略将不再适用。因此，考虑到区域间运行者数据隐私性和决策独立性的分布式优化方法有着重要的意义。

为了解决上述技术问题，发明人经过研究发现，若是能够对综合能源熊设置多个处理器，每个处理器处理至少一个能源分析区域的数据，但是不会处理所有能源分析区域的数据，这样能够降低每个处理器的处理负担，而且数据处理速度会加快，也能够适用不同的政治辖区或参与不同规则的市场规则。

具体的，本发明中的，电力-天然气综合能源系统为代表的综合能源系统中包含至少一个处理器，所述处理器分别对应不同能源分析区域，即不同能源分析区域使用不同的处理器进行处理，进而在进行管理时，能够采用分区域管理的方式，并且处理器在对目标系统模型进行修正时，除了对其进行区域内的模型耦合修正操作，还进行了区域间的模型耦合修正操作，也就是说，同时考量了系统中的不同区域内模型间的相互影响，在实现能源分析区域独立控制的同时，仍然能够保证整个综合能源系统的协同优化，相比于所有区域统一控制的方式，减少了处理器的数据处理量，降低处理器的数据处理压力，提高了数据处理速度，进而提高设备控制的及时性，降低设备出现控制故障的概率。

在上述内容的基础上，本发明的一实施例提供了一种多区互联综合能源系统的参数确定方法，应用于综合能源系统中的处理器，参照图1，所述综合能源系统中包含至少一个处理器(也可以称为区域调度中心)，所述处理器分别对应不同能源分析区域。

在实际应用中，一个处理器对应至少一个能源分析区域，如对应一个、二个、或三个以上的能源分析区域，但是一个处理器不能够对应所有的能源分析区域。本实施例中的最优方案是一个处理器对应一个能源分析区域，如图2中的三个区域调度中心分别对应电力-天然气综合能源系统(区域A)、电力-天然气综合能源系统(区域B)以及电力-天然气综合能源系统(区域C)。这样不同的区域使用不同的处理器进行数据处理，能够保证一个处理器仅处理自身对应的区域即可。若是为了节省处理器的资源，可以采用一个处理器对应多个区域的技术方案，在实际应用中，本领域技术人员能够根据具体使用场景进行相应设定。

相邻的能源分析区域之间需要共享共有耦合设备，如不同区域的天然气系统需要共享P2G设备，不同区域的电力系统需要共享电力线路。此时不同区域之间需要进行电力流和天然气流的交互，具体参照图2中的电力流和天然气流的交互。

不同区域的处理器需要共享相邻边界的边界信息流。具体的，可以共享P2G设备的电输入功率Pv，以及其通过一定的转换效率转化为天然气的输出Gv；及NGU设备的输入功率Gv’,以及其通过一定的转换效率转化为电力的输出Pv’。

参照图2，多区互联综合能源系统的参数确定方法可以包括：

S11、获取位于所述能源分析区域内的目标系统的系统模型。

所述目标系统包括电力系统和/或天然气系统；所述系统模型包括目标控制参数以及非目标控制参数。

在实际应用中，一个能源分析区域内设置有天然气系统和电力系统，天然气系统和电力系统中的至少一个可以称为目标系统。目标系统具有相应的系统模型，系统模型包括目标控制参数以及非目标控制参数，其中，目标控制参数是对模型求解得到的参数，作为对设备控制的依据，目标控制参数可以是各发电场站的输出功率、储能装置的运行状况、电转气设备的输出功率等，非目标控制参数是辅助对模型进行求解的参数，如电价、火电机组的燃料成本、天然气价格、线路最大允许电流等等。

在目标系统为电力系统时，电力系统的系统模型(此处是电力模型)的构建过程如下：

单个区域内的电力系统的优化子问题以调度周期内机组燃料成本最小为目标函数，如式(3.1)所示：

SP

式中：P

计及风电、光伏发电出力不确定性和负荷预测误差的电力系统安全运行的机会约束如式(3.3)-(3.9)所示。

式中：R

式(3.3)表示火电机组(包括燃气和燃煤机组)需要提供足够的旋转备用，以适应风电出力、光伏出力和电力负荷的预测误差，并在任意时刻t电力系统失负荷概率应该在给定的LOLP

风电、光伏和电力负荷的随机模型如式(3.10)-(3.12)所示，分别由各自的期望值和以概率分布函数表示的预测误差组成。

风电和光伏出力的预测误差由均值为0的正态分布函数(高斯分布)表示，负荷预测误差由均值为0的截顶正态分布函数表示。式(3.3)和(3.4)是包含随机变量的机会约束方程。为便于求解，对两式进行等价处理，变换为由随机变量对应分布函数的分位数和标准差表示的确定性模型。式(3.3)和(3.4)分别变换为式(3.13)和(3.14)。

式中

由此，将原包含随机变量的机会约束方程转换为一组确定性的线性不等式方程组。原电力系统优化子问题可描述为一组凸二次优化模型，可用现有的商业求解器高效地处理。

在目标系统为天然气系统时，天然气系统的系统模型(此处是天然气模型)的构建过程如下：

单个区域的天然气系统的优化子问题以调度周期内运行成本最小为目标函数，其中包括气井(即产气源)的原料生产成本和储气系统的运行成本，如式(3.15)所示：

SP

式中：G

从数学意义上，通过对式(3.17)的优化，储气系统充、放气过程的互斥性得到保证，而无需在模型约束中引入0-1整数变量。

此外，由于电力潮流传播速度接近光速，其由发电机组到负荷之间的流动几乎是瞬时完成的，所以常采用集总参数模型描述其物理特性。但是，天然气潮流的流动速度较慢，加之固有的管线填充特性(即由于气体的压缩特性，天然气潮流具有较大的惯性，导致输气管道本身具有储气能力。类似于电力系统的旋转备用容量)，常规的稳态模型将不能精确捕捉天然气潮流的动态特性。而电力潮流和天然气潮流传播速度上的差异也往往被忽视。因此，采用一组偏微分方程组来描述天然气潮流模型。

天然气系统运行约束如式(3.18)-(3.28)所示：

式中：

式(3.18)和式(3.19)为天然气潮流方程，两式分别为描述天然气潮流质量守恒和动量守恒的Wendroff差分形式。式(3.20)表示输气系统节点能量守恒约束。式(3.21)表示节点的气负荷功率等于常规气负荷功率与该节点连接的燃气机组的耗气功率之和。式(3.22)表示储气系统容量随充放气过程的变化状态。式(3.23)-(3.28)分别表示气井输出功率、天然气质量流率、节点气压和储气系统容量和充放气功率的上下限约束。

S12、对所述系统模型进行区域内的模型耦合修正操作，得到中间系统模型。

在实际应用中，同一区域内同时设置有电力系统和天然气系统，电力系统由电力系统独立运营机构管理，天然气系统则由天然气运营机构管理。两者通过共享信息并将该信息作为协同优化的组成部分实现电力系统和天然气系统的耦合。

具体的，步骤S12可以包括：

获取所述电力系统和所述天然气系统之间的共有耦合设备的设备运行参数，基于所述设备运行参数，对所述系统模型进行修正，得到中间系统模型。

在实际应用中，通过引入“目标变量”(以tar表示)和“响应变量”(以res表示)两个变量集，对电力系统与天然气系统的共享信息进行建模，其中“目标变量”指的是通过求解一个子系统优化问题(单区域电力系统独立运营机构或天然气运营机构的优化子问题)所得到的表征共享信息的变量，对应的“响应变量”则指的是求解与该子系统协同的系统优化子问题所得到的表征该共享信息的变量。即共享信息对应的目标变量和响应变量的值保持一致，tar-res＝0。

对于单个区域内的电力系统与天然气系统，主要通过燃气发电机(natural gasfired unit,NGU)和P2G设备耦合。其中，P2G设备的电输入功率为P

式中：o表示矩阵间的哈达玛乘积，即同维矩阵逐元素对应相乘；

式(3.29)等式右侧的第二和第三项以及式(3.30)等式右侧的第三和第四项分别为对应共享信息的二次惩罚函数。其中(·)

因此，电力-天然气综合能源系统中电力系统独立运营机构和天然气运营机构可通过共享和更新NGU和P2G设备的运行状态实现协同。单个区域电力系统独立运营机构和天然气运营机构运行的目标函数可由式(3.1)和式(3.15)修正为式(3.31)和式(3.32)。

(SP'

(SP'

S13、对所述中间系统模型进行区域间的模型耦合修正操作，得到修正后的系统模型。

具体的，步骤S13可以包括：

获取所述目标区域的目标系统与所述目标区域的相邻区域的目标系统的共有系统设备的设备参数，基于所述共有系统设备的设备参数，对所述中间系统模型进行修正，得到修正后的电力系统模型。

在实际应用中，对于区域间的电力-天然气综合能源系统，以虚拟发电机和虚拟负荷替换电力联络线。即假设电力潮流方向为由区域A流向区域B，则对于区域A的电力系统独立运营机构来说，电力联络线上的潮流可由虚拟负荷代替，联络线上的潮流值即为虚拟负荷的功率值，以P

通过引入虚拟发电机、虚拟负荷和虚拟节点，可实现对多区域电力-天然气综合能源系统的优化问题进一步解耦。为了松弛对应电力联络线和天然气联络管道的一致性约束，进一步在单个电力系统独立运营机构和天然气运营机构的成本函数中引入拉格朗日惩罚项。电力系统独立运营机构和天然气运营机构的优化子问题目标函数可进一步修正为式(3.33)和式(3.34)：

式中：

因此，电力系统独立运营机构和天然气运营机构的目标函数可最终修正为式(3.35)和式(3.36)：

(SP”

(SP”

S14、获取依据所述修正后的系统模型中的非目标控制参数，计算得到的所述修正后的系统模型中的目标控制参数；所述目标控制参数的参数值作为对设备控制的依据。

在实际应用中，调用预设求解算法对所述修正后的系统模型进行求解，得到所述修正后的系统模型中的目标控制参数。

具体的，本步骤中采用基于拉格朗日松弛的双层迭代算法，对所述修正后的系统模型进行区域内求解，得到区域内的设备的运行参数，以所述运行参数为设定条件，对所述修正后的系统模型进行区域间求解，得到所述区域内的设备的更新后的运行参数。

详细来说，对上述电力天然气系统耦合模型进行求解。区域内部电力系统和天然气系统的协同由内层循环处理，在内层子问题的迭代求解时，区域间的共享信息的“响应变量”为定值。在内部迭代收敛后，外层循环根据收敛的内部优化结果更新电力联络线和天然气联络管道的状态信息。

具体的求解流程如下所示:

步骤1:初始化内部迭代次数SI和外部迭代次数SO，设置SI＝1，SO＝1。为罚因子和所有子问题的“响应变量”(·)

步骤2:求解电力系统独立运营机构优化子问题，其中对应P2G设备的电输入功率和NGU的电输出功率的“响应变量”值为前一次(第SI-1次)迭代由天然气运营机构的共享信息所得计算值，即

步骤3:根据P2G设备和NGU的能量转换公式计算并更新“响应变量”的值。其中，对于P2G设备有

步骤4:检查是否同时满足内部循环收敛的必要条件判据(3.49)和充分条件判据(3.50)：

式中：

若不满足上述两式校验，则继续步骤5；否则，内层循环结束，进入外层循环，即步骤6。

步骤5:由式(3.51)和式(3.52)更新内层循环的罚因子，并另SI＝SI+1，然后返回步骤2。

式中：α为更新系数，且α≥1。

步骤6:进入外层循环，根据以下各式更新有关电力联络线和天然气联络管道的交换信息

步骤7:检查是否同时满足外部循环收敛的必要条件判据(3.53)和充分条件判据(3.54)：

式中:

步骤8:由式(3.55)和式(3.56)更新外层循环的罚因子，并另SO＝SO+1,SI＝1，然后返回步骤2。

式中：β为更新系数，且β≥1。

直到外层循环收敛，实现区域内与区域间电力平衡与天然气流量平衡，迭代过程停止。此时计算结果包括最终的各发电机组输出功率、储能装置等电力设备的充放电功率及天然气井产气功率、储气设备充放气功率、P2G、NGU等耦合设备输出功率等目标控制参数的可行值。

上述迭代算法分为内层和外层，内层循环的主要目的是实现同一区域内电力系统与天然气系统的联合调度。对于单个区域内的电力系统与天然气系统，主要通过NGU和P2G设备耦合。其中，P2G设备的电输入功率为Pv，并通过一定的转换效率η

综上所述，本发明使得电力系统的电力系统独立运营机构和天然气系统的天然气运营机构作为独立的决策者仅需与协同子系统运行者分享有限的边界/耦合信息，从而在保证决策独立性和数据隐私性的前提下，实现电力-天然气综合能源系统在广域上的协同运行。同时，对于可再生能源发电机组出力和负荷预测误差为系统引入的不确定性，本发明提出了一种基于机会约束的建模方法，引入可靠性指标，并最后通过等效变换将随机优化模型转换成确定性模型。对于所建立的多区域-多层级模型，本发明提出了一种分层嵌套迭代算法，其中区域内部电力系统独立运营机构和天然气运营机构的协同由内层迭代处理，而区域间能源系统运行者的协同则通过算法外层处理。

本实施例中，电力-天然气综合能源系统为代表的综合能源系统中包含至少一个处理器，所述处理器分别对应不同能源分析区域，即不同能源分析区域使用不同的处理器进行处理，进而在进行管理时，能够采用分区域管理的方式，并且处理器在对目标系统模型进行修正时，除了对其进行区域内的模型耦合修正操作，还进行了区域间的模型耦合修正操作，也就是说，同时考量了系统中的不同区域内模型间的相互影响，在实现能源分析区域独立控制的同时，仍然能够保证整个综合能源系统的协同优化，相比于所有区域统一控制的方式，减少了处理器的数据处理量，降低处理器的数据处理压力，提高了数据处理速度，进而提高设备控制的及时性，降低设备出现控制故障的概率。

可选地，在上述多区互联综合能源系统的参数确定方法的实施例的基础上，本发明的另一实施例提供了一种多区互联综合能源系统的参数确定装置，应用于综合能源系统中的处理器，所述综合能源系统中包含至少一个处理器，所述处理器分别对应不同能源分析区域；参照图3，所述参数确定装置包括：

模型获取模块11，用于获取位于所述能源分析区域内的目标系统的系统模型；所述目标系统包括电力系统和/或天然气系统；所述系统模型包括目标控制参数以及非目标控制参数；

第一修正模块12，用于对所述系统模型进行区域内的模型耦合修正操作，得到中间系统模型；

第二修正模块13，用于对所述中间系统模型进行区域间的模型耦合修正操作，得到修正后的系统模型；

参数确定模块14，用于获取依据所述修正后的系统模型中的非目标控制参数，计算得到的所述修正后的系统模型中的目标控制参数；所述目标控制参数的参数值作为对设备控制的依据。

进一步，所述第一修正模块具体用于：

获取所述电力系统和所述天然气系统之间的共有耦合设备的设备运行参数，基于所述设备运行参数，对所述系统模型进行修正，得到中间系统模型。

进一步，所述第二修正模块具体用于：

获取所述目标区域的目标系统与所述目标区域的相邻区域的目标系统的共有系统设备的设备参数，基于所述共有系统设备的设备参数，对所述中间系统模型进行修正，得到修正后的电力系统模型。

进一步，所述参数确定模块具体用于：

调用预设求解算法对所述修正后的系统模型进行求解，得到所述修正后的系统模型中的目标控制参数。

进一步，所述参数确定模块用于调用预设求解算法对所述修正后的系统模型进行求解，得到所述修正后的系统模型中的目标控制参数时，具体用于：

对所述修正后的系统模型进行区域内求解，得到区域内的设备的运行参数，以所述运行参数为设定条件，对所述修正后的系统模型进行区域间求解，得到所述区域内的设备的更新后的运行参数。

本实施例中，电力-天然气综合能源系统为代表的综合能源系统中包含至少一个处理器，所述处理器分别对应不同能源分析区域，即不同能源分析区域使用不同的处理器进行处理，进而在进行管理时，能够采用分区域管理的方式，并且处理器在对目标系统模型进行修正时，除了对其进行区域内的模型耦合修正操作，还进行了区域间的模型耦合修正操作，也就是说，同时考量了系统中的不同区域内模型间的相互影响，在实现能源分析区域独立控制的同时，仍然能够保证整个综合能源系统的协同优化，相比于所有区域统一控制的方式，减少了处理器的数据处理量，降低处理器的数据处理压力，提高了数据处理速度，进而提高设备控制的及时性，降低设备出现控制故障的概率。

需要说明的是，本实施例中的各个模块的工作过程，请参照上述实施例中的相应说明，在此不再赘述。

可选地，在上述多区互联综合能源系统的参数确定方法及装置的实施例的基础上，本发明的另一实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以是上述的处理器，所述综合能源系统中包含至少一个电子设备，所述电子设备分别对应不同能源分析区域；所述电子设备包括：存储器和处理器；

其中，所述存储器用于存储程序；

处理器调用程序并用于：

获取位于所述能源分析区域内的目标系统的系统模型；所述目标系统包括电力系统和/或天然气系统；所述系统模型包括目标控制参数以及非目标控制参数；

对所述系统模型进行区域内的模型耦合修正操作，得到中间系统模型；

对所述中间系统模型进行区域间的模型耦合修正操作，得到修正后的系统模型；

获取依据所述修正后的系统模型中的非目标控制参数，计算得到的所述修正后的系统模型中的目标控制参数；所述目标控制参数的参数值作为对设备控制的依据。

进一步，对所述系统模型进行区域内的模型耦合修正操作，得到中间系统模型，包括：

获取所述电力系统和所述天然气系统之间的共有耦合设备的设备运行参数；

基于所述设备运行参数，对所述系统模型进行修正，得到中间系统模型。

进一步，对所述中间系统模型进行区域间的模型耦合修正操作，得到修正后的系统模型，包括：

获取所述目标区域的目标系统与所述目标区域的相邻区域的目标系统的共有系统设备的设备参数；

基于所述共有系统设备的设备参数，对所述中间系统模型进行修正，得到修正后的电力系统模型。

进一步，获取依据所述修正后的系统模型中的非目标控制参数，计算得到的所述修正后的系统模型中的目标控制参数，包括：

调用预设求解算法对所述修正后的系统模型进行求解，得到所述修正后的系统模型中的目标控制参数。

进一步，调用预设求解算法对所述修正后的系统模型进行求解，得到所述修正后的系统模型中的目标控制参数，包括：

对所述修正后的系统模型进行区域内求解，得到区域内的设备的运行参数；

以所述运行参数为设定条件，对所述修正后的系统模型进行区域间求解，得到所述区域内的设备的更新后的运行参数。

本实施例中，电力-天然气综合能源系统为代表的综合能源系统中包含至少一个处理器，所述处理器分别对应不同能源分析区域，即不同能源分析区域使用不同的处理器进行处理，进而在进行管理时，能够采用分区域管理的方式，并且处理器在对目标系统模型进行修正时，除了对其进行区域内的模型耦合修正操作，还进行了区域间的模型耦合修正操作，也就是说，同时考量了系统中的不同区域内模型间的相互影响，在实现能源分析区域独立控制的同时，仍然能够保证整个综合能源系统的协同优化，相比于所有区域统一控制的方式，减少了处理器的数据处理量，降低处理器的数据处理压力，提高了数据处理速度，进而提高设备控制的及时性，降低设备出现控制故障的概率。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。