基于氢储能的热电联供型微电网优化调度方法附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着全球能源结构的转型和分布式能源技术的快速发展,微电网作为一种高效、灵活的能源管理系统,受到了广泛关注。在众多分布式能源中,热电联供(CHP)系统因其高能量利用效率,已成为微电网的重要组成部分。然而,CHP系统的热电耦合特性以及可再生能源的间歇性、波动性给微电网的稳定运行带来了挑战。氢储能技术凭借其高能量密度、长周期储能和零排放等优势,为解决这些问题提供了新的途径。本文深入探讨了基于氢储能的热电联供型微电网的优化调度方法。首先,对微电网、热电联供以及氢储能技术进行了概述。其次,分析了氢储能系统在微电网中的运行机理和优势,包括电解水制氢、氢燃料电池发电以及氢气储存。接着,详细阐述了以运行成本最小化、环境效益最大化为目标的优化调度模型构建,并考虑了设备运行约束、电网交互约束以及负荷平衡约束。最后,展望了基于氢储能的热电联供型微电网在未来能源系统中的发展前景,并指出了当前面临的挑战和潜在的研究方向。

关键词

微电网;热电联供;氢储能;优化调度;电解水制氢;燃料电池

1. 引言

在全球应对气候变化和能源危机的大背景下,能源效率的提升和可再生能源的广泛利用已成为能源领域发展的核心议题。传统的中心化电力系统面临着输电损耗大、故障传播范围广等问题,而以分布式电源为主体的微电网(Microgrid)则为解决这些问题提供了新的思路。微电网能够独立运行或与主电网并网运行,有效提高了供电可靠性和电能质量,并促进了分布式电源的接入与消纳。

在微电网的众多分布式电源中,热电联供(Combined Heat and Power, CHP)系统以其同时生产电能和热能的高效特性,在工业、商业和民用领域得到了广泛应用。CHP系统能够显著提高燃料的综合利用效率,减少一次能源消耗和碳排放。然而,CHP系统的热电输出特性具有一定的耦合性,其运行状态不仅受电力负荷需求影响,也受热力负荷需求制约。此外,微电网中可再生能源如太阳能光伏(PV)和风力发电(WT)的间歇性和波动性,使得CHP系统的优化调度更加复杂,可能导致弃风弃光或供能不足等问题。

为了应对可再生能源的波动性并提高微电网的运行灵活性,储能技术被广泛应用于微电网中。传统的电池储能(如锂离子电池)虽然响应速度快,但其储能容量受限,不适用于长周期、大规模储能需求。相比之下,氢储能技术以其高能量密度、可大规模存储和零排放的优势,日益受到关注。氢气作为一种清洁的二次能源,可以通过电解水制氢将富余的可再生电力转化为氢能储存起来,在需要时通过燃料电池(Fuel Cell)将氢能转化为电能和热能,实现能量的时空解耦和多能互补。

本文旨在深入研究基于氢储能的热电联供型微电网的优化调度方法。通过建立合理的优化调度模型,实现微电网的经济、环境和社会效益最大化,为未来能源系统的发展提供理论依据和技术支持。

2. 微电网与热电联供系统

2.1 微电网概述

微电网是由分布式电源、储能装置、负荷以及控制系统组成的自治电力系统,能够独立运行或与主电网并网运行。其主要特点包括:

  • 提高供电可靠性:

     当主电网发生故障时,微电网可以切换到孤岛模式运行,保证对重要负荷的连续供电。

  • 提高电能质量:

     通过本地发电和储能,微电网能够有效抑制电压波动和频率偏差。

  • 促进分布式电源接入:

     微电网为光伏、风电等可再生能源的接入提供了平台,减少了对电网的冲击。

  • 提高能源利用效率:

     通过分布式发电和热电联产,实现能量的梯级利用。

2.2 热电联供系统

热电联供(CHP)系统是一种能同时产生电能和热能的能源利用方式。常见的CHP技术包括燃气轮机、燃气内燃机和蒸汽轮机等。CHP系统具有以下优点:

  • 高能量利用效率:

     相较于单独发电和单独供热,CHP系统能将燃料的化学能转化为电能和热能,综合效率可达80%以上。

  • 减少碳排放:

     由于能量利用效率高,CHP系统能有效减少燃料消耗,从而降低温室气体排放。

  • 灵活性:

     CHP系统可以根据热负荷和电负荷的需求进行调节,提高系统运行的灵活性。

然而,CHP系统的热电输出具有一定的耦合特性,即电能和热能的产生量之间存在一定的比例关系,这为系统的优化调度带来了挑战。当电负荷和热负荷需求不匹配时,可能导致能量浪费或需要额外的辅助设备。

3. 氢储能技术在微电网中的应用

3.1 氢储能系统构成

氢储能系统主要由以下几个部分组成:

  • 电解水制氢装置:

     在电网电力富余或可再生能源发电量过剩时,通过电解水将电能转化为氢能储存起来。常见的电解水技术包括碱性电解水、质子交换膜(PEM)电解水和固体氧化物电解水等。

  • 氢气储存装置:

     用于储存生产的氢气。常见的储存方式包括高压气态储存、液态储存和固态储存(如金属氢化物储存)等。

  • 燃料电池:

     在电网电力不足或用电高峰期,将储存的氢气通过燃料电池转化为电能和热能。燃料电池的种类包括质子交换膜燃料电池(PEMFC)、固体氧化物燃料电池(SOFC)等。

3.2 氢储能的优势

在微电网中引入氢储能技术具有显著的优势:

  • 大规模长周期储能:

     氢气作为一种燃料,其能量密度高,储存容量大,能够实现跨季节、跨日期的长周期储能,有效平抑可再生能源的波动性。

  • 多能互补:

     氢储能系统能够实现电-氢-电的能量转换,同时燃料电池在发电过程中也会产生热能,实现电-热-氢的多能互补,提高能源综合利用效率。

  • 零排放:

     氢气燃烧产物为水,燃料电池发电过程也只产生水,实现真正的零排放,符合可持续发展战略。

  • 提高系统灵活性:

     氢储能系统可以作为灵活的负荷或电源,在电网需要时吸纳多余电能,在电网紧缺时提供电能,增强微电网的运行灵活性。

  • 促进可再生能源消纳:

     通过电解水制氢,将弃风弃光等可再生能源转化为氢能储存起来,提高可再生能源的利用率。

4. 基于氢储能的热电联供型微电网优化调度模型

基于氢储能的热电联供型微电网优化调度的核心目标是在满足负荷需求、设备运行约束和电网交互约束的前提下,实现经济效益最大化、环境效益最小化或综合效益最优。

4.1 目标函数

本文主要考虑运行成本最小化和环境效益最大化两个目标。

图片

图片

4.2 约束条件

4.2.1 电力平衡约束

微电网在每个调度时段的电力供应必须满足电力负荷需求。

图片

图片

图片

图片

4.2.8 爬坡率约束、启停约束等

对于CHP机组等,还需要考虑发电功率的变化速率限制和启停次数、持续运行时间等约束。

4.3 求解方法

上述优化调度模型通常是一个混合整数线性规划(MILP)或混合整数非线性规划(MINLP)问题。对于MILP问题,可以利用Cplex、Gurobi等商业求解器进行求解。对于MINLP问题,则需要采用更复杂的优化算法,如遗传算法、粒子群算法等智能优化算法,或者将其线性化后用商业求解器求解。

5. 展望与挑战

5.1 展望

基于氢储能的热电联供型微电网在未来能源系统中具有广阔的应用前景:

  • 增强能源独立性:

     通过氢储能,微电网可以实现更高的自给自足能力,减少对外部电网的依赖。

  • 提升系统韧性:

     氢储能的长周期储能特性能够有效应对极端天气事件和长期电力中断,提高微电网的抗灾能力。

  • 促进氢能经济发展:

     微电网为氢能的生产、储存和利用提供了应用场景,将推动氢能产业链的发展。

  • 实现零碳目标:

     结合可再生能源和氢储能,微电网有望实现真正的零碳排放,为全球减排贡献力量。

5.2 挑战

尽管前景光明,但基于氢储能的热电联供型微电网仍面临一些挑战:

  • 经济性:

     目前氢储能系统的初始投资成本较高,包括电解槽、储氢设备和燃料电池等。降低设备成本是推广应用的关键。

  • 技术成熟度:

     大规模、高效率、长寿命的氢储能设备仍需进一步研发和商业化。

  • 安全性:

     氢气具有易燃易爆特性,其储存、运输和使用过程中的安全问题需要高度重视,并建立完善的安全规范。

  • 政策法规:

     相关的政策支持、标准制定和市场机制仍不完善,限制了其发展。

  • 调度复杂性:

     氢储能系统的引入增加了微电网调度的复杂性,需要更先进的优化算法和控制策略。

6. 结论

本文对基于氢储能的热电联供型微电网的优化调度方法进行了全面的探讨。通过引入氢储能技术,微电网能够有效应对可再生能源的波动性,实现电、热、氢多能互补,提高能源利用效率,并促进清洁能源的消纳。所建立的优化调度模型考虑了经济性和环境效益,并纳入了设备运行约束和电网交互约束。尽管当前仍面临经济性、技术成熟度和安全等挑战,但随着技术的进步和政策的支持,基于氢储能的热电联供型微电网有望在未来能源转型中发挥越来越重要的作用,为构建可持续发展的能源系统贡献力量。未来的研究可以聚焦于更复杂的随机优化、鲁棒优化方法,以及考虑碳交易机制、需求侧响应等更全面的市场机制,以进一步提升微电网的运行效益和环境效益。

⛳️ 运行结果

图片

图片

图片

图片

图片

🔗 参考文献

[1] 李奇,邹雪俐,蒲雨辰,等.基于氢储能的热电联供型微电网优化调度方法[J].西南交通大学学报, 2023, 58(1):9-21.DOI:10.3969/j.issn.0258-2724.20210348.

[2] 张继红,阚圣钧,化玉伟,等.基于氢气储能的热电联供微电网容量优化配置[J].太阳能学报, 2022(006):043.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0355.

[3] 袁海山,叶昀,袁琳舒,等.面向风光耦合制氢的微电网储能容量优化配置方法研究[J].中国设备工程, 2024(19):149-150.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 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

👇

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值