Abstract Regional Integrated Energy System (RIES) provides an inspiring perspective for constructing the future-oriented Energy Internet. However, the integration of heterogeneous energy system increases the complexity of critical power infrastructures, which limits the feasibility of energy management in real practice. To mitigate this issue, we propose an online optimization strategy for RIES with heating, ventilation and air conditioning (HVAC) loads in this paper. Specifically, a stochastic problem is formulated to minimize the economic cost with the consideration of power to gas and combined heat and power techniques. In addition, considering the changes of specific events. i.e., essential load, electricity price, queue length of renewable energy sources (RES) and comfort level of end-users, an event-triggered mechanism is established to enable automatic execution of scheduling signals. Without relying on a priori knowledge, we use the Lyapunov optimization method to control energy queue of HVAC and the system stability in real time. The feasibility of the proposed online energy flow control algorithm has been validated by the theoretical deduction. The numeral simulation based on real-world traces demonstrates that the proposed method maximizes the economic profit by incenting the load transferring during peak period of electricity price and effectively improves the utilization ratio of RES. Moreover, this method can ensure the end-user’s comfort while dramatically reducing the dispatching frequency of HVAC with the event-triggered mechanism.

中文翻译：

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基于Lyapunov优化的区域综合能源系统事件触发在线能量流控制策略

摘要 区域综合能源系统（RIES）为构建面向未来的能源互联网提供了一个鼓舞人心的视角。然而，异构能源系统的集成增加了关键电力基础设施的复杂性，限制了能源管理在实际实践中的可行性。为了缓解这个问题，我们在本文中提出了一种具有采暖、通风和空调 (HVAC) 负载的 RIES 在线优化策略。具体而言，考虑到电力转气和热电联产技术，制定了一个随机问题以最小化经济成本。此外，还要考虑具体事件的变化。即基本负荷、电价、可再生能源（RES）的排队长度和终端用户的舒适度，建立事件触发机制，使调度信号自动执行。在不依赖先验知识的情况下，我们使用李雅普诺夫优化方法实时控制暖通空调的能量队列和系统稳定性。理论推导验证了所提出的在线能量流控制算法的可行性。基于真实世界轨迹的数字仿真表明，该方法通过在电价高峰期激励负荷转移实现了经济效益最大化，有效提高了可再生能源利用率。此外，这种方法可以确保终端用户的舒适度，同时通过事件触发机制大大降低暖通空调的调度频率。我们使用Lyapunov优化方法实时控制暖通空调的能量队列和系统稳定性。理论推导验证了所提出的在线能量流控制算法的可行性。基于真实世界轨迹的数字仿真表明，该方法通过在电价高峰期激励负荷转移实现了经济效益最大化，有效提高了可再生能源利用率。此外，这种方法可以确保终端用户的舒适度，同时通过事件触发机制大大降低暖通空调的调度频率。我们使用Lyapunov优化方法实时控制暖通空调的能量队列和系统稳定性。理论推导验证了所提出的在线能量流控制算法的可行性。基于真实世界轨迹的数字仿真表明，该方法通过在电价高峰期激励负荷转移实现了经济效益最大化，有效提高了可再生能源利用率。此外，这种方法可以确保终端用户的舒适度，同时通过事件触发机制大大降低暖通空调的调度频率。基于真实世界轨迹的数字仿真表明，该方法通过在电价高峰期激励负荷转移实现了经济效益最大化，有效提高了可再生能源利用率。此外，这种方法可以确保终端用户的舒适度，同时通过事件触发机制大大降低暖通空调的调度频率。基于真实世界轨迹的数字仿真表明，该方法通过在电价高峰期激励负荷转移实现了经济效益最大化，有效提高了可再生能源利用率。此外，这种方法可以确保终端用户的舒适度，同时通过事件触发机制大大降低暖通空调的调度频率。