该文档属于类型a，是一篇关于城市综合能源系统（Urban Integrated Energy System, UIES）中绝热压缩空气储能（Adiabatic Compressed Air Energy Storage, A-CAES）的经济性与可靠性协同优化规划方法的原创研究论文。以下是详细的学术报告：
一、作者及研究机构、发表期刊和时间
该研究由Binxin Yin、Yaowang Li、Shihong Miao（通讯作者）、Yujun Lin和Haipeng Zhao共同完成。研究团队来自华中科技大学电气与电子工程学院，其中Yaowang Li还隶属于清华大学电机工程与应用电子技术系。该研究于2021年5月27日在线发表在《Journal of Energy Storage》期刊上，文章编号为102691。
二、学术背景
随着城市化进程的加速，能源需求不断增长，传统化石能源依赖带来的问题日益突出。为实现低碳城市目标，风能、光伏等可再生能源在能源供应中扮演重要角色。然而，大规模可再生能源的接入对电力系统的运行安全和可靠性提出了挑战。城市综合能源系统（UIES）因其灵活性和高效性被认为是未来城市能源系统的重要发展方向。能源存储设施作为UIES的关键组成部分，能够通过能量转移和设备备用支持提高系统的经济性和可靠性。传统的能源存储规划方法通常仅以经济性优化为目标，难以满足可靠性要求。因此，经济性与可靠性的协同优化成为新的研究目标。然而，由于UIES中能源存储资源的复杂性和可靠性数学表达的非线性，如何在有限的规划资源范围内实现经济性与可靠性的综合提升是一个亟待解决的关键问题。绝热压缩空气储能（A-CAES）具有冷、热、电联合供应的能力，其在UIES中的应用可以有效提高系统的经济性和可靠性。为此，本研究提出了一种考虑经济性与可靠性协同优化的A-CAES与热/冷储能结合的规划方法。
三、研究流程
1. 研究目标与框架
研究目标是通过A-CAES与热/冷储能的结合，实现UIES的经济性与可靠性协同优化。研究采用双层优化模型，包括规划层和调度层。规划层负责确定A-CAES的额定功率和容量，调度层基于规划层的结果建立UIES的年度调度模型，评估系统运行成本和可靠性成本。
规划层模型
规划层的目标函数是系统总成本的最小化，包括经济成本和可靠性成本。经济成本由系统年运行成本和A-CAES的年均投资成本组成。可靠性成本通过将停电容量转化为停电惩罚成本来计算，具体包括电力、热力和冷负荷的停电惩罚成本。规划层的约束条件包括A-CAES的额定功率和容量范围，以及热/冷储能的容量范围。
调度层模型
调度层的目标是最小化能源购买成本和停电惩罚成本。调度模型考虑了设备故障对系统运行的影响，并通过马尔可夫过程蒙特卡洛方法模拟设备的故障状态。调度层的约束条件包括A-CAES的运行模式、热/冷储能的充放电功率范围、空气储气罐的压力范围，以及电力、热力和冷负荷的供需平衡。
求解方法
研究采用粒子群优化（PSO）算法解决规划层的非线性优化问题，调度层则通过Gurobi优化求解器解决混合整数线性规划（MILP）问题。规划层和调度层通过多轮迭代实现协同优化。
案例研究
研究设置了四种对比场景：场景1考虑经济性与可靠性协同优化；场景2仅考虑经济性优化；场景3为无A-CAES的UIES；场景4采用锂离子电池作为电力储能，并考虑经济性与可靠性协同优化。通过模拟分析，评估不同场景下的系统经济性和可靠性。
四、主要结果
1. 规划方案对比
场景1的A-CAES额定功率和容量均大于场景2，且热/冷储能的容量也显著增加。场景2由于仅考虑经济性优化，规划方案较为保守，导致可靠性成本较高。场景1的总成本为8,271,079美元，低于场景2的8,408,713美元，表明经济性与可靠性协同优化的规划方案更为合理。
储能技术对比
场景4中锂离子电池的额定功率和容量远小于场景1的A-CAES，主要由于锂离子电池的安装成本较高且寿命较短。场景4的可靠性成本为912,276美元，高于场景1的650,725美元，表明A-CAES在提高系统可靠性方面具有显著优势。
调度结果分析
在冬季典型日的调度结果中，场景1的A-CAES和热储能在设备故障期间能够有效减少电力负荷和热负荷的停电，而场景3在设备故障期间无法避免负荷停电。此外，场景1的A-CAES在电价高峰时段发电，降低了电力购买成本，进一步提高了系统的经济性。
五、结论
本研究提出了一种基于A-CAES的UIES经济性与可靠性协同优化规划方法，通过双层优化模型实现了系统总成本的最小化。研究结果表明，A-CAES在提高UIES的经济性和可靠性方面具有显著优势，其多能流调节能力、低安装成本和长寿命使其在不同规划目标下均表现出色。此外，经济性与可靠性协同优化的规划方案能够显著提高系统的可靠性，同时适当牺牲部分经济性，从而实现更合理的规划结果。
六、研究亮点
1. 创新性规划方法
本研究首次提出了A-CAES在UIES中的经济性与可靠性协同优化规划方法，填补了该领域的研究空白。
2. 双层优化模型
研究采用规划层和调度层的双层优化模型，有效解决了非线性优化问题，并实现了经济性与可靠性的协同优化。
3. 多场景对比分析
通过设置四种对比场景，研究全面评估了A-CAES和锂离子电池在UIES中的应用效果，为能源存储技术的选择提供了重要参考。
七、其他价值
本研究不仅为UIES的规划提供了理论支持，还为未来城市能源系统的低碳转型和可持续发展提供了重要技术路径。研究结果对政策制定者和能源企业具有重要的应用价值，有助于推动能源存储技术的大规模商业化应用。