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这篇文章的核心内容是关于综合能源系统（Integrated Energy System, IES）低碳优化调度的研究，特别是考虑了碳捕集、利用与封存（Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS）、电转气（Power-to-Gas, P2G）技术以及热电联产（Combined Heat and Power, CHP）机组的耦合。文章提出了一种低碳经济调度模型，旨在实现能源系统的低碳经济运行。关键点包括：
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背景与意义：为了应对全球环境污染和化石能源危机，实现碳达峰和碳中和目标，综合能源系统（IES）提供了电、热、气及可再生能源间的多源互补与梯级利用，成为研究的热门领域。
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系统建模：构建了包含CCUS、两段式P2G设备及CHP机组耦合的IES低碳经济调度模型。在技术层面，分别构建了CCUS、两段式P2G及CHP的数学模型。
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市场机制：引入了阶梯式碳交易模型来约束系统的碳排放，提出了以IES运行总成本最小为目标函数的优化调度策略。
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优化调度策略：通过设置多个场景进行算例分析，验证了所提模型的有效性，并分析了各阶梯碳交易机制参数对IES低碳性及经济性的影响。
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算例分析：以中国云南某地区的工业园区IES为例进行算例分析，验证了所提调度方法的可行性，并对比了不同情景下的IES低碳经济调度情况。
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结论：CCUS-P2G-CHP联合运行模式能实现碳的循环利用，减少系统的用能成本，有利于系统低碳经济运行。相比于CCS，CCUS增加了碳的利用环节，进一步限制了系统的碳排放量。引入阶梯式碳交易机制，可以兼顾系统的低碳性和经济性。
为了复现文章中的仿真实验，我们需要遵循以下步骤，并以Python语言为例，给出相应的伪代码实现：
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog# 假设已经有了系统模型参数，这里使用假设的参数值
system_parameters = {# 参数定义...
}# 建立系统模型
def establish_system_model(params):# 根据参数建立系统模型# 包括CCUS、两段式P2G及CHP机组的数学模型pass# 建立优化调度模型
def optimization_model(system_model):# 建立优化调度模型，包括目标函数和约束条件pass# 求解优化问题
def solve_optimization(model):# 使用适当的优化算法求解优化调度模型c = model['cost']A_eq = model['A_eq']b_eq = model['b_eq']bounds = model['bounds']result = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method='highs')return result# 结果分析
def analyze_results(optimization_result, system_model):# 分析优化结果，包括电能、氢能调度方案，储氢罐状态，以及成本分析pass# 主程序
if __name__ == "__main__":# 建立系统模型system_model = establish_system_model(system_parameters)# 建立优化调度模型optimization_model = optimization_model(system_model)# 求解优化问题optimization_result = solve_optimization(optimization_model)# 结果分析results_analysis = analyze_results(optimization_result, system_model)# 输出结果print("Optimization Result:", optimization_result)print("Results Analysis:", results_analysis)在实际应用中，你需要根据文章中提供的数学公式和方法来实现establish_system_model、optimization_model、solve_optimization和analyze_results这些函数的具体逻辑。这些函数的具体实现可能会涉及到复杂的数学运算，可能需要使用到专业的数学和统计库，如NumPy、SciPy、pandas等。此外，对于优化问题，可能还需要使用到优化工具包，如SciPy.optimize。
请注意，由于文章中的方法可能包含高级的数学处理和优化算法，实际的代码实现可能比上述伪代码复杂得多，并且需要对电力系统规划和优化算法有深入的了解。
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