文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《计及高阶方程分段线性化的港口电-氢综合能源系统优化调度》

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这篇文章的核心内容是关于港口电-氢综合能源系统优化调度的研究。文章提出了一种考虑高阶方程分段线性化的优化调度模型,旨在提高系统运行调度的安全性,并有效地提高新能源利用率。关键点包括:

  1. 问题背景:港口是国际物流中的主要运输方式,消耗大量电能和化石能源,存在环境问题。利用港口地区丰富的风力和太阳能资源,通过电制气(P2G)技术提高新能源消纳率。

  2. 系统建模:建立了包含风能、太阳能及氢气制取和储存单元在内的港口电-氢综合能源系统模型。模型包括发电部分、能源转换部分(电解槽)、储氢部分、氢负荷部分和电负荷部分。

  3. 电解槽模型:考虑了碱性水电解槽的产氢出力特性和运行约束,电解槽的产氢速率与耗电量成正比。

  4. 储氢罐模型:考虑了高压储气罐的温度-压强动态特性,建立了氢气在高压状态下的物理特性方程。

  5. 优化调度策略:提出了日前调度策略,目标是最小化系统运行成本,包括购电成本和购氢成本。

  6. 分段线性化处理:对高压储气罐的温度-压强高阶非线性模型进行分段线性化处理,提高了求解效率。

  7. 仿真验证:通过典型港口综合能源系统算例验证了所提方法的有效性。

  8. 结论:所提出的模型和方法能够在保证建模精确性的同时,提高系统对新能源发电的消纳能力,降低港口的碳排放。

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:

步骤 1: 系统模型建立

  • 根据文章描述,建立港口电-氢综合能源系统模型,包括风电机组、光伏发电系统、电解槽、储氢罐和负荷模型。

步骤 2: 参数设定

  • 设定系统部件参数,如风电机组、光伏发电系统、电解槽、储氢罐的性能参数,以及电价、氢价等经济参数。

步骤 3: 优化调度模型

  • 建立优化调度模型,目标是最小化系统运行成本,包括购电成本和购氢成本。

步骤 4: 分段线性化处理

  • 对储氢罐的温度-压强高阶非线性模型进行分段线性化处理,以提高求解效率。

步骤 5: 求解优化问题

  • 使用适当的优化算法求解建立的优化调度模型。

步骤 6: 结果分析

  • 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。

Python伪代码实现

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog# 示例参数,实际应用中应根据实际情况进行定义
# 这里仅为了展示结构,参数需要根据实际情况填充
wind_turbine_params = {...}
solar_panel_params = {...}
electrolyzer_params = {...}
storage_tank_params = {...}
load_params = {...}
economic_params = {...}# 步骤 1: 建立系统模型
def establish_system_model(params):# 根据参数建立系统模型# 包括风电、光伏、电解槽、储氢罐和负荷模型pass# 步骤 2: 建立优化调度模型
def optimization_model(system_model, economic_params):# 建立优化调度模型,包括目标函数和约束条件pass# 步骤 3: 分段线性化处理
def piecewise_linearization(nonlinear_model):# 对储氢罐的温度-压强高阶非线性模型进行分段线性化处理pass# 步骤 4: 求解优化问题
def solve_optimization(linearized_model):# 使用适当的优化算法求解线性化后的优化调度模型c = linearized_model['cost']A_eq = linearized_model['A_eq']b_eq = linearized_model['b_eq']bounds = linearized_model['bounds']result = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method='highs')return result# 步骤 5: 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({'wind_turbine': wind_turbine_params,'solar_panel': solar_panel_params,'electrolyzer': electrolyzer_params,'storage_tank': storage_tank_params,'load': load_params})# 建立优化调度模型optimization_model = optimization_model(system_model, economic_params)# 分段线性化处理linearized_model = piecewise_linearization(optimization_model)# 求解优化问题optimization_result = solve_optimization(linearized_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_modeloptimization_modelpiecewise_linearizationsolve_optimizationanalyze_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。

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

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/web/6045.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

Django运行不提示网址问题

问题描述:运行django项目不提示网址信息,也就是web没有起来,无法访问。 (my-venv-3.8) PS D:\Project\MyGitCode\public\it_blog\blog> python .\manage.py runserver INFO autoreload 636 Watching for file changes with StatReloader …

clang:在 Win10 上编译 MIDI 音乐程序

先从 Microsoft C Build Tools - Visual Studio 下载 1.73GB 安装 "Microsoft C Build Tools“ 访问 Swift.org - Download Swift 找到 Windows 10:x86_64 下载 swift-5.10-RELEASE-windows10.exe 大约490MB 建议安装在 D:\Swift\ ,安装后大约占…

SQL 基础 | UNION 用法介绍

在SQL中,UNION操作符用于合并两个或多个SELECT语句的结果集,形成一个新的结果集。 使用UNION时,合并的结果集列数必须相同,并且列的数据类型也需要兼容。 默认情况下,UNION会去除重复的行,只保留唯一的行。…

Flutter笔记:使用Flutter私有类涉及的授权协议问题

Flutter笔记 使用Flutter私有类涉及的授权协议问题 - 文章信息 - Author: 李俊才 (jcLee95) Visit me at CSDN: https://jclee95.blog.csdn.netMy WebSite:http://thispage.tech/Email: 291148484163.com. Shenzhen ChinaAddress of this article:https://blog.cs…

【跟马少平老师学AI】-【神经网络是怎么实现的】(七-1)词向量

一句话归纳: 1)神经网络不仅可以处理图像,还可以处理文本。 2)神经网络处理文本,先要解决文本的表示(图像的表示用像素RGB)。 3)独热编码词向量: 词表:{我&am…

ensp 配置s5700 ssh登陆

#核心配置 sys undo info-center enable sysname sw1 vlan 99 stelnet server enable telnet server enable int g 0/0/1 port lin acc port de vlan 99 q user-interface vty 0 4 protocol inbound ssh authentication-mode aaa q aaa local-user admin0 password cipher adm…

Java集合框架-容器源码分析

Java集合框架-容器&源码分析 文章目录 Java集合框架-容器&源码分析[TOC](文章目录)前言一、集合框架概述二、Collection接口及其子接口(List/Set)及实现类2.1 Collection接口中方法2.2 遍历:Iterator迭代器接口&foreach(5.0新特性)2.3 Connection子接口…

SQL 基础 | AS 的用法介绍

SQL(Structured Query Language)是一种用于管理和操作数据库的标准编程语言。 在SQL中,AS关键字有几种不同的用法,主要用于重命名表、列或者查询结果。 以下是AS的一些常见用法: 重命名列:在SELECT语句中&a…

C++基础—模版

C模板是C语言中实现泛型编程的核心机制,它允许程序员定义通用的代码框架,这些框架在编译时可以根据提供的具体类型参数生成相应的特定类型实例。 泛型编程的特点代码复用和安全性! 模板主要分为两大类:函数模板和类模板。 函数模板 基本语…

C++深度解析教程笔记7

C深度解析教程笔记7 第13课 - 进阶面向对象(上)类和对象小结 第14课 - 进阶面向对象(下)类之间的基本关系继承组合 类的表示法实验-类的继承 第15课 - 类与封装的概念实验-定义访问级别cmd 实验小结 第16课 - 类的真正形态实验-st…

Web,Sip,Rtsp,Rtmp,WebRtc,专业MCU融屏视频混流会议直播方案分析

随着万物互联,视频会议直播互动深入业务各方面,主流SFU并不适合管理,很多业务需要各种监控终端,互动SIP硬件设备,Web在线业务平台能相互融合,互联互通, 视频混流直播,录存直播推广&a…

vue3+vite项目中,图片显示为src=“[object Object]“

查了半天&#xff0c;网上都是教人改webpack配置&#xff08;很无语……&#xff09; 解决方法&#xff1a; 在原图片&#xff1b;路径后面加上?url // example <img src"/assets/imgs/stop.svg?url" alt"" />

c++ 筛选裁决文书 1985-2021的数据 分析算法的差异

c cpp 并行计算筛选过滤 裁决文书网1985-2021 的300g数据 数据 数据解压以后大概300g&#xff0c;最开始是使用python代码进行计算&#xff0c;但是python实在太慢了&#xff0c;加上多进程也不行&#xff0c; 于是 使用c 进行 计算 c这块最开始使用的是 i7-9700h 用的是单线…

【翻译】Elasticsearch-索引模块

索引块限制对指定的索引的可用的操作类型&#xff08;就是指对该索引能进行什么操作&#xff09;。这些块有不同的风格&#xff0c;可以阻止写、读或元数据操作。块可以通过动态索引设置来设置/移除&#xff0c;也可以通过专用API添加&#xff0c;这也可以确保写入块一旦成功返…

基于Spring Boot的心灵治愈交流平台设计与实现

基于Spring Boot的心灵治愈交流平台设计与实现 开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootJDK版本&#xff1a;JDK1.8数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/idea 系统部分展示 系统功能界面图&#xff0c;在系统首页可以查看首页…

餐饮店油烟净化器多久清洗一次?保持厨房健康卫生

我最近分析了餐饮市场的油烟净化器等产品报告&#xff0c;解决了餐饮业厨房油腻的难题&#xff0c;更加方便了在餐饮业和商业场所有需求的小伙伴们。 在餐饮店中&#xff0c;油烟净化器的清洗频率是确保厨房环境清洁的关键之一。那么&#xff0c;油烟净化器多久清洗一次才合适…

Ubuntu下安装并配置SAMBA服务器

今天我要给大家带来一个关于在Ubuntu下安装并配置SAMBA服务器的详细技术博客。不过&#xff0c;在我们开始之前&#xff0c;我得先夸一夸阿贝云免费服务器&#xff0c;这个免费云服务器真是不错的东西啊&#xff01;配置有1核CPU、1G内存、10G硬盘和5M带宽。现在我们开始吧&…

C++类成员函数重载

成员函数重载是指在同一个类里&#xff0c;有两个以上的函数具有相同的函数名。每种实现对应着一个函数体&#xff0c;但是形参的个数或者类型不同。 例如:减法函数重载 创建一个类&#xff0c;在类中定义3个名为subtract的重载成员函数&#xff0c;分别实现两…

【二等奖水平论文】2024五一数学建模C题22页保奖论文+22页matlab和13页python完整建模代码、可视图表+分解结果等(后续会更新)

一定要点击文末的卡片&#xff0c;那是资料获取的入口&#xff01; 点击链接加入群聊【2024五一数学建模】&#xff1a;http://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?_wv1027&khoTDlhAS5N_Ffp-vucfG5WjeeJFxsWbz&authKey7oCSHS25VqSLauZ2PpiewRQ9D9PklaCxVS5X6i%2BAkDrey992f0t15…

【.Net Core/.Net8教程】(三)如何优雅地校验参数

FluentValidation是一个流行的开源验证库&#xff0c;用于在.NET应用程序中验证输入数据。 它有如下特点 语法简洁强大的验证功能支持多语言和本地化可重用性和模块化易于集成详细的错误消息扩展性高 借助FluentValidation&#xff0c;我们可以达到优雅地校验参数的目的。 环…