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开源代码分享（26）- 综合能源调度优化的MATLAB代码，含预测不确定性考量

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简介：
本资源提供一套用于综合能源系统调度优化的MATLAB代码，特别加入了对未来负荷和可再生能源出力不确定性的分析处理方法。适合研究与教学使用。 考虑碳交易机制能够有效提高风电消纳量，但随着并网容量的增加，其波动性对系统的影响也愈发严重。目前关于提升环保性能、减少碳排放的研究中，同时考虑到新能源接入给电力系统带来不确定影响的经济调度模型相对较少。因此，本段落提出了一种考虑风电和负荷不确定性的低碳型经济调度模型，该模型充分考量了碳排放成本、运行成本以及不确定性因素的影响，旨在提高包括风电在内的可再生能源发电并网消纳量，并同时降低整个系统的碳排放量。

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  • 开源代码分享（26）- 综合能源调度优化的MATLAB代码，含预测不确定性考量
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    本资源提供一套用于综合能源系统调度优化的MATLAB代码，特别加入了对未来负荷和可再生能源出力不确定性的分析处理方法。适合研究与教学使用。 考虑碳交易机制能够有效提高风电消纳量，但随着并网容量的增加，其波动性对系统的影响也愈发严重。目前关于提升环保性能、减少碳排放的研究中，同时考虑到新能源接入给电力系统带来不确定影响的经济调度模型相对较少。因此，本段落提出了一种考虑风电和负荷不确定性的低碳型经济调度模型，该模型充分考量了碳排放成本、运行成本以及不确定性因素的影响，旨在提高包括风电在内的可再生能源发电并网消纳量，并同时降低整个系统的碳排放量。
     
  • 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。
     
  • 开源代码分享（一）- 储能运行优化中的经济性考量（含MATLAB代码）
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    本篇文章分享了关于储能系统运行中经济性分析的相关内容，并提供了基于MATLAB编程实现的具体示例代码，旨在促进相关领域的研究与应用。 这段代码旨在优化储能系统的运行策略，目标是最大化经济效益。采用了三种不同的方法来求解最优的储能运行策略：1. 运行策略搜索 2. 蒙特卡洛模拟法 3. fmincon函数优化方法。参考文献包括了关于抽水蓄能水电站利用电价差进行能量存储的实际操作策略，以及比较能源储存技术的方法模型开发和验证，以确定从电力价格套利中可获得的最大收益的上限。
     
  • MATLAB代码：含柔性负荷的综合能源系统日前优化调度模型
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    本研究构建了含柔性负荷的综合能源系统日前优化调度模型，并通过MATLAB代码实现。该模型有效提升了系统的运行效率与经济性。 本段落介绍了一种基于冷热电综合能源系统的日前优化调度模型，并创新性地对用户侧资源进行了详细分类研究。首先根据能源类型将其分为热负荷需求响应和电负荷需求响应，然后进一步细分为可削减、转移和平移三类柔性负荷。这些柔性负荷被纳入到综合能源的调度系统中，以灵活应对市场电价变化，实现削峰填谷及改善负载曲线等目标。 此外，在模型构建过程中还考虑了阶梯式碳交易机制，并建立了包含该机制和需求响应资源在内的低碳经济优化调度模型。通过设定多个对比场景来验证所提方法的有效性。研究使用MATLAB结合yalmip+cplex仿真平台进行实现，为相关领域的应用提供了理论与实践依据。
     
  • 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。
     
  • Matlab Copula代码-UQSA：不确定性量化与灵敏度分析
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    本项目提供基于MATLAB的Copula工具箱UQSA，专注于执行不确定性量化和灵敏度分析。适用于研究复杂系统中的概率模型。 此存储库中的代码实现了Eriksson和Jauhiainen等人（2018年）在论文“贝叶斯分析结合全局敏感性分析应用于动态细胞内通路模型的不确定性量化、传播和表征”中提出的方法，用于乌克萨不确定性量化(UQ)和灵敏度分析(SA)。代码在GNU通用公共许可证v3.0下分发。 UQ文件夹包含运行不确定性量化方法的R脚本（ABC-MCMCwithcopulas）。需要安装ks、VineCopula、MASS、R.utils和R.matlab包，其中最后一个包用于将输出数据保存为MATLAB兼容格式。主脚本名为runABCMCMC-Phenotype123.R，它使模型适应表型1至3（如论文中所述），作为说明性测试用例。结果数据以R和MATLAB格式上传到文件夹中。 我们使用表型4作为预测数据集来展示SA方法的应用。在SA文件夹内包含运行全局敏感性分析的MATLAB脚本，需要2014a或更新版本的MATLAB环境支持。主脚本名为get_prediction。
     
  • 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。
     
  • MATLAB代码：综合能源系统的电-气-热耦合优化调度 关键词：综合能源系统 优化调度 电气热耦合 仿真平台：MATLAB
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    本研究利用MATLAB开发了针对综合能源系统的电、气、热三网耦合的优化调度模型与算法，旨在提高能源效率和系统灵活性。通过建立详细的仿真平台，该工作探讨了如何有效整合不同形式的能量流以实现最优运行策略，并为未来的智能电网设计提供了理论依据和技术支持。 本段落介绍了一段MATLAB代码，该代码实现了一个考虑电网、热网以及气网耦合调度的综合能源系统优化调度模型。此模型涵盖了电网与气网之间的相互作用，以及电网与热网之间的联系。算例中的电力网络部分基于10机39节点的配置，而天然气网络则采用了比利时20节点的配气网络作为参考。 在潮流计算方面，代码对电网使用了直流潮流算法，并且对气体网络进行了线性化处理以简化模型复杂度。此外，该程序利用YALMIP工具箱结合CPLEX或GUROBI求解器进行优化调度问题的解决。整个项目具有高质量编码标准和详细的注释说明，同时模块化的子程序设计提高了代码可读性和维护性，并且所有数据来源均经过验证确保可靠性。
     
  • MATLAB代码：综合能源系统的电-气-热耦合优化调度 关键词：综合能源系统 优化调度 电气热耦合 仿真平台：MATLAB
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    本研究利用MATLAB开发了针对综合能源系统的电、气、热三者耦合的优化调度模型及仿真平台，实现系统高效运行。关键词包括：综合能源系统、优化调度、电气热耦合。 MATLAB代码：电-气-热综合能源系统耦合优化调度 关键词：综合能源系统 优化调度 电气热耦合 仿真平台：MATLAB YALMIP+cplex gurobi 主要内容：该代码构建了一个考虑电网、热网以及气网耦合调度的综合能源系统的优化调度模型。此模型涵盖了电网与气网，电网与热网之间的相互作用。算例系统中，电网部分采用10机39节点配置，而气网部分则基于比利时20节点的配气网络进行建模。在潮流计算方面，电力网络使用了直流潮流方法，并对气体网络进行了线性化处理以简化模型复杂度。 代码质量非常高，包含详细的注释和人性化的模块子程序设计，确保易于理解和维护。此外，所有数据均有可靠来源支撑。
     
  • 含风电电力系统的低碳优化调度考虑源荷不确定性MATLAB程序
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    本程序运用MATLAB开发，针对含有风力发电的电力系统，旨在进行低碳优化调度，特别强调处理电源与负荷的不确定性因素。 本段落探讨了在电力系统低碳调度中考虑源荷两侧不确定性的方法，并引入模糊机会约束来优化风电系统的运行效率。该研究涵盖储能、风光发电设备以及火电机组及水电机组，解决了目标函数中的分类特征约束问题与非线性约束/目标的线性转化挑战，并充分考虑到机组启停时间的要求。在制定调度策略时，不仅考虑了常规的运营成本和弃风弃光带来的损失，还加入了碳排放的成本考量。 该程序设计完整且模块化，注释详尽易懂，非常适合学习使用。