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基于YALMIP和CPLEX的风电消纳热电联产机组优化控制

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简介：
本研究利用YALMIP与CPLEX工具结合，开发了一种优化算法，旨在提升含风力发电系统的热电联产机组运行效率及可再生能源消纳能力。 本段落内容基于《风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制_刘丁赫》一文编写，主要包括方式1、2、3，并且包含调用ga遗传算法的方法（尽管该部分未完成但作为参考）。程序设计清晰美观，注释详尽明确，参数设置均为自定义设定，无原作者提供的数据。如有运行问题可寻求帮助解答。关于猫咪的相关话题，请参见评论区讨论。手动修改代码以体会使用cplex的奇妙之处。

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  • 基于YALMIP和CPLEX的风电消纳热电联产机组优化控制
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    本研究利用YALMIP与CPLEX工具结合，开发了一种优化算法，旨在提升含风力发电系统的热电联产机组运行效率及可再生能源消纳能力。 本段落内容基于《风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制_刘丁赫》一文编写，主要包括方式1、2、3，并且包含调用ga遗传算法的方法（尽管该部分未完成但作为参考）。程序设计清晰美观，注释详尽明确，参数设置均为自定义设定，无原作者提供的数据。如有运行问题可寻求帮助解答。关于猫咪的相关话题，请参见评论区讨论。手动修改代码以体会使用cplex的奇妙之处。
     
  • 基于风电消纳的电热联合系统源荷协调优化调度
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    本研究探讨了在电力系统中引入电热联合系统的可行性及其对促进风电消纳的影响，提出了一种源荷协调优化调度策略。通过合理配置热电资源和需求侧管理措施，提高电网接纳可再生能源的能力，并保证供电稳定性与经济性。 在能源互联网的框架内，电热联合系统被证明是有效消纳风电的一种手段。为此，我们构建了一个包含储热、热电联产及需求响应资源在内的综合电热调度模型。该方法分两阶段进行：第一，在日前调度阶段，通过机组、储热装置和基于电价的需求响应措施来应对短期预测的风力发电；第二，在日内调度阶段，则利用机组与激励型需求响应策略处理超短期风电预测数据。 我们的目标函数是将系统运行成本降至最低，并综合考虑弃风惩罚费用及需求响应的成本后，建立了电热联合系统的优化模型。为了解决由于过多约束条件导致的复杂性问题，我们采用了一种改进版帝国竞争算法来求解该模型，从而提高了所获得解决方案的实际可行性。 通过案例分析表明，提出的调度策略能够显著提升风电在电热联合系统中的消纳能力。
     
  • 基于MATLAB/yalmip/cplex的机组优化组合
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP与CPLEX工具箱，构建并求解电力系统中的机组组合问题模型，旨在优化发电资源配置和成本效益。 机组组合问题的目标是在已知系统数据的基础上，在计划时间内确定最优的机组决策变量组合以使总成本最小化。该问题中的决策变量包括两类：一类是各时段内每台机组的启停状态，为整数类型，其中0表示关停而1表示启动；另一类则是各个时间段中每一组发电设备的实际输出功率值，属于连续型数值。此问题是典型的规划性挑战，在可行解空间范围内寻找一组最佳决策变量组合以使目标函数达到极小或极大。 对于混合整数规划问题而言，常用的技术手段包括分支定界法和Benders分解方法等。利用CPLEX软件所提供的高效MIP求解算法，我们只需根据已有的数学模型在MATLAB环境中编写相应的程序化版本，并调用其内置的优化工具即可进行计算处理。
     
  • 基于大规模储能与蓄热式电锅炉融合的风电消纳多目标优化控制
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    本研究探讨了结合大规模储能和蓄热式电锅炉技术来优化风电并网，提出了一种有效的多目标优化控制策略，旨在提高风能利用率及电网稳定性。 我国“三北”地区存在电源与负荷供需矛盾突出、电网灵活性差的问题。风电场弃风现象严重的一个重要原因是在冬季热电机组以“以热定电”的方式运行，导致其调峰能力下降。利用蓄热式电锅炉供热将电能转化为热能可以提高风电就地消纳的能力。然而采用电极加热的蓄热式电锅炉功率调节受机械部件限制，频繁调节会严重影响设备使用寿命。通过引入具有快速、灵活功率调节能力的电化学储能装置到蓄热式电锅炉系统中，并以最大化风电消纳和最小化蓄热式电锅炉电极调节次数为目标，我们提出了一种基于储能融合蓄热式电锅炉的风电消纳多目标优化控制方法。仿真结果表明该方案能同时解决弃风问题并减少电化学设备的磨损，有效解决了蓄热式电锅炉功率调节与风力发电波动不匹配的问题。
     
  • 基于MATLAB的YALMIP与CPLEX在冷热电联供微网中的多时间尺度优化调度
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    本研究利用MATLAB平台结合YALMIP和CPLEX工具箱，提出了一种针对冷热电联供微网的多时间尺度优化调度方法。 近期完成了一项关于《含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度》的研究工作，在日前计划阶段通过构建多个场景来描述可再生能源的不确定性，并着重于一个运行周期内的经济性运作。在日内调度方面，我们根据冷、热和电力在不同时间尺度上的相关性和互补性提出了双层滚动优化模型以平抑负荷变化，从而求解出各联供设备的最佳调整策略。 程序经过多次调试后阅读性和功能性都有所提升，并修正了一些先前存在的问题，现在可以稳定运行。该程序能够有效解决实际操作中的各种挑战。最近遇到的一个问题是电热转换上下限设置为0<=peh<（原文中此处应包含一个数值上限），正确的设定应该是包括边界值的即0≤peh≤特定数值。建议手动调整此部分以体验编程过程的独特魅力与复杂性。 以上程序在解决运行问题方面具有显著优势，欢迎有需求的朋友使用并反馈意见。近期发现一些用户遇到了猫咪（指电脑故障或异常现象）的问题，请注意检查电热转换上下限设置是否正确，这有助于避免出现意外情况。
     
  • 电力系统热电联产机组调度优化——代码及优化技巧
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    本书专注于电力系统的热电联产机组调度问题，提供详细的调度算法、代码实现和优化策略，旨在帮助工程师与研究人员提升系统效率。 电力系统中的热电联产技术涉及变相储热方法的应用，并结合火电机组、热电机组及风电机组的联合储热策略进行经济调度优化。基于MATLAB平台编写相关程序，以实现上述功能和技术分析。
     
  • 基于MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI的代码电热冷综合能源系统优化调度
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP和CPLEX/GUROBI工具箱，开发了针对电、热、冷综合能源系统的优化调度算法与代码，旨在提升能源使用效率和经济效益。 电热冷综合能源优化调度基础模型涵盖了风电、光电、电网交互、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷剂、电制冷机以及储电系统和储热系统，目标是通过最小化总运行成本来求解。 电热冷综合能源系统，又称三联供（Tri-generation）系统，是一种高效利用电力、热能及冷能的新型能源体系。它结合了多种能源转换技术如燃烧发电、热力发电和吸收式制冷等，实现了多用途能量的有效整合与应用。相比传统能源系统中的低效利用率问题，电热冷综合供能方案通过联合供应的方式显著提升了整体的能量利用效率。 此系统的构成通常包括发电机组、废热回收装置及各类制冷设备等关键部分。在这一框架内，电力可由发电机组产生并用于满足建筑或工业生产对电的需求；同时，在发电过程中产生的余热亦可通过专门的回收机制加以再利用于供暖或者供热水等领域。此外，该系统还能通过相应的制冷设施将这些废热转化为冷能供应给空调装置或其他需要冷却的应用场景。 综上所述，这种综合能源体系的优势在于能够提高能量的整体利用率、减少能耗和对传统燃料的需求，并且有助于降低二氧化碳等温室气体的排放量，从而促进环境保护与节能目标。因此，在工业制造、商业服务以及民用住宅等多个领域中展现出了广阔的发展潜力及应用前景。
     
  • 基于MATLAB/CPLEX的电力系统机组组合优化.rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB与CPLEX工具箱开发的电力系统机组组合优化模型及其求解方法。通过高效算法实现发电成本最小化，并保证电网安全稳定运行，适用于电力行业技术人员和研究者参考学习。 基于MATLAB/CPLEX 的机组最优组合成功求解了表格化和图示化的结果，包括每个单位在各时段的启停计划、最佳输出以及包含的各个时段直流潮流等信息。相关文件如下：电力系统机组组合优化\excel2017.xls（53760字节，最后修改日期为2017-11-13）；电力系统机组组合优化\jizuzuheyouhua.m（7584字节，最后修改日期为2017-11-24）；电力系统机组组合优化\基本要求.docx（184428字节，最后修改日期为2017-11-26）。
     
  • 基于阶梯式碳交易和电制氢的综合能源系统热电优化研究（附MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码）
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    本研究探讨了结合阶梯式碳交易机制与电制氢技术的综合能源系统的热电协同优化策略，并提供了基于MATLAB、YALMIP及CPLEX/GUROBI工具包的应用代码，为实现低碳高效运行提供技术支持。 程序名称：考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 具体细节可参考电力自动化设备论文《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》，或查阅我的博客。
     
  • 基于IEEE 30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度（MATLAB-YALMIP/CPLEX/GUROBI）
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP接口及CPLEX、GUROBI求解器，针对IEEE 30节点系统进行直流潮流分析下的机组组合优化调度，旨在提高电力系统的经济性和可靠性。 代码名称：基于IEEE标准30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度（MATLAB-YALMIP-CPLEX-GUROBI） 代码简介： 该问题旨在根据已知系统的数据，求解计划时间内各个发电机组的最佳启停状态及出力水平，以实现整个时间段内的总成本最小化。决策变量分为两类：一类是各时段内发电机的启停状态（整数变量），0表示关闭、1表示开启；另一类则是各时段内发电机的实际输出功率（连续变量）。 作为典型的规划问题，机组组合优化调度的目标是在可行解空间中寻找一组最优解，使目标函数达到极值。针对混合整数规划方法，常用的技术包括分支定界法和Benders分解等。CPLEX提供了高效的MIP求解技术，在已知数学模型的情况下，只需在MATLAB环境中编写相应的程序化模型，并调用CPLEX求解器即可完成计算。 参考文献：自编文件