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主要内容#xff1a;首先考虑氢能参与 IES 实现降碳减排并引入阶梯式碳机制进一步约束碳排放#xff0c;然后考虑 P2G-CCS(power to gas and carbon capture syste…115-自己编写完全复献可-阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度-完全复现场景10 matlabyalmipcplex 主要内容首先考虑氢能参与 IES 实现降碳减排并引入阶梯式碳机制进一步约束碳排放然后考虑 P2G-CCS(power to gas and carbon capture systemP2G-CCS)耦合并建立电转气和碳捕集系统的模型接着考虑氢燃料电池与燃气轮机共同实现热电联产引入有机朗肯循环实现供应侧热电联产机组的灵活响应需求侧考虑多元负荷的可转移和可替代性建立需求侧灵活响应模型最后以购能成本、碳成本、需求响应补偿成本 、弃风成本之和最小为目标建立 IES优化调度模型 模型线性化处理后调用CPLEX求解器求解。 关键词阶梯碳需求响应碳捕集电转气燃料电池最近研究IES综合能源系统优化调度相关问题感觉还挺有意思今天就来跟大家唠唠基于matlab yalmip cplex实现的在阶梯碳下考虑P2G - CCS与供需灵活响应的IES优化调度主要讲讲实现思路和代码示例。降碳减排新思路氢能参与阶梯式碳机制首先我们把氢能参与IES作为降碳减排的重要手段同时引入阶梯式碳机制这就好比给碳排放上了个紧箍咒。为啥要阶梯式呢打个比方如果碳排放像用水用电一样在一定额度内收费低超出了不同额度就提高收费标准这样可以更好地约束碳排放。在Matlab代码里我们可以先定义一些碳排放相关的参数% 定义碳排放阶梯价格 carbon_price1 100; % 第一阶梯价格 carbon_price2 200; % 第二阶梯价格 % 定义碳排放阶梯界限 carbon_limit1 1000; carbon_limit2 2000;这里简单定义了两个阶梯的碳排放价格和界限后续在计算碳成本的时候就会用到这些参数。P2G - CCS耦合电转气与碳捕集系统建模接下来看看P2G - CCS也就是power to gas and carbon capture system电转气和碳捕集系统。我们得建立它的模型这一步很关键。电转气可以把多余的电能转化为气体能源存储起来碳捕集系统则能捕获生产过程中的碳排放。在Yalmip建模里可以像下面这样% 定义电转气模型相关变量 p2g_power sdpvar(1, 1, full); % 电转气消耗的功率 gas_production sdpvar(1, 1, full); % 产生的气体量 % 电转气转换关系 Constraints [gas_production p2g_power * conversion_efficiency]; % 定义碳捕集系统相关变量 ccs_carbon_captured sdpvar(1, 1, full); % 碳捕集量 % 假设碳捕集与某个生产过程相关联比如与发电过程产生的碳排放相关 % 这里假设有一个碳排放产生量的变量emission emission sdpvar(1, 1, full); Constraints [Constraints, ccs_carbon_captured emission * capture_rate];上面代码中我们定义了电转气和碳捕集系统的相关变量并建立了它们的基本关系约束。conversionefficiency是电转气的转换效率capturerate是碳捕集率这些都需要根据实际情况来设定。热电联产新组合氢燃料电池 燃气轮机然后是热电联产部分我们让氢燃料电池与燃气轮机共同实现热电联产还引入有机朗肯循环来实现供应侧热电联产机组的灵活响应。同样在Yalmip里定义相关变量和约束% 氢燃料电池相关变量 fc_power sdpvar(1, 1, full); % 氢燃料电池发电功率 fc_heat sdpvar(1, 1, full); % 氢燃料电池产热功率 % 燃气轮机相关变量 gt_power sdpvar(1, 1, full); % 燃气轮机发电功率 gt_heat sdpvar(1, 1, full); % 燃气轮机产热功率 % 热电联产功率与热量平衡约束 Constraints [Constraints, total_power fc_power gt_power, total_heat fc_heat gt_heat];这里totalpower和totalheat分别是总的发电功率和产热功率它们与氢燃料电池和燃气轮机的功率、热量相关联通过这些约束来确保能量的平衡。需求侧灵活响应多元负荷的可转移与可替代需求侧也不能忽视考虑多元负荷的可转移和可替代性建立需求侧灵活响应模型。比如说有些工业负荷可以在一定时间范围内转移以避开用电高峰。代码示例如下% 定义可转移负荷相关变量 shiftable_load sdpvar(1, num_time_periods, full); % 可转移负荷在每个时间段的量 original_load [100, 150, 200, 180, 120]; % 原始负荷分布这里简单假设了5个时间段 % 可转移负荷总量约束 Constraints [Constraints, sum(shiftable_load) sum(original_load)]; % 每个时间段负荷上下限约束 for t 1:num_time_periods Constraints [Constraints, shiftable_load(t) 0, shiftable_load(t) original_load(t)]; end这里定义了可转移负荷的变量并且通过约束确保可转移负荷总量不变同时每个时间段的负荷都在合理范围内。构建IES优化调度模型与求解最后我们以购能成本、碳成本、需求响应补偿成本、弃风成本之和最小为目标建立IES优化调度模型。模型线性化处理后调用CPLEX求解器求解。% 定义成本相关变量 purchase_cost sdpvar(1, 1, full); % 购能成本 carbon_cost sdpvar(1, 1, full); % 碳成本 dr_compensation_cost sdpvar(1, 1, full); % 需求响应补偿成本 wind_curtailment_cost sdpvar(1, 1, full); % 弃风成本 % 计算各项成本 purchase_cost sum(purchase_power * purchase_price); % 根据之前定义的碳排放阶梯计算碳成本 carbon_emission total_emission - ccs_carbon_captured; if carbon_emission carbon_limit1 carbon_cost carbon_emission * carbon_price1; elseif carbon_emission carbon_limit2 carbon_cost carbon_limit1 * carbon_price1 (carbon_emission - carbon_limit1) * carbon_price2; else carbon_cost carbon_limit1 * carbon_price1 (carbon_limit2 - carbon_limit1) * carbon_price2 (carbon_emission - carbon_limit2) * 300; % 假设第三阶梯价格 end dr_compensation_cost sum(dr_load * dr_compensation_rate); wind_curtailment_cost sum(wind_curtailment * wind_curtailment_price); % 目标函数 Objective purchase_cost carbon_cost dr_compensation_cost wind_curtailment_cost; % 求解模型 ops sdpsettings(solver, cplex); sol optimize(Constraints, Objective, ops);以上代码构建了成本计算的逻辑并定义了目标函数最后调用CPLEX求解器来求解整个优化调度模型。通过这样一步步的建模和求解我们就能实现阶梯碳下考虑P2G - CCS与供需灵活响应的IES优化调度啦。希望这些内容对研究相关领域的小伙伴们有所帮助大家一起交流探讨呀#关键词阶梯碳需求响应碳捕集电转气燃料电池