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基于Matlab、Yalmip和Cplex的双碳目标下综合能源系统分时低碳优化调度研究及原创改进

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简介:
本研究运用MATLAB、YALMIP与CPLEX工具,聚焦于实现双碳目标,探索并实施了适用于综合能源系统的分时低碳优化调度方法,并提出了创新性的改良方案。 在双碳目标背景下,本段落提出了一种综合能源系统的低碳运行优化调度方法,并使用Matlab、Yalmip及Cplex进行程序实现。该方法创新性地引入了分时优化机制、碳交易策略以及双层需求响应优化模型,实现了包括燃气轮机、余热锅炉、ORC余热回收装置、燃气锅炉、热泵和电制冷机在内的多种设备的协同低碳运行调度,并特别考虑到了储电系统与储热系统的储能爬坡功率。 目标函数旨在最小化综合能源系统的运维成本、购能成本及碳交易成本,以实现整个系统的经济性最优。通过构建四个不同的场景控制变量分析模型来验证优化策略的有效性和适应性。该研究为未来综合能源系统的设计和运行提供了重要的理论依据和技术支持,并且参考了相关的文献资料与数据文档。

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客服
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  • MatlabYalmipCplex
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    本研究运用MATLAB、YALMIP与CPLEX工具,聚焦于实现双碳目标,探索并实施了适用于综合能源系统的分时低碳优化调度方法,并提出了创新性的改良方案。 在双碳目标背景下,本段落提出了一种综合能源系统的低碳运行优化调度方法,并使用Matlab、Yalmip及Cplex进行程序实现。该方法创新性地引入了分时优化机制、碳交易策略以及双层需求响应优化模型,实现了包括燃气轮机、余热锅炉、ORC余热回收装置、燃气锅炉、热泵和电制冷机在内的多种设备的协同低碳运行调度,并特别考虑到了储电系统与储热系统的储能爬坡功率。 目标函数旨在最小化综合能源系统的运维成本、购能成本及碳交易成本,以实现整个系统的经济性最优。通过构建四个不同的场景控制变量分析模型来验证优化策略的有效性和适应性。该研究为未来综合能源系统的设计和运行提供了重要的理论依据和技术支持,并且参考了相关的文献资料与数据文档。
  • MatlabYalmip-Cplex
    优质
    本研究利用MATLAB结合YALMIP和CPLEX工具箱,针对实现双碳目标的需求,开发了一种适用于综合能源系统(IES)的低碳调度模型与算法。该方法旨在通过优化调度降低整个系统的碳排放量,同时确保电力供应的安全性和经济性。 本段落旨在介绍一个以系统运行成本最小化为目标的优化调度模型。该模型涵盖了光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能以及碳捕集设备等多种能源形式,并考虑了碳交易因素的影响。通过使用Yalmip和Cplex工具,此程序设计得适合初学者学习并配有详细的注释说明,以便于理解和操作。
  • 运营与Matlab程序
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    本研究探讨了如何利用MATLAB编程技术优化双碳目标下的综合能源系统的运行和调度策略,以实现更高效的低碳操作。通过模型建立、算法设计及仿真分析,提出了一系列创新性的解决方案和技术手段,旨在促进能源行业的绿色转型与发展。 以系统运行成本最小化为目标函数,采用Yalmip结合Cplex求解器对包含光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能及碳捕集设备的能源系统进行优化,并考虑碳交易因素的影响。
  • 阶梯交易成本P2G-CCS与经济(使用Matlab+Yalmip+Cplex
    优质
    本研究利用Matlab结合Yalmip和Cplex工具,探讨了在不同碳交易成本下,P2G-CCS技术与综合能源系统如何实现低碳经济的最优调度策略。 本段落提出了一种基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳经济优化调度方法,该方法结合了电转气-碳捕集(P2G-CCS)耦合技术,并利用Matlab、Yalmip及Cplex工具进行计算分析。研究中考虑的主要设备包括:P2G装置、配备碳捕集系统的电厂、风力发电机组、光伏发电单元、热电联产系统(CHP)、燃气锅炉以及各类储能设施,如电力存储和热能储存,并且引入了烟气储罐作为关键组成部分之一。
  • 交易.rar
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    本研究探讨了在综合能源系统中应用碳交易机制进行优化调度的方法,旨在提高系统的经济效益和环保效益。 为了实现“双碳”目标,综合能源系统被视作一种有效手段。本段落提出了一种在碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行模型,旨在进一步挖掘其需求侧可调节潜力对减少碳排放的作用。针对电热综合能源系统,构建了相应的优化运行模型,并对比分析了四种场景下的成本差异,同时探讨了碳交易价格变化对该系统的运营影响。
  • 运行Matlab程序——涵盖多种清洁与储技术捕捉装置
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    本项目开发了一套Matlab程序,旨在实现综合能源系统的低碳运行和优化调度。该程序考虑了风能、太阳能等清洁能源以及电池、抽水蓄能等多种储能技术和碳捕捉设备的应用,以支持国家双碳目标的达成。 在双碳目标下,综合能源系统的低碳运行优化调度可以通过Matlab程序实现。该程序涵盖了光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能以及碳捕集设备等多种元素,并考虑了碳交易的影响。其主要目的是以系统运行成本最小化为目标进行调度。 为了求解这个模型,需要安装Yalmip和Cplex求解器。最终生成的图像包括新能源出力曲线、成本比例图及电热功率平衡曲线等。
  • 柔性负荷经济.rar
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    本研究探讨了在综合能源系统中利用柔性负荷进行低碳经济优化调度的方法,旨在提高系统的运行效率和环保性能。 随着低碳发展的不断推进,综合能源系统(IES)已成为实现减排目标的重要技术手段。基于能源集线器的概念,并结合需求侧柔性负荷的可平移、可转移及可削减特性,构建了一个包含风光储设施、燃气轮机和柔性负荷在内的IES模型。该模型在考虑运行成本与碳交易成本的基础上,以总成本最低为目标建立了低碳经济调度模型,并采用鲸鱼优化算法对案例进行了求解。通过不同场景的对比分析,探讨了碳交易因素对于能源调度的影响以及在碳交易体系下合理调度柔性负荷能够为IES进一步减少碳排放和降低系统成本所带来的积极作用。研究结果显示,在碳交易框架内,柔性负荷参与调度可以显著提高系统的经济效益与环境效益。
  • 阶梯式交易电制氢热电(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。
  • 交易场景经济模型CPLEX求解方法,考虑柔性负荷影响
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    本研究聚焦于构建一种结合碳交易与场景分析的综合能源系统低碳经济调度模型,并探讨了柔性负载对整体调度策略的影响。通过运用CPLEX优化工具进行求解,旨在提高能源系统的经济效益和环境效益,为实现可持续发展目标提供有效方案。 在当前能源领域的发展趋势下,低碳经济与综合能源系统成为全球关注的焦点。随着气候变化问题日益严峻,如何实现高效利用能源、减少碳排放,并确保系统的稳定性和经济效益,构成了一个复杂的研究课题。本段落档探讨了在综合能源系统中考虑柔性负荷的重要性以及通过优化调度模型来推进低碳经济发展。 柔性负荷指的是那些能够灵活调整电力需求的负载类型,例如电动汽车充电和储能设施充放电等。这些负载有助于平衡电网供需、减少因不可预测性导致的能量浪费,并提高可再生能源利用率,从而推动整个能源系统的绿色转型。 作为综合能源系统的核心部分,调度模型是管理与优化资源分配的关键工具。通过构建有效的调度模型,可以实现对不同形式的能源(如电能、热能和天然气)进行统筹安排,在满足用户需求的同时达成节能减排的目标。本段落参考了第一篇文献中的现有模型,并在此基础上根据低碳经济的需求进行了创新性改进。 碳交易机制是实施低碳经济发展的一个重要手段,通过市场化的途径来控制并减少温室气体排放量。第二篇文献可能提供了有关如何具体实现这一机制的指导,包括定价、核算和相关法律法规等具体内容。这种市场化的方法可以激励能源生产者与消费者更加注重清洁高效的能源使用方式。 场景分析是处理不确定性因素的有效工具,在复杂的能源系统中尤其重要,因为未来可能出现许多不确定的因素如可再生能源波动性和负荷随机性等。通过建立多种可能的发展情景,并结合实际数据进行模拟分析,为决策提供全面可靠的依据。本段落利用CPLEX优化求解方法来实现调度模型的灵活解决方案。 CPLEX是一款强大的数学优化工具箱,能够处理线性、整数和非线性等多种类型的优化问题,在解决大规模复杂问题方面表现出色,既保证了精确度又提高了效率。文档展示了如何结合具体的调度模型及场景分析运用此工具进行求解综合能源低碳经济调度方案。 本段落档通过引入柔性负荷概念,并将其与碳交易机制、多种情景以及CPLEX优化技术相结合,提出了一种灵活高效的解决方案来应对未来可能面临的挑战并支持实现低碳经济发展目标。
  • MatlabYalmip电力模型在荷不确定条件应用
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    本研究运用Matlab与Yalmip工具开发了电力系统的低碳调度优化模型,并探讨了该模型在电源负荷不确定性条件下的有效性及适应性。 本段落研究了在电力系统源荷不确定性下的低碳调度优化模型,并应用Matlab与Yalmip求解器进行分析。该模型考虑风电并网的背景下,引入模糊机会约束以处理不确定因素的影响。程序中涵盖了储能、风光发电、火电机组及水电机组等多种电源类型,解决了目标函数中的分类特征约束问题和非线性约束向线性转化的问题,并且充分考虑到机组启停时间的要求。在成本方面,模型不仅关注运行成本还考虑了弃风弃光造成的损失以及碳排放的成本。 整个项目代码结构清晰、模块化编程风格明显,注释详细便于学习理解。核心关键词包括电力系统调度;源荷不确定性;MATLAB;YALMIP;含风电低碳调度;模糊机会约束;储能与风光发电机组及火电、水电机组等不同类型的电源设备参与优化调度研究。 该模型在处理复杂能源结构和不确定因素的同时,实现了对成本的有效控制,并为实际电力系统的运行提供了理论支持和技术参考。