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多能源系统（Multi-energy system,MES）融合了区域内电力、天然气、冷/热能等各种能源形式,是新一轮能源革命的发展趋势。而考虑到不同区域场景模式下的多能源互补协调优化运行及综合能效评估的侧重点不一样,本文针对不同区域场景模式下考虑环境约束的城镇区域多能源系统（urban regional multi-energy system,U-RMES）综合能效优化调度、考虑设备运行约束的园区RMES（park RMES,P-RMES）综合能效优化调度、考虑不确定性IDR的居民RMES（residential RMES,R-RMES）综合能效优化调度等方面开展理论研究,主要总结如下:1、基于不同区域MES的研究对象,研究了U-RMES、P-RMES及R-RMES的网络结构及不同区域含有的多类型能源用户用能特性,分别构建了含园区MESs的U-RMES双层分散协调优化调度结构、含多能用户（multi-energy users,MEUs）的P-RMES双层优化调度结构,以及含综合需求响应（integrated demand response,IDR）的R-RMES集中式优化调度结构。2、为分析环境因素对U-RMES的影响,构建了一种U-RMES与园区MESs的双层碳排放约束优化分配模型,并提出了一种考虑碳排放约束的U-RMES双层分散协调优化调度策略,以研究城镇区域配电/气/热网的网络损耗、园区MESs的运行成本、城镇区域整体碳排放量。针对该策略,建立了一种含园区MESs的U-RMES双层分散协调优化调度框架,并提出了一种改进的目标级联法（analytical target cascading,ATC）算法,实现了含混合整数非凸问题的分散协调优化的快速收敛。面向U-RMES网络损耗、园区MESs经济成本、城镇区域整体碳排放量及多能源转换效率这4种类型的指标,提出了一种U-RMES的综合能效理论,构建了一种U-RMES多能源转换效率模型,并提出了一种能够代表U-RMES综合能效不同指标权重的实时综合能效评估方法。最后通过算例仿真验证了该模型及求解算法的有效性及正确性。3、为分析多能源转换设备启动及多能源价格激励对P-RMES的影响,提出了一种考虑设备运行约束的P-RMES综合能效优化经济调度策略,以研究园区综合能源服务商（integrated energy service agency,IESA）的净收益、多能用户（multi-energy users,MEUs）的综合用能成本,并研究了园区单位综合供能碳放强度系数范围和配额指标百分比范围的碳减排策略。针对该策略,建立了一种含MEUs的P-RMES双层迭代优化调度框架及一种包括了电/气/冷负荷转移、灵活的气体冷/热温控型负荷、灵活室内热水供应的IDR模型,并提出了一种非线性原始-对偶内点算法（prime-dual path following interior point method,PPFIPM）用于求解双层优化迭代问题。面向园区IESA的净收益、MEUs的综合用能成本、园区的单位综合供能碳排放量及多能源转换效率这4种类型的指标,提出了一种P-RMES的综合能效理论,构建了一种P-RMES多能源转换效率模型,并提出了一种能够代表P-RMES综合能效不同指标权重的实时综合能效评估方法。最后通过算例仿真分析,验证了该模型及求解算法的可行性及有效性。4、为分析MEUs参与IDR的潜力对R-RMES的影响,提出了一种考虑不确定性IDR的R-RMES综合能效优化调度策略,以研究居民区域IESA的净收益、小区内MEUs参与IDR潜力的贡献。针对该策略,建立了一种电/热/冷/气MEUs的弹性能量云模型,用于描述居民区域内弹性能量的随机性和模糊性,并提出了一种基于区间贡献的弹性电负荷云模型的新概念。针对传统的蒙特卡洛随机抽样（Monte Carlo random sampling,MCRS）方法,基于电负荷云模型的区间贡献度,提出了一种新的基于区间贡献度的场景随机抽样筛选（scene random sampling based on interval contributions,SRS-IC）方法用于求解该不确定性优化调度模型。面向居民区域IESA的净收益、MEUs参与不确定IDR的潜力及多能源转换效率这3种类型的指标,提出了一种居民区域综合能效理论,构建了一种R-RMES多能源转换效率模型,并提出了一种能够代表R-RMES综合能效不同指标权重的综合能效评估方法。最后通过算例仿真验证了该模型及求解策略的有效性及正确性。