ZIPMATLAB代码：考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度关键词：用户舒适度 综合能源 PMV 优化调度 仿真平台 379.97KB

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资源介绍:

MATLAB代码：考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度 关键词：用户舒适度 综合能源 PMV 优化调度 仿真平台：MATLAB+yalmip+cplex 主要内容：代码主要做的是考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度模型，在传统的冷热电联供型综合能源系统的基础上，进一步考虑了热惯性以及用户的舒适度，并用预测平均投票数PMV对用户的舒适度进行衡量，且通过改变PMV的数值，可以对比不同舒适度要求对于综合能源系统调度结果的影响。 同时，代码还补充性的考虑了碳排放交易机制，并设置经济性最优以及碳排放最优两种对比场景，从而丰富算例，效果非常明显。 这个程序主要是一个并网模式下的经济成本最优调度模型。它涉及到电力、热力、制冷和气力等多个领域，并通过优化算法来实现最优调度。 首先，程序读取了一天的数据，包括电负荷、气负荷、光电出力预期值、风电出力预期值和室外温度等。 然后，定义了各种变量和常量，包括微燃气轮机电功率出力、燃气轮机电效率、燃气轮机热效率、余热锅炉输出热功率、余热回收效率、燃气锅炉输出热功率、燃气锅炉效率、吸收式制冷机输出冷功率、吸收式制冷机制冷系数、电制
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89763210/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89763210/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综合能源系统是指将多种能源形式进行有机组合<span class="ff2">，</span>通过互补协同作用<span class="ff2">，</span>提高能源的综合利用效率<span class="ff3">。</span>冷</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">热电多能互补综合能源系统作为一种新型的能源系统<span class="ff2">，</span>具有节能减排<span class="ff3">、</span>灵活性强等优势<span class="ff2">，</span>受到了广泛</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的关注和研究<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在传统的冷热电联供型综合能源系统的基础上<span class="ff2">，</span>考虑用户舒适度是提高系统性能和用户满意度的重要</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">因素之一<span class="ff3">。</span>舒适度是指人在特定环境条件下的感受程度<span class="ff2">，</span>直接影响到人的工作效率和健康状况<span class="ff3">。</span>因此</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">在冷热电多能互补综合能源系统的优化调度中</span>，<span class="ff1">考虑用户舒适度是非常重要的<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文介绍的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>代码主要实现的是考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度模型</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">该模型通过预测平均投票数<span class="ff2">（<span class="ff4">PMV</span>）</span>来衡量用户的舒适度<span class="ff2">，</span>并将其纳入调度优化的考虑因素中</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">具体来说<span class="ff2">，</span>首先<span class="ff2">，</span>程序读取了一天的数据<span class="ff2">，</span>包括电负荷<span class="ff3">、</span>气负荷<span class="ff3">、</span>光电出力预期值<span class="ff3">、</span>风电出力预期值</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和室外温度等<span class="ff3">。</span>这些数据是冷热电多能互补综合能源系统调度的基础<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">然后<span class="ff2">，</span>程序定义了各种变量和常量<span class="ff2">，</span>包括微燃气轮机电功率出力<span class="ff3">、</span>燃气轮机电效率<span class="ff3">、</span>燃气轮机热效率</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">余热锅炉输出热功率</span>、<span class="ff1">余热回收效率</span>、<span class="ff1">燃气锅炉输出热功率</span>、<span class="ff1">燃气锅炉效率</span>、<span class="ff1">吸收式制冷机输出冷</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">功率<span class="ff3">、</span>吸收式制冷机制冷系数<span class="ff3">、</span>电制冷机输出冷功率<span class="ff3">、</span>电制冷机冷系数<span class="ff3">、<span class="ff4">P2G<span class="_ _1"> </span></span></span>设备输出气功率<span class="ff3">、<span class="ff4">P2G</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">设备综合转换效率<span class="ff3">、</span>从电网购电电量<span class="ff3">、</span>向电网售电电量<span class="ff3">、</span>交换功率<span class="ff3">、</span>购售电标志<span class="ff3">、</span>从气网购气量等<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">这些变量和常量是冷热电多能互补综合能源系统调度模型的要素<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff2">，</span>程序定义了约束条件<span class="ff3">。</span>首先是热负荷<span class="ff3">、</span>冷负荷和机组的约束条件<span class="ff3">。</span>热负荷的计算使用了<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PMV</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">值来得到供热时的室内温度<span class="ff2">，</span>通过相应的公式计算供热时的室内温度和供水温度<span class="ff3">。</span>冷负荷的计算使用</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">了相应的公式来得到供冷时的室内温度<span class="ff3">。</span>这些约束条件是保证冷热电多能互补综合能源系统调度的实</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">际运行的前提<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">然后<span class="ff2">，</span>程序定义了两个目标函数<span class="ff2">：</span>运行成本最小和碳排放最小<span class="ff3">。</span>运行成本最小包括购天然气成本<span class="ff3">、</span>卖</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电收益和买电成本<span class="ff2">；</span>碳排放最小包括购天然气成本和卖电收益<span class="ff3">。</span>这些目标函数是冷热电多能互补综合</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能源系统调度优化的目标<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最后<span class="ff2">，</span>程序使用优化算法对约束条件和目标函数进行求解<span class="ff2">，</span>并输出最优解和费用<span class="ff3">。</span>同时<span class="ff2">，</span>程序还包括</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">了一些画图部分<span class="ff2">，</span>用于展示各个变量的变化情况<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff2">，</span>考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度模型是在传统的冷热电联供型综</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">合能源系统的基础上进一步考虑了用户舒适度<span class="ff2">，</span>并通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PMV<span class="_ _1"> </span></span>值对用户舒适度进行衡量<span class="ff3">。</span>通过该模型可</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以比较不同舒适度要求对综合能源系统调度结果的影响<span class="ff3">。</span>该模型还补充性考虑了碳排放交易机制<span class="ff2">，</span>并</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">设置经济性最优和碳排放最优两种对比场景<span class="ff2">，</span>丰富了算例<span class="ff2">，</span>提升了模型效果<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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