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考虑不确定性因素的区域综合能源系统双层优化配置规划模型

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简介：
本研究提出一种考虑多种不确定性因素影响的区域综合能源系统双层优化配置规划模型，旨在提升系统的灵活性与经济性。 为了应对综合能源系统规划运行过程中面临的负荷预测误差、可再生能源波动及购能价格变动的不确定性问题，本段落构建了一种基于粒子群优化与区间线性规划相结合的双层优化模型，旨在解决包含不确定性的综合能源系统的规划难题。通过引入评估指标来衡量该系统参与需求响应项目的潜力，并详细分析了其在电网削峰填谷和应对购能价格变化方面的优势。算例结果不仅证明了所提出的模型的有效性和可行性，还强调了天然气市场价格波动及电力负荷的变动对能源服务公司收益区间的影响。通过优化配置各类储能设备，该模型能够提高整体能源利用率，并降低系统运营收入的不确定性。

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  • 考虑不确定性因素的区域综合能源系统双层优化配置规划模型
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    本研究提出一种考虑多种不确定性因素影响的区域综合能源系统双层优化配置规划模型，旨在提升系统的灵活性与经济性。 为了应对综合能源系统规划运行过程中面临的负荷预测误差、可再生能源波动及购能价格变动的不确定性问题，本段落构建了一种基于粒子群优化与区间线性规划相结合的双层优化模型，旨在解决包含不确定性的综合能源系统的规划难题。通过引入评估指标来衡量该系统参与需求响应项目的潜力，并详细分析了其在电网削峰填谷和应对购能价格变化方面的优势。算例结果不仅证明了所提出的模型的有效性和可行性，还强调了天然气市场价格波动及电力负荷的变动对能源服务公司收益区间的影响。通过优化配置各类储能设备，该模型能够提高整体能源利用率，并降低系统运营收入的不确定性。
     
  • 包含预测不确定性因素的综合能源调度优化方法.rar
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    本研究提出了一种考虑预测不确定性的综合能源系统调度优化方法，旨在提高系统的灵活性和经济性。通过模拟实际运行场景中的变量波动，该方法能有效降低运营成本并增强可再生能源利用率。 大规模风电并网是实现电力低碳环保发展的必然趋势，但风力发电与负荷的随机波动性对系统稳定性的影响不容忽视。为此提出了一种考虑模糊机会约束的低碳型经济调度模型，以应对源荷两侧不确定性对含风电系统的挑战，并通过该模型优化电力系统的碳排放量和提高风电消纳能力。 在目标函数中引入阶梯式的碳交易成本机制，旨在减少整个系统的碳足迹同时增加风能的吸收。针对并网后系统中的不确定因素，我们采用了模糊机会约束的概念，将确定性的限制条件转化为含有模糊变量的灵活性更强的新约束，并使用梯形模糊参数对这些新出现的问题进行清晰化处理。 通过CPLEX软件工具对该模型进行了求解验证，结果表明该调度策略可以有效提高风电接纳水平并降低碳排放量。
     
  • MATLAB-考虑源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置随机优化模型.zip
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    本资源提供一个针对综合能源系统中源荷不确定性问题的随机优化模型，旨在优化运行调度及容量配置，适用于科研和工程实践。包含MATLAB代码及相关数据文件。 本程序复现了《计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化》模型，并采用全年光伏、风电数据通过kmeans聚类得到6种场景，构建了随机优化模型。在研究融合P2G（Power to Gas）与CCS（Carbon Capture and Storage）的IEPU系统框架的基础上，建立了各关键设备及生产环节数学模型。基于混合整数线性规划(MILP)算法，在全生命周期内经济成本最低的目标下，考虑物料和能量平衡约束，实现了典型周内各设备功率的最优逐时调度优化，并得到了最佳综合能源系统的碳捕集、电制氢、甲烷化、氢存储及CO2存储的容量配置结果。
     
  • 考虑源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度和容量配置的随机优化模型MATLAB程序
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    本程序采用随机优化方法，针对包含不确定性因素的综合能源系统，设计了运行调度与容量配置模型，以提高系统的灵活性与经济性。基于MATLAB实现，适用于学术研究及工程应用。 本程序使用全年光伏与风电数据通过k-means聚类方法得到6种场景，并构建了随机优化模型。在研究融合P2G（电制氢）与CCS（碳捕集存储）的综合能源生产单元系统框架的基础上，建立了各关键设备及生产环节的数学模型。基于混合整数线性规划(MILP)算法，以全生命周期内经济成本最低为优化目标，并考虑物料和能量平衡约束条件，在典型周内实现了各设备功率的最佳逐时调度优化，并得到了最佳综合能源系统的碳捕集、电制氢、甲烷化、氢存储及CO2存储的容量配置结果。
     
  • 基于双层优化方法的综合能源系统规划设计.zip
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    本研究探讨了一种基于双层优化方法的综合能源系统的规划设计方案，旨在提高能源利用效率和灵活性。通过顶层的目标设定与底层的具体实施相结合，该方法能够有效应对多种能源形式间的协调问题，为构建高效、环保的现代能源系统提供新的策略思路。 《基于双层优化的微电网系统规划设计方法》一文探讨了微电网系统的核心技术之一——规划设计，并从分布式电源的综合优化（包括组合与容量优化）及各分布式电源间的调度优化两方面进行了研究。针对不同类型的分布式能源特性，论文提出了适用于并网型和独立型微电网系统的双层优化模型：上层采用综合目标计算最优配置；下层则利用混合整数线性规划算法(MILP)来确定系统最佳运行方案。通过具体案例分析验证了该方法的有效性和准确性。 关键词包括： - 微电网 - 双层优化 - 规划设计 - MILP
     
  • 基于多能互补的区域综合能源系统中多种储能优化配置考量
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    本研究探讨了在区域综合能源系统框架下，如何通过多能互补技术有效优化不同类型的储能设备配置，以提升系统的整体效率与灵活性。 在区域综合能源系统中配置多种储能装置能够提高系统的经济效益，并且是该领域规划研究的重要方向之一。基于其基础架构与模型，我们探讨了蓄冷、储热、储电及混合储能技术，在冷热电联供（CCHP）机组和电制冷设备的多能互补协同运行情况下的盈利策略。同时分析了系统配置不同类型的储能装置在经济性和可行性方面的表现，并构建了一个全寿命周期内的冷热电储能调度规划双层优化模型，采用确定性迭代算法进行求解。 通过对某实际区域综合能源系统的多个供能季节中不同的日负荷曲线的应用研究，我们利用上述提出的双层优化模型来制定运行调度方案和储能配置容量。案例分析结果表明，在多能互补协同运行的系统内，蓄冷与储热技术有较大的盈利空间；相比之下，单独采用储电技术则利润较低。此外，结合多种能源的优势进行混合储能的方法可以进一步提升系统的盈利能力。
     
  • 考虑综合需求侧响应的能源枢纽优化配置
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    本研究探讨了在智能电网背景下，结合需求侧响应机制优化能源枢纽资源配置的有效策略，以提升整体能效和系统稳定性。 能量枢纽是多能源系统的关键部分，能够处理多种类型的能源输入以及多样化的负载需求。为了确保其安全且经济的运行，优化配置设备类型与容量至关重要。此外，随着需求侧响应机制和技术的发展，这一问题也提出了新的挑战和要求。 在此背景下，本段落首先概述了各类装置在能量枢纽中的模型，并分析并分类建立了冷热电负荷特性的数学模型。接着，在考虑综合需求侧响应及能量枢纽运行约束的基础上，基于典型日的负载轮廓，以最小化初始安装成本、运维成本以及能耗费用构成的一年总运营费为目标，建立了一个0-1混合整数线性规划优化配置模型。 通过算例验证发现，所提出的优化配置方案能够显著降低能量枢纽一年内的总体运行成本。
     
  • 含不确定性因素的输配电网互补优化Matlab代码
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    这段Matlab代码用于实现含有不确定性的输电和配电网络之间的互补优化。它能够有效处理电力系统的复杂性和不确定性，旨在提高整体能源分配效率及可靠性。 随着随机可再生能源的增加，对运营灵活性的需求也在增长以应对不平衡的情况。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商（TSO）能够访问配电系统运营商（DSO）级别的灵活资源，并且反之亦然，但这两个实体之间的协调仍然是一个活跃的研究领域。我们考虑两个交易市场：日前市场和实时市场，并提出一种日前市场的协调方法，称为互补模型，用于共享灵活资源。所提出的协调方法是通过优化TSO和DSO之间物理接口处的价格及容量限制（即所谓的“协调变量”）来实现的。对于给定这些变量值的情况下，DSO会预先确认其在日前市场上的参与，并且通过限制数量投标的方式保证系统约束条件满足，即锥形规划所建模的条件将被遵守。为了追求计算可行性，我们采用了多段Benders分解方法对模型进行分解处理。相关开源代码可在压缩包中找到。
     
  • 配电网中光伏与储能的双层优化配置模型（选址与容量确定）- MATLAB+MATPOWER应用参考：高比例可再生能源配电网中的灵活性资源双层优化
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    本文介绍了一种在高比例可再生能源配电网环境中，利用MATLAB和MATPOWER工具进行光伏与储能系统的双层优化配置方法，涵盖选址及容量确定。通过灵活资源配置提升电力系统效率与稳定性。 本段落复现了《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》中的运行-规划联合双层配置模型。上层为光伏、储能的选址定容（即优化配置），下层则考虑弃光和储能出力情况下的调度问题，以最小化运行成本和电压偏移量为目标构建多目标模型，并采用多目标粒子群算法求解得到pareto前沿解集。从这些解集中选择最佳结果带入到上层模型中进行进一步优化计算，从而实现上下层模型的各自求解及整个系统的迭代优化过程。该研究以IEEE33节点系统为例，在MATLAB环境下使用Matpower工具箱和粒子群算法完成相关仿真分析工作。
     
  • 含风电不确定性因素的电力系统鲁棒优化调度.pdf
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    本文探讨了在包含风力发电不确定性的条件下，电力系统的鲁棒优化调度方法，旨在提高系统的稳定性和效率。 本段落主要探讨了风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度问题。随着国家对可再生能源发电的重视，风力发电技术正在迅速发展。作为一种成熟的可再生能源发电方式，风力发电具有一定的随机性和间歇性，难以准确预测其输出功率。这种不确定性给电力系统的经济调度带来了重大挑战，如何最大化利用风电资源并减少其波动对系统的影响是需要解决的关键问题。 在以往的研究中，国内外专家们已经深入研究了含风电不确定性的调度问题。一些文献采用概率密度函数和场景法来建模不确定性，但随着场景数量的增加计算复杂度显著提升；另一些则使用模糊方法处理不确定性，但这要求有丰富的实践经验以确定隶属函数。此外，还有许多成果是通过应用概率分析等手段取得。 本段落在综合研究了各种不确定性的理论与技术优缺点后提出了一种新的鲁棒优化调度模型，并利用自动发电控制（AGC）响应来应对风电输出力的波动，保持电力系统的稳定运行和供电可靠性。 文章的核心内容在于建立了考虑风电不确定性因素影响下的电力系统鲁棒优化调度模型。该模型通过预测区间对风电输出进行规划，增强了电力系统的抗扰能力。具体来说，在此模型中作者提出了一种基于AGC响应机制来处理风电波动的鲁棒性方法，能够及时监控和调整风力发电的变化以维持整个电网的安全运行。 研究结果表明，所提出的调度方案可以有效应对风电功率变化带来的挑战，并提高电力系统的供电可靠性。此外，该策略还能应用于其他不确定性的场景中提升系统性能。 本段落的研究不仅为电力供应公司提供了新的解决方案来管理可再生能源的不确定性风险，还能够帮助研究人员进一步探索和改进相关技术以增强电网稳定性与效率。