matlab|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

主要内容

该程序参考《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》模型,主要实现的是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模型。通过引入碳捕集电厂–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。

该程序采用的是混合整数线性规划 (MILP) 算法算法求解(原文采用的是新型的反余切复合微分进化算法),本程序采用matlab+yalmip运行,基本句句注释,方便学习。

但是,该程序在非线性处理部分存在缺陷,后面会具体说明一下,介意慎拍,整体程序逻辑还是不错的,值得参考!

  • 系统结构

除 CHP 机组外,各发电机组都可以向碳捕集系统和烟气处理系统提供能耗,通过加装储气装置,使得烟气处理与发电关系解耦,利用不同能量资源在能量/功率上的时空互补性,调度优化上更为灵活地配合可再生能源的出力变化和平抑净负荷波动。各单元的协同运行调度指令依靠能量管理系统采集数据信息后预测出的能量市场电价、可再生能源出力和电热负荷来制定。
  • CCPP-P2G-燃气机组子系统

该文章主要的亮点即是将CCPP、P2G以及燃气机组进行了融合,创新了此类VPP框架模型研究,所以创新的方向还是挺多的,不能只盯着方法层面的。
  • 非线性处理缺陷

碳捕集电厂部分烟气分流比是非线性的,yalmip在处理这列非线性是难以实现的,因此该程序这部分并未实现出来。

部分代码

P_CHP=sdpvar(1,24); %CHP机组的输出电功率
H_CHP=sdpvar(1,24); %CHP机组的输出热功率
V_CHP=sdpvar(1,24); %CHP机组消耗的天然气量
H_GB=sdpvar(1,24); %燃气锅炉的输出热功率
V_GB=sdpvar(1,24); %燃气锅炉消耗的天然气量
S_ES=sdpvar(1,24);  %电储能在t时段末的蓄电量,单位为MW
P_ESC=sdpvar(1,24); %电储能的充电功率
P_ESD=sdpvar(1,24); %电储能的放电功率
S_TS=sdpvar(1,24);  %热储能在t时段末的蓄热量,单位为MW
H_TSC=sdpvar(1,24); %热储能的充热功率
H_TSD=sdpvar(1,24); %热储能的放热功率
P_EM=sdpvar(1,24);  %系统在电网的购电量
P_CUT=sdpvar(1,24); %各级中断负荷功率之和
lamda_CC=sdpvar(1,24); %碳捕捉系统的烟气分流比
P_Cmax=sdpvar(1,24); %碳捕集系统的运行能耗上限
miu_ESC=binvar(1,24); %充电的布尔变量
miu_ESD=binvar(1,24); %放电的布尔变量
miu_TSC=binvar(1,24); %充热的布尔变量
miu_TSD=binvar(1,24); %放热的布尔变量
lambda_WI=sdpvar(1,24); %烟气分流比
V_WIalpha=sdpvar(1,24); %烟气存储罐储气量
alpha_2=sdpvar(1,24); %流入烟气存储罐的气量
Q_CS=sdpvar(1,24); %流入烟气存储罐的气量
Q_P2G=sdpvar(1,24); %流入烟气存储罐的气量
%
P_A=15*ones(1,24);   %CCPP-P2G系统能耗(因占比较少设为定值),单位为MW
%风电机组的预测出力
P_W=[232.75,247.44,219.09,188.78,239.58,232.84,188.52,159.84,111.45,51.23,119.88,137.29,141.39,115.78,135.24,143.44,151.64,195.69,159.70,180.94,203.38,193.64,155.32,247.43]; 
%光伏机组的预测出力
P_V=[0,0,0,0,0,22,63,97,110,118,128,132,133,136,131,133,120,85,37,0,0,0,0,0]; 
%电负荷
P_EL=[457,319,296,228,184,297,406,509,607,687,803,857,845,793,832,801,795,731,640,593,554,518,525,409];
%热功率
H_HL=[109,131,158,153,139,121,111,98,82,57,22,12,42,62,89,99,122,131,148,160,139,131,119,74];
%购电价
k_EM=[38.85,39.18,36.89,35.57,39.84,43.77,51.31,64.10,74.59,77.21,85.41,89.02,82.46,80.49,83.11,81.80,78.52,73.93,69.67,76.89,74.26,66.39,55.57,46.72];
S_ES_init=60;S_TS_init=30;
%% 约束条件
C=[];
%CCPP-P2G系统能耗以及CCPP出力
for t=1:24C=[C,P_C2P(t)==P_P2G(t)+P_CC(t), %CCPP-P2G系统总能耗约束P_P2G(t)==P_WA(t)+P_VA(t),  %P2G消纳的弃风光量约束P_CC(t)==P_A(t)+P_OP(t),    %碳捕集能耗约束P_GN(t)==P_G(t)-P_GC(t)-P_Galpha(t),  %碳捕集电厂功率约束];
end
%CCPP-P2G系统碳利用量以及天然气生成量
for t=1:24C=[C,Q_CC(t)==P_OP(t)/0.269, %CCPP-P2G系统捕集的CO2的总量与耗能约束Q_P2Gsum(t)==0.2*0.6*P_P2G(t), %P2G设备的消耗的CO2量和电功率约束V_P2G(t)==3.6*0.6*P_P2G(t)/39, %P2G设备的生成天然气的体积];
end
%垃圾焚烧电厂烟气处理模型
for t=1:24C=[C,P_alpha(t)==0.513*(alpha_1(t)+alpha_3(t)),]; %烟气处理系统能耗
end
%碳捕集-垃圾焚烧-风电-光伏联合运行策略
for t=1:24C=[C,P_GC(t)+P_WC(t)+P_VC(t)+P_WIC(t)==P_CC(t), %碳捕集能耗等式约束P_OP(t)==0.269*Q_CC(t), %CCPP-P2G系统捕集的CO2的总量与耗能约束(这个好像和前面的约束重复了)P_Valpha(t)+P_Walpha(t)+P_Galpha(t)+P_WIalpha(t)==P_alpha(t), %烟气处理能耗等式约束P_WA(t)+P_WN(t)+P_WC(t)+P_Walpha(t)==P_W(t), %风力机组的出力约束P_VA(t)+P_VN(t)+P_VC(t)+P_Valpha(t)==P_V(t), %光伏机组的出力约束P_WIN(t)+P_WIC(t)+P_WIalpha(t)==P_WI(t), %垃圾焚烧电厂的出力约束Q_N(t)==0.96*P_G(t)-Q_CC(t), %碳捕集电厂的碳排放约束];
end
%CHP机组和燃气锅炉模型
for t=1:24C=[C,P_PH(t)==P_CHP(t)+H_CHP(t), %CHP机组的输出功率约束P_CHP(t)==V_CHP(t)*39*0.35, %CHP机组的输出电功率约束H_CHP(t)==V_CHP(t)*39*0.40, %CHP机组的输出热功率约束H_GB(t)==V_GB(t)*39*0.40, %CHP机组的输出热功率约束];
end
%储能装置模型
for t=2:24C=[C,S_ES(t)==S_ES(t-1)*(1-0.001)+0.95*P_ESC(t)-P_ESD(t)/0.95, %电储能运行约束S_TS(t)==S_TS(t-1)*(1-0.01)+0.88*H_TSC(t)-H_TSD(t)/0.88, %热储能运行约束];
end
%电功率和热功率平衡约束
for t=1:24C=[C,P_GN(t)+P_WIN(t)+P_CHP(t)+P_WN(t)+P_VN(t)+P_ESD(t)+P_EM(t)==P_P2G(t)+P_EL(t)+P_ESC(t), %电功率平衡约束H_CHP(t)+H_GB(t)+H_TSD(t)==H_HL(t)+H_TSC(t), %热功率平衡约束];
end
%碳捕集电厂约束
for t=1:24C=[C,100<=P_G(t)<=400, %碳捕集电厂出力上下限约束%lamda_CC(t)==Q_CC(t)/(0.96*P_G(t)), %碳捕捉系统的烟气分流比(要考虑分段线性可能)%0<=lamda_CC(t)<=1, %烟气分流比上下限   %% 因为非线性0<=Q_CC(t)<=0.96*400, 15<=P_GC(t)+P_WC(t)+P_VC(t)+P_WIC(t)<=P_Cmax(t), %碳捕集系统的运行能耗上下限P_Cmax(t)==0.269*0.96*P_G(t), %碳捕集系统的运行能耗上限赋值];
end
for t=2:24C=[C,-60<=P_G(t)-P_G(t-1)<=60, %碳捕集电厂出力爬坡速率约束-65<=P_GC(t)+P_WC(t)+P_VC(t)+P_WIC(t)-P_GC(t-1)-P_WC(t-1)-P_VC(t-1)-P_WIC(t-1)<=65, %碳捕集电厂碳捕集能耗爬坡速率约束];
end
%CHP机组电热出力以及爬坡约束
for t=1:24C=[C,0<=P_CHP(t)<=140, %CHP的电功率出力约束0<=H_CHP(t)<=160, %CHP的热功率出力约束];
end

程序结果

4 下载链接

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/698706.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

switch语句中忘写break会发生什么?(企业真题)

switch语句中忘写break会发生什么 会发生case穿透,不会再和case后的常量值进行比较&#xff0c;会直接执行执行语句直到结束或碰到break

Sora——探索AI视频模型的无限可能

Sora - 探索AI视频模型的无限可能 Sora作为OpenAI发布的一款AI视频模型&#xff0c;其探索的无限可能性表现在多个方面。首先&#xff0c;从技术的角度来看&#xff0c;Sora将文本生成图像的技术扩展到了视频领域&#xff0c;实现了从文字描述到视频内容的自动生成。这种技术突…

学习JAVA的第四天(基础)

目录 方法 方法的定义 方法的调用 参数 注意事项 方法的重载 练习 面向对象 类和对象 定义类的注意事项 封装 private关键字 this关键字 构造方法 标准的Javabean类 创建一个对象时&#xff0c;虚拟机做了什么&#xff1f; 方法 方法含义&#xff1a;方法是程序…

【洛谷 P8753】[蓝桥杯 2021 省 AB2] 小平方 题解(数学+暴力枚举)

思路 首先&#xff0c;定义一个长整型变量ans来存储满足条件的数的数量&#xff0c;初始化为0。然后&#xff0c;从标准输入读取一个整数n。 计算n的一半&#xff0c;存储在双精度浮点变量mid中。这是因为我们要找的是平方后除以n的余数小于n的一半的数。 接下来&#xff0c…

Linux下出现ERROR: 1 Can‘t create/write to filexxxxxx

此类问题大多都是权限问题&#xff0c;将根目录的读写权限设置为最高即可解决 案例&#xff0c;ubantu中安装mysql&#xff0c;出现ERROR: 1 Cant create/write to file /home/utf/server_202402/db/mysql/data/mysql/db.MYI (Errcode: 13) 解决办法&#xff1a;将/home/utf目…

【算法与数据结构】417、LeetCode太平洋大西洋水流问题

文章目录 一、题目二、解法三、完整代码 所有的LeetCode题解索引&#xff0c;可以看这篇文章——【算法和数据结构】LeetCode题解。 一、题目 二、解法 思路分析&#xff1a;题目要求雨水既能流向太平洋也能流向大西洋的网格。雨水流向取决于网格的高度。一个比较直接的方式是对…

element ui 安装 简易过程 已解决

我之所以将Element归类为Vue.js&#xff0c;其主要原因是Element是&#xff08;饿了么团队&#xff09;基于MVVM框架Vue开源出来的一套前端ui组件。我最爱的就是它的布局容器&#xff01;&#xff01;&#xff01; 下面进入正题&#xff1a; 1、Element的安装 首先你需要创建…

Java设计模式-结构型-适配器模式

Java设计模式-结构型-适配器模式 本文我们简单说下设计模式中的适配器模式。 一、概述 ​ 与电源适配器相似&#xff0c;在适配器模式中引入了一个被称为适配器(Adapter)的包装类&#xff0c;而它所包装的对象称为适配者(Adaptee)&#xff0c;即被适配的类。适配器的实现就是…

【DDD】学习笔记-深入理解简单设计

测试驱动开发遵守了测试—开发—重构的闭环。测试设定了新功能的需求期望&#xff0c;并为功能实现提供了保护&#xff1b;开发让实现真正落地&#xff0c;满足产品功能的期望&#xff1b;重构则是为了打磨代码质量&#xff0c;降低软件的维护成本。期望—实现—改进的螺旋上升…

【力扣每日一题】力扣889根据前序和后续遍历构造二叉树

题目来源 力扣889根据前序和后续遍历构造二叉树 题目概述 给定两个整数数组&#xff0c;preorder 和 postorder &#xff0c;其中 preorder 是一个具有 无重复 值的二叉树的前序遍历&#xff0c;postorder 是同一棵树的后序遍历&#xff0c;重构并返回二叉树。 如果存在多个…

基于springboot+vue的桂林旅游景点导游平台(前后端分离)

博主主页&#xff1a;猫头鹰源码 博主简介&#xff1a;Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、公司架构师、全网粉丝5万、专注Java技术领域和毕业设计项目实战&#xff0c;欢迎高校老师\讲师\同行交流合作 ​主要内容&#xff1a;毕业设计(Javaweb项目|小程序|Pyt…

Qt应用软件【协议篇】QtHttpServer三方库的编译、安装、使用示例

文章目录 1.Qt HTTP Server 简介2.主要功能和使用场景3.限制和安全性4.使用模块5.代码下载、编译与安装6.QtHttpServer代码示例1.Qt HTTP Server 简介 Qt HTTP Server 是一个轻量级的 HTTP 服务器,它允许在Qt应用程序中构建HTTP服务器功能。这个库主要用于将应用程序功能通过…

Spring Security 重点解析

Spring Security 重点解析 文章目录 Spring Security 重点解析1. 简介2. 依赖3. 登录认证3.1 登录校验流程3.2 Spring Security 默认登录的原理3.2.1 Spring Security 完整流程3.2.2 登录逻辑探究 3.3 自定义改动3.3.1 自定义用户密码校验3.3.2 自定义 UserDetails 获取方式 F1…

nginx的正向代理和反向代理

正向代理 正向代理是指客户端通过代理服务器访问互联网资源。客户端发送请求到代理服务器&#xff0c;然后由代理服务器代为向互联网资源服务器发送请求&#xff0c;并将响应返回给客户端。在这种情况下&#xff0c;互联网资源服务器并不知道请求的真实发起者是谁&#xff0c;…

基于Spring Boot的安康旅游网站的设计与实现,计算机毕业设计(带源码+论文)

源码获取地址&#xff1a; 码呢-一个专注于技术分享的博客平台一个专注于技术分享的博客平台,大家以共同学习,乐于分享,拥抱开源的价值观进行学习交流http://www.xmbiao.cn/resource-details/1760645517548793858

SpringSecurity + OAuth2 详解

SpringSecurity入门到精通 ************************************************************************** SpringSecurity 介绍 **************************************************************************一、入门1.简介与选择2.入门案例-默认的登录和登出接口3.登录经过了…

不做内容引流,你凭什么在互联网上赚钱?

孩子们放寒假了&#xff0c;待在家里不是看电视&#xff0c;就是拿着手机刷视频&#xff0c;脸上是各种欢快和满足。只是一切换到写作业模式&#xff0c;孩子是各种痛苦表情包&#xff0c;家长则是使出浑身解数&#xff0c;上演亲子大战。可见娱乐常常让人愉悦&#xff0c;而学…

Bluetooth Smart HTTP 代理服务(HTTP Proxy Service,HPS)的实现过程

在 Android 开发中,Bluetooth Smart HTTP 代理服务(HTTP Proxy Service,HPS)的实现通常涉及使用 Bluetooth GATT(通用属性)协议来进行通信。这种代理服务的实现可以让 Bluetooth Smart(低功耗蓝牙)设备通过 HTTP 代理与互联网进行通信。 下面是一个简单的示例框架,展…

cad中的快捷键

切换常规功能 CtrlG切换网格CtrlE循环等轴测平面CtrlF切换执行对象捕捉CtrlH切换拾取样式CtrlShiftH切换隐藏托盘CtrlI切换坐标CtrlShiftI切换推断约束 管理屏幕 Ctrl0&#xff08;零&#xff09;全屏显示Ctrl1“特性”选项板Ctrl2“设计中心”选项板Ctrl3“工具”选项板Ctr…

鼠标事件和滚轮事件

1. 介绍 QMouseEvent类用来表示一个鼠标事件&#xff0c;当在窗口部件中按下鼠标或者移动鼠标指针时&#xff0c;都会产生鼠标事件。利用QMouseEvent类可以获知鼠标是哪个键按下了&#xff0c;还有鼠标指针的当前位置等信息。通常是重定义部件的鼠标事件处理函数来进行一些自定…