基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳优化调度研究:多元储能与IES联合调度策略实现及改进分析(Matlab+Yalmip+Cplex),基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳优化调度研究:多元储能与IE
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阶梯碳交易成本下的多元储能系统与联合.docx 49.83KB
资源介绍:
基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳优化调度研究:多元储能与IES联合调度策略实现及改进分析(Matlab+Yalmip+Cplex),基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳优化调度研究:多元储能与IES联合调度策略实现及改进分析(附Matlab+Yalmip+Cplex代码实现),计及阶梯碳交易成本+多元储能(电储能、氢储能、气储能、热储能)+综合能源系统IES联合低碳优化调度(用Matlab+Yalmip+Cplex) 考虑机组和设备:热电联产机组、燃气机组、甲烷反应生成设备 电解槽、氢燃料电池、计及新能源风电消纳 实现最优热负荷、最优电负荷、最优氢负荷和最优气负荷的结果 注:有lunwen参考文献,是部分复现加改进,代码内包含数据。 ,核心关键词:阶梯碳交易成本;多元储能(电、氢、气、热储能);综合能源系统IES;低碳优化调度;Matlab;Yalmip;Cplex;热电联产机组;燃气机组;甲烷反应生成设备;电解槽;氢燃料电池;新能源风电消纳;最优热负荷;最优电负荷;最优氢负荷;最优气负荷;复现改进;代码内含数据。,基于阶梯碳交易成本的多元储能综合能源系统低碳优化调度研究
**阶梯碳交易成本下的多元储能系统与 IES 联合低碳优化调度**
摘要:
本文探讨了计及阶梯碳交易成本下的多元储能系统(包括电储能、氢储能、气储能、热储能)
与综合能源系统(IES)联合低碳优化调度问题。通过 Matlab 结合 Yalmip 和 Cplex 的优化算
法,我们针对热电联产机组、燃气机组、甲烷反应生成设备以及电解槽、氢燃料电池等机组
和设备进行建模,并实现了最优热负荷、最优电负荷、最优氢负荷和最优气负荷的调度结果。
本文不仅部分复现了前人的研究,还通过改进模型和算法,为能源系统的低碳化运行提供了
新的思路。
一、引言
随着全球气候变化问题的日益严重,低碳、环保已经成为能源行业发展的重要方向。多元储
能技术和综合能源系统的应用,为实现能源系统的低碳化提供了可能。然而,在阶梯碳交易
成本的背景下,如何对多元储能系统与 IES 进行联合优化调度,仍是一个亟待解决的问题。
本文将从这一角度出发,探讨如何实现最优的负荷调度。
二、模型与方法
1. 模型构建
我们建立了包含电储能、氢储能、气储能、热储能的多元储能模型,以及热电联产机组、燃
气机组、甲烷反应生成设备等机组模型。同时,考虑到新能源风电的消纳问题,我们在模型
中加入了风电的预测和调度策略。此外,我们还考虑了阶梯碳交易成本的影响,使模型更贴
近实际运行情况。
2. 优化算法
我们使用 Matlab 结合 Yalmip 和 Cplex 进行优化调度。Yalmip 提供了强大的建模能力,能够
方便地建立各种复杂的优化模型。而 Cplex 则是一个高效的求解器,能够快速求解大规模的
优化问题。
三、结果与分析
通过优化调度,我们得到了最优的热负荷、电负荷、氢负荷和气负荷。与未考虑阶梯碳交易
成本的调度结果相比,我们的方法在降低碳排放的同时,也降低了能源成本。此外,我们还
发现,通过合理配置多元储能系统,可以更好地消纳新能源风电,提高能源系统的稳定性。
四、案例研究
以某地区能源系统为例,我们应用了上述方法进行优化调度。结果显示,通过联合优化多元
储能系统与 IES,不仅降低了碳排放量,还提高了能源利用效率。具体数据表明,相比传统
调度方法,我们的方法在减少碳排放的同时,还降低了能源成本约 10%。