EI论文复现:考虑多能互补的综合能源系统/虚拟电厂/微电网优化运行程序代码!

本文主要是介绍EI论文复现:考虑多能互补的综合能源系统/虚拟电厂/微电网优化运行程序代码!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本程序参考EI论文《基于多能互补的热电联供型微网优化运行》,文章通过储能设备解耦热电联系,建立基于多能互补的综合能源系统/虚拟电厂/微电网优化运行模型。模型包含系统供给侧的多能互补协调与需求侧的综合能源响应两个方面,使供给侧通过能源转换设备扩充供能能力,使需求侧通过改变用户用能选择来提高响应能力,为微网的热、电生产提供优化空间。最后,采用CPLEX软件进行模型求解,程序中算例丰富、注释清晰、干货满满,复现时预留了扩展设备结构,创新性很高!下面对文章和程序做简要介绍!

 

文章亮点:

1. 利用储能实现热电解耦; 2. 可转移、可削减负荷及热负荷需求响应;3. 多能互补、梯级利用;

文章主要工作:

热电联供型微网(CHP-MG)对实现能源可持续发展和构建绿色低碳社会具有重要的应用价值,而内部复杂的能源结构与设备耦合关系,也对其运行优化带来了挑战。利用供需双侧电、热能的互动互补关系,在供给侧采用储能装置实现联供设备的热电解耦,通过各能源转换设备提升系统多能源的供应能力。在需求侧对负荷类型进行分类,利用电负荷的弹性和系统供热方式的多样性,构建含电负荷时移、削减响应及热负荷供能方式响应的综合能源需求响应模型,并提出响应补偿机制。在此基础上,以系统运行成本与响应补偿成本之和最小为目标,综合考虑供需双侧设备运行和可调度负荷资源约束,建立基于多能互补的 CHP-MG 优化运行数学模型。基于算例的仿真结果和对比分析表明:考虑多能互补的供需双侧协同优化能有效提高系统供能的灵活性以及运行经济性。

文中结果:

 程序结果:

部分程序:

 %方式5:储能解耦电热关系,只有热需求响应;
clc;
clear all;
%10个高概率风电功率
w=2*fix([38,37,27,29,23,14,21,13,43,76,59,70,49,41,51,41,28,21,18,18,33,41,45,42;34,38,33,29,26,13,19,13,38,40,59,78,51,38,54,43,24,21,22,22,25,39,48,30;30,30,27,35,27,13,18,14,39,50,58,84,58,39,47,44,25,20,22,18,28,41,36,46;39,32,32,34,23,14,20,14,43,50,61,73,60,41,48,43,26,21,22,20,29,40,43,30;32,39,28,30,21,12,22,16,37,62,53,77,60,39,50,49,25,20,21,18,30,40,38,48;34,43,26,30,22,18,21,12,41,56,65,78,47,37,50,45,23,21,21,20,27,40,39,40;40,43,32,30,24,16,21,15,41,65,62,69,55,44,53,42,27,21,20,21,28,42,41,50;39,40,26,28,25,14,21,18,39,70,54,68,51,38,56,43,25,17,21,17,28,36,40,35;41,43,30,30,22,13,20,13,46,66,55,79,55,37,48,37,28,18,22,19,27,41,41,48;41,38,30,27,23,15,17,14,39,61,62,78,54,39,46,45,22,20,20,20,28,35,36,52]);
Pwind=w(5,:);
% 电热负荷
load=[178 160 200 220 258 260 286 380 380 385 360 320 280 254 266 285 312 335 326 288 200 185 146 120];%电用户
% Phot=[360,353,342,342,331,328,287,265,240,245,244,238,233,229,232,237,249,257,266,270,301,321,341,366];
Phot=[350,343,332,332,331,318,317,285,260,245,244,238,233,249,262,277,299,267,266,270,301,321,341,346];
bb=[0,0,0,0,10,0,0,0,0,50,0,0,0,0,0,0,0,50,0,0,0,0,0,0]; %这个不用管
% 日前计划 可控负荷
% 可中断负荷
L5=[19,24,24,19,24,29,64,49,64,59,59,59,49,59,59,39,39,64,64,19,44,19,44,19]; %可中断
% 可转移负荷
L6=[18,8,13,13,18,13,13,18,23,33,23,18,18,18,18,18,18,18,13,13,13,8,8,8];%可平移
% 供热选择量--电热量
L7=[17,22,22,17,22,26,58,85,88,84,84,84,65,64,74,55,35,58,58,17,40,17,40,17];
% 购气
for i=1:24                   if i>=7&&i<=12Cgas(i)=1.57;elseif  i>=19&&i<=22Cgas(i)=1.57;elseif i>=13&&i<=18Cgas(i)=2.05;elseCgas(i)=2.05;end
end
%%%% 1台MT机组,1台
LHV=9.75; %电热转换系数
aF=[0.5869 0.3952 ]';%参数
bF=[8.6204 -0.185]';%参数
aH=[1.377]';%参数
bH=[20.38]';%参数
%% PCC
Pgrid_max=[320 320]';
Pgrid_min=[0 0]';
%% Pnas 文中Pess
Pnas_max=[60 60]';       
Pnas_min=[0 0]';
%%%燃气锅炉参数
H_max=600;H_n=0.98%锅炉容量/转换率
Peh_max=60;n_Peh=0.98;%转换设备/转换率
H_storage_max=800; h_n=0.98;h_charge=0.9;h_discharge=1;%热储能容量/自损/充热/放热;
%%%储能参数
% 容量 1000  初始500
SOC_max=[800]';
SOC_min=[200]';
SOC_ini=0.5;
%%   峰 平 谷 电价
buy=[1.243 0.8934  0.47];%谷/峰 购电价
%%  赋值
MT=intvar(1,24,'full');
Pgrid=intvar(1,24,'full');  %  购 、 售
Pnas=intvar(2,24,'full'); % 充、 放H=intvar(1,24,'full');%锅炉
Q=intvar(1,24,'full');%可中断电负荷
P=intvar(1,24,'full');%转热负荷Hti=intvar(1,24,'full');%充热
Hto=intvar(1,24,'full');%放热
xx=intvar(1,24,'full');%%%%%时平负荷量
yy=intvar(1,24,'full');

欢迎感兴趣的小伙伴关注,小编会不定期更新高质量的学习资料、文章和程序代码,为您的科研加油助力!

这篇关于EI论文复现:考虑多能互补的综合能源系统/虚拟电厂/微电网优化运行程序代码!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/605572

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

如何用Docker运行Django项目

本章教程,介绍如何用Docker创建一个Django,并运行能够访问。 一、拉取镜像 这里我们使用python3.11版本的docker镜像 docker pull python:3.11 二、运行容器 这里我们将容器内部的8080端口,映射到宿主机的80端口上。 docker run -itd --name python311 -p

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚&nbsp;第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听