1.大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基于电网的均匀传输线特性、气网的可压缩流体动力学特性以及水网的水动力能流特性分别构建电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型，并基于电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型构建多重耦合非恒定偏微分约束下的电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策双层优化模型，其中包括：上层负荷应急保供电决策模型用于获取电‑气‑水多能源网络动态协同重构的负荷应急保供电决策，下层移动应急资源调度优化模型用于获取考虑多能源负荷抢修路径规划的多类型移动应急资源调度，上层负荷应急保供电决策模型和下层移动应急资源调度优化模型之间迭代交互以滚动更新电‑气‑水多能源网络与抢修路径策略；

S2.分别将电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型进行时空网格离散化为耦合代数方程组；

S3.基于电网、气网和水网的耦合代数方程组提取电‑气‑水多能源时空网格离散状态数据形成瞬像矩阵，并将其本征模态分解以得到表征电力能流特征、可压缩气体能流特征及水力能流特征的最优正交特征基，进一步推导得出电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型同质化降维的等价线性模态空间方程，从而构建模态空间下电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型；

S4.考虑不同能源系统应急响应时间尺度差异导致的耦合信息非同步交互，采用拉格朗日松弛分解法将电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型解耦为三个相互独立且时间尺度不同的调度子模型：电网调度子模型、水网调度子模型以及气网调度子模型，通过异步交互各个调度子模型间的协调决策变量并行优化各调度子模型的调度决策，并分别把各调度子模型的优化结果和边界信息反馈给其关联子模型，更新协调变量后依次优化各调度子模型，交互式反复迭代直至求解得到原电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型的最优解；

S1中上层负荷应急保供电决策模型和下层移动应急资源调度优化模型之间迭代交互以滚动更新电‑气‑水多能源网络与抢修路径策略的具体内容包括：（1）输入电网、气网和水网参数，并设置迭代次数与收敛阈值；

（2）求解上层主问题得到重要负荷节点应急保供电决策，将负荷恢复决策以及网络拓扑更新信息传递给下层子问题；

（3）下层子问题根据故障区域水位判断故障区域水浸阻断状态对抢修应急资源配置进行求解，并将故障区域设备恢复状态传递给上层主问题以更新多能源网络拓扑；

（4）计算收敛判据，若当前迭代的解满足预设收敛条件，则结束迭代并输出最优解；否则跳转到步骤（2）继续迭代直至满足收敛判据；

S3的具体内容包括：

（1）多能流空间本征重构

将河道空间分段数为 ，调度时间分段数为 ，提取前 个时段的河道水位及流量时空离散状态数据，构成水力能流分布的瞬像矩阵 ：，

式中，  和 为第 个时段第 个河道空间分段处的水位和流量；

通过本征模态分解提取水力能流分布瞬像矩阵 的关键水力能流特征：，

，

，

，

式中， 为 递减排列的 个非零水力能流空间特征值； 为递减排列非零特征值对应的 个正交特征向量； 为 递减排列非零特征值对应的 个正交特征向量； 为 行 列的零矩阵； 和 分别为、 组成的 、 正交矩阵：

，

取 的前 个列向量构成 ：

，

令 ， ，表示 的列向量，取 在 上的投影记作 ：

，

式中， 表示向量 和 的内积； 为第 个分量为1其余为0的单位列向量；根据矩阵范数与谱半径的关系，计算得到 与 的截断误差：，

则 为表征关键水力能流特征的最优正交特征基；

（2）时空差分投影降维外推

令 ， ，采用滚动优化求解方法，设滚动至 时刻，则 时刻各变量已知，则将水网的耦合代数方程组写成向量形式：，

式中， 和 分别为时间和空间步长， ， 为第个时段内第 个河道分段处降雨强度；和 为两个 矩阵：，

，

当 时，令 对应的降维解 ，当 时，令 ，则得到水网非恒定水动力能流模型同质化降维的等价线性模态空间方程为：，

式中， 表示水力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间状态向量；

则得到水网非恒定水动力能流模型通过同质化降维后得到的降维解：，

因此，通过同质化降维处理则分别简化得到电网动态重构模型及气网可压缩动态能流模型的等价线性模态空间方程：，

，

式中， 表示电力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间状态向量；

为表征关键电力能流特征的最优正交特征基； 表示电力能流分布瞬像矩阵列向量； 和 为第 个时段第 个输电线路分段处的电压和电流； 和分别表示电网动态重构模型向量形式中 和 的系数矩阵； 表示电力能流以及可压缩气体能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间状态向量； 为表征关键可压缩气体能流特征的最优正交特征基； 表示可压缩气体能流分布瞬像矩阵列向量； 和 为第 个时段第 个燃气管道分段处的燃气压强和质量流量； 和 分别表示气网可压缩流体等温欧拉偏微分方程向量形式中 和 的系数矩阵；

通过同质化降维外推格式将滚动优化所得前 个时段的原始解 投影至最优正交特征基以得到前 步的降维解 ，再由正交特征基及第 步降维解递推得到所有时段的降维解；

（3）高保真动态筛选特征基

采用瞬像特征高保真动态筛选方法计算表征水力能流特征、电力能流特征及可压缩气体流体特征的正交特征基向量个数 ，以此构建一组最优正交特征基；

对于降阶外推差分得到的降维解分量，其与原始解的截断误差为：，

式中， ，而 ；

对于预设模型精度 ，确定满足 精度要求的最小 ；同时在降阶外推过程中，若 ，则重新抽取时空离散状态数据构成新的多能源能流瞬像矩阵 ，并构造新的最优正交特征基，直至求出所有时间层上的降维解；

。

2.根据权利要求1所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法，其特征在于，电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策双层优化模型具体为：上层负荷应急保供电决策模型包括：

以加权失电负荷恢复量最大为目标的目标函数：，

式中，为 内任意时刻， 为离散时间点集合； 为配电网失电节点集合； 为表征时刻节点 处负荷运行状态的0‑1变量； 为 时刻节点处除排涝泵站外其他负荷所需系统供给的有功功率； 为节点 处负荷的权重系数； 表示 时刻节点 处排涝泵站 运行状态的0‑1变量； 为节点处排涝泵站 的负荷权重系数； 为 时刻节点 处排涝泵站 的有功功率；

约束条件包括：电网动态重构模型及其约束、气网可压缩动态能流模型及其约束和水网非恒定水动力能流模型及其约束；

下层移动应急资源调度优化模型包括：

以抢修总时长最短为调度目标函数：

，

式中， 为故障区域抢修顺序；为参与调度的抢修队 的集合； 为抢修队 抢修总时长； 为故障区域集合，和 分别为 中的任意故障区域； 为抢修队 从故障区域 到的0‑1变量，若抢修队 路径包含从故障区域 到 ，则取值为1，否则为0； 为抢修队 从故障区域 赶往故障区域 的通行时间； 为抢修队 修复故障区域 的所需时间；

约束条件包括：移动应急资源调度约束。

3.根据权利要求2所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法，其特征在于，电网动态重构模型及其约束包括：采用表征均匀传输线特性的电报偏微分方程对电力动态网络进行建模，电网动态重构模型为：，

式中， 和 分别表示 时刻传输线上位置 处的电压及相应的电流；和 分别表示时间和沿传输线路方向坐标； 和 分别表示传输线每单位长度的电阻和电感， 和分别表示每单位长度传输线之间的电导和电容；

电网动态重构模型约束包括：

，

，

，

，

，

，

，

式中， 表示 时刻线路 连通状态变量， 表示线路 闭合， 表示线路断开； 为0‑1状态变量，其中 表示线路闭合， 表示线路断开； 为0‑1状态变量，其中 表示节点 是节点 的父节点，为线路集合；为电网节点集合； 为与节点 相连的节点集合； 为表示 时刻线路 开关状态变化的0‑1变量，其中表示线路开关闭合， 表示线路开关断开； 和 为 时刻移动电源车注入节点的有功及无功功率； 和 为 时刻节点 处燃气轮机发出的有功和无功功率； 和分别为 时刻线路 流过的有功和无功功率； 和 分别为 时刻线路 流过的有功和无功功率； 为 时刻节点 处除排涝泵站外其他负荷所需系统供给的无功功率；

为 时刻节点 处排涝泵站 的无功功率；

气网可压缩动态能流模型及其约束包括：燃气在管道中等温流动时采用一维等温欧拉偏微分方程表征，则气网可压缩动态能流模型为：，

式中， 和 分别表示 时刻管道上位置 处的燃气压强和质量流量；为声速；

为管道截面积； 表示管道摩阻系数； 为管道内径；

气网与电网通过燃气轮机进行耦合，则耦合设备约束为：，

式中， 为燃气轮机的运行效率； 为 时刻输入燃气轮机的燃气质量流量； 为燃气轮机的比焓；

气网运行约束为：

，

，

，

，

式中， 为 时刻节点 处燃气压强； 和 分别为 时刻末节点 和首节点 处燃气压强； 为气网的节点集； 和 分别表示以节点 为首节点和末节点的气网管道集；

为 时刻节点 注入燃气质量流量； 和 分别为 时刻流出末节点 和流入首节点 的燃气质量流量； 和 分别为节点 压强的上下限； 和 分别为节点 质量流量的上下限；

水网非恒定水动力能流模型及其约束包括：令河道截面为矩形，河道水位与流量关系满足非恒定圣维南水动力偏微分方程：，

，

，

式中， 和 分别表示 时刻河道上位置 处的水位和流量； 表示单位长度河道旁侧入流水量；为重力加速度； 和 分别表示河床坡度和河道的等效摩阻；为曼宁系数； 为河道宽度；

对于与河道和湖泊相连的排涝泵站，其功率‑流量关系为：，

，

式中， 为水的密度； 为节点 处排涝泵站 的静扬程； 为 时刻节点 处排涝泵站 的流量； 为节点 处排涝泵站 的运行效率； 为节点 处排涝泵站 的功率因数；

为排涝泵站集合；

当排水管渠中水位较低时，其中水流视为无压非恒定流，采用一维圣维南偏微分方程描述水力要素沿管渠方向变化：，

，

，

，

式中， 为 时刻管渠 的过水断面积； 为 时刻管渠 汇流流量； 为 时刻管渠 水深； 为 时刻管渠 的水力坡度； 为 时刻管渠 的渠道底坡； 为管渠宽度；

为管渠的横截面积； 为水力半径；为管渠集合；

同时故障区域 在时段 内的内涝水深、降雨强度、排水车抽排量及排入管网水量满足水量平衡约束：，

式中， 为故障区域 受涝面积； 为故障区域 在时段 的内涝水深； 为受涝子区域集合； 为时段 区域 内的降雨强度； 为故障区域 的降雨面积； 为位于受涝区域的应急排水车集合； 和 分别为时段 应急排水车 的抽排水量及流入管渠 的雨量； 为受涝区域的排水管渠集合； 为故障区域集合； 为时段长度；

移动应急资源调度约束包括：

路径约束、资源限制约束以及时间调度约束：，

，

式中， 表示抢修队 在抵达故障区域 的时刻； 为抢修完所有故障区域的时刻；

为一个极大正实数；和 分别为起点和终点集合； 为0‑1变量，若故障区域 在 时刻被修复，则取值为1，否则为0； 为故障区域 修复状态的0‑1变量，若故障区域 被抢修队修复，则取值为1，否则为0；

同时考虑到故障区域积水对于电力设备的水浸影响，为保障电力设备在抢修完成后安全可靠地恢复运行，引入故障区域水浸阻断约束：，

，

式中， 表示故障区域 在 时刻的水浸阻断状态，若故障区域内涝水位高于限定高度，则取值为1，否则为0； 表示故障区域电力设备容许淹没深度。

4.根据权利要求1所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法，其特征在于，S2的具体内容包括：分别采用中心差分方法和Implicit Cell Centered线性差分方法将电网动态重构模型和气网可压缩动态能流模型时空网格离散化为耦合代数方程组：，

，

式中， 为第 个时段第 个输电线路分段处的电压； 为第 个时段第个输电线路分段处的电流； 分别为第 个时段第 个燃气管网分段处的压强和质量流量； 和 分别表示传输线每单位长度的电阻和电感， 和 分别表示每单位长度传输线之间的电导和电容；为声速；为管道截面积； 表示管道摩阻系数； 为管道内径；

采用Preissmann四点隐式差分方法将水网非恒定水动力能流模型离散为耦合代数方程组：，

式中， 和 分别为时间和空间步长； 和 为第 个时段第 个河道分段处的水位和流量； 和 为第 个时段内第 个和第 个河道分段处降雨强度； 为重力加速度；为曼宁系数；为河道宽度。

5.根据权利要求1所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法，其特征在于，S4的具体内容包括：利用拉格朗日松弛分解法将电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型解耦为三个相互独立且时间尺度不同的调度子模型，其中各调度子模型包括电网调度子模型、水网调度子模型 以及气网调度子模型 ，将 表示调度子模型集合，其中任意一个调度子模型记作 ，的关联子模型记作 ， 表示 的关联子模型 的集合；

原电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型表示为：，

，

式中， 表示 的负荷恢复函数， 和 分别表示各调度子模型的本地决策变量和协调决策变量； 和 分别表示 传递给其关联子模型 以及子模型 传递给其关联 的协调决策变量；

通过引入对偶乘子 消除耦合变量约束，将原电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型进一步表示为增广拉格朗日函数 ：，

式中， 和 分别为 传递给其关联子模型 以及其关联子模型 传递给 的对偶乘子；

对增广拉格朗日函数解耦为不同的调度子模型分别为：

1）电网调度子模型 的目标函数为：

，

式中， 为电网调度子模型的本地决策变量； 为电网调度子模型与水网和气网调度子模型的协调决策变量； 和 分别为电网调度子模型传递给其关联子模型 以及其关联子模型 传递给电网子模型的对偶乘子； 和 分别为电网调度子模型传递给其关联子模型 以及其关联子模型 传递给电网子模型的协调决策变量； 表示电网调度子模型的负荷恢复函数；

2）水网调度子模型 的目标函数为：

，

式中， 为水网调度子模型的本地决策变量； 为水网调度子模型与电网和气网子模型的协调决策变量； 和 分别为水网调度子模型传递给其关联子模型 以及其关联子模型 传递给水网子模型的对偶乘子； 和 分别为水网调度子模型传递给其关联子模型 以及其关联子模型 传递给水网子模型的协调决策变量； 表示水网调度子模型的负荷恢复函数；

3）气网调度子模型 的目标函数为：

，

式中， 为气网调度子模型的本地决策变量； 包括气网调度子模型与电网和气网子模型的协调决策变量； 和 分别为气网调度子模型传递给其关联子模型 以及其关联子模型 传递给气网子模型的对偶乘子； 和 分别为气网调度子模型传递给其关联子模型 以及其关联子模型 传递给气网子模型的协调决策变量； 表示气网调度子模型的负荷恢复函数；

同时考虑到不同能源系统应急响应时间尺度差异导致的耦合信息非同步交互，采用异步互馈方式交互多能源网络协调决策变量，并引入辅助决策变量 和辅助乘子 用以跟踪记录异步交互的协调决策变量 以及对偶乘子 ；

拉格朗日松弛分解法具体包括以下内容：（1）初始化各调度子模型的协调决策变量、对偶乘子、辅助决策变量以及辅助乘子；

（2）并行优化各调度子模型的调度决策以更新本地决策变量 和协调决策变量的中间变量 ，其更新公式为：，

式中， 和 分别表示第 次迭代中 传递给其关联子模型 的对偶乘子、辅助乘子、辅助决策变量以及协调决策变量的中间变量；

（3）更新 与其关联子模型间的协调决策变量 ；若在第 次迭代中，关联子模型 与 进行信息交互，则使用 和前一次迭代值 的凸组合更新协调交互变量，其形式为：，

式中， 表示凸组合的权重系数；

否则，保持 为上一次迭代的值 不变；

将更新后的协调交互变量 发送给关联子模型 并接受来自关联子模型 的协调交互变量 ；

（4）更新辅助决策变量 以及对偶乘子 ；若在第 次迭代中，接受到其关联子模型 的协调交互变量 及对偶乘子 ，则分别更新辅助决策变量以及对偶乘子 ；否则，保持 和 为上一次迭代的值 和 ；

，

，

将更新后的对偶乘子 发送给关联子模型 并接受来自关联子模型 的对偶乘子；

（5）更新辅助乘子变量 ；若在第 次迭代中， 接受到其关联子模型 更新后的对偶乘子 ，则将其赋值给 ，即 ；否则，保持 为上一次迭代的辅助乘子变量值 ；

（6）对于在第 次迭代中未进行信息交互的调度子模型，保持 、 、及 为上一次迭代值，即 ， ， ，

；

（7）判断收敛条件；交互式反复迭代并计算原始残差直至满足收敛判据，从而得到原电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型的最优解；

，

式中， 表示第 次迭代后的原始残差； 为原始残差的收敛精度。