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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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简介:
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。

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客服
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  • MATLABYALMIPCPLEX
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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。
  • 含冰蓄
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    本研究探讨了在含冰蓄冷空调系统中实现冷、热及电力联供的微电网,并针对该系统的运行提出了一个多时间尺度的优化调度策略。 本段落提出了一种针对含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度模型,并研究了不同运行方式对优化调度的影响。在日前计划阶段,通过多个场景描述可再生能源的不确定性,重点在于一个运行周期内的经济性;而在日内调度中,则基于日前方案,在考虑冷、热和电力需求变化的基础上,提出了一种双层滚动优化平抑模型,以求解各种联供设备的最佳调整出力。
  • MATLAB源码.zip
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    本资源提供一套用于研究和设计微电网系统中多时间尺度优化调度问题的MATLAB代码。涵盖短、中、长期调度策略,帮助用户深入了解微电网能量管理机制。 微电网多时间尺度优化调度研究探讨了如何在不同时间尺度上对微电网进行有效的管理和调度,以实现能源的高效利用和系统的稳定运行。
  • 综合能源系统经济模型及策略
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    本研究提出了一种针对冷热电联供系统在不同时间尺度上的经济优化调度模型与策略,旨在提高能源使用效率和经济效益。 摘要:本段落研究的代码主要解决冷热电联供综合能源微网在多时间尺度下的优化调度问题。其中,在日前计划阶段通过构建多种场景来描述可再生能源的不确定性,以实现一个运行周期内综合能源微网经济性的最优配置;而在日内调度环节,则依据冷、热、电力需求的不同时间特性及其互补性,提出了一种考虑负荷变化影响的双层滚动优化平抑模型,并据此求解各联供设备在不同时间段内的调整出力。该方法能够清晰地展示结果并生成高质量图表。 核心关键词包括:多时间尺度;冷热电联供;综合能源系统;经济运行调度模型;日前计划安排;不确定性分析;日内调度策略;双层滚动优化平抑技术方案以及联供设备的动态调节机制。
  • MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码综合能源系统
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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。
  • MATLAB-YALMIP-CPLEX光储协同
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP与CPLEX工具,探讨并网型微电网中光伏和储能系统的协同优化调度策略,旨在提高能源利用率及经济效益。 程序名称:并网型微电网光储协同优化调度实现平台:matlab-yalmip-cplex 简介:微电网是一种集成了多种分布式电源、储能设备及负荷的小规模发电-配电-用电系统,通过内部各单元的协调运行,可以实现高度自治,并能够友好地接入配电网。这为提高可再生能源渗透率提供了一种有效途径。并网型微电网包含分布式电源(如汽轮机)、需求响应负荷(即可平移负荷)、可再生能源(例如光伏)、固定负荷、储能设施以及与配电网交互的功率部分。以总运行成本最低作为优化目标,本代码注释详尽,并将目标函数和约束条件写成紧凑形式,简洁工整且易于拓展修改。
  • MATLAB-YALMIPCPLEX两阶段鲁棒容量经济
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    本文提出了一种利用MATLAB-YALMIP和CPLEX工具箱进行两阶段鲁棒优化的方法,旨在解决微电网中的容量经济调度问题,以实现成本最小化及系统稳定性。 本段落采用YALMIP编写的两阶段鲁棒优化方法来解决微电网的经济调度问题。目标函数主要考虑了投资成本(第一阶段)和运行成本(第二阶段),其中,投资成本主要包括储能系统的等年值投资费用;而运行成本则包括配电网交互成本、各单元运维费用以及微型燃气轮机的燃料消耗费。本优化模型中的不确定量为光伏、风电及负荷的变化。 文件中详细列出了所有参数定义、约束条件说明和公式推导,具体内容可参考《微电网两阶段鲁棒经济调度》与《考虑机组禁止运行区间的含风电鲁棒机组组合》这两篇论文。程序已经过良好调试并能够顺利收敛,使用者可以根据自身需求进行扩展使用。
  • MATLAB能源双层模型——采用滚动方法关键词:能源,滚动双层模型
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    本文提出了一种基于MATLAB的多能源微网双层调度模型,利用多时间尺度滚动优化技术,旨在提高微电网运行效率和经济性。 本段落介绍了一种基于多时间尺度滚动优化的多能源微网双层调度模型的MATLAB代码实现。该模型主要解决一个多能源微网的优化调度问题。在下层,针对多能源微网模型,以最小化运行成本为目标函数,并通过多时间尺度滚动优化方法求解最优调度策略;而在上层,则考虑运营商以最低运营成本为优化目标的同时还需应对变压器过载等问题,构建了一个两阶段的优化框架。利用互补松弛条件和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件对该模型进行了简化处理以便于求解。
  • MATLAB滚动能源双层模型.rar
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    本资源提供了一种基于MATLAB开发的多时间尺度滚动优化方法,应用于多能源微电网的双层调度模型中,旨在提高能源利用效率和系统稳定性。包含详细代码及实验数据。 在能源领域内,多能源微网(MEMG)的调度问题是一个重要的研究方向,特别是在可再生能源快速发展的背景下。MATLAB作为一个强大的数值计算与仿真平台,在解决这类复杂问题中发挥着重要作用。“基于matlab多时间尺度滚动优化的多能源微网双层调度模型”是这一领域的典型应用案例之一,它结合了滚动优化和双层调度策略,旨在提升能源系统的经济性和稳定性。 多能源微网是一种集成了多种能量形式(如风能、太阳能、燃气及电池储能等)的小型电网系统。该系统能够实现局部资源的高效利用与供需平衡。双层调度模型通常包括上层的整体优化和下层的具体控制策略:前者关注整个系统的经济性,通过调整不同能源的比例来最小化运行成本或碳排放;后者则注重实时调节以确保微网内部设备的安全稳定运行。 多时间尺度滚动优化是解决此类动态问题的有效手段。这种方法在每个时间段结束时根据最新的系统状态更新模型参数,并适应未来不确定性变化的需求。分短期、中期和长期进行调度决策,既保证了灵活性又考虑到了预见性。 该模型可能包括以下关键部分: 1. **能源系统的建模**:涵盖各种设备(如发电机、电池及热泵等)的物理特性及其相互作用。 2. **滚动优化算法**:可能会采用动态规划或启发式方法(例如遗传算法和粒子群优化),在每个时间步长内更新模型参数并求解最优调度方案。 3. **上层全局优化**:考虑整个系统的经济性和环保效益,建立多目标函数,包括总成本、碳排放量等指标。 4. **下层局部控制策略**:为每台设备制定调控措施,在符合上级决策的同时确保其安全稳定运行。 5. **不确定性处理机制**:考虑到能源供应波动和负荷需求变化的影响,模型可能包含概率或鲁棒优化方法以应对这种不确定性。 6. **多能源协调管理**:如何高效整合不同类型的能量资源、减少转换损失并提高整体效率是该模型关注的重点之一。 这个MATLAB模型不仅对学术研究具有重要价值,而且对于实际微网运营也提供了宝贵的指导意义。通过模拟和优化可以找到最佳的资源配置与调度策略,并为运营商提供决策支持以促进能源可持续利用。同时,它也可以作为教学案例帮助学生更好地理解和掌握多能源微网调度的相关理论及方法。