MATLAB代码：考虑P2G和碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型关键词：碳捕集综合能源系统电转气P2G 热电联 457.05KB

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代码解析考虑与碳捕集设备的综合能源系统优化.txt 2.12KB
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资源介绍:

MATLAB代码：考虑P2G和碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型关键词：碳捕集综合能源系统电转气P2G 热电联产低碳调度参考文档：《Modeling and Optimization of Combined Heat and Power with Power-to-Gas and Carbon Capture System in Integrated Energy System》完美复现仿真平台：MATLAB yalmip+gurobi 主要内容：代码主要做的是一个考虑电转气P2G和碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型，模型耦合CHP热电联产单元、电转气单元以及碳捕集单元，并重点考虑了碳交易机制，建立了综合能源系统运行优化模型，模型为非线性模型，采用yalmip加ipopt对其进行高效求解，该模型还考虑了碳排放和碳交易，是学习低碳经济调度必备程序代码非常精品，注释保姆级这段代码是一个用于能源系统中的综合能源系统（Integrated Energy System）建模和优化的程序。它使用了MATLAB的优化工具箱和SDP（半定规划）变量来定义决策变

<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/89767901/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/89767901/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综合能源系统优化调度模型的研究和应用在能源领域具有重要意义<span class="ff2">。</span>近年来<span class="ff3">，</span>随着能源供需结构的多</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">元化和碳排放的限制<span class="ff3">，</span>综合能源系统的优化调度问题变得愈发复杂<span class="ff2">。</span>为了实现能源的高效利用和低碳</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">排放<span class="ff3">，</span>研究人员提出了多种综合能源系统的优化调度方法<span class="ff2">。</span>本文围绕某综合能源系统的优化调度模型</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">展开讨论<span class="ff3">，</span>该模型考虑了热电联产单元<span class="ff2">、</span>电转气单元以及碳捕集单元<span class="ff3">，</span>并重点关注碳交易机制<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">，</span>我们介绍了综合能源系统优化调度模型中所涉及的主要设备和技术<span class="ff2">。</span>热电联产<span class="ff3">（<span class="ff4">Combined </span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Heat and Power, CHP<span class="ff3">）<span class="ff1">是一种同时生产电力和热能的技术</span>，<span class="ff1">通过提高能源利用效率</span>，<span class="ff1">实现了能源</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的高效利用<span class="ff2">。</span>在综合能源系统中<span class="ff3">，<span class="ff4">CHP<span class="_ _0"> </span></span></span>单元被广泛应用于供热和供电领域<span class="ff2">。</span>电转气<span class="ff3">（<span class="ff4">Power-to-</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Gas, P2G<span class="ff3">）<span class="ff1">技术是将电能转化为气体能源的过程</span>，<span class="ff1">可以有效储存和利用可再生能源<span class="ff2">。</span>碳捕集</span>（</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Carbon Capture and Storage, CCS<span class="ff3">）<span class="ff1">技术可以将二氧化碳从燃烧过程中分离出来</span>，<span class="ff1">减少碳排</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">放并封存于地下<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接着<span class="ff3">，</span>我们介绍了综合能源系统优化调度模型的建模方法和求解策略<span class="ff2">。</span>该模型是一个非线性模型<span class="ff3">，</span>我</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">们采用了<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">yalmip<span class="_ _0"> </span></span>加<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">ipopt<span class="_ _0"> </span></span>求解器<span class="ff3">，</span>通过优化决策变量的取值来实现系统的运行调度<span class="ff2">。</span>决策变量包</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">括<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">CHP<span class="_ _0"> </span></span>的供电功率<span class="ff2">、<span class="ff4">P2G<span class="_ _0"> </span></span></span>的耗电功率<span class="ff2">、<span class="ff4">CCS<span class="_ _0"> </span></span></span>的耗电功率等<span class="ff2">。</span>模型的约束条件包括各个设备的运行约束</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">如<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">CHP<span class="_ _0"> </span></span>的供电功率约束<span class="ff2">、<span class="ff4">P2G<span class="_ _0"> </span></span></span>设备的耗电功率约束<span class="ff2">、<span class="ff4">CCS<span class="_ _0"> </span></span></span>设备的耗电功率约束等<span class="ff2">。</span>目标函数主要考</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">虑了系统的总运行成本<span class="ff3">，</span>包括<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">CHP<span class="_ _0"> </span></span>的运行费用<span class="ff2">、</span>碳交易成本<span class="ff2">、</span>微型燃气轮机的燃料成本<span class="ff2">、</span>弃风惩罚成</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本<span class="ff2">、</span>弃光惩罚成本和电制冷机的运行成本<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在模型的求解过程中<span class="ff3">，</span>我们还考虑了碳排放和碳交易的影响<span class="ff2">。</span>碳排放是指在能源生产和利用过程中产</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">生的二氧化碳排放量<span class="ff3">，</span>通过优化决策变量的取值<span class="ff3">，</span>可以实现碳排放的减少<span class="ff2">。</span>碳交易是指通过市场行为</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">进行二氧化碳排放权的买卖<span class="ff3">，</span>通过建立碳交易机制<span class="ff3">，</span>可以进一步降低系统的运行成本<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最后<span class="ff3">，</span>我们对综合能源系统优化调度模型的结果进行了分析和讨论<span class="ff2">。</span>调度优化结果包括风能利用率<span class="ff2">、</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">光伏利用率<span class="ff2">、</span>二氧化碳排放量和运行成本等指标<span class="ff2">。</span>同时<span class="ff3">，</span>我们还绘制了电功率平衡<span class="ff2">、</span>热功率平衡<span class="ff2">、</span>气</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">功率平衡<span class="ff2">、</span>冷功率平衡以及<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">P2G<span class="_ _0"> </span></span>耗电量和<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">CCS<span class="_ _0"> </span></span>的碳捕集量的图表<span class="ff3">，</span>以直观地展示系统的运行情况<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综合能源系统优化调度模型的研究对于实现能源的高效利用和低碳排放具有重要意义<span class="ff2">。</span>通过建立合理</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的模型和求解方法<span class="ff3">，</span>可以实现综合能源系统的优化调度<span class="ff3">，</span>并为低碳经济的发展提供支持<span class="ff2">。</span>本文所介绍</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的模型考虑了各种设备和技术<span class="ff3">，</span>并结合碳交易机制<span class="ff3">，</span>为实现能源的高效利用和碳排放的减少提供了一</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">种有效的方法<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综合能源系统优化调度模型的研究还有待进一步深入<span class="ff2">。</span>在实际应用中<span class="ff3">，</span>还需要考虑更多的因素<span class="ff3">，</span>如能</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">源供需的不确定性<span class="ff2">、</span>设备的可靠性和安全性等<span class="ff2">。</span>此外<span class="ff3">，</span>随着新能源技术的不断发展<span class="ff3">，</span>综合能源系统的</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优化调度问题将面临更多的挑战和机遇<span class="ff2">。</span>相信通过不断的研究和创新<span class="ff3">，</span>我们能够更好地应对能源问题</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">实现可持续发展<span class="ff2">。</span></span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

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