这个标题涵盖了城市多能源系统规划中的两个重要方面：垃圾处理和调峰需求，并强调了规划的可持续性。

1. 考虑垃圾处理：

   • 含义： 垃圾处理指的是城市废弃物的管理和处置。这可能涉及到废物分类、回收利用、焚烧或填埋等方法。
   • 重要性： 垃圾处理对城市环境和居民生活质量有着重要影响。可持续的垃圾处理方法有助于减少环境污染、资源浪费，提升城市的可持续性。

2. 调峰需求：

   • 含义： 调峰需求是指在能源系统中对电力需求进行管理，以便在高峰期降低电力需求，减轻电力系统负担。
   • 重要性： 调峰需求管理有助于提高电力系统的效率，减少能源浪费，降低对传统能源的依赖，促进可再生能源的有效利用。

3. 可持续化城市多能源系统规划：

   • 含义： 可持续化城市多能源系统规划是指在城市能源系统设计中，考虑到经济、社会和环境的可持续性，综合考虑多种能源形式的规划。
   • 重要性： 可持续化规划有助于实现能源的高效利用、降低碳排放，提高城市抗灾能力，并促进城市的长期可持续发展。

综合而言，这个标题表明研究的焦点是如何在城市多能源系统规划中，综合考虑垃圾处理和调峰需求，以实现城市能源系统的可持续发展。这可能涉及到整合不同形式的能源，采用创新的垃圾处理方法，以及制定有效的调峰策略，以更好地满足城市的能源需求，减轻环境负担。

摘要：随着"垃圾围城"的日益加剧及城市能源体系中多种能源形式间相互融合的不断深入,垃圾处理设施供能与多能源系统间的相互影响和作用越来越成为城市能源系统规划所需考虑的重点问题之一。针对计及能源化利用型废物处理设施的城市多能源系统规划问题,该文研究废物处理设施的能源供需特性及其调峰潜力,提出垃圾焚烧电厂和污水制气设施参与电网气网调峰策略,构建可持续性多能源系统规划模型。最后参考东北某市的实际能源与垃圾堆存量数据,建立可持续化城市多能源系统规划仿真模型,仿真结果及分析表明,该文提出的多能源系统规划模型可有效降低城市多能源系统规划成本,实现垃圾处理能力、垃圾供能与调峰需求间的高效协调。

这段摘要涵盖了一项关于城市能源系统规划中垃圾处理设施和多能源系统之间相互影响的研究。以下是对摘要的详细解读：

1. 背景：

   • "垃圾围城"的日益加剧：指城市垃圾问题不断升级，可能涉及废弃物的积累和环境影响。
   • 多种能源形式间相互融合：指城市能源系统中不同种类的能源相互整合，可能包括传统能源和可再生能源的结合。

2. 研究焦点：

   • 垃圾处理设施供能与多能源系统的相互影响：研究城市垃圾处理设施如何影响城市的能源系统，以及反过来，城市能源系统如何影响垃圾处理设施。

3. 具体研究内容：

   • 能源化利用型废物处理设施的城市多能源系统规划问题：关注能源化利用的废物处理设施，研究它们在城市多能源系统规划中的问题和挑战。
   • 废物处理设施的能源供需特性及调峰潜力：研究废物处理设施在能源方面的特性，以及它们在调峰方面的潜力。

4. 提出的解决方案：

   • 垃圾焚烧电厂和污水制气设施参与电网气网调峰策略：建议利用垃圾焚烧电厂和污水制气设施参与电力和气体网络的调峰策略，以平衡能源供需。

5. 模型构建：

   • 构建可持续性多能源系统规划模型：为了解决上述问题，提出了一个可持续性多能源系统规划模型，该模型可能涉及各种因素，如能源供需、环境影响等。

6. 实际案例参考：

   • 参考东北某市的实际数据：使用实际的能源和垃圾数据来验证提出的模型的有效性。

7. 研究结论：

   • 仿真结果及分析表明：通过仿真研究，验证了提出的多能源系统规划模型的有效性，强调其在降低规划成本、实现垃圾处理、能源供给和调峰需求协调方面的潜力。

综合来看，这项研究旨在通过深入研究废物处理设施与多能源系统之间的关系，提出可持续性规划模型，并通过实际数据验证，为城市能源系统规划提供了有益的见解。

关键词:垃圾处理;负荷调峰;多能源耦合;系统规划;可持续性;

这五个关键词涉及到能源系统和环境可持续性的多个方面。下面是对每个关键词的解读：

1. 垃圾处理：

   • 含义： 指对废弃物、垃圾进行处理和管理的过程。在能源系统中，垃圾处理可能包括废弃物的能源回收、焚烧、填埋等方法，以减少对环境的不良影响。
   • 关联： 可能与能源产生、废弃物再利用、环境保护等领域相关。

2. 负荷调峰：

   • 含义： 是指在电力系统中对电力负荷进行调整，以适应不同时间段内的能源需求波动。这通常涉及到提高或降低发电能力，以保持电力系统的平衡。
   • 关联： 与电力系统优化、可再生能源波动性、智能电网等领域密切相关。

3. 多能源耦合：

   • 含义： 指不同能源形式的整合和协同运用，以提高能源利用效率。这可能包括对传统能源和可再生能源的混合利用，以及能源系统的多样性。
   • 关联： 与能源转型、可再生能源整合、能源系统规划等领域相关。

4. 系统规划：

   • 含义： 指对一个系统进行有序、综合和长远的设计、组织和管理。在能源领域，系统规划可能涉及到电力系统、能源基础设施、能源政策等方面的规划。
   • 关联： 与可持续性规划、基础设施规划、政策制定等领域有关。

5. 可持续性：

   • 含义： 指能够满足当前需求而不损害未来世代满足其需求的能力。在能源领域，可持续性通常与环保、资源利用效率和气候变化等问题有关。
   • 关联： 与可持续能源、碳中和、环境保护等领域紧密相连。

这五个关键词的综合理解可以帮助解决能源系统中的复杂问题，促使发展更加环保、高效和可持续的能源解决方案。

仿真算例：

求解方法 本文建立的考虑垃圾处理与调峰需求的可持 续化多能源系统规划模型是典型的混合整数线性 规划问题，本文在 MATLAB 平台上调用 CPLEX 求 解器进行求解。

参数设定 本文选取东北某市的能源与垃圾数据，在改进 的 IEEE33 节点配电系统、20 节点配气系统，5 节 点的热力管网耦合成的多能源系统进行验证。 以 2019 年为规划的基准年，规划年限为 10 年， 即 2019—2028 年。2019 年城市的生活垃圾填埋场 有垃圾堆存量 650 万吨，其堆存上限为 1500 万吨。 2019 年该城市的日最大电负荷为 6000MW、热负荷 为 1000MW、氢负荷为 10000m3 、气负荷为 70000m3 ， 各类负荷年增长率取 4%；参考文献[27]的数据及计 算方法，得到该城市未来年垃圾产量预估曲线如 图 2 所示；本文设定春夏秋冬 4 种典型日，其持续 天数分别为 87、92、86、100 天，这 4 种典型日的 负荷曲线如附表图 A1 所示。给定每年电网的调峰 目标为全年最高负荷的 25%，气网的调峰目标为全 年最高负荷的 20%，4 种典型日的风光出力特性曲 线如附图 A2 所示，参考文献[28]的方法，将全年风 光出力场景设定为 36 个；贴现率取 5%；电网待建 线路的单位投资成本为 24 万元/km，寿命为 25 年， 单位长度电阻与电抗分别为 0.31/km、38/km； 热网待建管道建设成本为 1.2 万元/km，寿命为 20 年，气网待建管线建设成本为 1000 万元/km， 寿命为 30 年。电网气网的能源交互价格见附录 表 A1[29-30]。对于多能源系统中的风电机组、光伏电源、热电机组、多源转换与存储装置、垃圾焚 烧电厂、污水制气设施的主要参数见附表 A2、 A3[7,23,31]；城市垃圾处理补贴见附表 A4；污染物 处排放系数及治理成本见附表 A5[32]，热电机组的 成本系数见附表 A6。

 规划方案设置 为验证本文提出的可持续化多能源系统规划 模型的可行性和有效性，本文通过对比 3 种多能源 系统规划方案进行分析。 方案 1：只根据负荷增长率等能源数据进行多 能源系统规划，不考虑垃圾产能的影响，对于垃圾 的处理方式只是利用传统的填埋或者转运处理。 方案 2：同时考虑负荷增长率等能源数据与垃 圾产能进行多能源系统规划，但没有考虑可再生能 源渗透率增加后电网气网的调峰需求与垃圾产量 增长的影响。 方案 3：本文提出的考虑垃圾能源利用特性与 处理需求发展多能源系统规划模型，利用垃圾能源 化处理设施参与电网气网调峰，考虑可再生能源渗 透率增加后电网气网的调峰需求与垃圾产量增长 的影响。

仿真程序复现思路：

复现这篇文章的仿真思路涉及使用 MATLAB 平台以及调用 CPLEX 求解器来解决混合整数线性规划问题。下面是一个简化的仿真复现思路，以及用 MATLAB 表示的伪代码示例：

1. 建立混合整数线性规划模型：
   • 使用 MATLAB 中的 Optimization Toolbox 或 YALMIP 工具箱，定义混合整数线性规划问题的目标函数、约束条件、决策变量等。
   • 根据文章描述，考虑垃圾处理与调峰需求的可持续化多能源系统规划模型，确保模型包含相关的能源系统参数和约束条件。

% 伪代码示例
% 定义决策变量
x = intvar(n, 1); % 例如，n 是变量的数量，可以表示不同的能源设施建设情况等% 定义目标函数
objective = ...; % 根据文章中的目标函数定义% 定义约束条件
constraints = [...]; % 根据文章中的约束条件定义% 构建混合整数线性规划模型
problem = optimproblem('Objective', objective, 'Constraints', constraints, 'Type', 'min');% 求解器设置
solver = 'cplex'; % 使用CPLEX求解器
options = optimoptions('cplex', 'Display', 'off');% 调用求解器求解
[x_opt, fval, exitflag, output] = solve(problem, 'Solver', solver, 'Options', options);

1. 参数设定：
   • 将文章中描述的参数设置转化为 MATLAB 中的变量和常量。
   • 使用这些参数初始化混合整数线性规划模型。

% 伪代码示例
% 设置仿真参数
num_years = 10;
...% 初始化参数
max_garbage_storage = 1500; 
...% 将参数应用到模型中
constraints = [constraints, x <= max_garbage_storage, ...];

1. 规划方案设置：
   • 根据文章描述，实现方案 1、方案 2 和方案 3 的约束条件，以及相关的目标函数。
   • 分别求解这三种方案，比较它们的效果。

% 伪代码示例
% 方案 1 的约束条件和目标函数
constraints_case1 = [...];
objective_case1 = ...;% 构建混合整数线性规划模型
problem_case1 = optimproblem('Objective', objective_case1, 'Constraints', constraints_case1, 'Type', 'min');% 调用求解器求解
[x_opt_case1, fval_case1, exitflag_case1, output_case1] = solve(problem_case1, 'Solver', solver, 'Options', options);% 同样的方式设置方案 2 和方案 3，进行求解
...% 比较三种方案的结果

这只是一个简化的示例，实际情况中需要根据具体问题和模型的复杂性进行适当的调整和扩展。