ZIPMATLAB代码:综合能源系统优化模型概述及其鲁棒优化主要内容: 本文在分析典型冷热电联供(combined cooling 429.6KB

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资源介绍:

MATLAB代码:综合能源系统优化模型概述及其鲁棒优化 主要内容: 本文在分析典型冷热电联供(combined cooling, heat and power, CCHP)系统的基础上, 并结合其他优秀lunwen加以补充模型中的不足处, 并围绕该系统结构设计了微网调度优化模型构架. 在该结构中, 选取电气、烟气、蒸汽、热水、空气作为基本母线, 与源、负荷、储能和转换装置联接形成微网. 使用该结构对各设备进行独立建模, 有助于CCHP系统的灵活配置和通用建模. 围绕该结构,建立联供型微网日前动态经济调度的混合整数非线性规划模型, 最后通过测试算例证实了建立模型的合理性和有效性, 并补充部分鲁棒优化理论. 关键词:冷热电联供系统, 微网, 日前经济调度, 混合整数非线性规划
<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/89763100/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/89763100/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MATLAB<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">代码<span class="ff3">：</span>综合能源系统优化模型概述及其鲁棒优化</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff3">：</span>本文通过分析典型的冷热电联供系统<span class="ff3">，</span>结合其他优秀论文中的模型进行补充<span class="ff3">，</span>设计了一种鲁棒</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优化的微网调度模型<span class="ff4">。</span>该模型采用了电气<span class="ff4">、</span>烟气<span class="ff4">、</span>蒸汽<span class="ff4">、</span>热水<span class="ff4">、</span>空气作为基本母线<span class="ff3">，</span>并与源<span class="ff4">、</span>负荷<span class="ff4">、</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">储能和转换装置连接形成微网<span class="ff4">。</span>通过对各设备进行独立建模<span class="ff3">，</span>有助于实现<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">CCHP<span class="_ _0"> </span></span>系统的灵活配置和通</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用建模<span class="ff4">。</span>在此基础上<span class="ff3">，</span>建立了联供型微网日前动态经济调度的混合整数非线性规划模型<span class="ff3">，</span>并通过测试</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算例验证了该模型的合理性和有效性<span class="ff4">。</span>此外<span class="ff3">，</span>本文还对鲁棒优化理论进行了补充<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff3">：</span>冷热电联供系统<span class="ff4">、</span>微网<span class="ff4">、</span>日前经济调度<span class="ff4">、</span>混合整数非线性规划</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现代能源系统正面临着能源供应不稳定<span class="ff4">、</span>环境污染等挑战<span class="ff3">，</span>因此<span class="ff3">，</span>综合能源系统的优化调度成为了研</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">究的热点<span class="ff4">。</span>冷热电联供系统是一种集电力<span class="ff4">、</span>供热<span class="ff4">、</span>供冷于一体的能源系统<span class="ff3">，</span>具有高效<span class="ff4">、</span>节能<span class="ff4">、</span>环保等</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优点<span class="ff3">，</span>因此备受关注<span class="ff4">。</span>本文旨在对该系统进行优化调度<span class="ff3">，</span>并对模型进行鲁棒优化处理<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">冷热电联供系统的基本原理</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">冷热电联供系统是一种多能源互联互通的能源系统<span class="ff3">，</span>主要包括电力系统<span class="ff4">、</span>烟气系统<span class="ff4">、</span>蒸汽系统<span class="ff4">、</span>热水</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">系统和空气系统<span class="ff4">。</span>各个系统之间相互连接<span class="ff3">，</span>形成了一张复杂的能源网络<span class="ff4">。</span>冷热电联供系统通过优化调</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">度<span class="ff3">，</span>实现了能源的高效利用和分配<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">微网调度优化模型构架设计</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了实现冷热电联供系统的优化调度<span class="ff3">，</span>本文设计了一种微网调度优化模型构架<span class="ff4">。</span>该模型以电气<span class="ff4">、</span>烟气</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff2">蒸汽</span>、<span class="ff2">热水</span>、<span class="ff2">空气作为基本母线<span class="ff3">，</span>与源</span>、<span class="ff2">负荷</span>、<span class="ff2">储能和转换装置连接形成微网</span>。<span class="ff2">通过对各设备进行</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">独立建模<span class="ff3">，</span>可以实现系统的灵活配置和通用建模<span class="ff4">。</span>此外<span class="ff3">，</span>本文还引入了鲁棒优化的思想<span class="ff3">，</span>提高了模型</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的鲁棒性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">联供型微网日前经济调度模型建立</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在微网调度优化模型构架的基础上<span class="ff3">，</span>本文建立了联供型微网日前经济调度的混合整数非线性规划模型</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff2">该模型考虑了各种能源的供应与需求关系<span class="ff3">，</span>并综合考虑了能源价格</span>、<span class="ff2">峰谷差价</span>、<span class="ff2">能源转换效率</span>、<span class="ff2">能</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">源储存等因素<span class="ff4">。</span>通过对模型的求解<span class="ff3">，</span>可以得到最优的能源分配方案<span class="ff3">，</span>实现经济与环保的平衡<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">模型验证与分析</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文通过测试算例对建立的混合整数非线性规划模型进行了验证<span class="ff4">。</span>实验结果表明<span class="ff3">，</span>该模型在不同情况</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">下具有较好的适用性和稳定性<span class="ff4">。</span>通过对模型参数的调整和优化<span class="ff3">，</span>可以进一步提高系统的经济性和可靠</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性<span class="ff4">。</span>此外<span class="ff3">，</span>本文还补充了一些鲁棒优化理论<span class="ff3">，</span>以提高模型的鲁棒性和可靠性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">6.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">结论</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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