基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳优化调度研究：多元储能与IES联合调度策略实现及改进分析（Matlab+Yalmip+Cplex）,基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳优化调度研究：多元储能与IE
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基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳优化调度研究：多元储能与IES联合调度策略实现及改进分析（Matlab+Yalmip+Cplex）,基于阶梯碳交易成本的综合能源系统低碳优化调度研究：多元储能与IES联合调度策略实现及改进分析（附Matlab+Yalmip+Cplex代码实现）,计及阶梯碳交易成本+多元储能（电储能、氢储能、气储能、热储能）+综合能源系统IES联合低碳优化调度（用Matlab+Yalmip+Cplex）考虑机组和设备：热电联产机组、燃气机组、甲烷反应生成设备 电解槽、氢燃料电池、计及新能源风电消纳实现最优热负荷、最优电负荷、最优氢负荷和最优气负荷的结果注：有lunwen参考文献，是部分复现加改进，代码内包含数据。,核心关键词：阶梯碳交易成本；多元储能（电、氢、气、热储能）；综合能源系统IES；低碳优化调度；Matlab；Yalmip；Cplex；热电联产机组；燃气机组；甲烷反应生成设备；电解槽；氢燃料电池；新能源风电消纳；最优热负荷；最优电负荷；最优氢负荷；最优气负荷；复现改进；代码内含数据。,基于阶梯碳交易成本的多元储能综合能源系统低碳优化调度研究 <link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90426922/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90426922/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">阶梯碳交易成本下的多元储能系统与<span class="_ _0"> </span></span>IES<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">联合低碳优化调度</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要：</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文探讨了计及阶梯碳交易成本下的多元储能系统<span class="_ _1"></span>（包括电储能、<span class="_ _1"></span>氢储能、<span class="_ _1"></span>气储能、<span class="_ _1"></span>热储能）</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">与综合能源系统<span class="_ _2"></span>（<span class="ff1">IES</span>）<span class="_ _2"></span>联合低碳优化调度问题。<span class="_ _2"></span>通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Matlab<span class="_ _0"> </span></span>结合<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Yalmip<span class="_ _0"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Cplex<span class="_ _0"> </span></span>的优化算</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法，<span class="_ _3"></span>我们针对热电联产机组、<span class="_ _3"></span>燃气机组、<span class="_ _3"></span>甲烷反应生成设备以及电解槽、<span class="_ _3"></span>氢燃料电池等机组</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和设备进行建模，<span class="_ _4"></span>并实现了最优热负荷、<span class="_ _4"></span>最优电负荷、<span class="_ _4"></span>最优氢负荷和最优气负荷的调度结果。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文不仅部分复现了前人的研究，<span class="_ _1"></span>还通过改进模型和算法，<span class="_ _5"></span>为能源系统的低碳化运行提供了</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">新的思路。</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着全球气候变化问题的日益严重，<span class="_ _2"></span>低碳、<span class="_ _2"></span>环保已经成为能源行业发展的重要方向。<span class="_ _3"></span>多元储</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能技术和综合能源系统的应用，<span class="_ _2"></span>为实现能源系统的低碳化提供了可能。<span class="_ _2"></span>然而，<span class="_ _3"></span>在阶梯碳交易</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">成本<span class="_ _6"></span>的背<span class="_ _6"></span>景下<span class="_ _6"></span>，如<span class="_ _6"></span>何对<span class="_ _6"></span>多元<span class="_ _6"></span>储能<span class="_ _6"></span>系统<span class="_ _6"></span>与<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">IES<span class="_"> </span></span>进<span class="_ _6"></span>行联<span class="_ _6"></span>合优<span class="_ _6"></span>化调<span class="_ _6"></span>度，<span class="_ _6"></span>仍是<span class="_ _6"></span>一个<span class="_ _6"></span>亟待<span class="_ _6"></span>解决<span class="_ _6"></span>的问<span class="_ _6"></span>题<span class="_ _6"></span>。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文将从这一角度出发，探讨如何实现最优的负荷调度。</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、模型与方法</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _7"> </span><span class="ff2">模型构建</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们建立了包含电储能、<span class="_ _3"></span>氢储能、<span class="_ _8"></span>气储能、<span class="_ _3"></span>热储能的多元储能模型，<span class="_ _8"></span>以及热电联产机组、<span class="_ _3"></span>燃</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">气机组、<span class="_ _3"></span>甲烷反应生成设备等机组模型。<span class="_ _3"></span>同时，<span class="_ _3"></span>考虑到新能源风电的消纳问题，<span class="_ _3"></span>我们在模型</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">中加入了风电的预测和调度策略。<span class="_ _2"></span>此外，<span class="_ _2"></span>我们还考虑了阶梯碳交易成本的影响，<span class="_ _3"></span>使模型更贴</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">近实际运行情况。</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. <span class="_ _7"> </span><span class="ff2">优化算法</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Matlab<span class="_ _7"> </span></span>结合<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Y<span class="_ _6"></span>almip<span class="_ _7"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Cplex<span class="_"> </span></span>进行优化调度。<span class="_ _5"></span><span class="ff1">Yalmip<span class="_"> </span><span class="ff2">提供了强大的建模能力，<span class="_ _5"></span>能够</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方便地建立各种复杂的优化模型。<span class="_ _2"></span>而<span class="_ _7"> </span><span class="ff1">Cplex<span class="_"> </span></span>则是一个高效的求解器，<span class="_ _2"></span>能够快速求解大规模的</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优化问题。</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、结果与分析</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过优化调度，<span class="_ _3"></span>我们得到了最优的热负荷、<span class="_ _3"></span>电负荷、<span class="_ _3"></span>氢负荷和气负荷。<span class="_ _3"></span>与未考虑阶梯碳交易</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">成本的调度结果相比，<span class="_ _3"></span>我们的方法在降低碳排放的同时，<span class="_ _3"></span>也降低了能源成本。<span class="_ _3"></span>此外，<span class="_ _3"></span>我们还</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">发现<span class="_ _6"></span>，通过<span class="_ _6"></span>合理配<span class="_ _6"></span>置多元<span class="_ _6"></span>储能系<span class="_ _6"></span>统，可<span class="_ _6"></span>以更好<span class="_ _6"></span>地消纳<span class="_ _6"></span>新能<span class="_ _6"></span>源风电<span class="_ _6"></span>，提高<span class="_ _6"></span>能源系<span class="_ _6"></span>统的稳<span class="_ _6"></span>定性。</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、案例研究</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以某地区能源系统为例，<span class="_ _2"></span>我们应用了上述方法进行优化调度。<span class="_ _2"></span>结果显示，<span class="_ _3"></span>通过联合优化多元</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">储能系统与<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">IES</span>，不仅降低了碳排放量，还提高了能源利用<span class="_ _6"></span>效率。具体数据表明，相比传统</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">调度方法，我们的方法在减少碳排放的同时，还降低了能源成本约<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">10%</span>。</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>