能源转型视角下城市能源系统的形态演化及运行调控

贾宏杰，穆云飞，侯 恺，徐宪东，王梓博，余晓丹

（1.智能电网教育部重点实验室（天津大学），天津市 300072；2.天津市智慧能源与信息技术重点实验室（天津大学），天津市 300072）

0 引言

随着人类社会文明的发展，城市化进程不断加速［1］，用能负荷密度不断提高，城市成为现代社会能源消费最为集中的区域［2］。城市能源系统（urban energy system，UES）是指以柔性可控的各级配电网为核心，通过能源耦合设备与城市燃气、供热等多种形式能源网络灵活互联而形成的城市综合能源供给系统。UES向上承接上级电力主网、输气网和集中式供热站的能源输入，向下承担各类终端用户的供能需求，是城市能源供应的核心。通过对UES中多种形式能源的集成优化、协同互补，可有效提升能源的综合利用效率，促进可再生能源消纳，提高能源系统的经济性、可靠性、环保性等。

在能源转型背景下，UES能源供应/消费日益多元化（电/气/冷/热环节不断融合［3-4］、能源系统与智慧城市基础设施深度融合［5］等），清洁化（可再生能源消纳、交通运输电气化、电能替代等），智能化（信 息 物 理 系 统（cyber-physical system，CPS）融合等）［6］。

推动能源转型，加速UES低碳化进程，已成为世界各国关注的焦点［7］。如日本横滨的Smart City项目，通过家庭、建筑、区域的能量管理系统3层联动，实现大容量可再生能源并网，提升了系统运行经济性［8］；文献［3，7］对比分析了UES建模、规划设计及能耗分析工具的功能和特性，结合案例分析，为相关工具的开发及应用提供了参考；文献［9］以中国苏州市为例，提出了基于解释结构模型及层次分析法的工业型UES综合评价体系，为UES的转型发展提供指导。

伴随着相关技术发展，UES在满足城市日益增长用能需求的同时，还面临着能源转型带来的诸多挑战。一方面，为提高能源综合利用效率、降低污染物排放，UES中各类分布式能源（distributed energy resource，DER）获得大力推广，如冷热电联供（CCHP）、分布式光伏（PV）、风电（WT）、电转气（P2G）、分布式储能（DES）、电动汽车（EV）等［10-11］。DER理论上可增加UES的调控手段，提高系统运行的灵活性，但也给UES引入更多不确定性（如PV、WT输出存在随机性和间歇性，EV充放电过程存在不确定性等），使UES的运行状况更为复杂［12-13］；同时，由于DER投资运营主体各异，彼此之间往往缺乏有机协调，增加了UES运行调控的难度和复杂性［14］。2019年发生在美国纽约和英国伦敦的大停电事故［15-16］，都表明现代UES的安全性、灵活性和韧性均有待进一步提升。

与此同时，飞速发展的信息与通信技术（information and communications technology，ICT）正改变着人们的生产和生活方式［17］。ICT可为UES提供更多量测信息、运行优化和调控手段，使UES运行状态的感知更精准、运行成本更低廉、优化手段更多样、调控方式更灵活［18］。ICT与UES的融合，将构成一个典型的CPS［19］。信息和物理系统之间存在着复杂交互，一个子系统中的扰动，若未能及时调控，则可能在不同能源子系统中传播，从而引发整个UES的瘫痪［20］。为此，CPS的运行调控，需关注物理和信息系统各类扰动之间的相互影响和故障传播机理［21］。此外，如何提升UES智能化水平，以适应日益增长的多元化用能需求；如何通过多种能源的互补优化，降低用能成本；如何实现UES与其他基础设施（如建筑、交通、社区等）的有机衔接，促进城市可持续发展等，都是UES运行调控面临的挑战［22］。

为此，本文面向能源转型视角下的UES，针对未来发展多要素融合后所带来的运行调控问题，从系统源-网-荷出现的新要素、新特征及其复合影响下的系统形态演变入手，重点阐述UES的分区互联化演化形态及其对系统运行调控带来的各类挑战，并对相关技术问题的研究方向提出了一些见解和观点，希望能为能源转型下的UES运行调控理论与技术的发展提供有益的思考和借鉴。

1 UES的形态演化

1.1 UES形态演化驱动力

在能源、环保、信息技术发展以及能源市场不断变革等因素的共同推动下，UES源-网-荷各侧都将发生巨大变化，如表1所示。

表1 UES源-网-荷各侧形态演化Table 1 Morphological evolution of each side of source,network and load for UES

在源端，随着高渗透率DER的接入，UES中的配电网已由单电源辐射状网络（自上而下的单向供需关系）逐步转变为各个产用能节点之间双端乃至多端电源供电结构［23］。DER接入所带来的配电网有源性提升［24］将给UES带来多方面的影响。一方面，DER为UES提供了一定的功率输出，在故障发生时，对负荷的变化跟踪将更加灵活，可靠性可得到明显改善，有助于更加灵活地消纳可再生能源；但另一方面，DER出力的强间歇性，也会给UES带来更多随机扰动，此时供需平衡、安全稳定运行将面临新的挑战［25］。

在荷侧，“碳达峰、碳中和”目标的提出给能源系统带来了变革性挑战，电能替代成为UES荷侧发展的重要形式，电动汽车、空调等柔性负荷接入比例不断提升，UES源-网-荷耦合互动特性日益凸显。例如，借助源-荷间协调互动，微网（MG）可在满足用户冷/热/电多种用能需求的同时，提高供能可靠性、降低用能成本［26］；借助ICT，可实现不同微网之间能量的端对端（P2P）交易，此时UES可视为一种分布式发电供能单元（distributed generation and energy supply unit，DGESU），其自组织形式包括微网、自能源网、产消者（prosumer）、能源胞体（CELL）等［27］。同时，柔性负荷具有主动响应能力，从而使用户参与UES的供需互动成为可能［28］。中国及欧美均开展了负荷虚拟电厂（VPP）的研究与应用，其中国外侧重于将虚拟电厂作为一个整体参与电力市场的竞标决策，实现虚拟电厂所在区域发电和用电的综合效益最优；而中国虚拟电厂的研究关注通过虚拟电厂的运行调控支撑传统能源与可再生能源发电之间的互补协同，最大程度平抑可再生能源电力的随机性和波动性，提升可再生能源发电消纳能力和利用水平［29］。

在网络侧，柔性互联与多能源网络耦合已成为UES的重要发展趋势。国际上正积极开展交直流柔性互联混合配电网相关研究工作，如欧盟IGREENGrid项 目［30］、IDE4L项 目［31］，英 国Angle-DC项 目 和CLASS项 目［32］，美 国Flexible Interconnect Capacity Solutions（FICS）项 目［33］等。美国弗吉尼亚理工大学电力电子系统研究中心提出了交直流配电分层连接的混合配电网结构，并根据电压等级将配电网依次分为子网、微网、纳网、皮网，各网络单元之间通过电力电子装置进行互联［28］。英国、瑞士及意大利等国合作开展了“Universal and Flexible Power Management”项目，旨在通过混合配电网实现对分布式能源的灵活管理［34］。在配电网中，柔性互联装置以电力电子技术为基础，实现配电网分区柔性互联和潮流灵活控制，主要包括智能软开关（soft open point，SOP）、环网潮流控制器等。其中，SOP［35］采用可控的电力电子变换器代替基于断路器的馈线联络开关，实现馈线间常态化的柔性“软连接”，提供灵活、快速、精准的功率交换控制与潮流优化能力，是一种典型的配电网柔性互联设备。

基于SOP等可控电力电子变换器如图1所示，其可在传统交流配电网的基础上，根据实际负荷需求建立分区柔性互联的交直流混合配电网，甚至全直流配电网。引入直流配电网的意义在于可直接接入光伏、电池储能、空调等大量直流源-荷-储设备，避免负荷侧接入数量庞大的交直流变化设备，有效降低损耗；还可解决三相不平衡问题，并有效隔离交流侧扰动和故障。因此，中国也开展了“交直流混合配电系统关键技术”和“基于柔性互联的源-网-荷-储协同主动配电系统”等方面的研究，旨在实现城市不同供电分区之间的柔性直流互联和交直流混合环网闭环运行控制，解决高密度可再生能源的接入问题［36-37］。

图1 基于SOP的柔性互联技术Fig.1 SOP-based flexible interconnection technology

同时，随着城市不同区域各类分布式能源站的大规模建设，能源耦合设备如CCHP、P2G等也成为UES的重要多能柔性互联设备。正常状态下，该类设备可对城市多能源网络进行耦合互联，通过连续调节冷/热/电出力，灵活控制电/气/热潮流，实现UES高效、经济运行，并且促进可再生能源的高效消纳；当系统发生故障时，能源耦合环节可以快速隔离故障，通过多能耦合为不同能源子系统提供能量支撑，进而提高UES的安全性与经济性。由此可见，以能源耦合设备为核心的分布式能源站将城市配电、配气、配水、热力网络紧密耦合在一起，多能源网络耦合程度不断增强。文献［38］提出了基于能源集线器（EH）的系统形态描述方法，可通过连接多种能源供给方和需求方，优化控制能源耦合环节，获得不同需求下的能源供给方案。中国相继开展了一批与综合能源系统相关的研究项目，例如“以可再生能源为主的冷热电联供微网系统关键技术研究”和“以电力-天然气-热能为核心的微能源网分层优化控制策略研究”等［39］。

1.2 UES分区互联结构的演化

从以上分析可以看出，UES源-网-荷组成方案和结构特征将随着相关技术的发展发生显著变化，不同层面有源性不断增强。分区自治和柔性互联将成为未来UES形态的重要发展方向。

传统UES遵循“由源及荷”的多级辐射式能量流通路径，源-网-荷各司其职，但由于信息交互不完备，彼此之间缺乏有效互动。而未来UES中，从一次侧看，大量DER在不同区域密集接入，各类柔性负荷大量应用，形态各异的DGESU大量形成，系统源-网-荷角色定位变得愈加模糊。如集成了DER的DGESU，在自身用电需求得到满足且有富余的情况下，可向电网或其他DGESU供电，转变为系统中的一个源，具备产消者的双重属性；柔性互联设备的应用，可实现不同DGESU之间能量的灵活互动，一定程度上促进了可再生能源的互补互济与就地消纳，分区多能互补将成为UES一种全新的运行模式。从二次侧看，随着“大云物移”等技术的飞速发展，UES可实现信息流与能源流的高效融合，系统全局及各分区DGESU的可观、可控性不断增强。

上述因素将导致UES形态从传统自上而下的供用能结构转变为由DER、DGESU、微网（群）、能源胞体、交直流混联网络等组成的复杂分区互联结构，各分区具备源-荷-储功能，拥有自我调控能力，覆盖范围小到一个家庭、建筑，大到一个街区、园区，甚至城区。各分区间可通过柔性互联设备互联，通过UES二次环节的有效调控，实现分区能源自给、可再生能源消纳、分区间能量交易等功能；整个UES也呈现出蜂窝状分层互联互济的发展态势，形成以可控六边形馈线网格为基础的多环自相似结构，从而具备全系统精细端对端能量传输控制能力。如图2所示，分层互济形态是由一个个DGESU互联形成的复杂供能网络，每一个DGESU均包括与终端用户直接相连的电力、热力、燃气网络，负责供应下辖用户的基本能源供应。图中：VSC表示电压源换流器；DR表示需求响应；ESS表示储能系统；DG表示分布式发电。而DGESU之间还可以通过柔性开关互联，实现不同DGESU之间的能量交换和互补支撑，因而该形态下UES将具有很强的运行灵活性。以其中的配电环节为例，可能含有各种DER设备、储能、各类电力电子变换器等，其动态过程既有离散特征，又有连续特征；既有快动态过程，也有稳态乃至中长期过程，系统复杂性和多态性显著增加。此外，在DGESU内也存在电力、热力、燃气系统的诸多融合，涉及大量机理未明确知晓或状态不可观等因素。可以看出，物理动态和信息环节相互交织，系统运行和能量交易过程混杂等因素，使得即使是UES的一个分区，其行为特征和运行机理也异常复杂。

图2 UES蜂窝状分层互联互济形态Fig.2 Cellular hierarchical interconnected and mutual aid form of UES

1.3 物物融合和信物融合是UES重要特征

物物和信物融合是UES形态演化的重要特征，如图3所示。

图3 UES与ICT的融合发展Fig.3 Integrated development of UES and ICT

首先，以不同能源形式深度融合为代表的物物融合，是UES发展的一个显著趋势［40］。这一显著变化将导致UES未来将发展成为一个典型的综合能源系统。运营主体也将由传统的电力、燃气和热力公司各自独立、分而治之的模式，逐渐转变为由综合能源服务商来为用户提供集成能源服务。在上述过程中，电力系统由于其自身能量变换快捷、系统调控灵活等优点，必将成为未来UES运行调控的核心环节。

其次，信物融合体现在包括能源系统在内的城市基础设施与ICT的深度融合，是城市发展的另一显著趋势。ICT的引入在提升已有基础设施运行能力的同时，所需资金相对较少，因此成为现代城市基础设施改造的首选。在这方面，能源互联网强调综合能源系统与ICT的深度融合，以发挥综合能源系统内在潜力，实现综合能源系统的类互联网化运行；而智慧城市更是希望利用ICT对城市基础设施的功能实现再造，以满足人类社会对未来城市的各类需求［11，41］。

最后，物物和信物融合，在运行环节将引发UES形态结构的显著变化。仅从物理层面考虑UES（可称为一次环节），其连接方式和形态结构在短期内必然难以发生根本性的变化。这源于UES一次环节由各类物理介质和设备组成，如SOP、统一潮流控制器（UPFC）、电力弹簧、CCHP等，建设涉及大量资金投入，除非出现重大技术革命，否则UES一次环节的形态结构演变必将非常缓慢。与一次环节相比，二次环节资金投入占比较小，却能对整个UES效能的提升起到决定性作用。如装备了各类远程终端单元（RTU）、馈线终端单元（FTU）、配电终端单元（DTU）、保护设备与监控设备后，城市电网已成为当今社会一个高度自动化的电力运行系统。类似于城市电网的这种ICT与物理设备深度融合的情况，在UES中随时都在发生。由此可知，UES一次环节中的电/气/冷/热能源网络主体架构可能近期不会发生根本性变化，但可以在一些关键耦合点增加CCHP、SOP等设备，利用二次环节对其实施优化调控。例如，利用各个节点之间SOP的平滑柔性操控能力，可以实现能源系统拓扑和连接方式的动态调整；进一步，结合CCHP的多能耦合与柔性调节能力，可以实现系统拓扑优化、效能提升、分区自治、虚拟存储、故障隔离、快速恢复等功能，大大增加UES的运行灵活性。

2 新形态下UES运行调控的挑战

物物融合和信物融合下的新形态UES，在运行调控方面将面临诸多挑战。

挑战1：UES中源-网-荷-储角色定位将发生动态变化，彼此间界线日渐模糊，亟待适用的分析方法来揭示这种变化对整个UES运行调控的影响。

1）缺乏科学描述UES源-网-荷-储角色定位变化的分析手段。随着二次环节的介入和优化，整个UES的运行机制会有很大变化，导致其中源-网-荷-储的角色定位将发生显著变化，彼此界线日渐模糊。如图4所示，未来UES中的DGESU兼具了能源供应、能源消费乃至能源存储服务等多重功能，角色定位更为复杂。在运行阶段，不同的DGESU可借助ICT和关键调控设备进行在线的动态优化调控以达到更好运行效果。所有这些变化均需科学的分析模型和分析手段，以揭示DGESU内部、DGESU与DGESU之间、DGESU与UES的 复杂耦合特性和运行规律。

图4 包含DGESU的UESFig.4 UES with DGESU

2）缺乏刻画UES一、二次融合运行调控特性的量化分析手段。以往UES的电力、燃气、热力及其辅助二次部分，均分别由各自所属公司进行投资建设和运行维护，进而发展起相应的分析方法和调控手段。分析过程中内部不存在数据隐私保护等问题。在未来UES中，很多DGESU的内部数据和运行信息往往需要保密，这为系统分析计算和运行优化带来了新的问题，目前尚不具备相应的量化分析手段。

3）缺乏对UES互补调控能力的科学分析手段。UES借助ICT可提高各环节的运行调控能力，实现多能互补和虚拟储能［42］，为UES提供辅助服务。尽管目前相关研究已有很多，但仍存在诸多问题亟待突破，例如：如何描述包含随机因素的调控单元（如DGESU）的可信调控能力；如何描述具有多元耦合特征调控手段的多端调控能力；如何形成通用模型和分析方法，科学描述一个多能互补设备以及虚拟储能单元内部特性；如何对不同种类的储能进行有机协调。

挑战2：UES在运行结构方面的变化亟需适用的状态估计、态势感知、趋势预测和故障预警分析方法。

ICT的广泛介入使未来UES量测能力大大加强，系统可以充分利用量测冗余，更准确地分析系统的运行状态。目前，不完备量测状态下难以完成的UES状态估计、态势感知和状态预警有了实现的可能性。与此同时，ICT等新技术的介入也给UES的运行带来了新的挑战。

1）缺少成熟可靠的状态估计方法。目前学术界对于UES状态估计的相关技术已经取得了初步的研究成果，如文献［43］在传统加权最小二乘的基础上，分别研究了电-热互联与电-气互联综合能源系统的状态估计。文献［44］进一步研究了综合能源系统的抗差状态估计问题。文献［45］提出了针对多能源系统的多时间尺度状态估计思路和框架。文献［44］在此基础上给出了电-气综合能源系统多时间断面的状态估计方法，为UES动态状态估计奠定了基础。但由于UES网络拓扑结构复杂，测量装置安装数量多、种类杂，量测数据庞大且数据质量参差不齐，如何筛选合适的测量变量，实现系统状态的准确估计，目前仍缺乏有效方法。

2）缺少适用于UES分析的态势感知方法。随着UES的发展，其在运行过程中面临的不确定性因素日渐增多，包括大量电动汽车充放电导致电能消费随时间和空间同时变化，大量DER的调控能力引入以及DGESU之间未来可能引入P2P交易行为导致的系统运行数据难以准确获取的情况，均会为UES的态势感知引入更多不确定性因素。此外，信息系统的高度集成，一方面为态势感知提供了数据基础，另一方面也对态势感知算法提出了全新的挑战。

3）缺少适用于UES的状态预警方法。大量能源耦合设备的引入，使得UES的产能、用能、储能、能量传输和能量转换等环节都发生了很大变化，电网中的任何波动与故障极易扩展到其他系统；而其他相关系统的扰动也可通过这些耦合环节影响电力系统。异构式通信手段的使用导致UES需耐受时延特性不同导致的数据同步难问题；在能源环节，需考虑大量多时标、多耦合、强随机、非线性等复杂因素。在进行UES状态预警时，要统筹考虑各种不确定因素，兼顾系统稳态运行状态优化和故障预警调控的双重需求，相关研究的难度更大。

挑战3：为提高UES的运行安全性与灵活性，亟需适用于UES关键耦合环节的调控分析手段。

1）缺少面向多运行场景的UES柔性互联调控技术。未来的UES中，大量DGESU可通过SOP、UPFC、电力弹簧、CCHP等柔性装备实现互联，并利用二次协同调控技术实现能量的交易和有效调节。然而，SOP、UPFC和电力弹簧等作为新兴的调控手段，其适用的硬件拓扑结构、不同场景下的运行模式、不同控制目标下的控制策略等还需要进一步研究，以满足UES在不同运行场景下的调控需要。此外，随着大量基于电力电子技术的柔性装置在UES中接入的比例增加，如何实现电力电子快动态与UES多尺度动态的有机融合，是SOP等柔性电力电子装置接入系统后UES运行控制必须解决的关键问题之一。这里包括2个方面，一是如何利用电力电子装置的快动态调节其他能源系统的动态特性，如利用变频泵调节热网水流流速实现热功率交换的调控；二是如何利用其他能源系统大惯性，帮助解决电力电子化电力系统带来的低惯性问题，如利用热网和电锅炉消纳风电，平抑可再生能源给电网带来的波动。与其对应的多尺度连续-离散混杂动态系统在多能源耦合网络约束下的最优控制则是解决这一问题的核心技术。

2）缺少与UES形态演进相适应的分布式控制架构及方法。目前，UES运行控制的实现主要采用集中调控方式，在采集整个系统数据的基础上进行全局优化运行。对未来UES而言，这种模式存在重大缺陷：其一，在时间上很难满足未来UES运行调控的快速性要求；其二，在信息物理深度融合场景下，集中调控主节点一旦丧失，极易引发大范围故障；其三，海量DGESU用户的用能行为属于个人隐私，出于保护隐私的需要，无法提供集中调控所需详尽信息，使之难以在未来应用；其四，DGESU之间进行能源交互需要科学合理的市场政策作为基础，实现多方互利是促进用户间互动的基本动力。

挑战4：在日益复杂的运行场景下，亟待适用于UES的灵活性和韧性提升理论与方法。

UES的韧性是指系统在遭受极端灾害的情况下，维持系统供能并快速恢复到正常状态的能力。近年来，台风、地震、冰灾等极端灾害屡屡发生，造成了多次大范围的停电、停气、停热等事故。在规划阶段对UES的韧性进行评估，并根据评估结果进行有针对性的升级改造，可以有效提高UES的抗灾能力，保障极端灾害下用户的供能安全。然而，尽管韧性已经成为国内外关注的热点［46］，相关研究仍然面临较多挑战。

1）缺少兼顾UES灵活性和韧性提升需求的设备级协调控制策略。未来UES源-网-荷环节将出现大量具备调控能力的单元设备，而这些设备彼此之间往往缺乏协调，在正常运行阶段可能会导致系统运行性能和调控能力的下降；而在故障场景下，它们各自为营，极易引发系统重大事故。针对这一问题，文献［47］建立了以韧性最大化为目标的配电网供电恢复模型，实现了对配电网内部关键负荷的快速恢复。文献［48］将配电网预先划分为若干分区子系统，一旦灾害发生，配电网可迅速将被破坏的分区切除，保证其他分区关键负荷的正常供电并限制停电范围。文献［49］提出了一种主动操作策略，可在发生极端灾害时增强系统韧性以进行防御。文献［50］指出，综合韧性响应与独立的预防响应和应急响应相比，具有效果更好的提升作用。然而，现有研究仍然主要集中在电力系统韧性提升，相关方法和策略日趋完善，但尚未形成以UES为对象的完善的韧性提升策略体系，相关研究仍待进行。

2）缺少考虑多要素、多场景、多目标协调的UES灵活性和韧性提升方法。UES中不同能源控制手段的调节精度、响应速度等动态性能各有不同，物理特性差异巨大，需要准确描述多能源控制手段的各自特性及其互动特征，并从系统层面对其进行有机协调，以实现各自调控手段的统筹协调。综合能源的多时间尺度特征使其供电恢复问题从单一时间断面扩展为时序动态过程，又进一步与信息系统相互影响，其混杂特征及新的运行场景给UES的高灵活性和高韧性运行带来困难。针对上述问题，文献［51］提出了一种利用储能系统提高综合能源微网系统抗灾能力的方法。文献［52］从电力系统和燃气系统协调规划的角度，提出了利用抗飓风能力较强的燃气地埋管道提升电网韧性的方法。文献［53］综合分析了飓风对相互依赖的电力和燃气系统的影响。文献［54］利用电-热-气一体化建模评估了燃气供应侧冲击对综合能源系统整体韧性的影响。文献［55］提出了一种电力-燃气综合能源传输网络的3阶段鲁棒优化模型，可有效提升综合能源系统的整体韧性。然而，现有方法主要讨论单次极端灾害对UES韧性的影响，缺乏评估多种潜在极端灾害综合影响下UES维持用户供能的能力。此外，现有韧性评估方法多数沿用传统可靠性评估方法，效率低下，无法做到对种类众多、参数变化复杂的极端灾害进行全面的韧性分析。

3 UES运行调控关键技术

面对上述挑战，需要在现有电网运行调控技术的基础上，以能源与信息环节的有机协调为技术手段，形成有效的UES运行优化和协调调控理论、方法和技术，全面提升UES运行的安全性、经济性、灵活性和韧性。如图5所示，本文将从互补潜力分析、运行态势感知、柔性互联控制、可靠性评估与韧性提升4个方面对UES运行调控关键技术展开讨论。其中，互补潜力分析可为其他关键技术提供灵活性资源的量化分析结果，在此基础上通过运行态势感知发现UES潜在的安全威胁，并通过柔性互联控制实现UES高效安全运行，最终实现UES可靠性与韧性的有效提升。

图5 UES运行调控关键技术架构Fig.5 Architecture of key technologies for UES operation and regulation

3.1 分区多能源互补潜力分析技术

未来UES的分区结构深刻影响着运行过程中多能环节的互补耦合特性，主要体现在3个方面：首先，分区内部往往存在电/气/冷/热等多种耦合环节，需要掌握不同能源在分区内的时空耦合特性，以便更好地加以协调，从而降低用户用能成本；其次，各分区之间在不同时空尺度的互补耦合特征下，可能存在正向或反向的交互影响，通过优化协调可实现系统不同时间尺度上的分层能量供需平衡，以及空间尺度上的分区能量互济；此外，整个UES需要对彼此之间存在复杂交互影响的各类分区进行有机协调，以便保证整个能源系统的优化运行。

当前研究一方面集中于能源系统网络层面，如将电力网络与燃气网络进行有机协调，以增强整个系统的运行灵活性［56］。而在系统终端层面，从研究对象角度划分：①多能源互补的角度，主要关注多能源网络之间的相互影响机制［57］；②社区及微网能源系统互补的角度，主要关注社区级的综合能源系统，研究内容涵盖了这一层级系统的静态耦合特性分析［58］，以及用户侧的分布式能源、负荷需求响应、复合储能、CCHP、电动汽车之间互补特性分析；③设备层面的多能源互补角度，主要关注某类具体设备运 行 互 补 能 力，如CCHP设 备［59］、复 合 储 能 设 备等［60］。综上所述，UES涉及特性各异的不同能源环节，多时空尺度互补潜力存在明显差异性。从UES源-网-荷-储全环节、多时空尺度互补角度来看，其互补潜力目前依然未得到充分掌握，加之未来UES所形成的多能源分区互补关系，还有进一步挖掘的空间，且目前研究在量化互补特性时缺乏多场景下的适用性指标。

综上，为实现UES多能互补优化，需突破UES能量时空互补特性的量化分析关键技术，并建立精确模型，具体包括：①需要结合不同能源业务需求，从核心参数、互补能力、响应速度和响应时间尺度等角度，构建多能源分区互补特性量化指标体系（如可调控互补容量/持续响应时间等）；②需要掌握各分区内单体或集群能源设备互补能力的有效分析手段，以便通过分区内源-网-荷-储的自组织优化，呈现出对外可靠的互补响应潜力；③需要实现不同分区之间多种能源系统耦合后的整体互补调节潜力分析，并从整个系统角度考虑跨空间区域的能流互补特性分析。

3.2 状态估计与运行态势感知技术

随着DER、电动汽车、能源耦合转化等技术的大量应用，UES面临着更为复杂多样的不确定因素，此外，多种特征迥异的能源系统深度耦合使得UES的状态估计所需数据量大大增加，导致现有配电系统状态估计和态势感知方法不再适用。同时，ICT的深度介入虽然为UES的状态估计提供了更加全面的数据采集和通信支持，但市场化机制下不同供能分区（如DGESU）的利益主体，出于自身利益考虑和保护隐私的需要，很难做到信息的完全共享。因此，在有限信息条件下，如何进行UES的状态估计和态势感知是一项极具挑战性的工作。

在状态估计方面，文献［61］利用高级量测体系（AMI）实时量测数据，将配电网进行节点分层以及解耦，实现状态估计的分层以及并行计算，提高了状态估计的计算效率。文献［62］将电力系统按照关键输电线路划分为若干子区域，利用上级调度中心对关键输电线路的状态估计结果，进一步在区、县调度中心实现子区域状态估计。然而，目前系统状态估计实现方式仍是在给定的网络接线、支路参数和量测信息条件下，依据量测值求解最优状态估计值，尚未充分考虑未来UES用户信息可能不完整、不完备场景下的实际情况。在运行态势感知方面，现有研究多集中于城市配电网的相关研究，文献［63］依据智能电网在广域监控、信息交互和安全防控等方面的国际标准，提出了广域态势感知系统的架构及其评估控制系统，包括安全稳定性评估、频率控制、电压控制及过负荷控制等功能。文献［64］应用情景分析理论对影响配电网运行风险的因素进行风险情景界定，建立了完整的未来情景集。并运用电网风险评估理论建立了一套全面的风险指标来进行配电网运行情景风险表达。但是，计算各类风险指标所需的基础数据需要根据大量历史运行数据统计，实用性不强，且所设置的情景集过于简单，不能反映配电网运行的复杂多变性。

为解决上述问题，需结合UES的实际特征，从以下几个方面实现状态估计与运行态势感知关键技术突破：①需要考虑网络中信息系统与物理系统时空异构性和网络中量测数据缺失等问题，在不损失能源系统原始数据主要信息的前提下，建立可表征信息-物理融合特性的全系统状态估计方法；②需要分析不同能源系统的差异化时间尺度，明确UES态势感知的统一时间框架及断面间隔，进而确定态势感知所需数据的范围、精度、时效性、颗粒度需求；③需要考虑可再生能源出力波动、多能负荷时空相关性、柔性负荷调控能力变化、多种能源耦合互动等不确定因素，研究数据驱动的UES态势理解技术，将系统态势变化关键特征信息与全系统状态模型有机整合，高效准确地理解系统的运行态势并进行降维呈现。

3.3 柔性互联与分布式控制技术

分区自治和柔性互联将成为未来UES的形态演变趋势，其核心在于灵活可控的柔性互联装备，具体包括2种。一种是以SOP为代表的电力电子柔性互联装置，根据应用场景不同，可采用双有源桥（DAB）、模块化多电平换流器（MMC）等不同的电力电子模式，构成双端、多端等不同拓扑结构。文献［65］面向配电网实际需求展望了智能配电网柔性互联技术，并对柔性互联网技术理念、特征与优势进行详细阐述；文献［66］对SOP运行原理、运行边界进行了分析，提出了正常运行状态/故障发生状态下SOP的运行控制策略；文献［67］提出一种适用于基于有限控制集模型预测控制的三端柔性多状态开关的协同控制策略。另一种是以CCHP为代表的多能耦合柔性互联装置，借助于ICT，多能耦合设备不仅可以实现多能网络耦合互联，还可以通过信息流精准调控能量流，实现多种能量耦合形式。文献［68］对多能耦合设备进行了详细的数学建模，并对燃气轮机的运行特性进行了仿真研究；文献［69］基于通用能流母线结构对多能耦合微网进行优化调度，通过控制耦合设备实现多能优化运行。但相比于独立控制的能源系统，柔性互联的分区UES运行控制十分复杂，不仅需要考虑柔性互联环节自身的运行控制策略，还需要根据UES的运行需求，提供能量耦合模式、端口功率精确调控、快速供能恢复等服务功能。在未来UES中，一方面，电/气/冷/热能源网络不断融合，系统运行场景、运行约束日益增多，柔性调控设备的运行控制策略需要适用这种新的运行需求；另一方面，UES运行过程中的各种随机不确定性因素日渐增多，对柔性调控设备的运行调控策略的适应性、快速性等也提出更高要求。考虑多运行场景、多调控需求、多随机因素，适应未来UES分区结构运行需求的柔性调控策略尚不具备，还需要加以深入研究。

在分布式控制方面，灵活的柔性互联技术使UES具备分区运行能力，因而具有快速应变能力和更为智能的分布式控制架构，将成为未来UES的必然选择。该控制框架需要充分利用系统内部各区域的就地信息以及信息交互能力，将分布式计算的思想融入整个控制架构中，使各个局部的能源系统控制器具备更强的智能化自主决策能力，并通过有限通信来实现多能源系统协同，保证系统控制策略实现的快速性和可靠性。文献［70］利用多代理技术执行调度、协调和市场清算等功能，证明其在微电网分布式能量管理中的有效性。文献［71］利用平均一致性定理挖掘全局信息，提出了具有自适应性的分布式负荷供电恢复算法。但在控制策略实现方面，目前的研究多采用基于全局信息的集中式控制方法，缺少能够满足运行策略实现快速性要求的分布式智能化控制体系架构的研究，诸多技术细节需进一步探索。另外，随着能源市场逐步放开，需求响应业务大规模实施，能源市场中将会出现更多的交易实体，大量出现的DGESU致使未来能源服务发生极大变化，如何实现低成本、大规模参与用户交互成为当前研究的关注点［72］。同时，出于保护隐私的需要，DGESU往往无法提供集中调控所需详尽信息，使集中式控制方式难以应用。分布式账本技术（distributed ledger technology，DLT）是区块链技术的记账方式，不仅可以解决自动需求响应业务中的记假账、记错账问题，还可以建立一套完整的可追溯交易体系，为每一笔参与交易资金的结算进行监管。文献［73］指出，DLT的去中心化、透明性、公平性以及公开性使其在能源互联网中具有广泛的应用潜力。文献［74］为解决集中式控制存在的效率问题，提出了去中心化的配电网运行模式和方法，建立了分布式控制的配电网交易机制和模型。

综上，未来UES分区运行模式亟需柔性互联与分布式控制关键技术的支撑，为此应从以下几方面开展关键技术研究：①以低电磁干扰（EMI）、低损耗、高可靠性、低噪音和体积小为目标，采用DAB、MMC等不同的电力电子实现形式，形成柔性互联设备双端、多端等不同拓扑结构，以适应UES多区域广泛柔性互联的应用需求；②以减小综合线损、系统电压偏差和均衡馈线负载为目标，考虑配电柔性互联设备与分布式电源、储能、联络开关等多种手段协调配合，建立含柔性互联设备的UES定制化运行调控模型，并在此基础上建立面向故障状态的供电模式快速切换技术，为失电区域提供电压支撑，实现UES对重要负荷的快速恢复供电；③针对UES的多能耦合协调运行，建立基于多能耦合柔性互联设备的优化调控模型，考虑多能动态过程的相互影响，实现UES在安全约束下的高效运行；④基于UES分区特征，引入区块链、分布式账本等去中心化技术，建立端对端式交互规则，形成UES分布式控制新模式，明确描述各分区能源系统的控制责任，并完善相应的市场机制，实现分区间能源互济。

3.4 可靠性评估与韧性提升技术

随着UES中多能耦合程度不断加深，用户端需求更加多样，对系统可靠性、韧性提出了越来越高的要求。UES可靠性评估重点在于如何模拟电/气/冷/热能源系统运行特性以及彼此间的耦合和相互影响。故障状态下，单一能源系统事故将可能通过耦合元件传播至其他能源系统。此外，不同能源系统也可能在事故状态下相互提供多能耦合支撑。文献［75］利用能源集线器模型，研究了多能源耦合环节对系统可靠性的影响，发现合理的能源集线器运行模式有助于实现不同能源系统的相互支撑，有利于提高系统整体可靠性。文献［76］提出了一种基于智能代理通信的综合能源可靠性评估方法，并利用该方法对各子系统之间的相互影响进行了量化分析，结果显示各子能源系统之间的能量转换能显著影响系统整体可靠性。但目前研究尚局限于多能源耦合环节或小规模测试系统的可靠性评估，缺乏适应实际UES特点的高效、准确的可靠性评估方法，且现有UES可靠性评估方法效率和精度仍有待提高。

在复杂场景下，UES还需要具备强大的韧性以应对来自系统内外的各类扰动［77］，韧性一方面指系统对故障的感知与防御能力，另一方面则强调系统在面对故障时主动适应运行状态变化并迅速恢复失电负荷的能力［78］。当前，负荷供电快速恢复和分布式能源孤岛运行是提升UES韧性的核心手段。文献［79］采用网络重构改变拓扑结构进行供电恢复，并通过鲁棒优化保证分布式电源和负荷出力波动时供电恢复策略的有效性。但是，供电恢复问题与复杂运行问题深度耦合，需进行多时空尺度手段配合、多目标混杂的时序演进优化。因此，在故障发生后，需要有效发挥多能源调节手段的多尺度与多目标运行控制能力，黏合和沟通系统中的多能源可控资源，实现故障状态下UES的快速供电恢复。文献［80］考虑了联络开关在孤岛划分问题中的影响，用贪心算法求解树上背包问题的孤岛划分模型；文献［81］根据孤岛区域的不同运行状况，将图论的概念与数学规划方法相结合，提出基于有向图模型的孤岛划分策略。然而，由于UES中光伏、风机等分布式能源的出力具有很强的随机性，不考虑上述因素时负荷恢复水平往往较低，需要系统孤岛运行策略具有应对不确定性的能力。且仅以某一时间断面负荷恢复量最大作为孤岛运行的目标，难以保证在系统恢复正常运行前对重要负荷进行持续供电，应充分考虑重要负荷持续运行时间对孤岛运行策略的影响。

基于上述需求，需要从以下几方面实现UES可靠性评估与韧性提升关键技术突破：①针对多能耦合下UES故障传播机理和特征，研究适合于UES形态特征的可靠性评估技术，进一步提升现有可靠性评估方法的适应性和效率；②挖掘故障情况下多能源互动调节手段的支撑潜力，建立基于多能源调节手段协调配合的快速供电恢复技术，为失电区域提供电压支撑和功率支持，实现失电区域的高比例恢复供电；③建立以柔性互联设备为核心、多时空多能源手段相协调的紧急孤岛运行模式，并考虑能源孤岛中光伏、风机等分布式能源出力的随机性与波动性，研究多能源系统孤岛安全运行策略。

4 结语

伴随着能源转型的步伐，物物融合和信物融合下的分区互联结构将是未来UES的重要形态特征之一。多要素融合带来的不确定性因素给UES的运行调控带来重大挑战。传统运行调控手段一方面难以充分挖掘UES的大量灵活性资源来实现不同能源及信息环节的互补协同；同时无法有效应对大量复杂随机性所带来的系统运行风险，难以适应未来UES的发展需求，成为亟待解决的关键问题。

本文面向能源转型视角下UES的形态演化及运行调控问题，从UES形态演化驱动力入手，阐述了信息物理融合的UES分区互联化形态特征，剖析了新形态下UES运行调控面临的挑战，进而对UES互补潜力分析、运行态势感知、柔性互联控制、可靠性评估与韧性提升4项运行调控关键技术展开讨论与展望，希望能够为能源转型下UES运行调控技术的研究应用提供思路和借鉴。