第1章 能源资源、基础设施和转换技术有效管理所面临的挑战 1
1.1全球城市化和能源系统效率 1
1.2城市能源系统的演变 5
1.3能源系统的综合管理 8
第2章 集成建模综述 12
2.1关于分布式能源的建模问题 12
2.1.1分布式发电面临的挑战 12
2.1.2热电联产技术对电网的影响 14
2.1.3 PHEV技术对电网的影响 17
2.2模拟多能源网络的方法 22
2.2.1多联产分析 22
2.2.2综合能源运输系统 22
2.2.3能源枢纽建模 23
2.2.4天然气和电力的一体化研究 24
第3章 能源服务网络建模 26
3.1电网建模 26
3.1.1电力系统的基本原理 26
3.1.2定义电力潮流问题 27
3.1.3节点公式和导纳矩阵 28
3.2天然气网络建模 31
3.2.1天然气系统的基本原理 31
3.2.2定义天然气潮流问题 32
3.2.3节点公式和关联矩阵 33
3.3能源服务网络类比 36
3.3.1部件和变量的建模 36
3.3.2牛顿-拉夫逊算法 37
3.3.2.1电力系统的雅可比矩阵 38
3.3.2.2天然气系统的雅可比矩阵 39
3.3.2.3潮流总结 41
第4章 能源服务网络中嵌入式技术的建模 43
4.1有载分接开关（OLTC）变压器的建模 43
4.1.1 OLTC变压器的基本原理 43
4.1.2 OLTC模型方程 45
4.2压缩机站建模 47
4.2.1压缩机站的基本原理 47
4.2.2压缩机模型方程 48
4.3热电联产技术建模 49
4.3.1热电联产机组的基本原理 49
4.3.2含热电联产天然气网络的节点公式 56
4.3.3储热管理方程 58
4.4 PHEV技术建模 60
4.4.1 PHEV的基本原理 60
4.4.2含PHEV电网的节点公式 68
4.4.3电化学储能管理方程 70
第5章 能源服务网络的时序最优潮流 73
5.1 TCOPF问题概述 73
5.1.1问题描述 73
5.1.2优化求解 75
5.1.3 TCOPF工具的输入数据和假设 77
5.2 TCOPF的目标函数 78
5.2.1即插即忘 78
5.2.2燃料成本 78
5.2.3能量损失 78
5.2.4能源成本 79
5.2.5综合目标 79
5.3 TCOPF的数学公式 79
5.3.1目标函数的公式 79
5.3.1.1即插即忘情景 80
5.3.1.2燃料成本最小化情景 80
5.3.1.3能量损失最小化情景 80
5.3.1.4能源成本最小化情景 80
5.3.1.5多目标最小化情景（如现货价格成本与排放成本） 81
5.3.2约束条件 82
5.3.2.1关于电网 82
5.3.2.2关于天然气网 82
5.3.2.3关于嵌入电网的PHEV 83
5.3.2.4关于嵌入天然气网络的热电联产装置 83
5.3.3 TCOPF问题和求解的特性 84
第6章 能源服务网络中的分布式能源优化：案例分析 86
6.1 TCOPF能源服务网络案例研究 86
6.1.1输入数据和假设 86
6.1.2案例研究和能源系统参数的说明 89
6.2技术-经济性结果 93
6.2.1概述 93
6.2.2集成与非集成系统 94
6.2.3天然气网络 96
6.2.4热电联产技术 100
6.2.5电网 107
6.2.6 PHEV技术 110
6.3结果综述 116
第7章 能源服务网络中电动汽车流动性的建模 119
7.1 PHEV流动性的建模 119
7.1.1建模方法 119
7.2基于agent的模型与潮流模型的综合 120
7.2.1车辆基于agent的模型 121
7.2.2 PHEV的优化潮流公式 122
7.2.2.1 PHEV充电成本最小化情景 123
7.3 PHEV充电的ABM-TCOPF案例研究 124
7.3.1输入数据和假设 124
7.3.1.1驾驶员资料 124
7.3.1.2 PHEV特性 124
7.3.1.3城市布局 124
7.3.1.4电力负载资料和网络特性 125
7.3.2案例研究和能源系统参数 126
7.4技术-经济性结果 127
7.4.1基于agent的模型结果 127
7.4.2优化潮流模型结果 130
第8章 结束语 134
8.1总结和贡献 134
8.2研究的受益者 136
8.3未来的研究方向 137
附录 139
附录A城市群数据 139
附录B英国的能流分析 140
附录C电力负载潮流代码 142
附录D天然气负载潮流代码 145
附录E有载分接开关偏导数 147
附录F标幺值 148
附录G KKT最优化条件 149
附录H牛顿迭代法 149
参考文献 151