✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。
🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,期刊达人。
🔥 内容介绍
摘要: 本文探讨在阶梯式碳交易机制下,电制氢技术融入综合能源系统(Integrated Energy System, IES)后,如何优化系统热电联产,以实现经济效益与环境效益的双赢。通过建立考虑碳排放成本和电制氢技术特性的综合能源系统优化模型,分析不同碳价水平下系统运行策略的变化,并评估阶梯式碳交易机制对系统结构和运行效率的影响。研究结果表明,阶梯式碳交易机制能够有效激励综合能源系统采用更清洁的能源和更优化的运行模式,促进电制氢技术的推广应用,最终实现系统的低碳化和高效化。
关键词: 综合能源系统;电制氢;阶梯式碳交易;热电联产;优化调度
引言:
全球气候变化日益严峻,减少碳排放已成为全球共识。碳交易机制作为一种有效的市场化减排手段,近年来受到广泛关注。阶梯式碳交易机制,相较于线性碳价机制,更能体现碳排放的非线性环境成本,并通过逐步提高碳价来激励企业持续减排。同时,氢能作为一种清洁能源载体,其制备和利用技术日益成熟,特别是电制氢技术,因其利用可再生能源发电制氢,具有显著的减碳潜力。将电制氢技术融入综合能源系统,构建以电制氢为核心的多能源互补系统,能够显著提升系统能源效率和环境效益。
然而,现有文献对阶梯式碳交易机制下,电制氢技术在综合能源系统中的优化调度研究相对较少。本文拟通过构建一个考虑阶梯式碳交易机制和电制氢技术的综合能源系统优化模型,分析不同碳价水平下系统的运行策略,并评估阶梯式碳交易机制对系统效率和减排效果的影响。
模型构建:
本文构建的综合能源系统优化模型包含多个能源生产单元,如燃煤机组、燃气机组、可再生能源发电(例如风电、光伏)、电解槽制氢单元和热电联产单元等。模型的目标函数为最小化系统的运行成本,包括燃料成本、碳排放成本、电解槽运行成本以及其他运行维护成本。约束条件包含:能源平衡约束、功率平衡约束、制氢量约束、设备运行约束等。
具体而言,碳排放成本计算考虑了阶梯式碳交易机制,即碳价随碳排放总量变化而变化,采用分段线性函数进行描述。 公式如下:
C_carbon = Σᵢ(Pᵢ * Eᵢ)
其中,C_carbon
表示总碳排放成本;Pᵢ
表示第i个碳排放量区间对应的碳价;Eᵢ
表示第i个碳排放量区间内的碳排放量。
电解槽制氢单元的运行约束考虑了电解槽的效率、最大制氢能力以及氢气储存能力等因素。
模型采用混合整数线性规划(MILP)方法求解,利用商业求解器(例如CPLEX或Gurobi)进行优化计算。
情景分析与结果讨论:
本文设计了多个情景,分别研究不同碳价水平、不同可再生能源比例、不同电解槽容量等因素对系统运行策略的影响。通过对比分析,可以得出以下结论:
-
碳价的影响: 随着碳价的提高,系统会优先调度低碳排放的能源,例如可再生能源和电制氢。高碳价水平下,电制氢的比例显著增加,燃煤机组的出力显著减少,实现系统的低碳化转型。
-
可再生能源比例的影响: 可再生能源比例越高,系统对电制氢的依赖度越低,但电制氢仍然能够有效利用可再生能源的波动性,提高能源利用效率。
-
电解槽容量的影响: 合适的电解槽容量能够充分发挥电制氢的减排潜力,但过大的容量会造成投资成本过高,需要根据实际需求进行合理规划。
阶梯式碳交易机制的有效性:
研究结果表明,阶梯式碳交易机制相较于线性碳价机制,能够更有效地激励系统采用更清洁的能源和更优化的运行模式。阶梯式碳价机制的递增特性促使企业持续减排,避免了线性碳价机制下可能出现的减排停滞现象。
结论与未来研究方向:
本文研究了阶梯式碳交易机制下电制氢技术在综合能源系统中的优化调度,构建了相应的优化模型,并进行了情景分析。研究结果表明,阶梯式碳交易机制能够有效促进综合能源系统低碳化转型,电制氢技术在其中发挥着重要作用。
未来研究可以进一步考虑以下方面:
-
引入更复杂的能源存储技术,例如压缩空气储能、抽水蓄能等,提高系统灵活性和可靠性。
-
考虑能源价格波动对系统运行策略的影响。
-
将模型扩展到区域或国家层面,研究更大规模的综合能源系统优化调度问题。
-
深入研究不同类型电解槽技术在综合能源系统中的应用,例如固体氧化物电解槽(SOEC)等。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]陈锦鹏,胡志坚,陈颖光,等.考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化[J].电力自动化设备, 2021.DOI:10.16081/j.epae.202109032.
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
博客擅长领域:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇