分布式能源系统优化与设计思路研究
分布式能源系统的设计与优化
分布式能源系统的设计与优化第一章引言随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，分布式能源系统成为了一个备受关注的研究领域。
分布式能源系统通过将能源生产和使用分布在广泛的地理区域内，可以提高能源利用效率、减少传输损耗、提供能源安全性，并且对环境有较小的负面影响。
因此，设计和优化高效可靠的分布式能源系统具有重要的意义。
第二章分布式能源系统设计原则2.1 能源需求分析在设计分布式能源系统时，首先需要对能源需求进行分析。
这包括确定能源的类型、用途和使用模式等。
通过深入了解能源需求的特点，可以避免系统设计出现过度供应或供不应求的问题。
2.2 能源生产技术选择根据能源需求的分析结果，可以选择合适的能源生产技术。
常见的分布式能源生产技术包括太阳能、风能、生物质能等。
在选择技术时，需要考虑资源可利用性、技术成熟度和经济性等因素。
2.3 能源存储与输送设计分布式能源系统时，还需考虑能源的存储与输送问题。
能源存储技术包括电池、超级电容器等，而能源输送技术包括电网、氢气管道等。
根据具体情况选择合适的存储与输送技术，以实现能源的高效利用。
第三章分布式能源系统优化方法3.1 能源系统建模与仿真在设计优化分布式能源系统时，建立适当的数学模型是必不可少的。
通过对系统的建模与仿真，可以评估不同设计方案的性能，并进行优化策略的制定。
常见的能源系统建模方法有物理模型、统计模型和优化模型等。
3.2 多目标优化技术由于分布式能源系统通常涉及多个目标，例如经济性、环境友好性和能源安全性等，因此需要采用多目标优化技术进行系统优化。
常用的多目标优化方法包括遗传算法、粒子群优化算法等，通过寻找系统的最优解，达到最佳的综合性能。
3.3 风险评估与容错设计在设计分布式能源系统时，还需考虑系统的风险评估与容错设计。
由于分布式能源系统涉及多个能源来源和多个能源使用节点，因此可能存在能源中断或系统故障的风险。
通过进行风险评估，并设计相应的容错机制，可以提高系统的可靠性和稳定性。
分布式能源系统的设计与优化
分布式能源系统的设计与优化引言随着能源需求的不断增长和传统能源资源的日益稀缺，分布式能源系统逐渐成为满足能源需求的重要方式之一。
分布式能源系统以其灵活性、高效性和可持续性而备受关注。
本文将介绍分布式能源系统的设计与优化问题，并探讨相关的技术和方法。
一、分布式能源系统简介分布式能源系统是指将多种能源资源与能源转换设施集成在一个系统中，通过本地能源产生、转换和利用，提供可靠、高效和环保的能源供应。
分布式能源系统由多个能源源头、分布式能源转换设施和能源利用设施组成，能够满足局部区域的能源需求。
1.1 分布式能源系统的优势分布式能源系统相比传统能源系统具有以下优势： - 灵活性：分布式能源系统可以根据不同地区的能源资源分布和需求特点进行灵活的布局和配置。
- 高效性：分布式能源系统采用本地能源产生和转换，减少了能源的输送损耗，提高了能源利用效率。
- 可持续性：分布式能源系统采用可再生能源和清洁能源作为能源资源，减少了对传统能源资源的依赖，促进了可持续发展。
- 低碳排放：分布式能源系统减少了能源输送过程中的能源损耗和二氧化碳排放，降低了对环境的负面影响。
1.2 分布式能源系统的应用领域分布式能源系统可以广泛应用于以下领域： - 居民住宅区：分布式能源系统可以为住宅区提供电力、热能和冷能，满足居民的能源需求。
- 商业综合体：分布式能源系统可以为商业综合体提供稳定的电力供应，保证商业运营的正常进行。
- 工业园区：分布式能源系统可以为工业园区提供电力、热能和冷能，满足工业生产的能源需求。
- 农村地区：分布式能源系统可以为农村地区提供电力、热能和冷能，改善农村能源供应状况。
- 岛屿和偏远地区：分布式能源系统可以为岛屿和偏远地区提供可靠的能源供应，减少对外界能源来源的依赖。
二、分布式能源系统的设计分布式能源系统的设计是指根据能源资源的分布和能源需求的特点，确定分布式能源系统的结构、配置和运行策略，以实现高效、可靠和经济的能源供应。
分布式能源系统的规划与优化研究
分布式能源系统的规划与优化研究随着可再生能源的快速发展和能源需求的增长，传统的集中式能源系统已经难以满足能源供应的需求。
分布式能源系统作为一种新兴的能源供应模式，可以更好地满足能源需求，减少对传统能源系统的依赖，并提供更可靠和稳定的能源供应。
因此，分布式能源系统的规划与优化研究变得尤为重要。
分布式能源系统在供能方面的规划主要包括能源源头的选择和布局的规划。
能源源头的选择是指在分布式能源系统中选择正确的能源类型，例如太阳能、风能、生物质能等。
每种能源具有不同的特性和可利用性，因此需要通过对区域能源资源分析和评估，制定出最适宜的能源类型。
布局的规划则涉及到能源产生设备的安装位置和能源网络的设计。
合理的布局可以最大程度地利用地理和自然条件，提高能源的获取效率和供应可靠性。
在分布式能源系统中，能源的优化则是指对能源的规划和调度进行优化，以实现能源供应的最优化。
实现能源的优化需要考虑多个因素，包括能源供给与需求的匹配程度、能源的质量和可靠性以及能源成本等。
针对这些因素，可以通过建立数学模型和使用优化算法来寻找最佳的能源供应策略。
例如，可以使用线性规划、混合整数线性规划等方法，来确定能源产生设备的使用方案和能源传输和分配的策略。
此外，分布式能源系统的规划与优化还需要考虑到环境保护因素。
传统能源系统的使用往往会导致大量的二氧化碳排放和环境污染，而分布式能源系统则可以减少这些负面影响。
因此，在分布式能源系统的规划和优化中，需要充分考虑环境因素，例如选择环保型能源，优化能源使用效率等，以实现能源供应的可持续发展。
为了对分布式能源系统的规划与优化进行深入研究，需要综合考虑许多关键因素，例如能源资源分布情况、能源需求情况、区域的地理和自然条件、政策和法规等。
因此，需要进行大量的数据收集和分析，建立合适的数学模型，并运用合适的优化算法进行求解。
同时，还需要考虑到系统的复杂性和不确定性，以及技术、经济和环境等多个因素之间的权衡。
分布式能源系统的设计与优化研究
分布式能源系统的设计与优化研究一、引言随着全球能源需求的不断增长和能源供应的日益紧张，寻找更可持续的能源解决方案成为当务之急。
分布式能源系统作为一种高效能源利用方式，逐渐受到了广泛的关注和研究。
本文旨在探讨分布式能源系统的设计与优化研究。
二、分布式能源系统的定义与特点分布式能源系统是指利用分散的能源资源（如太阳能、风能、生物质能等）进行能源生产、转换与利用的系统。
与传统集中式能源系统相比，分布式能源系统具有以下特点：1. 能源分散：分布式能源系统依靠分布在各个地理位置的能源资源进行能源生产，能够更好地利用地方性的能源。
2. 网络化：分布式能源系统通过互联网技术实现能源的高效分配与管理，提高能源的利用效率。
3. 增量式发展：分布式能源系统可以根据需求不断扩展与升级，适应能源需求的变化。
三、分布式能源系统的设计原则在设计分布式能源系统时，需要遵循以下原则：1. 多能源互补：利用多种能源资源，如太阳能、风能等，相互补充，提高能源的稳定性和可靠性。
2. 高效能源转换：采用高效能源转换技术，如光伏发电、风力发电等，提高能源转换效率。
3. 智能调度控制：使用智能监测与控制技术，实现对能源生产和消费的智能调度，提高能源利用效率。
4. 安全可靠性：保证分布式能源系统的安全、稳定和可靠运行，避免潜在的能源安全风险。
四、分布式能源系统的优化方法与策略为了提高分布式能源系统的运行效率和能源利用效率，可以采用以下优化方法与策略：1. 能源生产与消费的匹配：通过智能调度控制技术，实现能源生产与消费的动态匹配，减少浪费和损耗。
2. 能源存储与调度：利用储能技术，如电池储能、氢能储存等，实现能源的储存与调度，提高能源的利用效率。
3. 智能能源管理系统：借助物联网、大数据分析等技术，建立智能能源管理系统，实现对分布式能源系统的实时监测与控制。
4. 协同优化策略：通过多个分布式能源系统之间的协同合作，实现能源调度的整体最优化，提高整个能源系统的效率。
电网分布式能源的调度与优化技术研究
电网分布式能源的调度与优化技术研究摘要：随着可再生能源的快速发展和智能电网的建设，电网分布式能源的调度与优化技术成为当前能源领域的一个热门研究方向。
本文将介绍电网分布式能源调度与优化技术的概念、背景以及相关挑战，并着重讨论了当前研究取得的进展和未来发展方向。
1. 引言分布式能源是指介于用户侧和传统发电侧之间的能源系统，包括分布式光伏发电、风力发电、储能系统等。
传统的中央化发电方式存在诸多问题，如能源供应不稳定、能源浪费以及环境污染等。
电网分布式能源的调度与优化技术旨在解决上述问题，提高能源利用效率和电网安全稳定性。
2. 电网分布式能源调度与优化技术的背景2.1 可再生能源的快速发展随着环境保护和能源可持续发展的要求增加，可再生能源的快速发展成为全球能源转型的关键。
分布式能源作为可再生能源的一种重要形式，其装机容量不断增加，对电网调度和优化提出了新的挑战。
2.2 智能电网的建设智能电网是利用现代信息与通信技术对电力系统进行建设和管理的新型电力系统。
它能够实现电力供需之间的动态平衡、可靠性提高和电网安全性增强。
电网分布式能源调度与优化技术是智能电网建设的重要组成部分。
3. 电网分布式能源调度与优化技术的挑战3.1 能源供应不稳定性由于可再生能源的天气和环境等因素的影响，分布式能源的供应具有一定的不稳定性，这给电网调度和优化带来了困难。
3.2 储能系统的优化问题储能系统是解决可再生能源供应不稳定性问题的重要手段。
如何合理利用储能系统进行能量调度，提高电网的稳定性和经济性是一个挑战。
3.3 善于处理大数据电网分布式能源调度与优化技术需要处理大量的数据，包括用户需求、可再生能源的预测、电网状态等。
如何高效地处理这些数据，使得调度和优化策略更加准确有效是一个重要问题。
4. 电网分布式能源调度与优化技术研究进展4.1 预测与优化模型通过建立可再生能源的预测模型，可以提前预测分布式能源的供应情况，从而指导电网调度。
分布式能源系统的优化
分布式能源系统的优化是目前能源领域的研究热点之一，随着可再生能源的广泛应用和分布式发电技术的不断进步，如何有效地优化分布式能源系统的运行已成为人们关注的焦点。
本文将深入探讨分布式能源系统的优化问题，从不同角度分析其优化方法和挑战，以期为相关领域的研究提供一定的参考和启发。
一、分布式能源系统概述随着全球能源需求的增长和对环境保护的要求，分布式能源系统逐渐成为能源供应的主要形式之一。
分布式能源系统是指将多种能源源头分布式地布置在不同地点，通过互联网或其他通信技术实现能源的协调和管理，以实现系统的高效运行和能源的最大利用。
分布式能源系统不仅可以提高能源利用率，降低能源浪费，还可以减少污染排放，推动清洁能源的发展。
二、分布式能源系统的优化方法1. 数据采集与分析在分布式能源系统的优化过程中，数据采集是非常重要的一环。
只有通过精确的数据采集和分析，才能了解系统的实际运行情况，找出存在的问题并进行针对性的优化。
可以利用传感器、监控设备等技术进行数据采集，采集系统中各种能源的产生、消耗和储存情况，为优化提供可靠的数据支持。
2. 预测模型构建为了更好地优化分布式能源系统的运行，可以构建预测模型对系统的未来运行状态进行预测。
通过对各种数据和信息的分析，可以建立预测模型来预测系统的未来负荷、能源产出和消耗等情况，从而提前做好调整和优化。
3. 协同优化策略在分布式能源系统中，不同能源之间存在协同关系，通过合理的优化策略可以实现不同能源之间的协同工作，提高系统整体的效率和性能。
可以通过调整能源的输出功率、优化能源的分配策略等方式来实现协同优化，确保系统的稳定运行和最大效益。
4. 智能控制技术智能控制技术是分布式能源系统优化的重要手段之一，通过引入人工智能、大数据分析等先进技术，可以实现系统的自动化控制和智能化管理。
可以利用智能算法对系统进行实时监控和优化调度，实现系统的智能化运行和管理。
三、分布式能源系统优化的挑战1. 多能源协同优化分布式能源系统通常由多种能源组成，如太阳能、风能、生物质能等，不同能源之间存在复杂的协同关系。
智能电网中分布式能源系统的建模与优化
智能电网中分布式能源系统的建模与优化随着能源需求的不断增长和对可持续发展的要求，智能电网的构建已成为当今能源领域的热门话题。
而分布式能源系统作为智能电网的重要组成部分，具有更高的可靠性和灵活性，能够更好地满足用户的需求和实现能源的协调利用。
本文将结合建模与优化的角度，探讨智能电网中分布式能源系统的相关问题。
一、分布式能源系统概述分布式能源系统（Distributed Energy System，简称DES）是指将多个小型的能源装置组合起来，形成一个整体能够提供可持续能源的系统。
在传统的集中式电网中，能源主要依靠大型发电厂输送至用户，存在能源传输损耗大、单一供能方式等问题。
而分布式能源系统通过将能源装置安装在用户侧或局部区域，实现近距离供能，提高了能源的有效利用率和可靠性。
二、分布式能源系统的建模建立分布式能源系统的合理模型是实现系统优化的重要前提。
建模的核心是将系统的各个组成部分和相互间的关系进行描述和抽象，以便进行后续的分析和优化。
1. 能源装置建模能源装置是分布式能源系统的核心组成部分，如风力发电机组、太阳能电池板等。
在建模过程中，需要考虑到能源装置的输出特性、发电效率以及不同天气条件下的变化规律等。
可以使用数学方程或者仿真软件对不同种类的能源装置进行建模，得到其效能和输出功率的函数关系。
2. 能源存储设备建模能源的稳定供应是分布式能源系统的一大挑战，而能源存储设备的合理利用可以有效解决此问题。
能源存储设备的建模需要考虑到储能效率、充放电速度和容量等指标，并将其与能源装置的输出功率进行匹配，以实现能源的平衡和调度。
3. 能源互联网建模分布式能源系统的关键特点之一是能源的互联互通。
建模能源互联网需要考虑到能源的传输、转换和分配等过程，并分析不同节点之间的能量流动和能源交换的效率。
通过建立能源互联网的模型，可以更好地实现能源的协同和共享。
三、分布式能源系统的优化分布式能源系统的优化是提高系统效率和可靠性的关键步骤，通过合理的规划和调度，将能源的供需平衡和系统的运行成本最小化。
分布式能源系统的设计和优化研究
分布式能源系统的设计和优化研究随着能源需求的不断增长和可再生能源技术的不断发展，分布式能源系统成为一种新的能源供应形式。
分布式能源系统是指将多种能源形式集成在一起的系统，如太阳能、风能、生物质能等，旨在提高能源效率和可靠性。
本文将就分布式能源系统的设计和优化进行探究。
一、分布式能源系统的设计分布式能源系统的设计需要考虑多种要素，包括能源的类型、地理位置、负载特征以及系统规模等。
1. 能源的类型分布式能源系统主要包括太阳能、风能、生物质能等，以及储能设备。
因此，设计分布式能源系统要考虑到这些能源不同的特点，如太阳能需要充足的日照，风能需要高空气流，生物质能需要原料等。
在设计阶段应根据实际情况选择能源。
2. 地理位置不同地区的气候条件、地形地貌等因素会影响能源的利用效率。
例如，太阳能在亚热带区域的利用效率更高，而在寒带则较低。
风能在海岸地区和高原等地方利用效率较高，而在北极地区则较低。
因此，分布式能源系统在选择和设计地点时需要考虑到地理位置。
3. 负载特征不同负载的特征也会影响到分布式能源系统的设计。
负载特征包括功率需求、使用时间、峰谷差等。
例如，高峰负载期需要更大的储能设备，以满足负载需求。
4. 系统规模分布式能源系统的规模决定了系统的总装机容量以及单个能源设备的容量，也会对系统的技术水平和前期投资产生影响。
因此，在设计分布式能源系统时，需要综合考虑各方面因素，确定合理的系统规模。
二、分布式能源系统的优化在分布式能源系统实际应用中，需要通过优化系统设计和控制来提高能源效率和经济效益。
下面从系统结构、能量管理和储能技术三个方面探讨分布式能源系统的优化。
1. 系统结构优化分布式能源系统的结构应该总体上保证能源平衡，即通过合理的能源配置来保证系统的供需平衡。
另外，应该根据引入的新能源类型和负载类型针对性地进行系统结构优化。
结构优化包括以下几个方面：（1）能源种类和组合关系的优化：在满足需求前提下，通过优化分布式能源系统中各能源设备的选择和组合关系来提高系统能源利用效率。
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分布式能源系统优化与设计思路研究
发表时间：2018-08-06T16:56:35.523Z 来源：《电力设备》2018年第11期作者：刘菲燕
[导读] 摘要：为充分发挥分布式能源系统高效、节能、环保的优势，系统的优化规划与设计至关重要。
(宁夏回族自治区电力设计院有限公司宁夏银川 750001)
摘要：为充分发挥分布式能源系统高效、节能、环保的优势，系统的优化规划与设计至关重要。
基于分布式能源系统的发展与演变历程，针对分布式热电联产系统、多能互补分布式能源系统和分布式能源互联网的优化规划与设计问题，对国内外相关研究内容进行了全面梳理，明确了当前的研究现状，并指出了未来可能的研究方向。
关键词：分布式能源系统；优化；多能互补；分布式能源互联网
引言
近年来，在国家能源局、国家电网公司、地方燃气公司等多方积极推动下，分布式能源的应用在中国渐成气候，但仍需依赖政府补贴维持生存，尚未走上完全市场化的道路。
作为一种系统性、复杂性节能减排方案，自分布式能源概念提出以来，系统优化规划和设计问题便引起了能源学者的足够关注。
随着分布式能源系统内涵的不断深化和外延的不断衍生，其系统优化的范畴也在不断扩大，优化层次不断深入、优化方法不断创新。
但总体而言，既往研究大多着重于优化方法层面的探讨，而对分布式能源系统自身的发展演变及其与之适应的优化规划设计问题的思考则略显不足。
在分布式能源的发展历程中，为了适应社会经济条件的变化，其系统应用形式也在不断推陈出新。
总体而言，分布式能源的发展动因由节能主导、减排主导已过渡到安全、智能主导；与之相对应，分布式能源系统的结构模式也由早期的分布式热电联产系统、多能互补分布式能源系统，发展到现在的区域型分布式能源互联网。
基于上述发展与演变历程，本文针对其不同发展阶段所面临的系统优化问题，综述了国内外的研究状况。
同时，在对既有研究分析评述的基础上，提出了未来分布式能源系统优化研究的可能方向和关键课题。
1分布式热电联产系统优化
基于中国著名工程热物理学家吴仲华院士所提出的总能系统的理念，率先展开了对冷热电三联供系统的特性分析与优化设计相关研究工作。
针对不同类型分布式热电联产技术的供能特性，提出了具有针对性的系统运行优化方法。
基于遗传算法，建立了楼宇型分布式热电联产系统优化模型。
基于混合整数非线性规划理论，构建了微型冷热电三联供系统的多目标运行优化模型。
通过引入惩罚函数，构建了冷热电三联供系统的多目标优化模型。
则在微燃机冷热电三联供系统仿真模型的基础上，建立了经济性优化模型。
20多年来，国内外学者对分布式热电联产系统优化进行了大量的研究，取得了一系列创新性研究成果。
本文从系统运行策略优化、设备配置与运行策略协同优化2个方面进行概述。
1.1运行策略优化
作为一种多产联供系统，分布式热电联产系统的能量调控与运行管理十分复杂，其运行调控对系统综合效益的实现至关重要。
基于生命周期法，对楼宇型分布式能源系统“以热定电”和“以电定热”2种运行模式进行了优化分析。
提出了一种跟随混合电热负荷的分布式热电联产系统优化运行策略，所提出的优化运行策略较传统“以热定电”或“以电定热”运行模式可取得更好的经济、环境和节能效益。
考虑相关设备的变工况运行特性，通过耦合应用TRNSYS和Matlab构成联合仿真平台并引入遗传算法，对考虑部分负荷特性的小型冷热电三联供系统的运行策略进行优化，得到了逐时最佳运行工况。
综上所述，围绕分布式热电联产系统运行策略优化，相关研究已突破“以热定电”、“以电定热”的常规运行模式，通过赋以优化模型足够的自由度，实现了供需两侧的互动、耦合。
同时，设备部分负荷特性的考虑，也使得优化结果更具可靠性。
1.2设备配置与运行策略协同优化
分布式热电联产系统的经济性、节能性和环保性优势除了取决于系统的运行策略，受设备容量配置的影响也较大。
设备的容量配置过大，不仅会使设备初投资过大，而且会导致系统长期低负荷运行；而设备容量配置过小，存在能源供应不足的软肋，二者都不能充分发挥分布式能源系统高效用能的优势。
近年来，分布式热电联产系统的优化范畴不断扩大，研究重点已从运行策略优化发展到设备配置与运行策略的协同优化。
同时，优化方法不断创新，从早期的线性规划、混合整数线性规划，发展到粒子群算法、遗传算法等智能优化方法。
2多能互补分布式能源系统优化
与常规单体型分布式能源系统相比，耦合可再生能源和化石能源互补利用所构建的多能互补分布式能源的优化决策问题则更为复杂，其包含了从系统能流结构设计和设备类型选择、容量和数量配置到运行策略的整个优化过程。
2.1耦合可再生能源和化石能源的分布式能源系统优化
多能互补分布式能源系统在解决可再生能源供能不连续、缓解化石能源紧张和减少环境污染等方面具有巨大的优势。
然而，目前多能互补分布式能源系统的优化研究工作中，对实际运行中可再生能源出力间歇性和随机性以及负荷需求的不稳定性的考虑较少。
因此，加强可再生能源出力预测和需求侧负荷预测是今后的研究重点。
2.2基于微网的多能互补分布式能源系统优化
在多能互补分布式能源系统中，增加储能装置是解决可再生能源出力不连续、不稳定的有效措施。
微网是指由多种分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控、保护装置汇集而成的新兴发配电系统。
微网不仅能消纳大量随机性和间歇性的可再生能源，还能在保证电能质量的前提下，满足区域内负荷需求。
因此，微网为多能互补分布式联供系统提供了一个易于调节的平台，在满足热（冷）负荷的情况下，更有效的分配和储存电能，进一步提高能源利用率。
所以，基于微网的多能互补联供技术具有重要的研究意义和广阔的应用前景；同时，在此基础上的系统优化研究成为当前的又一个研究热点。
3区域型分布式能源互联网优化
迄今为止，分布式能源系统的优化研究大多以楼宇型分布式能源为研究对象。
即使是针对覆盖多个用户的区域型分布式能源系统，在优化建模过程中也大多沿用了供给侧能源垂直化管理的传统“中心”主义思维，假设全部能源负荷集中于某一节点，通过集中能源站满足其用能需求。
基于以上假定，系统优化研究的重点主要集中在原动机的配置、冷热电负荷平衡调节等方面，而未能充分考虑供给侧分布式能
源设备和需求侧能源负荷在时空上的匹配和平衡。
实际的区域型分布式能源系统大多建立在区域供冷供热系统基础之上。
因此，针对区域型分布式能源系统的优化设计，有必要对供热供冷系统，包括冷热管网输送系统的特性进行深入研究，将其纳入整个大系统的优化过程。
作为分布式能源利用的新思路、新模式，分布式能源的网络化应用也引起了国内学者的广泛关注。
基于用户用能行为的时空互补性，指出了“分布式能源互联网”相对于常规分布式能源系统的优势，探讨了“分布式能源互联网”具体化可能存在的问题。
对于分布式能源系统与区域能源系统的集成与耦合，目前国内外相关研究大多停留在概念叙述的大框架层面；关于系统的优化也是浅尝辄止，尚缺乏深入细化的方法论研究。
结语
在新的市场环境下，分布式能源系统的应用将不断深化，其优化研究也在不断发展，优化对象从冷热电三联供系统、多能互补型分布式能源系统发展到目前的分布式能源互联网；优化层次从运行策略优化发展到设备配置与运行策略协同优化；系统模型从静态的热力学模型、热经济模型发展到动态的瞬时仿真模型；采用的算法也从传统的确定性算法发展到先进的试探性算法。
总体而言，针对分布式能源系统的优化规划与设计，国内外研究机构和学者进行了大量卓有成效的研究，取得了很多创新性研究成果，有效推动了分布式能源的应用与发展。
参考文献
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