考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划(Matlab&Python代码)

简介: 考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划(Matlab&Python代码)

💥1 概述

文献来源:

多能互补集成优化的综合能源系统(integrated energy system , IES)是能源互联网的重要发展方向之一E1-9]。能源互联网是“推动分布式可再生能源的大规模利用与分享,促进电力、交通、天然气等多种复杂网络系统的相互融合”的综合能源网络( comprehensive energy network)[ 6-7]。类似地,“综合能源系统”概念为电-冷-热-气多能互补集成优化的区域能源系统,涉及热电联供机组、变电站、配电馈线﹑供热站、供冷/热管道、供气站等设备的规划和运行。“多能互补”意在改变原有各能源供用系统各自规划设计、独立运行的现状,对不同供用能系统进行统一的协调优化。能源互联网中 IES的建设,对于提升社会用能效率、促进可再生能源规模化利用等都具有重要意义[8-9]。


具体到IES规划方法研究方面﹐目前的研究成果集中于不同背景、不同组成的多类型能源系统的建模与规划。例如,基于EH的考虑电/热/气多能耦合的规划L17-20],考虑多方利益主体、差异化用能需求的规划流程[2,考虑冷热电存储的区域综合能源站优化设计[22,结合热网模型的多区域协同规划[23],考虑采暖期和供冷期园区级别规划[24]、评估指标与方法[25]、能量整体运输模型[26]、评估指标与方法[2]等。然而,上述研究成果大部分未考虑其中的不确定性因素,或仅通过多场景方法19-21]考虑不确定性。


从能源供给方式的角度考虑,一般而言,区域IES包含变电站、热电联供机组﹑燃气锅炉/电锅炉、集中式制冷站等供能手段,能源的供给方式和需求形式都是多样化的。在描述IES的多能特性方面,EH模型已经受到广泛的认可。一个典型的基于EH的区域IES如图1所示。


📚2 运行结果

 部分代码:

%% 模型变量声明
%0-1机组建设决策变量
X_CCHP=binvar(1,CCHP_types,'full');
X_GB=binvar(1,GB_types,'full');
X_AC=binvar(1,AC_types,'full');
X_EB=binvar(1,EB_types,'full');
X_SUB=binvar(1,SUB_types,'full');
%机组耗电耗气连续变量
P_CCHP_gas=sdpvar(Load_scene,CCHP_types,'full');    %CCHP单位时间内所用燃气热值,单位是MW(应该修改成kw比较合???)
V_CCHP_gas=sdpvar(Load_scene,CCHP_types,'full');    %CCHP单位时间内所用燃气量,单位是m3/h
P_SUB_electricity=sdpvar(Load_scene,SUB_types,'full');      %变电站出力,单位是MW
P_GB_gas=sdpvar(Load_scene,GB_types,'full');        %GB(燃气锅炉)单位时间内所用燃气热值,单位是MW
V_GB_gas=sdpvar(Load_scene,GB_types,'full');        %GB单位时间内所用燃气量,单位是m3/h
P_AC_electricity=sdpvar(Load_scene,AC_types,'full'); %中央空调输入电出力,单位MW
P_EB_electricity=sdpvar(Load_scene,EB_types,'full');%电锅炉输入电能,单位MW
%% 约束条件
Constraints=[];   
%%
Cons_PL=[];
P=sdpvar(SUB_types+CCHP_types+GB_types+AC_types+EB_types,Load_scene,'full');
for t=1:Load_scene  %P为输入矩阵
    Cons_PL=[ Cons_PL,P(:,t)==[P_SUB_electricity(t,:)';P_CCHP_gas(t,:)';P_GB_gas(t,:)';P_AC_electricity(t,:)';P_EB_electricity(t,:)']];%注意这里是等号==
end
L=sdpvar(3,Load_scene,'full');  %L为输出矩阵
for t=1:Load_scene  %8个典型日的电、气、热
    Cons_PL=[Cons_PL,L(:,t)==[Load_E(t)+sum(P_AC_electricity(t,:),2)+sum(P_EB_electricity(t,:),2);Load_C(t);Load_H(t)]];
end
Constraints=[Constraints,Cons_PL];
%==============负荷平衡,公式5================


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]沈欣炜,郭庆来,许银亮等.考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划[J].电力系统自动化,2019,43(07):34-41.

🌈4 Matlab&Python代码、数据、文章

相关文章
|
6月前
|
算法 定位技术 计算机视觉
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
605 0
|
6月前
|
算法 机器人 计算机视觉
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
197 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
281 8
|
6月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究(Matlab代码实现)
基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究(Matlab代码实现)
294 8
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 测试技术
基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的多变量输入单步时序预测研究(Matlab代码实现)
基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的多变量输入单步时序预测研究(Matlab代码实现)
232 8
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
566 0
|
6月前
|
新能源 Java Go
【EI复现】参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析(Matlab代码实现)
【EI复现】参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析(Matlab代码实现)
219 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
323 8
|
6月前
|
编解码 运维 算法
【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究(Matlab代码实现)
【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究(Matlab代码实现)
436 12
|
6月前
|
人工智能 数据可视化 网络性能优化
【顶级SCI复现】虚拟电厂的多时间尺度调度:在考虑储能系统容量衰减的同时,整合发电与多用户负荷的灵活性研究(Matlab代码实现)
【顶级SCI复现】虚拟电厂的多时间尺度调度:在考虑储能系统容量衰减的同时,整合发电与多用户负荷的灵活性研究(Matlab代码实现)
204 9

推荐镜像

更多