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 这篇文章的标题指的是在能源系统中考虑了碳捕集机组（Carbon Capture Units）和氢储能系统（Hydrogen Storage Systems），并通过它们之间的协调运行来实现源荷储低碳经济调度。让我们逐步解读这个标题：

1. 源荷储低碳经济调度：

   • 源（Source）： 可能是指能源的产生或提供，包括各种能源来源，如化石燃料、可再生能源等。
   • 荷（Load）： 可能是指能源系统的需求或消耗，如工业、家庭、交通等的能量需求。
   • 储（Storage）： 可能是指能源的储存方式，如电池、氢储能系统等。
   • 低碳（Low Carbon）： 强调在能源系统运行中减少碳排放的目标，采用更环保、低碳的技术和方法。

2. 考虑碳捕集机组与氢储能系统协调运行：

   • 碳捕集机组： 是指能够捕捉和分离二氧化碳（CO2）等温室气体的设备或技术，以减少其进入大气中。
   • 氢储能系统： 是指能够将能源转化为氢气并储存起来的系统，通常用于能源的存储和输送。
   • 协调运行： 表示这两种系统之间进行协调、整合的方式，以最优化整个能源系统的运行。

因此，整个标题的含义是，文章探讨了在能源系统中，通过协调运行碳捕集机组和氢储能系统，以实现源荷储的低碳经济调度。这可能涉及到如何最有效地利用这两种技术，以降低碳排放，提高能源系统的经济性。

摘要：为应对新型电力系统建设过程中带来的新能源消纳困难与系统调控能力不足的现象，该文提出一种考虑碳捕集机组与氢储能系统协调运行的源荷储低碳经济调度策略。首先，对源荷储三侧运行机理展开分析，充分利用碳捕集机组、氢储能系统、需求响应提高电力系统调度灵活性。其次，构建源网荷协调运行结构框架，并针对旋转备用需求下碳捕集机组与氢储能系统运行中的不足之处，对二者协调运行特性进行研究。最后，以系统综合成本最优为目标，建立碳捕集机组与氢储能系统协调运行的源荷储低碳经济调度模型，采用模糊隶属度函数对系统不确定性进行描述，确定系统旋转备用需求。经算例验证表明，该文所提模型在兼顾系统运行的经济性与低碳性的前提下，可显著提高系统新能源消纳 水平。

这篇摘要涵盖了一项针对新型电力系统建设中出现的新能源消纳困难和系统调控能力不足问题的解决方案。以下是对摘要中各部分的解读：

1. 问题陈述：

   • 传统电力系统面临新能源（如风能和太阳能）大规模接入时存在的问题，包括消纳困难和调控能力不足。这些问题主要由于新能源的间歇性和不确定性导致的电力系统的稳定性和可靠性挑战。

2. 解决方案提出：

   • 为解决这些问题，作者提出了一种源荷储低碳经济调度策略。该策略涉及利用碳捕集机组、氢储能系统和需求响应等技术手段，以提高电力系统的调度灵活性。

3. 研究方法和步骤：

   • 首先，对源（能源产生）、荷（能源需求）和储（能源储存）这三个方面的运行机理进行了深入分析。
   • 其次，构建了源网荷协调运行的结构框架，并重点研究了碳捕集机组和氢储能系统在旋转备用需求方面的不足之处，并提出了协调运行的特性。
   • 最后，基于系统综合成本最优的目标，建立了碳捕集机组和氢储能系统协调运行的低碳经济调度模型，并采用模糊隶属度函数描述系统不确定性，并确定系统旋转备用需求。

4. 研究结果和验证：

   • 经过算例验证，作者指出该模型在同时考虑系统经济性和低碳性的前提下，能够显著提高系统对新能源的消纳水平。这意味着所提出的调度策略可以有效地应对新能源大规模接入带来的挑战，同时实现经济和环境的双重收益。

综上所述，该摘要提出了一种全面的解决方案，通过综合利用多种技术手段来应对新能源消纳困难和系统调控能力不足的问题，并通过建立调度模型在系统经济性和低碳性之间寻求最佳平衡，从而提高了电力系统的稳定性、可靠性和可持续性。

关键词：    碳捕集;氢储能系统;不确定性;旋转备用;低碳经济调度;

1. 碳捕集（Carbon Capture）：

   • 指的是通过各种技术手段将产生的二氧化碳（CO2）捕获并储存，防止其释放到大气中，以减缓气候变化和降低碳排放。在电力系统中，碳捕集机组可用于减少发电过程中的碳排放。

2. 氢储能系统（Hydrogen Energy Storage System）：

   • 指的是利用氢气作为能量储存介质的系统。这可能涉及将电能转化为氢气并储存起来，然后在需要时将其转化回电能。氢储能系统在电力系统中可以提供能源存储和平衡供需的功能。

3. 不确定性（Uncertainty）：

   • 指的是在电力系统运行中存在的难以准确预测或量化的因素。这可能涉及新能源的波动性、需求变化、设备故障等。在调度策略中考虑不确定性有助于更灵活地应对系统变化。

4. 旋转备用（Spinning Reserve）：

   • 指的是系统中处于运行状态但未被用于电能转化的备用发电容量。通常，旋转备用可以迅速投入运行，以应对突发负荷波动或设备故障，确保电力系统的稳定运行。

5. 低碳经济调度（Low Carbon Economic Dispatch）：

   • 指的是在电力系统运行中，通过优化能源调度策略，以最小化碳排放或实现低碳能源消费为目标。这种调度考虑了经济性和环保性的平衡，通过合理分配能源资源以实现低碳经济。

这些关键词共同构成了摘要中提到的新能源消纳困难和系统调控能力不足的解决方案的要素。通过整合碳捕集、氢储能系统，并考虑不确定性，尤其是在旋转备用需求下，建立了一个低碳经济调度模型，旨在提高电力系统的灵活性、可靠性，同时优化经济和环境效益。

仿真算例：

本文基于改进的IEEE-30节点系统进行算例仿 真。系统中包含4台火电机组，其中火电机组G1 为低碳化改造后的碳捕集机组，其余3台火电机组 均为高碳排的常规火电机组。风电装机规模为 200MW。系统结构框架如附录图 B 所示。火电机 组参数见附录表C1，氢储能系统参数见附录表C2， 需求响应时段划分见附录表 C3，碳捕集机组参数 及其他参数见附录表C4。 为验证本文所提调度模型的有效性，设置以下 5 种场景：1）场景1。不考虑碳捕集机组、氢储能系统以 及荷侧需求响应。 2）场景2。在场景1的基础上引入碳捕集机组。 3）场景3。在场景2的基础上引入氢储能系统， 但仅考虑其能量时移特性。 4）场景4。在场景3的基础上考虑氢储能等效 旋转备用特性。 5）场景 5。在场景 4 的基础上引入荷侧需求 响应。

仿真程序复现思路：

仿真的复现思路如下：

1. 建立系统模型：

   • 使用改进的IEEE-30节点系统作为仿真模型的基础。系统中应包括火电机组、风电装机、碳捕集机组和氢储能系统。
   • 根据附录提供的系统结构框架、火电机组参数、氢储能系统参数以及其他相关参数，构建系统的电气模型和各组件的特性模型。

2. 场景设置：

   • 设计5种场景，每种场景针对系统中的不同组件和功能进行设置，具体包括：
     • 场景1：不考虑碳捕集机组、氢储能系统以及荷侧需求响应。
     • 场景2：在场景1的基础上引入碳捕集机组。
     • 场景3：在场景2的基础上引入氢储能系统，但仅考虑其能量时移特性。
     • 场景4：在场景3的基础上考虑氢储能等效旋转备用特性。
     • 场景5：在场景4的基础上引入荷侧需求响应。

3. 仿真运行：

   • 使用所选的仿真工具（如MATLAB、Python等）编写仿真脚本。
   • 对每个场景进行仿真运行，模拟系统在不同条件下的运行情况。
   • 在仿真过程中，可以设置不同的运行时段和负载情况，以评估系统在各种情况下的性能表现。

4. 结果分析：

   • 对每个场景的仿真结果进行分析和比较，评估不同方案对系统性能的影响。
   • 分析系统在不同场景下的电力供需平衡、碳排放量、运行成本等指标，以验证调度模型的有效性和优劣势。

下面是一个简单的示例，使用Python中的numpy和matplotlib库来模拟并可视化场景1的仿真结果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义系统参数
time_steps = 24  # 时间步数
wind_capacity = 200  # 风电装机容量 (MW)# 从附录表C1获取火电机组参数
thermal_units_data = {'G1': {'capacity': 100, 'carbon_intensity': 0.5},'G2': {'capacity': 50, 'carbon_intensity': 0.7},'G3': {'capacity': 30, 'carbon_intensity': 0.8},'G4': {'capacity': 20, 'carbon_intensity': 0.9}
}# 初始化仿真数据
demand_profile = np.array([80, 75, 70, 65, 60, 55, 50, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
wind_generation_profile = np.random.uniform(0.5, 1.5, time_steps) * wind_capacity  # 模拟风电的波动性# 初始化仿真结果
total_demand = np.sum(demand_profile)
total_wind_generation = np.sum(wind_generation_profile)
total_thermal_generation = np.zeros(time_steps)
total_carbon_emissions = 0# 模拟火电机组的发电和碳排放
for unit, data in thermal_units_data.items():capacity = data['capacity']carbon_intensity = data['carbon_intensity']generation_profile = np.random.uniform(0.8, 1.2, time_steps) * capacity  # 模拟火电机组的波动性total_thermal_generation += generation_profiletotal_carbon_emissions += np.sum(generation_profile * carbon_intensity)# 模拟系统总发电量和总碳排放
total_generation = total_wind_generation + total_thermal_generation
total_carbon_intensity = total_carbon_emissions / total_generation# 绘制仿真结果
plt.figure(figsize=(12, 8))plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(demand_profile, label='Demand')
plt.plot(total_thermal_generation, label='Thermal Generation')
plt.plot(wind_generation_profile, label='Wind Generation')
plt.xlabel('Time Steps')
plt.ylabel('Power (MW)')
plt.title('Power Generation and Demand Profile')
plt.legend()plt.subplot(2, 1, 2)
plt.bar(['Total Thermal', 'Total Wind'], [np.sum(total_thermal_generation), total_wind_generation], color=['orange', 'blue'])
plt.xlabel('Generation Source')
plt.ylabel('Total Power (MW)')
plt.title('Total Power Generation by Source')plt.show()# 打印仿真结果
print("Total Demand:", total_demand, "MW")
print("Total Wind Generation:", total_wind_generation, "MW")
print("Total Thermal Generation:", np.sum(total_thermal_generation), "MW")
print("Total Carbon Emissions:", total_carbon_emissions, "tons")
print("Total Carbon Intensity:", total_carbon_intensity, "tons/MWh")

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