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    雙碳目標(biāo)下考慮風(fēng)光不確定性的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃研究

    2023-03-04 09:56:22趙子豪張丹陽(yáng)王永利
    可再生能源 2023年2期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)光出力不確定性

    徐 楠,趙子豪,張丹陽(yáng),周 波,王永利,聶 婧,宋 妍

    (1.國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,河北 石家莊 050000;2.華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,北 京 102206)

    0 引言

    “雙碳”目標(biāo)促進(jìn)了全社會(huì)加快調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)。綜合能源系統(tǒng)(IES)能夠充分消納可再生能源,解決其不確定性,進(jìn)而有效的增加綜合能源系統(tǒng)的工作效率,降低碳排放,具有廣闊的發(fā)展前景。

    現(xiàn)有的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃模型多以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo),輔以可靠性和環(huán)保型等目標(biāo),對(duì)設(shè)備的容量進(jìn)行優(yōu)化配置。文獻(xiàn)[1]利用場(chǎng)景法描述光伏不確定性,并運(yùn)用基于Wasserstein概率距離的場(chǎng)景削減0-1規(guī)劃模型,對(duì)大量不確定性場(chǎng)景進(jìn)行削減,并采用基于場(chǎng)景分析法的兩階段規(guī)劃策略對(duì)此模型進(jìn)行求解,得到含整數(shù)變量的多能源容量規(guī)劃方案。文獻(xiàn)[2]中的上層規(guī)劃模型以系統(tǒng)年凈成本和綜合缺能率最小為目標(biāo);下層優(yōu)化運(yùn)行模型將上層模型確定的配置方案轉(zhuǎn)換為線性約束條件,以系統(tǒng)切負(fù)荷量最低和運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行,建立了區(qū)域綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行相結(jié)合的雙層多目標(biāo)優(yōu)化配置模型。文獻(xiàn)[3]面向園區(qū)級(jí)綜合能源系統(tǒng),對(duì)影響規(guī)劃的內(nèi)外部主要因素進(jìn)行定量分析,提出一種以園區(qū)綜合能源系統(tǒng)全壽命周期等值年成本為目標(biāo)的優(yōu)化配置方法。文獻(xiàn)[4]按照負(fù)荷特性的不同,將規(guī)劃區(qū)域分為不同的區(qū)域,建立以冷熱電聯(lián)產(chǎn)系 統(tǒng) (Combined Cooling Heating and Power,CCHP)為主的規(guī)劃模型,得到不同區(qū)域內(nèi)的設(shè)備容量,實(shí)現(xiàn)多類型多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃。文獻(xiàn)[5]建立考慮節(jié)點(diǎn)流量平衡、熱能—流量約束及熱損平衡約束的熱網(wǎng)模型,結(jié)合CCHP系統(tǒng)能量平衡約束和熱網(wǎng)模型,建立了多區(qū)域CCHP系統(tǒng)容量協(xié)同優(yōu)化配置的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。

    IES主要以大規(guī)??稍偕茉醋鳛橐淮文茉?,在保證系統(tǒng)可再生能源消納能力情況下,對(duì)可再生能源不確定性的分析和處理成為優(yōu)化規(guī)劃中的關(guān)鍵問(wèn)題。文獻(xiàn)[6]分析了系統(tǒng)接入高比例可再生能源后,系統(tǒng)的靈活性,但側(cè)重從規(guī)劃層面加以分析,日前調(diào)度計(jì)劃中可再生能源的消納電量未知。文獻(xiàn)[7],[8]根據(jù)風(fēng)/光出力與電/熱負(fù)荷的不確定性分析,以條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論為基礎(chǔ),合理構(gòu)建綜合能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,探究在綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中可能出現(xiàn)的成本增加風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[9]應(yīng)用概率相關(guān)性質(zhì)對(duì)約束條件進(jìn)行描述,形成以機(jī)會(huì)約束規(guī)劃為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)模型,其中包含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)相關(guān)調(diào)度。文獻(xiàn)[10]通過(guò)對(duì)風(fēng)速的預(yù)測(cè),構(gòu)建風(fēng)速預(yù)測(cè)可能誤差概率模型,同時(shí),使用隨機(jī)規(guī)劃理論的概率約束模型來(lái)合理規(guī)劃和考慮與電力系統(tǒng)(包括風(fēng)電場(chǎng))的動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度有關(guān)的問(wèn)題。文獻(xiàn)[11],[12]考慮到光伏與風(fēng)電在加入電力系統(tǒng)后,會(huì)對(duì)其旋轉(zhuǎn)備用容量產(chǎn)生影響,所以在實(shí)際測(cè)算中,需要應(yīng)用序列運(yùn)算方法解決風(fēng)電、光伏和負(fù)荷的不確定性問(wèn)題,同時(shí)還需要利用目標(biāo)函數(shù)將結(jié)果轉(zhuǎn)化為相應(yīng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),進(jìn)而達(dá)到優(yōu)化機(jī)組的出力計(jì)劃和旋轉(zhuǎn)備用容量的目的。文獻(xiàn)[13]提出了一種指數(shù)標(biāo)度優(yōu)化層次評(píng)價(jià)方法,同時(shí)對(duì)于多種常見(jiàn)的風(fēng)電消納的使用方法從社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益的角度做出分析。

    本文根據(jù)風(fēng)光能源出力的不確定性,構(gòu)建IES規(guī)劃優(yōu)化模型,耦合了冷、熱、電等多種能源形式,通過(guò)各類設(shè)備的協(xié)調(diào)運(yùn)行來(lái)滿足終端用戶的用能需求,對(duì)可再生能源消納有良好的效果,不僅改善了系統(tǒng)負(fù)荷水平且具有更好的經(jīng)濟(jì)效益。

    1 綜合能源系統(tǒng)模型

    為了消納高比例風(fēng)光可再生能源,系統(tǒng)需要具有足夠的調(diào)節(jié)能力。通過(guò)能量樞紐的耦合轉(zhuǎn)化,終端用戶的冷熱電需求可由多種形式滿足。本文的綜合能源系統(tǒng)能量流如圖1所示。

    圖1 綜合能源系統(tǒng)典型結(jié)構(gòu)Fig.1 Integrated energy system energy flow

    圖中電能子系統(tǒng)主要由風(fēng)機(jī)、光伏、CCHP、儲(chǔ)能電池等部分構(gòu)成,儲(chǔ)能電池可用于平抑風(fēng)電、光伏等可再生能源的出力波動(dòng),即在可再生能源出力大于消納空間時(shí),可通過(guò)電儲(chǔ)能直接儲(chǔ)存,進(jìn)而提升了整個(gè)系統(tǒng)用電的靈活性,提高了可再生能源消納水平。

    2 風(fēng)光出力不確定性處理

    為了充分利用可再生能源,IES須具有較強(qiáng)的調(diào)節(jié)能力,因此,系統(tǒng)會(huì)配備一定的儲(chǔ)能裝置以及能源裝換裝置,這些裝置可以極大的提高系統(tǒng)用電靈活性,并且加大了風(fēng)電、光伏等可再生能源的消納能力。

    2.1 光伏出力特性分析

    太陽(yáng)光照強(qiáng)度的分布規(guī)律符合Beta分布特征,其概率密度函數(shù)為

    式中:G為本時(shí)段里實(shí)際的光照強(qiáng)度,kW/m2;Gmax為本時(shí)段內(nèi)的最大光照強(qiáng)度,kW/m2;α,β分別為Beta分布的兩個(gè)形狀參數(shù),這些參數(shù)受到光照強(qiáng)度的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差等因素的影響。

    光伏組件的功率為

    式中:ppv為光伏組件實(shí)際輸出功率;pst為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試條件下光伏組件最大輸出功率;Gst為標(biāo)準(zhǔn)條件下光照強(qiáng)度;ε為光伏功率溫度系數(shù);Ts為光伏電池的表面溫度,℃;Tst為標(biāo)準(zhǔn)條件下光伏電池表面溫 度,設(shè) 定 為25℃;Ta為 環(huán) 境 溫 度;v′為 風(fēng) 速。

    2.2 風(fēng)機(jī)出力特性分析

    風(fēng)速的變化符合Weibull分布,即:

    式中:c,k分別為Weibull分布的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)(二者均大于0);σ,μ分別為其標(biāo)準(zhǔn)差和期望;v為風(fēng)速。

    結(jié)合風(fēng)速模型,可得風(fēng)機(jī)出力的數(shù)學(xué)模型為

    式中:PWT,Pra分別為風(fēng)機(jī)出力的有功出力和額定出 力;vin,vout,vn分 別 為 風(fēng) 機(jī) 的 切 入、切 出 和 額 定 風(fēng)速。

    2.3 風(fēng)光出力的區(qū)間數(shù)轉(zhuǎn)換

    通過(guò)對(duì)風(fēng)光設(shè)備出力的多次預(yù)測(cè)可以獲得其在各個(gè)時(shí)段內(nèi)的預(yù)測(cè)均值和方差,進(jìn)而t時(shí)段的設(shè)備出力區(qū)間的上、下限為

    3 考慮風(fēng)電、光伏出力不確定性的IES規(guī)劃優(yōu)化模型

    3.1 目標(biāo)函數(shù)

    本文所建立的規(guī)劃模型的優(yōu)化目標(biāo)包括系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境性雙重目標(biāo)。

    (1)經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)

    經(jīng)濟(jì)優(yōu)化目標(biāo)包括投資成本、電網(wǎng)購(gòu)電成本和設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本。

    式中:Cop為系統(tǒng)運(yùn)行成本;Cinv為年化投資費(fèi)用;Cop-G為購(gòu)電成本;Cop-M為設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本。

    ①電網(wǎng)購(gòu)電成本

    ②設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本

    式中:Ci為分布式發(fā)電的運(yùn)行維護(hù)成本;Pi為分布式發(fā)電的輸出功率,kW。

    (2)環(huán)境性目標(biāo)

    綜合能源系統(tǒng)的環(huán)境成本分為能源生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的污染物造成的環(huán)境損失和由此造成的非環(huán)境損失兩方面,有關(guān)部門收取的排污費(fèi)。環(huán)境成本最小化模型為

    式 中:CE為 環(huán) 境 成 本;Pk(t)為t時(shí) 刻 的 排 放 源k的功 率;?k,j為 來(lái) 自 排 放 源Pk(t)的 污 染 物 的 排 放 系數(shù);δE,j為 污 染 物 的 單 位 成 本;ζEC-p為 污 染 物 排 放懲罰費(fèi)用。

    3.2 約束條件

    (1)能源平衡約束

    ①電功率平衡約束

    式中:Pgrid(t)為綜合能源系統(tǒng)和電網(wǎng)之間t時(shí)刻的交 互 功 率;Pgt(t)為 燃 氣 輪 機(jī)t時(shí) 刻 的 出 力;Ppv(t)為 光 伏 在t時(shí) 刻 的 出 力;Pbess,d(t)為 蓄 電 池 在t時(shí)刻 的 放 電 功 率;Pele(t),Pbess,c(t)分 別 為 系 統(tǒng) 內(nèi)t時(shí)刻的電負(fù)荷、蓄電池的充電功率。

    ②熱功率平衡約束

    在熱力傳輸?shù)倪^(guò)程中,會(huì)變現(xiàn)出一定的延遲特性。此外,由于在供熱舒適度方面也存在不同程度的模糊性,所以實(shí)際供熱需求并不需要滿足熱能平衡的實(shí)時(shí)平衡,只需要保證熱能在一定程度下滿足相應(yīng)指標(biāo),可以在一定程度上出現(xiàn)供需不平衡的狀態(tài)。需要滿足的約束條件為

    式中:ηgt為燃?xì)廨啓C(jī)的產(chǎn)熱效率;ηwhb為余熱鍋爐的產(chǎn)熱效率;ω為熱分配系數(shù),用以分配供給制冷機(jī)和制熱水的熱量;Qgb(t)為燃機(jī)鍋爐在t時(shí)刻的出 力;Qhot(t)為 系 統(tǒng) 內(nèi)t時(shí) 刻 的 熱 負(fù) 荷;?為 熱 負(fù)荷的調(diào)節(jié)系數(shù)。

    ③冷功率平衡約束

    式 中:ηlbu為 溴 化 鋰 制 冷 機(jī) 的 制 冷 效 率;Qlbu(t)為 溴化鋰制冷機(jī)在t時(shí)刻的制冷功率;ηer為電制冷機(jī)的制冷效率;Qer(t)為電制冷機(jī)在t時(shí)刻的制冷功率;Qcool(t)為 系 統(tǒng) 內(nèi)t時(shí) 刻 的 冷 負(fù) 荷。

    (2)能源供應(yīng)約束

    在區(qū)域綜合能源系統(tǒng)中,考慮到系統(tǒng)和外部的交互關(guān)系以及系統(tǒng)與能源網(wǎng)的安全,在系統(tǒng)與外部網(wǎng)絡(luò)兩者之間進(jìn)行能量交換時(shí),其交換功率要限定在一定范圍內(nèi),即:

    式中:Pe_min(t)為電網(wǎng)與綜合能源系統(tǒng)之間的最小功率交換;Pe_max(t)為電網(wǎng)與綜合能源系統(tǒng)之間的最大電量交換功率;Pg_max(t)為天然氣網(wǎng)向系統(tǒng)供應(yīng)天然氣的最大功率;Pg_min(t)為天然氣網(wǎng)向系統(tǒng)供應(yīng)天然氣的最小功率。

    3.3 不確定性問(wèn)題魯棒優(yōu)化確定化處理

    針對(duì)風(fēng)電和光伏發(fā)電的不確定性,本文采用魯棒優(yōu)化模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。魯棒優(yōu)化的一般模型可以描述為

    式中:fi為第i個(gè)目標(biāo)函數(shù);x為決策變量;ξ為不確定性系數(shù);gi為第i個(gè)約束條件;U為不確定性系數(shù)的集合。

    魯棒優(yōu)化模型可以滿足不確定性集合中所有不確定性的情況,因此也可以滿足最大不確定性的狀態(tài),從而將不確定性約束條件變換為

    采用對(duì)偶錐的方法對(duì)模型再次轉(zhuǎn)換,將表示為 ∞范數(shù)錐,則約束條件可轉(zhuǎn)換為

    式中:Γ為總不確定度。

    針對(duì)風(fēng)電、光電出力的不確定性,通過(guò)上述轉(zhuǎn)化方法對(duì)約束條件進(jìn)行魯棒轉(zhuǎn)換,最終得到確定性多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。

    3.4 求解算法

    本文設(shè)定經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境性兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo),采用粒子群算法求解。本文采用的規(guī)劃方法關(guān)鍵在于降低風(fēng)光不確定性的影響,增加風(fēng)光的消納能力,在實(shí)際工程中具有比較廣泛的應(yīng)用,具體的求解流程如圖2所示。

    圖2 求解基本流程Fig.2 The basic process

    4 案例分析

    本文案例選取吉林省某園區(qū)進(jìn)行驗(yàn)證。園區(qū)全年熱負(fù)荷波動(dòng)較大,其中冬季較為寒冷,最大熱負(fù)荷整體為0~500kW,最大冷負(fù)荷為350kW。夏季熱負(fù)荷較少,冷負(fù)荷為50~350kW。由于負(fù)荷的波動(dòng)較為明顯,因此,為了滿足不同時(shí)段內(nèi)的負(fù)荷需求,本文系統(tǒng)內(nèi)配備一定的電能存儲(chǔ)設(shè)備,增加系統(tǒng)的靈活性,提高系統(tǒng)的能源供應(yīng)能力。根據(jù)本文所提出的風(fēng)光出力區(qū)間數(shù)轉(zhuǎn)換,預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)光伏的出力,形成上下限,考慮不確定性,形成出力的上下限。采用本文提出的魯棒優(yōu)化方法將模型確定化處理。案例園區(qū)8760h的風(fēng)機(jī)、光伏出力情況如圖3所示。光伏出力不確定性區(qū)間情況如圖4所示。

    圖3 園區(qū)風(fēng)電、光伏出力曲線Fig.3 Wind power and photovoltaic output curve in the park

    圖4 光伏出力不確定性區(qū)間圖Fig.4 Uncertainty interval diagram of photovoltaic output

    各設(shè)備的相關(guān)參數(shù)如表1所示。

    表1 設(shè)備參數(shù)Table1 Equipment parameter table

    本次案例中的電價(jià)采用分時(shí)電價(jià),不同時(shí)段的電價(jià)如表2所示。

    表2 分時(shí)電價(jià)Table2 Time-of-use electricity price

    在本算例中,主要將是否進(jìn)行風(fēng)光不確定性處理進(jìn)行對(duì)比,分析進(jìn)行風(fēng)光不確定性處理的必要性,結(jié)果如表3,4所示。

    表3 不同場(chǎng)景的容量規(guī)劃結(jié)果Table3 Planning results for different scenarioskW

    由表3可知,采用Matlab進(jìn)行規(guī)劃模型求解,根據(jù)是否進(jìn)行風(fēng)光的不確定性處理,設(shè)備的規(guī)劃容量有所不同,規(guī)劃容量設(shè)計(jì)后,才能更好的對(duì)比不同場(chǎng)景規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)性與環(huán)境性的差別,更好的突出“雙碳”目標(biāo)下,考慮風(fēng)光不確定性對(duì)于逼近現(xiàn)實(shí)規(guī)劃場(chǎng)景的重要性。

    以1m3天 然 氣 產(chǎn) 生2.063kg的CO2,1kW·h電產(chǎn)生0.98kg的CO2,分別求出在不同的場(chǎng)景中系統(tǒng)的CO2的排放量。根據(jù)表4,經(jīng)過(guò)風(fēng)光不確定性處理之后,年總成本和碳排放量均有所下降,分別下降20.2萬(wàn)元和200kg,能源自給率提升了4.2%。

    表4 不同場(chǎng)景規(guī)劃結(jié)果對(duì)比Table4 Comparison of planning results in different scenarios

    將選取典型日作為分析對(duì)象,對(duì)規(guī)劃的結(jié)果進(jìn)行分析,能夠計(jì)算出不同設(shè)備在典型日的運(yùn)行出力曲線,如圖5,6所示。

    圖5 風(fēng)光不確定性處理的出力情況Fig.5 An effort to deal with the uncertainty of scenery

    圖6 風(fēng)光未不確定性處理的出力圖Fig.6 An effort to deal with the uncertainties of scenery

    由圖5可以看出,當(dāng)非低谷電價(jià) (7:00-23:00)時(shí),燃?xì)廨啓C(jī)在正常運(yùn)行中的主要工作狀態(tài)是滿足電負(fù)荷。其中主要的處理情況是由風(fēng)機(jī)出力與光伏出力和燃?xì)廨啓C(jī)滿足電負(fù)荷,考慮風(fēng)光不確定性處理后,對(duì)于風(fēng)光的能源利用更加精準(zhǔn),進(jìn)而配置更加合適的電儲(chǔ)能,利用峰谷電價(jià)進(jìn)行電價(jià)低谷時(shí)蓄電和高價(jià)時(shí)供電,同時(shí)存儲(chǔ)風(fēng)光的多余電量,平抑風(fēng)光的波動(dòng)性。由于新能源能夠提供一定的系統(tǒng)用電量,所以在一定程度上降低系統(tǒng)對(duì)外購(gòu)電量,但是熱負(fù)荷的需求維持穩(wěn)定,進(jìn)而會(huì)降低系統(tǒng)的從外網(wǎng)的購(gòu)電量,燃?xì)廨啓C(jī)的輸出電功率在這種情況下也會(huì)出現(xiàn)一定程度的降低。供熱季,整體設(shè)備的出力情況大致相同,但由于進(jìn)行風(fēng)光不確定性分析和處理后,風(fēng)光的出力情況會(huì)更加靠近實(shí)際情況,風(fēng)機(jī)和光伏的出力都有一定程度的提升,并且更換為可再生能源的出力狀態(tài)仍滿足電負(fù)荷。在實(shí)際處理中,還需要考慮不確定性以及對(duì)不確定性的處理,因此風(fēng)機(jī)光伏出力的預(yù)測(cè)值在一定程度上會(huì)存在些許誤差,這就需要開(kāi)啟CCHP來(lái)增加備用空間。當(dāng)不進(jìn)行不確定性處理時(shí),不需要多開(kāi)啟CCHP備用,避免增加運(yùn)行成本,但可以有助于減少棄光量,提升能源利用率。

    為了研究風(fēng)光出力波動(dòng)性對(duì)實(shí)際調(diào)度結(jié)果的影響,本文在不同程度的風(fēng)電出力預(yù)測(cè)偏差下,對(duì)進(jìn)行風(fēng)光不確定性處理與不進(jìn)行處理的策略進(jìn)行結(jié)果比較,以此判斷本文提出的魯棒優(yōu)化處理的有效性。不同預(yù)測(cè)偏差下的成本如圖7所示。

    由圖7可以得出,隨著風(fēng)光出力預(yù)測(cè)偏差的增加,未進(jìn)行不確定性處理和進(jìn)行不確定性處理兩種狀態(tài)下的成本均增加,但其中經(jīng)過(guò)風(fēng)光不確定性處理優(yōu)化的成本偏差比未經(jīng)過(guò)不確定性處理的成本偏差的上升趨勢(shì)更緩慢,體現(xiàn)了考慮風(fēng)光不確定性的必要性和有效性。

    圖7 不同預(yù)測(cè)偏差下的成本Fig.7 Cost under different forecast deviations

    5 結(jié)論

    本文構(gòu)建了“雙碳”目標(biāo)下風(fēng)光不確定性IES規(guī)劃模型,該模型是在充分考慮高滲透率的情況下,對(duì)可再生能源進(jìn)行不確定性分析,借助實(shí)例對(duì)本文提出的優(yōu)化模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行不確定性分析后,提高了可再生能源的消耗能力,通過(guò)對(duì)分時(shí)電價(jià)的利用,降低了系統(tǒng)的整體用能成本,同時(shí)降低了污染物的排放量,CO2的排放量降低8.7%。

    ①通過(guò)充分考慮風(fēng)光不確定性并進(jìn)行風(fēng)光不確定性的處理,有助于解決風(fēng)電消納和系統(tǒng)負(fù)荷波動(dòng)的問(wèn)題,有利于實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)。②通過(guò)進(jìn)行系統(tǒng)的不確定性分析,提高了可再生能源的消耗能力,降低了系統(tǒng)的整體用能成本,考慮風(fēng)光不確定性的綜合能源系統(tǒng)更具有經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)。③本文所提經(jīng)濟(jì)性與環(huán)境性雙目標(biāo)魯棒規(guī)劃方法,可以有效解決含不確定性的風(fēng)光綜合能源系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置問(wèn)題,具有一定的工程參考價(jià)值。

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