参考文献：
1.引言
全球能源危机和环境污染的双重压力促使能量利用行为的改革。开发可再生能源已成为解决能源和环境问题的全球共识。在过去几十年中，风能和太阳能等可再生能源的集中和分布式利用均得到了快速发展。然而，近年来，尤其是在中国东北和西北地区，大部分可用的风能和太阳能都受到了极大限制，这阻碍了可再生能源产业的稳定发展。
通过综合利用包括电力、热、冷和天然气在内的多种能源载体，是减少风能和太阳能浪费的趋势。综合能源系统（IES）是一个能源系统，通过连接几个具有传输、转换和储存不同能源载体能力的能源中心（EH）来将多种能源载体纳入其中。通过IES和EH，不同的能源网络可以进行协同优化和管理，以提高风能和太阳能的利用率，并增加整个能源供应系统的调度灵活性。
CHP设备是一种能够同时供热和发电（即联合发电）的EH。在此方面，CHP被用于协同优化供热网络和电力网络，以增加灵活性并减少风能和太阳能的浪费。不幸的是，CHP需要天然气备用才能发电，这打破了通过燃烧化石燃料引起的碳排放问题的初衷。压缩空气储能（CAES）是一种有前途的储能技术，也使用天然气燃烧产生电力，并引起类似于CHP的环境问题。通过将热能储存系统（TES）纳入CAES中，高级绝热压缩空气储能系统（AA-CAES）和非补气式压缩空气储能系统（NSF-CAES）能够在空气压缩过程中存储产生的热能，同时在发电过程中将其释放以使压缩空气加热[9,10]。因此，在这种高级CAES系统中不需要燃气燃烧。类似于CHP，NSF-CAES是一类能够同时实现冷却、供热和发电的EH。由于零碳排放的特性，NSF-CAES中心可用于构建零碳综合能源系统。在此基础上，本文通过将NSF-CAES作为清洁EH，并包含在电力分配网络（PDN）和集中供热网络（DHN）中，提出了零碳排放微型能源互联网（ZCE-MEI）体系结构。使用NSF-CAES作为清洁能源中心构建能源互联网的可行性已在[11]中进行了分析，本文重点放在了ZCE-MEI的调度上。
现有的研究已经适用于对CAES进行建模[12-16]。分别在[12,13]中制定和实现了CAES系统和NSF-CAES系统以执行电网调度运行。在[14]中研究了风力发电与CAES在输电系统中的最优调度。同时，分别在[15,16]中考虑了风力发电和CAES，提出了低碳排放微电网架构和相应的热-风储存联合运行调度方法。[17]报告了CAES在功率市场中面临波动价格的最优运行策略。另一方面，[5-8,18,19]中已有多篇文献对电力和供热系统的联合运行进行了研究。[5]开发了最优运行策略来适应风能的变化。[6,7]分别探讨了联合热电和受输电限制的机组承诺，通过协同优化PDN和DHN这两个方面。[8]制定了两种联合分析方法来分析供热和电力网络的运行。[18]研究了集成电力和供热系统的最优功率流问题。此外，在[19]中还研究了针对分布式集中供热和制冷系统的能源资源协调调度问题。
虽然一些现有文献专门探讨了CAES的运行和集成电力和供热系统的联合运行，但大多数文献都建立了基于简化效率的动力块模型来制定CAES，而没有对CAES的压力和温度动态进行建模。CAES是一种自然的EH，能够联合制冷、供热和发电。考虑CAES的压力行为和温度动态以增强调度灵活性是必要的。另一方面，随着可再生能源的高渗透率，PDN的电压管理比传统PDN更加困难和重要。因此，在PDN的最优运行中需要制定电压、无功功率和相应的无功补偿器以维持无功功率平衡和电压质量。此外，大多数现有的联合供热和电力系统使用CHP作为PDN和DHN之间的接口，这无疑与零碳排放的要求背道而驰。因此，我们打算为提出的ZCE-MEI综合NSF-CAES开发一个短期日前调度模型来减少风能的削减和节约系统运行成本。
2零碳排放的微能源互联网
2.1微能源互联网
微能源互联网（MEI）是一个由分布式能源、储能单元、多载波能源、多载波负载和配电网[20]组成的系统。MEI可以独立运行，也可以连接到公共能源网络。城乡社区、医院、工业园区、学校都是MEI的代表。MEI旨在通过不同能源载体之间的转换和存储，实现多种能源的综合优化和调度，节约成本，减少排放。
除MEI外，目前还提出了一些解决方案，包括微电网（MG）、虚拟发电厂（VPP）来解决能源供应问题。MG是一个由至少一个清洁能源发电机组和储能单元组成的系统，主要提供特定地理区域[21]的个人电力负荷需求。连接到PDN的MG可以在隔离模式或并网模式[21]下运行。VPP是一个由多个分布式发电机组组成的系统，通常可以看作是一个传统的发电厂。VPP更加注重整个虚拟工厂的综合发电和交易特点，通常用于电力市场[22]。MG和VPP只关注电源，而没有考虑其他能源形式，如热电联产中考虑的热能。热电联产可以同时提供热能和电力能量，可以看作是MEI中的一个发电单元。此外，MEI还可以同时适应功率和其他能量载流子的流量分布。MG无疑是MEI的基础，它更加重视多种能源载体的协调管理和运行。
一个典型的MEI的体系结构如图1所示。电网、热网、冷网、天然气网络等多个网络通过能量转换和存储设备相互连接，如热电联产、CAES、蓄热系统和冰箱等。本文的重点是基于PDN和DHN的MEI的热电联合调度。值得一提的是，在提议的ZCE-MEI中，使用零碳排放的NSF-CAES作为PDN和DHN之间的枢纽，而不是排放碳的CHP。
2.2 NSF-CAES中心
如上所述，NSF-CAES可以被视为一种能够共产生冷、热和功率的清洁EH。具有两级压缩和两级膨胀的通用NSF-CAES中心图如图2所示。整个系统由空压机组、储气罐、汽轮机、热再生系统组成。充电时，空压机利用非高峰用电，减少风力和太阳能驱动压缩机将空气压缩为高压空气，并将高压空气储存在储气罐中。与CAES不同的是，沿空气压缩的热能存储在热再生系统中，以提高NSF-CAES的运行效率。当需要电力时，储气罐中储存的高压空气可以通过储存的热能释放并预热到涡轮机上，驱动发电机。从而实现了热能和分子势能的解耦存储。在实际的NSF-CAES轮毂中经常采用多级空气压缩机和多级空气汽轮机结构，以提高整体储能和转换效率[10,23]。为简单起见，本文考虑了一种带有二级压缩机和二级涡轮机的NSF-CAES轮毂。
NSF-CAES与PDN和DHN的界面如图3所示。再生系统中由浸没式加热器或热泵产生的热能是DHN的热源作用。另一方面，风能和非高峰电力作为NSF-CAES枢纽的输入，即压缩机是NSF-CAES与电网的电气接口。此外，NSFCAES中心可以为PDN提供电力，即发电机是NSF-CAES与电网的接口。
2.3 NSF-CAES建模
在建模NSF-CAES之前，我们做出了以下假设。
1)认为空气是理想空气，符合理想气体方程。
2)储气罐采用等温模型，即储气温度与环境[24]温度相同。
3)储气罐采用恒定容积模型，即储气罐容积不改变[24]。
4)压缩机和汽轮机均采用绝热模型。
5）忽略了储热罐的热损失。
6)忽略了循环泵的功耗。
7)忽略了高压空气和水通过热交换器的压力损失。
3.代码运行结果
