【优化调度】计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度

✅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

虚拟电厂(Virtual Power Plant, VPP)通过聚合分布式能源、储能设备及可控负荷,实现能源的协同优化与高效利用,是新型电力系统灵活运行的核心载体。在 “双碳” 目标下,含碳捕集(Carbon Capture, CC)与垃圾焚烧发电的虚拟电厂成为低碳转型的重要探索方向 —— 垃圾焚烧实现固废资源化利用,碳捕集减少碳排放,而电转气(Power-to-Gas, P2G)技术则为电能与天然气系统的协同提供了桥梁。本文聚焦计及电转气协同的多目标优化调度策略,深入解析碳捕集、垃圾焚烧与 P2G 的耦合机制,通过构建经济 - 低碳 - 安全的多目标模型,为虚拟电厂的高效低碳运行提供解决方案。

含碳捕集与垃圾焚烧的虚拟电厂构成及电转气协同机制

含碳捕集与垃圾焚烧的虚拟电厂是一个多能流耦合系统,其核心在于通过电转气技术实现 “电 - 气 - 碳” 的协同优化,平衡能源利用效率、碳减排与经济性。

虚拟电厂的核心构成单元

该虚拟电厂主要包含六大关键单元,各单元通过电、气、碳流紧密耦合:

  • 垃圾焚烧发电机组:以城市生活垃圾为燃料,输出电能与热能,同时产生一定量的二氧化碳(每吨垃圾焚烧约排放 0.5-0.8 吨 CO₂);
  • 碳捕集系统(CC):采用化学吸收法(如胺溶液吸收)捕获垃圾焚烧与其他化石能源发电产生的 CO₂,捕集率可达 80%-90%,捕集的 CO₂可用于封存或作为 P2G 的原料;
  • 电转气系统(P2G):将富余电能通过电解水生成氢气,再与 CO₂反应生成合成天然气(SNG),实现电能向天然气的转化,反应方程式为:

    4H2+CO2→CH4+2H2O

  • 分布式能源:包括光伏电站、风电装机等可再生能源,出力具有波动性;
  • 储能系统:含电化学储能(如锂电池)与天然气储能(如储气罐),平抑风光出力波动并优化能源时序分布;
  • 可控负荷:商业建筑、工业用户中可灵活调节的用电负荷(如空调、生产设备),参与需求响应。

例如,某虚拟电厂包含 10MW 垃圾焚烧机组、5MW 光伏、3MW 风电、2000Nm³/h 处理能力的碳捕集系统及 10MW P2G 设备,通过聚合形成总装机 20MW 以上的灵活调节能力。

电转气的协同作用机制

电转气技术在虚拟电厂中扮演 “能源枢纽” 角色,其协同作用体现在三个维度:

  • 电能消纳与转化:当光伏、风电出力过剩(或电网低谷电价时段),P2G 消耗富余电能生成天然气,避免弃风弃光,同时将电能转化为更易储存的天然气形式;
  • 碳循环利用:P2G 以碳捕集系统捕获的 CO₂为原料,生成的合成天然气可作为燃气轮机燃料或并入天然气管网,实现碳的 “捕集 - 转化 - 再利用” 闭环,降低净碳排放;
  • 多能互补:通过 P2G 将电力系统与天然气系统耦合,当电力供应紧张时,可将储存的天然气通过燃气轮机转化为电能,提升虚拟电厂的供电可靠性。

例如,正午光伏出力高峰时,虚拟电厂将 2MW 富余电能输入 P2G,结合碳捕集系统捕获的 CO₂,每小时可生成约 500Nm³ 合成天然气,储存于气罐中,晚间用电高峰时通过燃气轮机发电补充供电。

计及电转气协同的虚拟电厂多目标优化调度模型

虚拟电厂优化调度的核心是在满足电力、天然气系统约束的前提下,平衡经济性、低碳性与运行安全性,构建多目标优化模型。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)
🌈 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