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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简介：
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。

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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-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。

基于MATLAB的虚拟电厂微网日前随机优化调度：考虑源-荷双重不确定性关键词：虚拟电厂，微网，随机优化，随机调度，源-荷双重不确定性

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本文利用MATLAB开发了一种针对虚拟电厂中微网日前调度的随机优化模型，特别关注电源和负荷的不确定性因素，旨在提高系统的运行效率与稳定性。本段落介绍了一段MATLAB代码，该代码用于考虑源-荷双重不确定性的虚拟电厂微网日前随机优化调度。关键词包括：虚拟电厂、微网、随机优化、随机调度、源-荷双重不确定性以及虚拟电厂调度。参考文献为《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》，其中的燃气轮机和储能部分模型与本段落代码一致，且所采用的随机优化算法也相同。仿真平台使用了MATLAB+CPLEX进行实现。该段代码的主要功能是构建一个虚拟电厂或微网单元的日前优化调度模型，并考虑光伏出力和负荷功率的双重不确定性因素。通过应用随机规划法处理这些不确定变量，建立了一个有效的虚拟电厂随机优化调度模型。具体而言，在基于蒙特卡洛算法生成预测中的光伏及负荷曲线场景后，利用快速概率距离削减法对场景进行简化，最终保留5个主要场景以供后续分析使用。随后采用随机调度方法针对多个选定的场景下的虚拟电厂调度策略进行了优化处理，并取得了良好的程序实现效果。每一行代码都配有详细的注释说明，便于阅读和理解整个模型的设计思路与算法流程。

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。

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。

MATLAB代码：考虑风力和太阳能发电不确定性的机组组合随机优化程序，通过场景集实现低成本运行的随机优化调度

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本作品为基于MATLAB开发的随机优化程序，旨在解决风能与太阳能发电不确定性下的机组组合问题。采用场景集方法进行随机优化调度，有效降低运营成本。该MATLAB程序用于计及风光发电不确定性的机组组合随机优化调度。通过场景集进行随机机组组合优化调度，在实现运行成本最低的情况下得到风-光-常规机组的最优调度结果。在生成典型场景时，采用了两种方法：一种是利用k-means聚类算法根据不同概率生成典型场景；另一种则是使用场景树算法来构建具有不同概率的风光预测误差集。算例基于IEEE 30节点系统，在该系统的20号和24号节点分别设置了风电场和光伏电站，以此验证了随机优化在机组组合中的有效性。程序中包含了详细的注释，并提供了相应的数学模型参考文献，确保用户能够理解和使用代码。此程序是作者100%原创的成果，非常适合学习随机优化、场景缩减以及机组组合的相关知识。

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。

考虑源荷储综合灵活性的电力系统日内优化调度

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本研究探讨了在电力系统日内调度中融入源、荷、储能三者协同作用的方法，旨在通过优化配置提升系统的灵活性和经济性。充分利用灵活性资源的调节作用可以有效平抑风电的随机波动，并提高电力系统的风电接纳能力。本段落提出了一种考虑源荷储综合灵活性特性的日前优化调度方法。首先分析了电力系统对灵活性的需求及各种来源、负荷和储能设施提供的灵活度特性，同时考虑了系统运行中灵活性的概率平衡特征；其次利用条件风险价值（CVaR）来量化由于缺乏足够的灵活性资源而导致的风险损失，并将这一指标融入目标函数以更有效地分配有限的灵活性资源；最后构建了一个包含灵活性因素在内的随机优化调度模型。通过在IEEE 39节点电力系统和实际区域电网中的应用验证了所提出方法及模型的有效性和可行性。

MATLAB代码：含源-荷双重不确定性的虚拟电厂/微网日前随机优化调度关键词：虚拟电厂/微网随机优化随机调度双重不确定性

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本文提出了一种基于MATLAB的算法，针对虚拟电厂或微网进行日前随机优化调度，特别考虑了源-荷双重不确定性的复杂情况。关键词包括虚拟电厂、微网、随机优化和随机调度。 MATLAB代码：虚拟电厂/微网日前随机优化调度模型关键词：虚拟电厂/微网、随机优化、随机调度、源-荷双重不确定性、虚拟电厂调度参考文档：《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》中燃气轮机和储能部分的模型，以及该文档中的随机优化算法。仿真平台：MATLAB+CPLEX 主要内容：代码实现了一个考虑光伏出力与负荷功率双重不确定性的虚拟电厂或微网单元日前优化调度模型。通过采用随机规划法处理不确定性变量，构建了虚拟电厂的随机优化调度模型。具体来说，首先利用蒙特卡洛算法生成预测的光伏和负荷曲线场景，并使用快概率距离快速削减方法将场景数量减少到5个；接着应用随机调度的方法，在多个场景下对虚拟电厂进行调度策略优化。程序运行效果良好，每一行代码均配有注释说明。

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。