计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧电厂优化调度关键词：碳捕集 电厂 需求响应 优化调度 电转气协同调度 参考文档：《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧电厂优化调度》完全复现仿真平台：MATL

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计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧电厂优化调度 关键词：碳捕集 电厂 需求响应 优化调度 电转气协同调度 参考文档：《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧电厂优化调度》完全复现 仿真平台：MATLAB+CPLEX 主要内容：代码主要做的是一个计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧电厂优化调度问题，基本调度框架是碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料， 生成的天然气则供应给燃气机组； 并通过联合调度将碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移以平抑可再生能源波动，使得风电 光伏实现间接可调度而被灵活利用，代码采用的是非智能算法求解，因为本文问题复杂智能算法难以求解，故使用的是yalmip+cplex求解器完成求解，
<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/90240874/2/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/90240874/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文研究了一个计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂的优化调度问题<span class="ff3">。</span>该问题的基</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本调度框架是碳捕集电厂<span class="ff4">-</span>电转气<span class="ff4">-</span>燃气机组的协同利用框架<span class="ff2">，</span>碳捕集的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">CO2<span class="_ _1"> </span></span>可作为电转气原料<span class="ff2">，</span>生成</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的天然气供应给燃气机组<span class="ff3">。</span>通过联合调度<span class="ff2">，</span>可以将碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移<span class="ff2">，</span>以平抑</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可再生能源波动<span class="ff2">，</span>同时实现对风电和光伏的间接可调度利用<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff2">：</span>碳捕集<span class="ff3">、</span>虚拟电厂<span class="ff3">、</span>需求响应<span class="ff3">、</span>优化调度<span class="ff3">、</span>电转气协同调度</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在现代社会中<span class="ff2">，</span>能源的可持续发展和环境保护已成为全球关注的热点问题<span class="ff3">。</span>碳捕集与垃圾焚烧是两种</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">常见的能源利用方式<span class="ff2">，</span>能够有效减少碳排放和垃圾处理压力<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>在现实应用中<span class="ff2">，</span>单独利用碳捕集</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">或垃圾焚烧的效率和灵活性有限<span class="ff3">。</span>因此<span class="ff2">，</span>将碳捕集和垃圾焚烧协同利用<span class="ff2">，</span>并与电转气技术结合起来<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以进一步提高能源利用效率和环境保护水平<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂的优化调度问题</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">问题描述</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文考虑了一个含碳捕集与垃圾焚烧的虚拟电厂<span class="ff2">，</span>其中碳捕集的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">CO2<span class="_ _1"> </span></span>可作为电转气的原料<span class="ff2">，</span>生成的天</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">然气供应给燃气机组<span class="ff3">。</span>我们的目标是通过优化调度<span class="ff2">，</span>最大限度地利用可再生能源<span class="ff2">，</span>平抑能源波动<span class="ff2">，</span>减</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">少碳排放和垃圾处理压力<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">调度框架</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基本的调度框架是碳捕集电厂<span class="ff4">-</span>电转气<span class="ff4">-</span>燃气机组的协同利用框架<span class="ff3">。</span>碳捕集电厂负责捕集并处理<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">CO2<span class="ff2">，</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">处理后的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">CO2<span class="_ _1"> </span></span>可作为电转气的原料<span class="ff3">。</span>电转气技术将<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">CO2<span class="_ _1"> </span></span>转化为天然气<span class="ff2">，</span>供应给燃气机组发电<span class="ff3">。</span>通过</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">联合调度<span class="ff2">，</span>可以根据能源需求和可再生能源的波动情况<span class="ff2">，</span>灵活调整碳捕集能耗和烟气处理能耗<span class="ff2">，</span>以实</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现能源的平抑和灵活利用<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.3.<span class="_"> </span><span class="ff1">优化调度问题建模</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了求解优化调度问题<span class="ff2">，</span>本文采用了非智能算法求解<span class="ff2">，</span>具体包括<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">yalmip<span class="_ _1"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">cplex<span class="_ _1"> </span></span>求解器<span class="ff3">。</span>由于问</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">题复杂<span class="ff2">，</span>使用智能算法难以求解<span class="ff3">。</span>通过优化调度问题的建模和求解<span class="ff2">，</span>可以得到最优的调度策略<span class="ff2">，</span>以最</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">大限度地提高能源利用效率和环境保护水平<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结果与讨论</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过对含碳捕集与垃圾焚烧的虚拟电厂优化调度问题的研究<span class="ff2">，</span>我们得到了最优的调度策略<span class="ff3">。</span>通过联合</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">调度<span class="ff2">，</span>我们可以灵活利用可再生能源<span class="ff2">，</span>平抑能源波动<span class="ff2">，</span>减少碳排放和垃圾处理压力<span class="ff3">。</span>同时<span class="ff2">，</span>我们也发</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现优化调度策略对于提高能源利用效率和环境保护水平具有重要意义<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结论</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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