基于改进的模拟退火-粒子群算法的区域综合能源系统经济性运行，通过构建区域综合能源系统的经济性模型，考虑储冷、储热和储电设备，提出了一种新的算法来解决能源使用危机的问题。文章提出了一种改进的模拟退火-粒子群算法，通过对目标函数的优化，即天然气购买成本、购电成本和设备运行成本的总和，将系统综合成本考虑的更为周全。约束条件包括各设备的能量交互损耗、储能设备的功率和容量约束，以及引入了重要负荷备用，提高了RIES的供电可靠性。
模拟退火算法是一种概率型算法，用来在一个大的搜寻空间内寻找足够好的解，它源于固体退火的原理，通过模拟物理中固体物质的退火过程来逐渐得到系统的最低能量状态，即最优解。而粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法，源于鸟群和鱼群的社会行为。在粒子群优化算法中，每一个粒子都代表了一个潜在的解决方案，每个粒子会记住自己搜索到的历史最优解，同时还会参考群体中的历史最优解来更新自己的位置和速度，以此来搜索整个解空间，直至找到最优解。
改进的模拟退火-粒子群算法结合了这两种算法的优点。模拟退火算法可以帮助粒子群算法跳出局部最优，避免早熟收敛，同时，粒子群算法可以提高模拟退火算法的搜索效率。在求解区域综合能源系统经济性运行模型时，通过这种改进的算法，可以大大加快求解算法的收敛速度，案例分析表明，这种算法不仅求解速度更快，而且能进一步减少系统综合运行成本。
区域综合能源系统(RIES)是一种包含了电力、热力、冷量等多能种源的综合能源网络。它可以在能源供应和消费中实现多种能源之间的耦合，提高能源的使用效率和可靠性。RIES系统的设计和运行优化对于提升能源系统效率和实现可持续能源发展具有重要意义。
在实际应用中，RIES系统包含多种设备，包括燃气轮机、蒸汽轮机、热电联产设备、储能装置、制冷机组、锅炉、光伏和风力发电装置等。这些设备之间存在复杂的能量交互关系，需要协调控制以达到经济高效运行。此外，RIES系统还需满足如温度、压力和流量等运行参数的约束条件。
文章指出，模型的目标函数是将天然气购买的成本、购电成本和设备运行成本之和最小化，通过模拟退火-粒子群优化算法，可以对这些成本进行优化。这一模型不仅可以用于模拟计算，还可以指导实际的区域综合能源系统的设计和运营，提供经济运行的决策支持。
文章中提及的文献引用格式，表明了这种研究方法和成果已被学术界认可，并发表在科学技术与工程领域的期刊上，具有一定的参考价值。而中图法分类号和文献标志码则说明了这篇文章属于工程技术领域的研究，具体涉及电力系统及其自动化（TM732）的子领域。
总结来说，基于改进的模拟退火-粒子群算法的区域综合能源系统经济性运行的研究，为解决能源使用危机问题提供了一种有效的计算和决策方法，不仅能够提高能源系统的经济效益，还能保证系统的可靠性和高效性。
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