考慮最優負荷削減與熱負荷慣性的綜合能源系統可靠性評估

崔艷妍，劉偉，蘇劍，劉冀邱，潘永超，李嘉，張先亮，張璐

(1. 中國電力科學研究院有限公司，北京市 100192；2. 國網河北省電力有限公司，石家莊市 050031；3. 中國農業大學信息與電氣工程學院，北京市 100083 )

0 引 言

以多能互補和能量梯級利用為核心理念的綜合能源系統(integrated energy system，IES)是實現能源轉型和節能減排的重要途徑。近年來，多能潮流計算、能源設備優化配置與運行控制成為IES研究的熱點。但是作為指導規劃與運行的IES可靠性評估的研究成果卻相對較少。一方面，IES的結構、運行方式與傳統供能系統存在較大差異，適用于傳統供能系統的可靠性評估指標不能全面描述IES的供能可靠性；另一方面，由于存在多種能源耦合設備，在故障場景下通過多種能源互濟和優化調度可以減少供能損失，是否考慮優化調度可靠性計算結果明顯不同。因此，研究考慮故障場景下優化調度的IES可靠性評估對于獲得精確的IES可靠性指標具有重要意義。

在IES可靠性評估研究方面，文獻[1]基于電熱耦合能源系統的基本結構提出了一種考慮多能源綜合需求響應的電熱耦合能源系統可靠性評估方法；文獻[2]提出了一種含多元儲能系統的綜合能源微網可靠性評估方法，量化分析了多元儲能配置和運行策略對綜合能源微網供能可靠性的影響，但沒有考慮每次故障出現時儲能運行狀態和參數的差異；文獻[3]建立了氣電耦合IES供電可靠性模型，提出了一種電氣耦合IES供電可靠性評估解析方法；文獻[4]計及了IES多時間尺度，運用IES多能互濟的基本運行策略，提出了IES可靠性評估方法，但是沒有考慮分布式電源與儲能系統接入對IES可靠性的影響；文獻[5]基于能源集線器(energy hub，EH)模型，利用馬爾科夫方法對能源集線器可靠性進行解析評估，沒有考慮分布式電源的影響，并且只考慮了能源輸入與元件容量限制；文獻[6]提出了一種考慮能源產生側與需求側依賴關系的IES充裕性評估方法，用該方法對含有多種能源的產能系統充裕性進行建模，同時考慮了主要能源的容量限制和不同能源裝置的停運可靠性。此外，在IES可靠性評估指標方面，大多數研究沿用傳統負荷削減次數、負荷削減時間、缺供能量期望以及供能可靠率作為綜合能源系統可靠性評估指標[4,7-8]。文獻[9]引入“閥級”的概念，建立設備重要度指標，用以評估能量轉化設備對系統供能可靠性水平的影響；文獻[10]沿用傳統負荷削減頻率、負荷削減概率以及負荷供應不足期望作為系統可靠性評估指標，同時提出可靠性提升率指標，用以刻畫儲能及需求響應對供能可靠性水平的影響在IES故障恢復和熱負荷慣性方面，文獻[11]從發生故障后的角度出發，提出了考慮雙向耦合的電-氣綜合能源系統時序故障恢復方法；文獻[12]針對綜合能源系統配電網的故障恢復問題，建立了電-氣耦合綜合能源恢復量與經濟性、環保性相協調的雙層優化故障恢復模型；文獻[13]以工廠為研究對象，提出了一種以多能轉供為核心，以經濟性最優為目標的綜合能源系統故障態運行策略；文獻[14]表明考慮到蓄冷/熱設備的熱慣性以后，能夠有效延長供能時間，從而為故障維修和設備轉供提供更充分的準備時間；文獻[15]考慮了熱慣性影響，建立了時間和空間熱慣性模型，可以使供能恢復范圍更大。

在故障狀態下是否對IES進行優化調度，其內部的各種類型元件協調出力和初始狀態對負荷停供情況有很大影響，造成可靠性指標統計不準確。然而IES存在復雜的能量耦合關系，故障所造成的元件出力調整和負荷削減程度難以直觀判斷，因此研究考慮IES故障場景優化運行的可靠性評估方法是亟需解決的問題。

針對目前IES可靠性評估存在的問題，本文建立IES故障恢復場景下，運行成本最小與加權停供負荷量最小的優化調度模型，可求解IES電熱負荷最優削減水平；設計基于序貫蒙特卡洛模擬原理的IES可靠性評估方法和流程，分析和計算考慮熱負荷慣性的IES電熱負荷可靠性指標；通過算例仿真分析最優負荷削減模型和熱負荷慣性對IES可靠性的影響。

1 IES結構及可靠性評估指標

IES內部存在多種能源的相互耦合與協調，其可靠性評估的模型和指標相較于傳統單一供能系統存在較大差異。本節基于IES的組成結構和運行特點，構建IES可靠性評估指標。

1.1 IES典型結構

由外部電網和天然氣網輸入電能(power electricity，PE)和天然氣能(power gas，PG)、向用戶輸出電能(load electricity，LE)和熱能(load heat，LH)的IES組成結構如圖1所示。IES內部包括產能、轉換、儲能設備以及能源網絡。產能設備有熱電聯產系統(combined heating and power，CHP)、燃氣鍋爐(gas boiler，GB)、風力發電機(wind turbine，WT)、光伏電池板(photovoltaic cell，PV)；轉換設備有配電變壓器(transformer，T)、電鍋爐(electric boiler，EB)；儲能設備有電儲能(electricity storage，ES)和熱儲能(heat storage，HS)。能源網絡包括電網、氣網、熱網。IES設備和網絡模型見文獻[16]。

圖1 典型IES組成結構Fig.1 Typical IES composition structure

1.2 IES可靠性評估指標

現有關于IES可靠性評估的研究中，可靠性評估指標往往直接沿用電力系統可靠性評估指標體系[7-10]，而電力系統的可靠性評估指標并不能契合熱力系統的物理特性，如熱力系統的熱慣性。本文IES可靠性評估指標采用能量供應不足期望(expectation of energy not supply，EENS)、能量缺供時間期望(loss of load expectation，LOLE)、總停供能損失期望(total shutdown energy loss expectation，TSELE)、供能可用度(service availability index，SAI)，同時在供熱可靠性指標的計算中充分考慮了由于熱力系統熱慣性而導致的熱能缺供的時延現象。

1.2.1電、熱能量供應不足期望

IES電能供應不足期望EEENSe含義為平均每年所有設備故障產生的缺供電能的期望值，其計算公式為：

(1)

(2)

IES熱能供應不足期望EEENSh含義為平均每年所有設備故障產生的缺供熱能的期望值，其計算公式為：

(3)

(4)

1.2.2電、熱能量缺供時間期望

當電負荷發生削減時，被削減電負荷立即處于能量缺供狀態，平均每年電能缺供時間期望ELOLEe為：

(5)

當IES供熱功率小于熱負荷需求時，供熱溫度下降到最低供熱溫度仍需一段時間，故平均每年熱能缺供時間期望ELOLEh為：

(6)

1.2.3IES總停供能損失期望

IES總停供能損失期望ETSELE含義為平均每年IES內部負荷停供造成的經濟損失期望值，其計算公式為：

(7)

式中：δh、δe分別為熱負荷削減和電負荷削減的懲罰系數；ξh、ξe分別為熱能單價和電能單價。

1.2.4電、熱供能可用度

供能可用度指標是指平均每年實際供能時間與需求供能時間的比值。

IES供電可用度σSAIe為：

(8)

IES供熱可用度σSAIh為：

(9)

2 考慮運行優化的IES可靠性評估方法框架

2.1 研究思路

IES可靠性評估主要包括以下3個部分：

1)對IES的運行狀態進行抽樣。基于序貫蒙特卡洛抽樣方法，抽出IES中所有元件的“運行-停運”時間序列。

2)對抽取的IES運行狀態進行后果分析。先在正常運行狀態下對IES進行優化調度，求出正常運行狀態下的設備運行參數，再調用本文建立的IES故障場景下考慮最優負荷削減與熱負荷慣性的優化調度模型，求出元件故障停運狀態下的電熱負荷減供量和減供時長。

3)計算IES可靠性指標。基于1.2節中IES可靠性指標計算方法，根據元件故障情況下的電熱負荷減供量和減供時長，計算可靠性指標。

2.2 熱負荷慣性

熱負荷的慣性也稱為延遲特性，其用能本質是供熱介質在供熱中斷后溫度在一定范圍內變化，但仍處于用戶可接受的供熱范圍內。因此，用戶對于熱能供應中斷的反饋具有滯后性。基于IES運行狀態評估系統可靠性時，若供熱中斷，則判定系統故障；基于供熱介質溫度評估系統可靠性時，若供熱中斷，介質溫度將逐步下降，只要溫度處于用戶可接受范圍內，則判定系統正常，直到介質溫度低于用戶可接受的最低溫度Tmin，才判定系統故障。因此，基于供熱介質溫度的熱負荷可靠性評估模型更為精確。

為了描述溫度變化的延遲過程，采用線性能量平衡法，對熱負荷的延遲過程進行建模[4,17]。假設任意時刻熱水罐注入冷水與熱水混合均勻，則任意時刻水罐內熱水溫度變換趨勢為：

ceq(t)(Td-Tin)+Ph(t)

(10)

式中：C為熱水罐容量；R為熱水罐熱阻；T(t)和Ta(t)分別為t時刻熱水溫度和環境溫度；ce為水的比熱容；q(t)為t時刻用水速率；Td、Tin分別為熱水期望溫度和進入系統的冷水溫度；Ph(t)為t時刻能源集線器供熱功率。

式(10)為一個微分方程，描述了每一時刻熱水罐中熱水溫度變化與用戶消耗熱水速率、熱水罐散熱功率以及IES供熱功率的關系。為簡化計算，可對熱負荷延遲特性模型進行準穩態處理。假設時段i內，用戶熱負荷需求、IES供熱功率都不發生變化，則時段i熱水的消耗量q(i)為：

(11)

式中：PLh(i)為時段i用戶熱負荷需求功率。假設各時段熱水罐熱水的溫度不變，則熱水溫度滿足：

(12)

ceq(i)(Td-Tin)+Ph(i)}

(13)

將式(11)與式(13)代入式(12)中可得時段i到時段i+1，熱水溫度變化量為：

PLh(i)+Ph(i)}

(14)

根據式(13)，即可在已知時段i熱水溫度T(i)的情況下，根據IES供熱功率Ph(i)和熱負荷需求功率PLh(i)求出時段i+1熱水的溫度T(i+1)。當k小時后，熱水溫度T(i+k)小于供熱允許最低溫度時，即認為用戶供熱中斷。

2.3 序貫蒙特卡洛模擬

運用兩狀態模型對IES進行可靠性評估時，其狀態變化情況可通過“運行-停運-運行”的循環過程來模擬。設λ為元件故障率，μ為元件修復率，tTTF為元件無故障工作時間，tTTR為修復時間，則這些參數滿足：

(15)

利用生成[0, 1]之間的隨機數對各元件的無故障工作時間和修復時間進行抽樣，抽樣公式為：

(16)

式中：R1、R2均為[0, 1]間均勻分布的隨機數。采用上述方法對tTTF和tTTR分別交替抽樣，實現元件狀態變化循環過程。

2.4 可靠性評估流程

基于序貫蒙特卡洛模擬的IES可靠性評估流程如圖2所示，評估流程考慮了正常和故障場景的優化調度。正常場景IES優化調度的目的是獲得儲能設備狀態值，該值是故障場景優化調度的必要已知條件；故障場景有負荷削減，會影響可靠性指標統計，優化調度的目的是盡量保證在重要負荷的持續供能條件下，運行成本最小。

圖2 IES可靠性評估流程Fig.2 Reliability assessment process of IES

IES可靠性評估流的具體步驟如下：

第1步：讀取IES各元件運行參數和可靠性參數，根據風光等分布規律抽取風機光伏出力曲線，根據電熱負荷特征抽取電熱負荷曲線。

第2步：初始化蒙特卡洛仿真時間tMC=0，仿真時間tyear=1 a。根據元件故障率參數抽取IES中所有n個元件的無故障工作時間tTTF1，tTTF2，…，tTTFn。

第3步：找出所有元件無故障工作時間中的最小值tTTFmin，其對應的元件即為本次抽樣發生故障的元件，根據該元件的平均修復時間抽取元件本次故障的修復時間tTTR。

第4步：調用IES無故障場景下優化調度模型，持續運行tTTFmin求出IES故障發生時刻的電熱儲能狀態。

第5步：調用IES元件故障場景下最優負荷削減模型與熱負荷慣性模型，持續運行tTTR，求出元件故障期間每小時電熱負荷的減供量和減供時長，統計故障期間IES的負荷持續削減時長與能量供應不足量。

第6步：推進蒙特卡洛模擬仿真時間，令tMC=tMC+tTTFmin+tTTR，判斷仿真時間tMC是否超出最大仿真年限tyearmax，如果tMC≥8 760tyearmax，則對每年的可靠性指標取平均值，計算得出IES的最終可靠性指標，仿真結束；如果tMC<8 760tyearmax，則進入第7步。

第7步：判斷仿真時間是否跨年，如果tMC≥8 760tyear，則仿真時間跨年，tyear=tyear+1，計算能源集線器該年的可靠性指標；如果tMC<8 760tyear，則進入第8步。

第8步：對本次故障元件產生新的無故障工作時間tTTFi，更新其他未發生故障元件的無故障工作時間，返回第3步。

3 IES最優負荷削減模型

3.1 正常場景下IES優化調度

正常狀態下IES運行優化調度主要考慮系統運行的經濟性，盡量降低包括IES從外部電網的購電成本和外部氣網的購氣成本在內的運行成本，且當IES電能產生過剩向外部電網返送功率時，購電成本為負。基于文獻[18]中的IES優化模型，對IES進行日前優化調度，得出在正常運行狀態下的運行成本及儲能設備的運行參數。

3.2 故障場景下IES優化調度

3.2.1考慮運行成本與加權停供負荷量最小的故障場景優化調度模型

當IES某個元件發生故障時，該元件立刻停止運行，輸出的能量為0。此時IES中功率平衡被破壞，需要調整設備運行參數甚至削減負荷，但是由于IES中存在復雜的能量耦合關系，故障造成的元件出力參數和負荷削減量難以直觀判斷。所以需要對故障后的IES進行優化調度，在故障優化調度時為了達到經濟性和供能可靠性最佳的目標，綜合考慮運行成本和負荷削減量，并且基于判斷矩陣法對兩者進行了加權處理。

3.2.1.1目標函數

為了使系統運行成本和負荷削減量最低，同時考慮利用熱負荷慣性，本文的目標函數F為運行成本與加權停供負荷量標幺值之和最低。

(17)

Cop(t)=Cele(t)+Cgas(t)

(18)

ω1+ω2=1

(19)

Cele(t)=cele·Pele(t)

(20)

(21)

(22)

式中：Cop(t)為t時段IES故障情況下的運行成本，由購售電成本和購氣成本兩部分組成；Cb為日前調度下的運行成本，作為IES運行成本的基準值；R(t)為加權負荷削減量；Rb為加權負荷總量，作為IES加權負荷削減量的基準值；ω1、ω2為組合權重；Δt為IES運行時間；Cele(t)、Cgas(t)分別為單位時間內IES向電網購售電成本和向氣網購氣成本；Pele(t)為與電網的交互功率，大于0時，系統向電網購電，否則向電網售電；cele為電能價格，IES向電網購電時為購電電價，IES向電網售電時為售電電價；cgas為氣能價格；PMT(t)、QGB(t)分別為燃氣輪機發電功率和燃氣鍋爐制熱功率；ηMT、ηGB分別為燃氣輪機發電效率和燃氣鍋爐的制熱效率；LHVNG為天然氣低熱值；d、r1、r2分別為電負荷、熱負荷和允許有限降溫供熱負荷編號；Me、Mh1、Mh2分別為電負荷集合、熱負荷集合、允許有限降溫供熱負荷集合；Lecut,d、Lhcut1,r1、Lhcut2,r2分別為t時段電負荷削減量、導致停供的熱負荷削減量、允許有限降溫供熱的熱負荷削減量；λecut、λhcut1、λhcut2分別電負荷、導致停供的熱負荷、允許有限降溫供熱的熱負荷的權重因子，代表負荷在系統中的重要程度，由于能源品級電、氣、熱/冷依次遞減，且應優先利用熱負荷慣性，所以應保證λecut>λhcut1>λhcut2。

3.2.1.2約束條件

1)系統功率平衡約束。在對IES優化調度過程中，其內部要保證電熱平衡約束。

(1)電平衡：

Le(t)=PMT(t)+PT(t)+PPV(t)+PWT(t)-

PEB(t)+PES_ch(t)-PES_dis(t)

(23)

PT(t)=Pele(t)

(24)

式中：Le(t)為t時刻IES電負荷需求；PT(t)、PPV(t)、PWT(t)、PEB(t)、PES_ch(t)、PES_dis(t)分別為變壓器有功功率、光伏輸出功率、風機輸出功率、電鍋爐輸入功率、電儲能設備的充電功率和放電功率。

(2)熱平衡：

Lh(t)=QMT(t)+QGB(t)+QEB(t)+

QHS_ch(t)-QHS_dis(t)

(25)

式中：Lh(t)為t時刻IES熱負荷需求；QMT(t)、QEB(t)分別為燃氣輪機熱輸出功率和電鍋爐熱輸出功率；QHS_ch(t)、QHS_dis(t)分別為熱儲能設備的充電功率和放電功率。

2)聯絡線約束。IES輸入端與電網和天然氣網絡連接，單位時間內輸入電量和天然氣量受到聯絡線的最大功率傳輸限制。

P-elemax≤Pele(t)≤Pelemax

(26)

0≤Fgas(t)≤Fgasmax

(27)

式中：P-elemax、Pelemax分別為IES向電網輸送最大功率和從電網吸收最大功率；Fgas(t)、Fgasmax分別為t時段IES向氣網吸收的天然氣量和最大吸收天然氣量。

3)儲能約束。儲能設備在調用過程中需要滿足一定的充放電功率和容量約束。

(28)

4)能量轉換裝置約束。

(29)

式中：PMTmin、PMTmax分別為燃氣輪機的最小和最大輸出電功率；PEBmin、PEBmax分別為電鍋爐最小和最大功率；QGBmin、QGBmax分別為燃氣鍋爐最小和最大功率。

5)故障拓撲約束。由本文所給IES拓撲結構可知當某個元件Xk發生故障時，導致其本身和與之關聯的元件X1，X2，…，Xm出力都為0，如天然氣管道故障時，燃氣鍋爐出力QGB(t)與燃氣輪機電熱出力PMT(t)、QMT(t)都為0。

PXi(t)=0,i=1,2,…,m

(30)

式中：PXi(t)為t時刻元件Xi的出力；m為受影響的元件數量。

3.2.2求解方法

由于線性規劃的求解速度要比非線性規劃的求解速度快得多，因此本文對所建立模型中的非線性約束條件進行線性化，將非線性規劃模型轉化為線性模型，以此降低優化調度模型的求解難度，加快可靠性評估指標的計算速度。

由建立的優化調度模型可知，導致模型成為非線性模型的主要原因是電、熱儲能的充放電、熱功率約束中存在非線性約束，以式(28)為例進行線性化處理，得到：

(31)

式中：松弛變量M為一個非常大的常數，本文中取值為1 000。

經過線性化處理后，即構造的模型轉化為0-1混合整數線性規劃問題，這樣就可以在MATLAB環境下的YALMIP平臺上，采用商業化軟件CPLEX求解。

4 算例分析

4.1 算例介紹

某電-氣輸入、電-熱輸出的IES結構如圖1所示，其內部元件的配置參數[19]與可靠性參數[20]見表1。假設天然氣輸入端等效故障率為0.12次/a，平均修復時間為5 h，天然氣最大輸入功率為400 kW；電力輸入端等效故障率為0.15次/a，平均修復時間為5 h，電能最大輸入或輸出功率為350 kW。系統削減懲罰系數δh、δe分別為6、7。能量價格ξh、ξe參考文獻[17，19]。ES與HS的最大充放能效率均為0.25，最大容量均為安裝容量的0.9，ES最小容量為安裝容量的0.2，HS最小容量為安裝容量的0.1。輸出端電負荷需求平均值為170 kW，熱負荷需求平均值為85 kW，全年每小時電、熱負荷需求、全年風速、光照數據詳見文獻[18]。熱負荷慣性模型參數參考文獻[4]。采用序貫蒙特卡洛仿真對IES可靠性進行評估，仿真最大年限為10 000 a。

表1 元件的配置參數與可靠性參數Table 1 Configuration parameters and reliability parameters of components

4.2 電熱單獨運行與耦合運行可靠性對比分析

假設負荷能源供給處于各系統單獨運行模式，即負荷點電負荷僅通過電力網絡由變壓器供給，熱負荷僅通過天然氣網絡由燃氣鍋爐供給。單獨運行模式的電力網絡和天然氣網絡故障率和修復時間不變，變壓器和燃氣鍋爐故障率和修復時間也與耦合運行模式下相同。則該系統電熱單獨運行模式與耦合運行模式下的可靠性指標如表2所示。

表2 IES電熱單獨運行與耦合運行可靠性指標對比Table 2 Comparison of reliability indices when IES operating for electricity or heat service and for both

由表2可知，IES耦合運行比電熱單獨運行的供電可靠性水平與供熱可靠性水平均得到了大幅提升。相較于電熱單獨運行，耦合運行的電負荷供應不足期望比單獨運行時減少了130.638 4 (kW·h)/a，相對減少了94.29%，電負荷削減時間比單獨運行時減少了0.653 h/a，相對減少了80.12%。同時，熱負荷供應不足期望比單獨運行時減少了10.186 7 (kW·h)/a，相對減少了97.43%，熱負荷削減時間比單獨運行時減少了1.194 h/a，相對減少了99.5%，供熱可靠度得到了大幅提升。熱負荷可靠性指標相對電負荷可靠性指標減少的比例更多，其原因是耦合運行模式下熱負荷的供能路徑相對電負荷的供能路徑更多。

4.3 優化調度與否可靠性結果差異對比

在IES不采用故障優化調度模型的情況下，除故障元件外，故障期間IES內的其他元件將按照故障前一時刻的運行參數繼續運行，而故障元件以及受故障元件影響無法繼續運行的元件出力則調整為0。在采用故障優化調度模型的情況下，未受故障影響元件的出力將通過故障優化調度模型的計算靈活調整，以保障供能可靠性。是否采用故障優化調度模型的IES電熱負荷可靠性指標計算結果如表3所示。

通過表3仿真結果可知，IES采用故障優化調度模型比不采用故障優化調度模型的供電可靠性水平與供熱可靠性水平均得到了大幅提升。相較于不采用故障優化調度模型，采用故障優化調度模型的電負荷供應不足期望減少了55.332 4 (kW·h)/a，相對減少了87.49%，電負荷削減時間減少了0.597 h/a，相對減少了78.66%。熱負荷供應不足期望比不采用故障優化調度模型減少了6.729 8 (kW·h)/a，相對減少了96.17%，熱負荷削減時間比單獨運行時減少了0.169 h/a，相對減少了96.57%，供熱可靠度得到了大幅提升。同時，總停供損失期望比不采用故障優化調度模型減少了202.512元/a，相對減少了88.03%。通過故障優化調度，在電負荷面臨缺供風險時，CHP機組及變壓器通過增加出力減少電負荷缺供量，電鍋爐通過減少出力從而使電能更多用于電負荷的供應；在熱負荷面臨缺供風險時，CHP機組及燃氣鍋爐、電鍋爐通過增加出力，提高熱負荷供能可靠性。

表3 故障優化調度模型對電熱負荷指標的影響Table 3 Influence of optimal dispatching model during fault recovery on electric heating load indices

4.4 熱負荷慣性對IES電熱負荷可靠性的影響

當IES中供熱設備容量不足以在故障狀態下支撐全部熱負荷時，熱負荷的慣性將對可靠性指標產生影響。將算例中CHP機組容量設置為50 kW，并進行仿真，在其他元件參數不變的情況下，考慮熱負荷慣性與不考慮熱負荷慣性IES電熱負荷可靠性指標對比如表4所示。

表4 熱負荷慣性對電熱負荷指標的影響Table 4 Influence of thermal load delay characteristics on the electric heating load indices

通過對表4中計算結果分析可知，在考慮熱負荷慣性情況下電負荷的供應不足期望略微減小，相對減少了5.50%，電負荷削減持續時間略微降低，供電可靠度略微提升。這是因為減少熱能供應可以降低電鍋爐的輸出從而降低電能消耗，當電負荷需求量比較大時，減少熱負荷需求可以降低電能供應不足期望。而考慮熱負荷慣性后，熱負荷的供應不足期望大幅減小，相對減少89.87%，熱負荷的負荷削減持續時間也減小較多，供熱可靠度得到較大的提升。與此同時總停供損失期望略微減小，相對減少了8.63%。

5 結 論

1)最優負荷削減優化調度模型使IES在故障運行期間，通過靈活調節元件出力，大幅提高IES供電與供熱可靠性水平；

2)考慮熱負荷的熱慣性后，IES的熱負荷供應不足期望得到顯著改善、熱負荷的負荷削減持續時間期望明顯降低，因此熱負荷的熱慣性對IES的供能可靠性起到積極作用；

3)所提基于蒙特卡洛模擬的IES可靠性評估方法，綜合了IES內元件的運行時序性并考慮了IES最優負荷削減調度策略，實現了對IES供能可靠性水平的有效評估。