1.一种基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度方法，其特征在于：所述方法内容包括如下步骤：步骤1、建立信息间隙决策理论模型；

步骤2、建立风电-抽水蓄能机组联合后的最优经济效益运行模型；

步骤3、根据信息间隙决策理论模型和风电-抽水蓄能机组联合后的最优经济效益运行模型，考虑风电出力不确定性，建立基于信息间隙决策理论的风蓄联合机组调度模型，具体过程如下：首先，建立风电出力不确定集模型：

式中：Pw(t,k)为风电场出力预测值； 为风电场出力实际值；αw为波动幅度，其值与预测误差直接相关；U(αw,Pw(t,k)为风电出力不确定集；

当不考虑不确定性，即αw＝0时，上述风蓄联合机组调度模型为确定型调度模型，可计算出此时的经济效益，称为基础效益，记为F0；

然后，根据风电出力不确定集模型，建立基于信息间隙决策理论的风蓄联合机组调度模型，具体表示如下：建立风险规避策略下的IGDT调度鲁棒模型：

目标函数为：maxαw；

约束条件为： 以及所述步骤2中

风电-抽水蓄能机组联合后的最优经济效益运行模型的所有约束条件；

其中，F0为基础效益；αw为波动幅度； 为鲁棒模型经济效益偏差参数； 为风电场出力实际值；U(αw,Pw(t,k)为风电出力不确定集；

建立机会寻求策略下的IGDT调度机会模型:

目标函数为：minαw；

约束条件为： 以及所述步骤2中

风电-抽水蓄能机组联合后的最优经济效益运行模型的所有约束条件；

其中，αw为波动幅度； 为机会模型经济效益偏差参数； 为风电场出力实际值；U(αw,Pw(t,k)为风电出力不确定集；

步骤4、建立确定型电气综合能源系统调度模型；

步骤5、根据信息间隙决策理论模型和确定型电气综合能源系统调度模型，考虑负荷的不确定性，建立基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度模型，具体过程如下：首先，建立负荷需求不确定集模型：

式中：U(αL,PL,t)为负荷需求不确定集；PL,t为负荷的预测值； 为负荷的实际值；αL为波动幅度，其值与预测误差直接相关；

当不考虑不确定性，即αL＝0时，上述电气综合能源系统调度模型为确定型调度模型，可计算出此时的调度成本，称为基础成本，记为C0；

然后，根据负荷需求不确定集模型，建立基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度模型，具体如下：建立风险规避策略下的IGDT调度鲁棒模型：

目标函数为：max αL；

约束条件为： 以及所述步骤4中确定型电

气综合能源系统调度模型的所有约束条件；

其中，αL为波动幅度， 为鲁棒模型调度成本偏差参数；

建立机会寻求策略下的IGDT调度机会模型：

目标函数为：min αL；

约束条件为： 以及所述步骤4中确定型电

气综合能源系统调度模型的所有约束条件；

其中， 为机会模型调度成本偏差参数；

步骤6、结合细菌群体趋药性算法对所述步骤3和步骤5的模型进行求解，获得相关参数，所述参数具体包括：基于信息间隙决策理论的风蓄联合机组调度模型的两种模型的风电出力不确定半径αw、经济效益F和风蓄联合机组出力情况，基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度模型的两种模型的负荷不确定半径αL、成本C和发电机组出力情况；

步骤7、将所述步骤6求解得到的所述参数发送给能源调度中心，能源调度中心根据所述参数对能源系统进行调度。

2.根据权利要求1所述的一种基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度方法，其特征在于：在所述步骤1中，建立信息间隙决策理论模型，其具体过程如下：IGDT是一种针对含不确定参数模型的数学优化方法，利用IGDT优化的模型如下：式中：X为不确定参数；d为决策变量；B(X,d)为目标函数；H(X,d)、G(X,d)为等式和不等式约束；

不确定参数X围绕预测值X的波动可描述如下：

式中： 表示不确定参数的预测值，α表示不确定参数的波动幅度，α≥0； 表示不确定参数X偏离预测值的范围不超过

在不确定环境中，保守的决策者为了保证某一最低预期目标的实现，通常将不确定参数的不利扰动最大化，而冒进的决策者更多的是追求不确定性可能带来的额外收益；

IGDT的鲁棒模型表示如下：

IGDT的机会模型表示如下：

式中：Bo为X取 时式(1)的目标函数值；Bc为鲁棒模型的预期成本；Bj为机会模型的预期成本；βc为鲁棒模型的偏差因子，代表预期成本高于Bo的偏差程度；βj为机会模型的偏差因子，代表预期成本低于Bo的偏差程度；

对于给定的d，maxB(X,d)和minB(X,d)是关于X的函数，若两者随X的变化能被明显性地确定，则它们的具体表达形式可以被直观地表示；

式(3)为鲁棒模型，它表示在该模型下求得的决策值d对于任意扰动 都能保证预期成本不高于Bc；

式(4)为机会模型，它表示对于该模型下求得的决策值d，至少存在一个 使得预期成本不高于Bo。

3.根据权利要求1所述的基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度方法，其特征在于：在所述步骤2中，建立风电-抽水蓄能机组联合后的最优经济效益运行模型，其具体过程如下：风电-抽水蓄能联合机组最优经济效益的目标函数为：maxF(8)

式中:F为风电上网经济效益；Pws(t,k)为第t小时第k时段风蓄联合机组并网功率；Pp(t,k)为抽水蓄能机组在第t小时第k时段的抽水功率；C(t,k)为第t小时第k时段的上网电价；Ci(t,k)为第t小时第k时段的抽水电价；T为一个周期即24小时；K为每小时内时段数即4个时段；

风蓄联合机组最优经济效益的约束条件：

(1)等式约束条件：

Xt+Yt＝1  (13)

Pws(t,k)＝Pws(t,k+1)  (15)式中：Pws(t,k)为第t小时第k时段风蓄联合机组并网功率；Pp(t,k)为抽水蓄能机组在第t小时第k时段的抽水功率； 分别为风蓄联合机组在抽水状态和发电状态下第k，k取1，2，3，4时段的并网功率；Xt＝1时表示机组在第t小时为发电状态，Xt＝0时机组在第t小时为抽水状态；Yt＝0时表示机组在第t小时为发电状态，Yt＝1时机组在第t小时为抽水状态；Pw(t,k)为第t小时第k时段风电机组预测功率；Pw.t为第t小时的风电机组总预测功率；Pg(t,k)为抽水蓄能机组在第t小时第k时段的发电功率；ηp为抽水蓄能机组的抽水效率；

式(15)表示风蓄联合机组满足风蓄联合机组的联合并网功率相对平滑；

(2)不等式约束条件：

①风蓄联合机组的并网功率在抽水状态和发电状态下约束：式中： 表示机组在第t小时第k时段风电机组预测功率最小值； 表示机组在第t小时第k时段风电机组预测功率最大值；Pmin(t,k)、Pmax(t,k)为第t小时第k时段风蓄联合机组并网功率的最小值和最大值；

②抽水蓄能机组在抽水状态和发电状态下功率约束：

0≤Pg(t,k)≤Pg.max(t,k)  (18)

0≤Pp(t,k)≤Pp.max(t,k)  (19)式中：Pp.max(t,k)和Pg.max(t,k)分别为抽水功率和发电功率上限；

③在电力市场环境下，对于并网的风电-抽水蓄能联合运行方式，除了要减小对系统的影响外，还需考虑自身的发电收益问题，考虑风电并网对电网稳定性的影响，设定风电-抽水蓄能联合机组并网功率约束：Pmin(t,k)≤Pws(t,k)≤Pmax(t,k)  (20)式中：Pmin(t,k)、Pmax(t,k)为第t小时第k时段风蓄联合机组并网功率的最小值和最大值；

④风蓄联合机组抽水功率和发电功率互相约束：

式中：ηg为抽水蓄能机组的发电效率；

⑤风电机组预测功率并网约束：

Pd.min(t,k)≤Pw(t,k)≤Pd.max(t,k)  (22)当XtPw(t,k)≥Pd.max(t,k)时，表示为：XtPw(t,k)＝Pd.max(t,k)  (23)式中：Pd.min(t,k)、Pd.max(t,k)为第t小时第k时段风电机组装机容量的最小值和最大值；

⑥抽水蓄能机组启停次数约束：

本发明的研究是利用某一小时内风电预测功率与一个周期的小时预测功率平均值的对比来确定抽水蓄能机组的启停次数，即启停次数随着抽水蓄能机组抽水/发电状态的变化而变化，对抽水蓄能机组的启停次数约束，表示为：式中：M为抽水蓄能机组的启停次数； 为抽水状态的个数； 为发电状态的个数。

4.根据权利要求1所述的基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度方法，其特征在于：在所述步骤4中，建立确定型电气综合能源系统调度模型，其具体实现过程如下：

1)目标函数：

目标是电气综合能源系统的总运行成本C最小，包括火电机组发电成本、风蓄联合机组运行发电成本和气源出力成本；因此，目标函数如下式所示：式中：t为调度时段；T为调度总周期；ΩGC、ΩN分别为燃煤机组、气源的集合；PGC,i,t为第i个燃煤机组在t时段的有功出力；ai，bi，ci为第i个燃煤机组的发电成本系数；gi为第i个气源的天然气购买成本系数；FN,i,t为第i个气源在t时段的输出气流量；Kc为风蓄联合机组的发电成本系数，Pws,t为第t小时风蓄联合机组并网功率；

2)约束条件：

电气综合能源系统优化调度的约束条件，包括：电力网络约束、天然气网络约束以及两者网络的耦合约束；

(1)电力网络约束：

电力网络约束采用常规约束，包括功率平衡约束、平衡节点相角约束、发电机组，即包括燃煤机组和燃气机组出力约束、节点电压约束、线路功率约束和发电机组爬坡约束，采用直角坐标形式，表达如下：PG,i,t+Pws,t-PP2G,i,t-PL,i,t-Pi,t＝0  (29)QG,i,t-QL,i,t-Qi,t＝0  (30)tanθbal,t-fbal,t/ebal,t＝0  (31)PG,i,min≤PG,i,t≤PG,i,max  (32)QG,i,min≤QG,i,t≤QG,i,max  (33)

2 2 2 2

Vi,min≤ei,t+fi,t≤Vi,max  (34)

0≤Pij,t2+Qij,t2≤S2ij,max  (35)PG,i,t-PG,i,t-1≤RU,i  (36)PG,i,t-1-PG,i,t≤RD,i  (37)式中：Pi,t、Qi,t分别为t时刻节点i的有功、无功功率；PG,i,t为t时刻发电机组i的有功出力；QG,i,t为t时刻发电机组i的无功出力；PL,i,t为t时刻节点i的有功负荷；QL,i,t为t时刻节点i的无功负荷；PP2G,i,t为t时电转气装置i的有功出力；θbal,t为t时刻平衡节点电压相角；

ebal,t、fbal,t分别为t时刻平衡节点电压的实部和虚部；PG,i,max、PG,i,min和QG,i,max、QG,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；ei,t、fi,t分别为t时刻节点i电压的实部和虚部；Vi,max、Vi,min分别为节点i电压幅值上下限；Pij,t、Qij,t分别为t时刻线路ij的有功、无功功率；Sij,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；

(2)天然气网络约束：

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和用于补充能量传输过程中压力损失的加压站；本发明研究多时段动态过程，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：QN,j,min≤QN,j,t≤QN,j,max  (38)式中：QN,j,t为t时刻气源点j的天然气供应流量；QN,j,max、QN,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：

式中： 表示t时刻流过管道ij的平均流量，其中Qinij,t、Qoutij,t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；Cij为与管道ij效率、温度、长度、内径、压缩因子等有关的常数；pi,t、pj,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(39)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：pj,min≤pj,t≤pj,max  (40)式中pj,min、pj,max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：式中：Lij,t为t时刻管道ij的管存；Mij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，储气罐可代替气源点向网络提供天然气，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：式中：SS,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；SS,j,max、SS,j,min分别为储气罐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：式中：Qcom,k,t为t时刻压缩机k消耗的天然气流量；Hcom,k,t为t时刻压缩机k消耗的能量；

βk为压缩机k的能量转换系数；Bk为与压缩机k效率、温度、天然气热值有关的常数；fcom,k,t为t时刻流过压缩机k的天然气流量；Zk为与压缩机k压缩因子和天然气热值有关的常数；

Rk,max、Rk,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，表示为：式中：i∈j表示所有与节点j相连的节点；QP2G,j,t为t时刻电转气j转换得到的天然气流量；QGT,j,t为t时刻燃气轮机j消耗的天然气流量；Qcom,j,t为t时刻压缩机j消耗的天然气流量；QL,j,t为t时刻节点j的天然气负荷；Qinij,t、Qoutij,t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； 分别为t时刻储气罐j的天然气注入流量和输出流量；QN,j,t为t时刻气源点j的天然气供应流量；

(3)电力系统与天然气系统的耦合约束：

电气综合能源系统由电力网络和天然气网络耦合而成，本发明计及了电转气和燃气轮机两种耦合形式，本发明通过电转气和燃气轮机的能量转换效率及天然气热值，建立其线性模型：①电转气：

式中： 为电转气j的转换效率；Hg为天然气热值，取39MJ/m3；

②燃气轮机：

式中： 为燃气轮机j的转换效率。

5.根据权利要求1所述的基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度方法，其特征在于：在所述步骤6中，采用细菌群体趋药性算法对所述步骤3进行求解步骤为：(1)当不考虑不确定性，即αw＝0时，用预测值Pw(t,k)代替不确定参数 优化求解确定性模型，即式(5)-(24)，得到目标函数最优值F0，F0称为基础效益；

(2)设定成本偏差因子 确定两种模型期望目标值 和(3)采用细菌群体趋药性算法分别计算鲁棒模型和机会模型，得到两种模型的风电出力不确定半径αw、经济效益F和风蓄联合机组出力情况的参数。

6.根据权利要求5所述的基于信息间隙决策理论的电气综合能源系统调度方法，其特征在于：在所述步骤6中，采用细菌群体趋药性算法对所述步骤5的模型进行求解步骤为：(1)当不考虑不确定性，即αL＝0时，用预测值PL,t代替不确定参数 优化求解确定性模型，即式(28)-(50)，得到目标函数最优值C0，C0为基础成本；

(2)设定成本偏差因子 确定决策者可接受的两种模型期望目标值和

(3)采用细菌群体趋药性算法分别计算鲁棒模型和机会模型，得到两种模型的负荷不确定半径αL、成本C和发电机组出力情况的参数。