【微电网优化】基于CPLEX算法求解外购电风光储能电锅炉碳捕集混合储能系统成本优化问题含Matlab源码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

随着能源结构调整和碳中和目标的提出，微电网作为一种新型的电力系统，在促进可再生能源利用、提高能源效率、降低碳排放方面具有重要意义。本研究针对包含风能、光伏、储能、电锅炉和碳捕集技术的混合储能系统，利用CPLEX优化软件，建立了基于多目标优化的成本最小化模型，并进行了仿真分析。模型考虑了系统运行成本、投资成本、碳排放成本以及系统约束条件，并通过合理的权重分配，实现了系统成本的优化。研究结果表明，该模型可以有效地降低系统运行成本、减少碳排放量，为微电网的规划和设计提供理论参考。

1. 绪论

近年来，随着化石能源的日益枯竭和环境污染问题的日益加剧，发展可再生能源成为了全球能源发展的重要方向。微电网作为一种新型的电力系统，具有可再生能源利用率高、能源效率高、碳排放低等优势，在促进能源转型和实现碳中和目标方面发挥着重要作用。

为了提高微电网的经济性和环境效益，需要对系统进行优化设计，实现能源的合理配置和利用。近年来，针对微电网的优化研究主要集中在以下几个方面：

• 能源管理优化： 研究如何合理配置和调度微电网中的各种能源，例如风能、光伏、储能等，以满足负荷需求并降低系统运行成本。

• 投资决策优化： 研究如何根据不同的技术经济指标，对微电网的规模、配置和投资方案进行优化，以最大程度地降低投资成本和提高经济效益。

• 碳排放优化： 研究如何利用微电网的灵活性和可控性，减少系统运行过程中的碳排放，实现低碳化运行。

本研究针对包含风能、光伏、储能、电锅炉和碳捕集技术的混合储能系统，利用CPLEX优化软件，建立了基于多目标优化的成本最小化模型，并进行了仿真分析。模型考虑了系统运行成本、投资成本、碳排放成本以及系统约束条件，并通过合理的权重分配，实现了系统成本的优化。

2. 模型建立

2.1 问题描述

本研究针对一个包含风能、光伏、储能、电锅炉和碳捕集技术的混合储能系统，旨在利用CPLEX优化软件，建立基于多目标优化的成本最小化模型，并进行仿真分析。目标是找到最佳的系统配置和运行策略，以实现系统成本的最小化，包括运行成本、投资成本和碳排放成本。

2.2 模型假设

• 系统运行时间为一年，时间划分为N个时间段。

• 各组件的功率输出和效率已知。

• 各组件的投资成本、运行成本和碳排放系数已知。

• 负荷需求已知。

• 系统运行过程中，风能、光伏和储能的功率输出均受到其自身容量的限制。

• 电锅炉的功率输出受到其自身容量和碳捕集技术的限制。

2.3 模型符号

2.4 目标函数

目标函数为最小化系统总成本，包括运行成本、投资成本和碳排放成本，表达式如下：

���∑�=1�(����+����+����+����)+�(��+��+��+��+��)+�∑�=1�(���+���+���+���)

本研究采用CPLEX优化软件求解模型。CPLEX是一个强大的线性规划和混合整数规划求解器，可以有效地处理大型优化问题。

3.1 优化步骤

1. 利用CPLEX软件建立模型，包括目标函数和约束条件。

2. 设置优化参数，例如求解器类型、精度、迭代次数等。

3. 运行CPLEX求解器，得到最优解。

4. 仿真分析

仿真结果表明，优化后的系统运行策略可以有效地降低系统运行成本和碳排放量。通过合理配置和调度各种能源，系统能够最大程度地利用可再生能源，并降低对传统化石能源的依赖。

5. 结论

本研究利用CPLEX优化软件，建立了基于多目标优化的成本最小化模型，并进行了仿真分析。模型考虑了系统运行成本、投资成本、碳排放成本以及系统约束条件，并通过合理的权重分配，实现了系统成本的优化。研究结果表明，该模型可以有效地降低系统运行成本、减少碳排放量，为微电网的规划和设计提供理论参考。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

1 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、 集装箱船配载优化、 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

2 机器学习和深度学习方面

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

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

2.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

3 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

4 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

5 无线传感器定位及布局方面

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

6 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

7 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

8 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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合