文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《基于（火用）经济分析的电氢能源系统区间鲁棒优化调度》

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这篇文章《基于㶲经济分析的电氢能源系统区间鲁棒优化调度》主要研究了在考虑新能源不确定性影响下，如何实现电氢能源系统经济与节能均衡运行的优化调度问题。以下是文章的核心内容：

研究背景：
- 氢能被视为实现能源系统脱碳和减缓气候变化的重要解决方案。
- 电氢能源系统是电力系统与氢能耦合发展的关键途径，通过电-氢-电的转换过程，为源荷匹配提供调节支撑。
研究目的：
- 提出一种基于㶲经济分析的电氢能源系统区间鲁棒优化调度模型，以实现系统经济与节能的均衡运行。
方法论：
- 考虑电解槽动态效率特性，构建包含制氢功率分配的设备运行模型。
- 精细分析系统的㶲损失分布，提出㶲损失成本核算模型，包括内部和外部两方面的㶲损失成本。
- 构建最小总㶲损失成本目标下的电氢能源系统优化调度模型，并转为基于置信区间不确定集的鲁棒优化形式。
核心模型：
- 电氢能源系统运行模型：包括电解槽、氢燃料电池、电氢储能设备的数学模型。
- 㶲经济分析模型：核算设备运行㶲损失成本，包括内部㶲损失及其价格化和外部㶲损失成本。
- 区间鲁棒优化模型：考虑风电预测误差的不确定性，构造基于置信区间的鲁棒优化模型。
算例仿真：
- 通过设置不同的运行方案，对比分析了所提模型的可行性和优越性。
- 仿真结果表明，所提模型在保障风电消纳能力的同时，可实现电氢耦合利用过程经济效益与㶲损失的平衡。
主要结论：
- 通过合理设置弃风惩罚系数，可以在保障风电消纳的同时，实现电氢耦合利用过程经济效益与㶲损失的平衡。
- 所提模型可以提升电解槽阵列的整体制氢效率，降低系统运行成本，减少㶲损失。
- 以置信区间作为鲁棒优化不确定集，能考虑到随机变量的概率特征，在确保鲁棒性的前提下，降低系统运行的保守程度。

这篇文章为电氢能源系统的优化调度提供了一种新的方法，有助于提高系统的经济性和能源利用效率，对于推动能源系统的低碳转型具有重要意义。

以下是仿真复现思路的描述，以及使用Python语言实现的程序框架。请注意，以下代码是一个简化的框架，用于展示如何结构化这个问题的解决方案。实际的实现需要根据具体的模型参数和数据进行调整。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义电解槽动态效率模型
def electrolyzer_dynamic_efficiency(P, V, a, b):
    """
    根据电解槽的运行功率P和产氢体积V，以及分段线性化的系数a和b，
    计算电解槽的效率。
    
    参数:
    P: 电解槽的运行功率。
    V: 电解槽的产氢体积。
    a, b: 分段线性化的系数。
    
    返回:
    电解槽的效率。
    """
    # 假设效率与功率和产氢体积的关系是线性的
    efficiency = a * P + b * V
    return efficiency

# 定义㶲损失成本核算模型
def exergy_loss_cost_calculation(Ex_loss, cost_per_Ex):
    """
    根据㶲损失Ex_loss和单位㶲损失成本cost_per_Ex，计算总的㶲损失成本。
    
    参数:
    Ex_loss: 㶲损失。
    cost_per_Ex: 单位㶲损失成本。
    
    返回:
    㶲损失成本。
    """
    total_cost = Ex_loss * cost_per_Ex
    return total_cost

# 定义优化调度模型
def optimization_dispatch_model(P_el, V_h2, a, b, cost_per_Ex):
    """
    优化调度模型，最小化总㶲损失成本。
    
    参数:
    P_el: 电解槽的运行功率。
    V_h2: 氢气的产量。
    a, b: 分段线性化的系数。
    cost_per_Ex: 单位㶲损失成本。
    
    返回:
    优化调度结果。
    """
    # 计算电解槽效率
    efficiency = electrolyzer_dynamic_efficiency(P_el, V_h2, a, b)
    
    # 计算㶲损失
    Ex_loss = (1 - efficiency) * P_el
    
    # 计算㶲损失成本
    total_cost = exergy_loss_cost_calculation(Ex_loss, cost_per_Ex)
    
    # 优化目标是最小化㶲损失成本
    return total_cost

# 主程序
def main():
    # 假设数据
    P_el = 100  # 电解槽的运行功率
    V_h2 = 50   # 氢气的产量
    a, b = 0.5, 0.3  # 分段线性化的系数
    cost_per_Ex = 0.1  # 单位㶲损失成本
    
    # 调用优化调度模型
    result = optimization_dispatch_model(P_el, V_h2, a, b, cost_per_Ex)
    print(f"优化调度结果：㶲损失成本 = {result}")

# 运行主程序
if __name__ == "__main__":
    main()

注释：