1.一种多源电场的优化调度方法，其特征在于，所述优化调度方法包括如下步骤：建立多源电场的云储能结构；

基于所述云储能结构建立多源电场的每个微网内的每个冷热电联供系统的各个设备的机组模型；各设备的机组模型包括：微型燃气轮机的燃料消耗量模型、吸收式制冷机的制冷量模型、热转换装置的制热量模型、燃气锅炉的产热量模型、电锅炉的输出热模型、空调机的输出冷功率模型和储热装置的容量模型；

确定各个设备的机组模型的约束条件；

基于所述机组模型，根据云储能结构的交易方式，建立包括微网之间交互的以多源电场的各个微网的日成交成本最小为目标的优化调度模型；

确定优化调度模型的约束条件；

根据所述机组模型的约束条件和所述优化调度模型的约束条件，采用细菌群体趋药性算法对优化调度模型进行求解，确定每个设备的机组模型的最优输出功率，对多源电场进行调度；

所述优化调度模型为：

其中，F为多源电场的日成交成本，n为第n个微网；N表示多源电场的微电网的数量，CNG(n,t) (n,t) (n,t) (n,t) (n,t)、COM 、Cserve 、CCES 和Cgrid 分别为多源电场的第n个微网在第t个子时间段的燃料成本、日维护成本、虚拟电池成本、与云储能进行电能交互成本和与第n个微网相邻的微网的能量交互成本；T表示第T个时间段；

为第t个子时间段购买天然气的价格；In为第n个微网的微型燃气轮机的数量， 为第i台微型燃气轮机在第t个子时间段的燃料耗费量, 为燃气锅炉在第t个子时间段的燃气耗费量；HNG为天然气低热值；

(n,t)

COM ＝KOM,PVPn,PV(t)+KOM,WTPn,WT(t)+KOM,MTPn,MT(t)+KOM,ARPn,AR(t)+KOM,GBPn,GB(t)+KOM,ACPn,AC(t)+KOM,HEPn,HE(t)+KOM,WHBPn,WHB(t)KOM,PV、KOM,WT、KOM,MT、KOM,AR、KOM,GB、KOM,AC、KOM,HE和KOM,WHB分别为光伏电源、风电、微型燃气轮机、吸收式制冷机、燃气锅炉、空调机、热转换装置、余热锅炉的维护成本；Pn,PV(t)、Pn,WT(t)、Pn,MT(t)、Pn,AR(t)、Pn,GB(t)、Pn,AC(t)、Pn,HE(t)和Pn,WHB(t)分别为第n个微网的光伏电源、风电、微型燃气轮机、吸收式制冷机、燃气锅炉、空调机、热转换装置、余热锅炉的在第t个子时间段所消耗的电功率；

cap

ω为购置虚拟电池单位容量收取费用；En 为第n个微网的虚拟电池容量，为蓄电池充电调取的服务费用； 为第n个微网在第t个子时间段内从云储能充电电能；

λt为微网从云储能购电电价；θt为微网向云储能售电电价； 为第n个微网在第t个子+ +时间段的放电功率；dn,t为在第t个子时间段第n个微网侧负荷；(·) 和(·) 分别为：和 x表示括号内的函数；

(n,t)

Cgrid ＝Sb,nPb,t,n‑Ss,nPs,t,nSb,n为从第n个微网从与第n个微网相邻的微网购电的费用；Pb,t,n在第t个子时间段第n个微网从与第n个相邻的微网购买电的功率；Ss,n为第n个微网向与第n个微网相邻的微网售电的费用；Ps,t,n为在第t个子时间段第n个微网向与第n个微网相邻的微网售电的功率。

2.根据权利要求1所述的多源电场的优化调度方法，其特征在于，所述建立多源电场的每个微网内的每个冷热电联供系统的各个设备的机组模型，具体包括：建立微型燃气轮机的燃料消耗量模型： 其中， 表示第T个时间段内微型燃气轮机的燃料消耗量， 为第T个时间段内微型燃气轮机输出的电功率；α和β分别为微型燃气轮机的第一燃料系数和第二燃料系数； 为第T个时间段微型燃气轮机的启停状态， 或1, 表示停止， 表示运行；

建立吸收式制冷机的制冷量模型： 其中， 表示第T个时间段内吸收式制冷机的制冷量， 表示第T个时间段内微型燃气轮机产生的余热量，ηMT为第T个时间段内微型燃气轮机的发电效率；ηL为第T个时间段内微型燃气轮机的热损失系数，Cop.c为吸收式制冷机的制冷系数，ηc为吸收式制冷机的烟气回收率；

建立热转换装置的制热量模型： 其中， 表示第T个时间段内热转换装置的制热量，Cop.h为热转换装置的制热系数，ηh为热转换装置的烟气回收率；

建立燃气锅炉的产热量模型： 其中， 为第T个时间段内燃气锅炉的产热量； 为第T个时间段内燃气锅炉的天然气耗费量；ηGB为燃气锅炉的产热效率；

建立电锅炉的输出热模型： 其中， 表示第T个时间段内电锅炉的输出热， 为第T个时间段内电锅炉生热所消耗的电功率，ηEB为电锅炉的制热效率；

建立空调机的输出冷功率模型： 其中， 表示空调机在第T个时间段的冷功率， 为第T个时间段内空调机制冷所消耗的电功率，ηEC为空调机的制冷功率系数；

建立储热装置的容量模型： 其中， 和 分

别为第T‑1个时间段和第T个时间段内储热装置的容量；γ为储热装置能量自损率；ηtst.dis和ηtst,chr分别为储热装置的放电效率和充电效率； 和 分别为第T个时间段内储热装置的充热功率和放热功率。

3.根据权利要求2所述的多源电场的优化调度方法，其特征在于，所述确定各个设备的机组模型的约束条件，具体包括：确定微型燃 气轮机的燃料 消耗量模型的约束 条件 ：其中， 与 分别为微型燃气轮机最大输出功率和最小输出功率； 与 分别为微型燃气轮机的最大爬坡速率和最小爬坡速率； 和 为第T‑1个时间段和第T个时间段内微型燃气轮机输出的电功率；

确定燃气锅炉的产热量模型的约束：

其中， 和 分别为燃气锅炉的最大产热量和最小产热量； 为第T个时间段内燃气锅炉的产热量；

确定电锅炉的输出热模型的约束：

其中， 表示第T个时间段内电锅炉的输出热， 和 分别表示电锅炉的制热容量的下限和上限；

确定空调机的输出冷功率的约束：

其中， 表示空调机在第T个时间段的冷功率， 和 表示空调节的制冷容量的下限和上限；

确定储热装置的容量模型的约束：

其中， 和 分别为储热装置容量的下限和上限； 和 分别为储热装置充热功率和放热功率下限； 分别为储热装置充热功率和放热功率上限；

和 分别为储热装置充热和放热爬坡速率下限； 和 为储热装置充热和放热爬坡速率上限， 和 分别为第T个时间段内储热装置的充热功率和放热功率，和 分别为第T‑1个时间段内储热装置的充热功率和放热功率。

4.根据权利要求1所述的多源电场的优化调度方法，其特征在于，所述确定优化调度模型的约束条件，具体包括：确定优化调度模型的电功率平衡约束：

其中，Pn,MT为第n个微网的微型燃气轮机功率；Pn,WT为第n个微网的风电场功率；Pn,PV为第n个微网的光伏发电功率；Pn,C为第n个微网从云储能充电电能，Pn,D为第n个微网的放电功率，Pn,EB为第n微网的电锅炉功率；Pn,EC为第n个微网的电制冷功率，Pb在微网从与所述微网相邻的微网购买电的功率，Ps为微网向与所述微网相邻的微网售电的功率，j为与所述微网相邻的微网的数量，Pn,load为第n个微网的电负荷；

确定优化调度模型的冷功率平衡约束：

Qn,AR+Qn,AC＝Pn,c.load；

其中，Qn,AC为第n个微网的空调机的制冷功率；Qn,AR为第n个微网的吸收式制冷机的制冷功率,Pn,c.load表示第n个微电网的冷负荷；

确定优化调度模型的热功率平衡约束：

Hn,MT+Hn,EB+Hn,GB+Hn,chr＝Hn,dis+Pn,h.load；

其中，Hn,MT为第n个微网的微型燃气轮机热转换装置将烟气余热转换成的热功率；Hn,EB为第n个微网的电锅炉产热功率；Hn,GB为第n个微网的燃气锅炉产热功率；Hn,chr第n个微网的热储能储热功率；Hn,dis为第n个微网的热储能放热功率；Pn,h.load为第n个微网的热负荷；

确定云储能蓄电池充放电约束为：

其中， 为在第t个子时间端第n个微网中云储能充电功率； 为在第t个子时间段第n个微网中云储能放电功率； 为第n个微网的云储能功率容量；

确定云储能电池应运行的荷电状态约束：

其中：En,t为第n个微网在第t个子时间段的储能容量， 为第n个微网的云储能电量容min

量， 为第n个微网最小储能量；SOC 为最小云储能荷电状态；En,t‑1和En,t为第n个微网在第t‑1个子时间段和第t个子时间段的储能容量； 为第n个微网充电效率； 为第n个微网放电效率； 为第n个微网在第t个子时间段内从云储能充电电能， 为第n个微网在第t个子时间段的放电功率，Δt表示子时间段变化量。

5.一种多源电场的优化调度系统，其特征在于，所述优化调度系统包括：云储能结构建立模块，用于建立多源电场的云储能结构；

机组模型建立模块，用于基于所述云储能结构建立多源电场的每个微网内的每个冷热电联供系统的各个设备的机组模型；各设备的机组模型包括：微型燃气轮机的燃料消耗量模型、吸收式制冷机的制冷量模型、热转换装置的制热量模型、燃气锅炉的产热量模型、电锅炉的输出热模型、空调机的输出冷功率模型和储热装置的容量模型；

第一约束条件确定模块，用于确定各个设备的机组模型的约束条件；

优化调度模型建立模块，用于基于所述机组模型，根据云储能结构的交易方式，建立包括微网之间交互的以多源电场的各个微网的日成交成本最小为目标的优化调度模型；

第二约束条件确定模块，用于确定优化调度模型的约束条件；

优化调度模块，用于根据所述机组模型的约束条件和所述优化调度模型的约束条件，采用细菌群体趋药性算法对优化调度模型进行求解，确定每个设备的机组模型的最优输出功率，对多源电场进行调度；

所述优化调度模型为：

其中，F为多源电场的日成交成本，n为第n个微网；N表示多源电场的微电网的数量，CNG(n,t) (n,t) (n,t) (n,t) (n,t)、COM 、Cserve 、CCES 和Cgrid 分别为多源电场的第n个微网在第t个子时间段的燃料成本、日维护成本、虚拟电池成本、与云储能进行电能交互成本和与第n个微网相邻的微网的能量交互成本；T表示第T个时间段；

为第t个子时间段购买天然气的价格；In为第n个微网的微型燃气轮机的数量， 为第i台微型燃气轮机在第t个子时间段的燃料耗费量, 为燃气锅炉在第t个子时间段的燃气耗费量；HNG为天然气低热值；

(n,t)

COM ＝KOM,PVPn,PV(t)+KOM,WTPn,WT(t)+KOM,MTPn,MT(t)+KOM,ARPn,AR(t)+KOM,GBPn,GB(t)+KOM,ACPn,AC(t)+KOM,HEPn,HE(t)+KOM,WHBPn,WHB(t)KOM,PV、KOM,WT、KOM,MT、KOM,AR、KOM,GB、KOM,AC、KOM,HE和KOM,WHB分别为光伏电源、风电、微型燃气轮机、吸收式制冷机、燃气锅炉、空调机、热转换装置、余热锅炉的维护成本；Pn,PV(t)、Pn,WT(t)、Pn,MT(t)、Pn,AR(t)、Pn,GB(t)、Pn,AC(t)、Pn,HE(t)和Pn,WHB(t)分别为第n个微网的光伏电源、风电、微型燃气轮机、吸收式制冷机、燃气锅炉、空调机、热转换装置、余热锅炉的在第t个子时间段所消耗的电功率；

cap

ω为购置虚拟电池单位容量收取费用；En 为第n个微网的虚拟电池容量，为蓄电池充电调取的服务费用； 为第n个微网在第t个子时间段内从云储能充电电能；

λt为微网从云储能购电电价；θt为微网向云储能售电电价； 为第n个微网在第t个子+ +时间段的放电功率；dn,t为在第t个子时间段第n个微网侧负荷；(·) 和(·) 分别为：和 x表示括号内的函数；

(n,t)

Cgrid ＝Sb,nPb,t,n‑Ss,nPs,t,nSb,n为从第n个微网从与第n个微网相邻的微网购电的费用；Pb,t,n在第t个子时间段第n个微网从与第n个相邻的微网购买电的功率；Ss,n为第n个微网向与第n个微网相邻的微网售电的费用；Ps,t,n为在第t个子时间段第n个微网向与第n个微网相邻的微网售电的功率。

6.根据权利要求5所述的多源电场的优化调度系统，其特征在于，所述机组模型建立模块，具体包括：微型燃气轮机的燃料消耗量模型建立子模块，用于建立微型燃气轮机的燃料消耗量模型： 其中， 表示第T个时间段内微型燃气轮机的燃料消耗量， 为第T个时间段内微型燃气轮机输出的电功率；α和β分别为微型燃气轮机的第一燃料系数和第二燃料系数； 为第T个时间段微型燃气轮机的启停状态， 或1, 表示停止， 表示运行；

吸收式制冷机的制冷量模型建立子模块，用于建立吸收式制冷机的制冷量模型：其中， 表示第T个时间段内吸收式制冷机的制冷量， 表示第T个时间段内微型燃气轮机产生的余热量， ηMT为第T个时间段内微型燃气轮机的发电效率；ηL为第T个时间段内微型燃气轮机的热损失系数，Cop.c为吸收式制冷机的制冷系数，ηc为吸收式制冷机的烟气回收率；

热转换装置的制热量模型建立子模块，用于建立热转换装置的制热量模型：其中， 表示第T个时间段内热转换装置的制热量，Cop.h为热转换装置的制热系数，ηh为热转换装置的烟气回收率；

燃气锅炉的产热量模型建立子模块，用于建立燃气锅炉的产热量模型：其中， 为第T个时间段内燃气锅炉的产热量； 为第T个时间段内燃气锅炉的天然气耗费量；ηGB为燃气锅炉的产热效率；

电锅炉的输出热模型建立子模块，用于建立电锅炉的输出热模型： 其中，表示第T个时间段内电锅炉的输出热， 为第T个时间段内电锅炉生热所消耗的电功率，ηEB为电锅炉的制热效率；

空调机的输出冷功率模型建立子模块，用于建立空调机的输出冷功率模型：其中， 表示空调机在第T个时间段的冷功率， 为第T个时间段内空调机制冷所消耗的电功率，ηEC为空调机的制冷功率系数；

储热装置的容量模型建立子模块，用于建立储热装置的容量模型：其中， 和 分别为第T‑1个时间段和第T个时间段内储热装置的容量；γ为储热装置能量自损率；ηtst.dis和ηtst,chr分别为储热装置的放电效率和充电效率； 和 分别为第T个时间段内储热装置的充热功率和放热功率。

7.根据权利要求6所述的多源电场的优化调度系统，其特征在于，所述第一约束条件确定模块，具体包括：微型燃气轮机的燃料消耗量模型的约束确定子模块，用于确定微型燃气轮机的燃料消耗量模型的约束条件： 其中， 与 分别为

微型燃气轮机最大输出功率和最小输出功率； 与 分别为微型燃气轮机的最大爬坡速率和最小爬坡速率； 和 为第T‑1个时间段和第T个时间段内微型燃气轮机输出的电功率；

燃气锅炉的产热量模型的约束确定子模块，用于确定燃气锅炉的产热量模型的约束：其中， 和 分别为燃气锅炉的最大产热量和最小产热量； 为第T个时间段内燃气锅炉的产热量；

电锅炉的输出热模型的约束确定子模块，用于确定电锅炉的输出热模型的约束：其中， 表示第T个时间段内电锅炉的输出热， 和 分别表示电锅炉的制热容量的下限和上限；

空调机的输出冷功率的约束确定子模块，用于确定空调机的输出冷功率的约束：其中， 表示空调机在第T个时间段的冷功率， 和 表示空调节的制冷容量的下限和上限；

储热装置的容量模型的约束确定子模块，用于确定储热装置的容量模型的约束：其中， 和 分别为储热装置容量的下限和上限； 和 分别为储热装置充热功率和放热功率下限； 分别为储热装置充热功率和放热功率上限；

和 分别为储热装置充热和放热爬坡速率下限； 和 为储热装置充热和放热爬坡速率上限， 和 分别为第T个时间段内储热装置的充热功率和放热功率，和 分别为第T‑1个时间段内储热装置的充热功率和放热功率。

8.根据权利要求5所述的多源电场的优化调度系统，其特征在于，所述第二约束条件确定模块，具体包括：电功率平衡约束确定子模块，用于确定优化调度模型的电功率平衡约束：其中，Pn,MT为第n个微网的微型燃气轮机功率；Pn,WT为第n个微网的风电场功率；Pn,PV为第n个微网的光伏发电功率；Pn,C为第n个微网从云储能充电电能，Pn,D为第n个微网的放电功率，Pn,EB为第n微网的电锅炉功率；Pn,EC为第n个微网的电制冷功率，Pb在微网从与所述微网相邻的微网购买电的功率，Ps为微网向与所述微网相邻的微网售电的功率，j为与所述微网相邻的微网的数量，Pn,load为第n个微网的电负荷；

冷功率平衡约束确定子模块，用于确定优化调度模型的冷功率平衡约束：Qn,AR+Qn,AC＝Pn,c.load；

其中，Qn,AC为第n个微网的空调机的制冷功率；Qn,AR为第n个微网的吸收式制冷机的制冷功率,Pn,c.load表示第n个微电网的冷负荷；

热功率平衡约束确定子模块，用于确定优化调度模型的热功率平衡约束：Hn,MT+Hn,EB+Hn,GB+Hn,chr＝Hn,dis+Pn,h.load；

其中，Hn,MT为第n个微网的微型燃气轮机热转换装置将烟气余热转换成的热功率；Hn,EB为第n个微网的电锅炉产热功率；Hn,GB为第n个微网的燃气锅炉产热功率；Hn,chr第n个微网的热储能储热功率；Hn,dis为第n个微网的热储能放热功率；Pn,h.load为第n个微网的热负荷；

云储能蓄电池充放电约束确定子模块，用于确定云储能蓄电池充放电约束为：其中， 为在第t个子时间端第n个微网中云储能充电功率； 为在第t个子时间段第n个微网中云储能放电功率； 为第n个微网的云储能功率容量；

荷电状态约束确定子模块，用于确定云储能电池应运行的荷电状态约束：其中：En,t为第n个微网在第t个子时间段的储能容量， 为第n个微网的云储能电量容min

量， 为第n个微网最小储能量；SOC 为最小云储能荷电状态；En,t‑1和En,t为第n个微网在第t‑1个子时间段和第t个子时间段的储能容量； 为第n个微网充电效率； 为第n个微网放电效率； 为第n个微网在第t个子时间段内从云储能充电电能， 为第n个微网在第t个子时间段的放电功率。