1.一种计及碳交易的综合能源系统分布式解耦优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立电气耦合系统集中式优化框架，由电力系统、燃气系统、燃气轮机以及计算中心构成，初始化电力系统、燃气系统的全局数据与信息；

S2：构建区域综合能源系统集中式模型，其目标函数包括电力系统、燃气系统与碳排放费用，并对目标函数进行相应的运行约束；

S3：基于二阶锥规划(SOCP)松弛将原始的非凸问题转换为混合整数二阶锥规划(MISOCP)，并利用ADMM一致分布式算法进行无功优化；

S4：基于一致性变量的ADMM方法，引入共识变量来表示电力和天然气网络之间的协同作用，从而求解区域综合能源系统分布式优化问题；

S5：由系统判断是否达到收敛要求，若是，则输出最终系统的调度方案作为优化结果，求解完成；若否，更新后的共识变量和乘数被发送到较低级别的电力系统和燃气系统进行下一次迭代。

2.如权利要求1所述的一种计及碳交易的综合能源系统分布式解耦优化方法，其特征在于：所述步骤S2中，构建区域综合能源系统集中式模型包括以下过程：S2‑1：区域综合能源系统的目标函数主要包括电力系统、燃气系统与碳排放费用；具体的，定义整体系统总成本为Cost，由三部分相加组成：Cost＝Cost1+Cost2+Cost3             (1)其中Cost1、Cost2、Cost3分别表示电力系统、燃气系统、碳交易成本，下面具体展开每个成本部分的组成；

(P1)计算电力系统中的费用，定义为Cost1：其中，电能费用主要由燃气机组与燃煤机组产生，其成本函数一般以二次函数形式定义；需要注意的是，涉及到不同的燃气、燃煤机组的具体αi、βi、γi三项参数均不相同；

(P2)计算燃气系统的使用费用，定义为Cost2：其中，R为燃气价格， 为实时燃气消耗量；

(P3)综合能源企业目前普遍采用碳配额制交易方法，即扣除一定碳配额后的剩余碳排放量需要以等值现金采购碳积分的方式进行；定义碳交易成本Cost3与电力系统有功传输、燃气系统燃气消耗量相关联；

其中Rc为表示碳交易价格，Ωc为系统总碳排放量，ξE与ξG分别对应电力系统与燃气系统的碳排放配额系数；

S2‑2：在建立目标函数后，要对其进行约束以符合实际情况；

(Q1)对应电力系统运行成本，相应的运行约束主要包括线性潮流约束，其集中式表达方式为：

其中， V0＝const，∈＝0.05； 为决策变量；

进一步的，分别定义线路有功传输的功率上下限与燃煤机组爬坡约束：其中 与 分别表示最小/最大有功传输功率， 与 分别表示最小/最大爬坡功率；

(Q2)相关联的燃气系统运行约束主要包括为：p c

∑Gab‑∑Gba＝G‑G          (8)+ ‑

g+g＝1             (9)Θb≤Υ·Θa                (12)min max

Θ ≤Θa≤Θ               (13)+ ‑

其中，公式(8)表示燃气系统的节点输入、输出功率平衡方程；公式(9)是g 与g表示管道内燃气流通的方向，取值为二进制变量0或1；公式(10)是Weymouth方程，其中ω为Weymouth系数，适用于管壁粗糙度k为20～30μm的管道；公式(11)表示燃气潮流值的正负与燃气传输方向相对应；公式(12)表示配备有压缩机的燃气节点的压力系数比例；公式(13)限定了管道的压力系数上下限；公式(14)、(15)分别为燃气气井n的产量、消耗量上下限公式；

(Q3)实际的区域综合能源系统中燃气机组消耗的气能以二次函数的形式转化为能量输出，则存在相应的电、气系统耦合关系；将其中的耦合关系用公式表示为：

3.如权利要求1所述的一种计及碳交易的综合能源系统分布式解耦优化方法，其特征在于，所述步骤S3中，基于SOCP松弛的非凸问题转换包括以下过程：S3‑1：考虑到二次等式约束(16)的非凸性，以及优化模型的维数与电网公交和燃气网络节点总数成正比时，大规模系统容易出现优化维数灾难等问题，利用SOCP松弛进行约束转换，原始的非凸问题可以被重新表述为混合整数二阶锥规划(MISOCP)，可通过使用成熟的商业软件如Cplex进行求解；

一个通用的二次凸规划表达式如：T T

XAX+qx+c≤0           (17)转化成下面的通用二阶锥形式，则能使用二阶锥规则进行求解：基于此进一步对公式(16)的方程进行二阶锥的松弛化处理，可得：原始优化问题的目标函数(16)中的线性项和二次项反映了电和气网络之间的耦合，其中ρ>0表示常数；原始的燃气消耗是非凸的，但可以放宽到不等式约束以获得SOCP松弛；以同样的方法对上述(10)公式进行放缩可获得公式(20)：如上所述，Weymouth方程(10)可以通过二阶锥约束进行松弛化处理，以保持其凸函数的可求解性质；

S3‑2：ADMM分布式无功优化：上述公式(11)以集中形式表示了电力系统中的线性潮流约束，则相应的ADMM一致分布式算法(本地变量为 全局变量Pj为已知)表示为：定义拉格朗日函数为：

S3‑3：具体的ADMM一致分布式步骤算法为：(T1)每个节点求解各自的优化问题(更新本地变量)：(T2)更新全局变量Q和U，该步骤要求与相邻节点进行通信，交换其本地变量以更新全局变量，全局变量根据节点本地变量取平均值；

(T3)各节点本地更新拉格朗日乘子：一致算法导致相邻节点之间的这些局部变量收敛，从而找到全局最优解；一旦算法收敛，局部变量实际上对应于问题的优化可行解，即实际无功功率可以从本地变量得以求取，并代入到电力系统中：

4.如权利要求1所述的一种计及碳交易的综合能源系统分布式解耦优化方法，其特征在于，所述步骤S4中，基于一致性变量的ADMM方法，引入共识变量从而具体求解区域综合能源系统分布式优化问题包括以下步骤：S4‑1：考虑一致性变量的ADMM方法应用于区域综合能源系统；利用ADMM方法时，子系统可使用SOCP松弛对电力和燃气网络子问题建模求解；出于隐私保护的目的，电网公司与燃气运营商都有自己网络的完整信息，但无法访问其他网络的详细信息；为了对原始最优化问题进行分解，将燃气机组的天然气消耗变量复制为引入定义：Ai＝Bn          (28)等式(28)可保证天然气和电力网络中每个天然气单元的天然气消耗量变量的一致性；

通过采用标准的ADMM算法，考虑碳排放的集中式最优能量优化问题可以被重新表述为电力网络优化问题和燃气网络优化问题；电力和天然气运营商之间所需的数据交换仅涉及天然气消耗量和拉格朗日乘数，并通过分布式管理中心进行数据交互与更新迭代；

S4‑2：考虑一致性变量ADMM的区域综合能源系统分布式优化的具体实现：k

引入共识变量φ来表示电力和天然气网络之间的协同作用；

k k

Ai‑φ＝0,Bn‑φ＝0         (29)由电力系统与燃气系统分别计算各自的子问题；

k

(M1)电力网络优化问题，从CO获取 和φ 信息并本地优化获得所有机组功率输出，并负责传递计算后的燃气轮机天然气损耗 给CO：k

(M2)天然气网络优化问题，从CO获取 和φ 信息并本地优化获得天然气井的产量和燃气轮机天然气损耗 并将 传递给CO:(M3)分布式计算中心优化问题；上层分布式控制中心负责处理两个网络之间的耦合约束；在每次迭代中，分布式控制中心负责接受数据与更新乘子，检验收敛准则；控制中心从电力系统与燃气系统获取 和 信息并判断原始残差和对偶残差是否在容忍度内，即为：

如果停止标准不满足，控制中心将更新共识变量和乘数；若是公式(32)与(33)中的残差判别式均可满足，则迭代停止，否则按照继续更新拉格朗日乘子，并返回ADMM迭代执行步骤(1)：

更新后的共识变量和乘数被发送到较低级别的电力系统和燃气系统进行下一次迭代。

5.实施如权利要求1所述的一种计及碳交易的综合能源系统分布式解耦优化方法的系统，其特征在于：包括：电气耦合系统集中式优化框架建立模块、区域综合能源系统集中式模型构建模块、混合整数二阶锥规划转换和无功优化模块、电力和天然气网络之间的协同作用表示模块、收敛判断模块；

电气耦合系统集中式优化框架建立模块建立电气耦合系统集中式优化框架，由电力系统、燃气系统、燃气轮机以及计算中心构成，初始化电力系统、燃气系统的全局数据与信息；

区域综合能源系统集中式模型构建模块构建区域综合能源系统集中式模型，其目标函数包括电力系统、燃气系统与碳排放费用，并对目标函数进行相应的运行约束；

混合整数二阶锥规划转换和无功优化模块基于二阶锥规划(SOCP)松弛将原始的非凸问题转换为混合整数二阶锥规划，并利用ADMM一致分布式算法进行无功优化；

电力和天然气网络之间的协同作用表示模块基于一致性变量的ADMM方法，引入共识变量来表示电力和天然气网络之间的协同作用，从而求解区域综合能源系统分布式优化问题；

收敛判断模块判断是否达到收敛要求，若是，则输出最终系统的调度方案作为优化结果，求解完成；若否，更新后的共识变量和乘数被发送到较低级别的电力系统和燃气系统进行下一次迭代。