综合能源系统分析——从数值到解析(三)：混合时间尺度经济调度

张苏涵; 顾伟; 陆帅; 姚帅; 俞睿智

doi:10.13334/j.0258-8013.pcsee.241487

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综合能源系统分析——从数值到解析(三)：混合时间尺度经济调度

综合能源 | 更新时间：2026-01-08

- 综合能源系统分析——从数值到解析(三)：混合时间尺度经济调度
- Integrated Energy System Analysis——From Numerical to Analytical (III): Hybrid Timescale Economic Dispatch
- 中国电机工程学报 2026年46卷第1期页码：173-185
- 作者机构：
  
  1. 东南大学电气工程学院,江苏省,南京市,210000
  2. 卡迪夫大学工程学院,卡迪夫,英国,CF10 3AT
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.241487
  中图分类号：
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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张苏涵, 顾伟, 陆帅, 等. 综合能源系统分析——从数值到解析(三)：混合时间尺度经济调度[J]. 中国电机工程学报, 2026,46(1):173-185.

张苏涵, 顾伟, 陆帅, et al. Integrated Energy System Analysis——From Numerical to Analytical (III): Hybrid Timescale Economic Dispatch[J]. 2026, 46(1): 173-185.
张苏涵, 顾伟, 陆帅, 等. 综合能源系统分析——从数值到解析(三)：混合时间尺度经济调度[J]. 中国电机工程学报, 2026,46(1):173-185. DOI： 10.13334/j.0258-8013.pcsee.241487.

张苏涵, 顾伟, 陆帅, et al. Integrated Energy System Analysis——From Numerical to Analytical (III): Hybrid Timescale Economic Dispatch[J]. 2026, 46(1): 173-185. DOI： 10.13334/j.0258-8013.pcsee.241487.

摘要

多时间尺度特性是综合能源系统协调异质资源、提升运行灵活性的重要性质。传统数值方法主要通过离散化方法在经济调度问题中表征这一性质，并忽略了系统间的异步特征，使得经济调度的精度、效率受限于时空分辨率。该文基于综合能源系统分析的解析法，在连续空间建立两种适用于异步调控的混合时间尺度经济调度模型。算例表明，相比于传统数值方法，该文建立的两类混合时间尺度模型具有高精度、低复杂度的优点。

Abstract

Multi-timescale property is an important feature of integrated energy systems (IESs) to coordinate heterogeneous resources and enhance operational flexibility. However

traditional numerical methods for economic dispatch mainly represent this property by discretization and neglect the asynchronous features among different subsystems

so the dispatching accuracy and efficiency are constrained by spatial-temporal resolutions. Based on the analytical IES analysis

this paper proposes two new hybrid timescale economic dispatch models in continuous space. The proposed methods are both suitable for heterogeneous dispatching systems. Case study indicates that compared with traditional numerical methods

the two hybrid timescale dispatch methods proposed in this paper have the advantages of high precision and low complexity.

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