【节点网络】含光热电站的冷、热、电综合能源系统优化调度附Matlab代码_综合能源系统优化调度一般结果节点-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着能源需求的日益增长和环保压力的不断增大，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）作为一种高效、清洁的能源供应模式，受到了广泛关注。本文以含有光热电站的冷、热、电综合能源系统为研究对象，探讨了该系统的优化调度问题。文章首先分析了光热电站的特性以及冷、热、电负荷的需求特点；随后，构建了考虑多种能源转换设备运行约束和系统安全约束的优化调度模型，该模型旨在实现系统运行成本最小化；最后，针对模型的求解，提出了相应的算法策略，并对含光热电站的综合能源系统进行仿真验证，分析不同运行策略下的系统性能。研究结果表明，合理的优化调度策略能够有效提高系统能源利用效率，降低运行成本，并促进可再生能源的消纳。

关键词： 综合能源系统；光热电站；优化调度；能源转换；运行成本

1. 引言

全球能源危机和气候变化问题日益严峻，对传统能源体系提出了严峻挑战。构建清洁、高效、可持续的能源体系是当前能源领域的关键任务。在此背景下，综合能源系统作为一种多能互补、协同优化的能源供应模式，逐渐成为研究热点。综合能源系统通过集成多种能源生产、转换、存储和消费单元，实现能源的高效利用和协同供应，有效提高了能源系统的整体性能。

光热电站作为一种重要的可再生能源发电技术，具有储能能力和较好的调峰特性，在电力系统中扮演着日益重要的角色。将光热电站纳入综合能源系统，可以进一步提升系统的灵活性和可再生能源利用率。同时，冷、热、电多种能源需求的耦合，也为综合能源系统的优化调度带来了新的挑战。

2. 系统结构与特性分析

本文研究的含光热电站的冷、热、电综合能源系统主要由以下几个部分组成：

光热电站（Concentrated Solar Power, CSP）：
包括聚光集热系统、储热系统和发电系统。聚光集热系统将太阳辐射转化为热能，储热系统用于储存热能，发电系统则将热能转化为电能。光热电站的发电功率受太阳辐射强度、储热容量和发电效率等因素的影响。
燃气轮机（Gas Turbine, GT）：
以天然气为燃料，将化学能转化为电能。燃气轮机具有启动速度快、运行灵活等优点，可以作为系统的主要电源之一。
余热锅炉（Waste Heat Boiler, WHB）：
利用燃气轮机的排烟余热产生蒸汽，用于供热或发电。余热锅炉可以提高能源利用效率，降低系统运行成本。
电制冷机（Electric Chiller, EC）：
利用电能产生冷量，用于满足用户的制冷需求。
吸收式制冷机（Absorption Chiller, AC）：
利用热能产生冷量，可以利用余热锅炉产生的蒸汽或光热电站的余热驱动，从而减少电能消耗。
热泵（Heat Pump, HP）：
利用电能将低品位热能转化为高品位热能，用于供热。
蓄电池（Battery Storage System, BSS）：
用于储存电能，可以平滑光伏发电的波动性，并提供备用电源。
电网（Power Grid）：
作为系统的补充电源，可以向系统提供电能或吸收系统 surplus electricity。
冷、热、电负荷（Cold, Heat, and Electricity Load）：
系统需要满足用户的冷、热、电负荷需求。

该综合能源系统通过多种能源转换设备，将不同形式的能源进行转换和利用，实现能源的梯级利用和优化配置。

3. 优化调度模型

为了实现含光热电站的冷、热、电综合能源系统的优化运行，本文构建了如下优化调度模型：

3.1 目标函数

目标函数旨在最小化系统的运行成本，包括燃料成本、购电成本和设备维护成本。

min F = ∑t=1T [ Cfuel(t) + Cgrid(t) + Cmaintain(t) ]

其中：

F
为总运行成本；
T
为调度周期；
Cfuel(t)
为 t 时段的燃料成本；
Cgrid(t)
为 t 时段的购电成本；
Cmaintain(t)
为 t 时段的设备维护成本。

燃料成本主要指燃气轮机的燃料成本，可以表示为：

Cfuel(t) = Hfuel * Pgt(t) * ηgt * Δt

其中：

Hfuel
为天然气价格；
Pgt(t)
为 t 时段燃气轮机的发电功率；
ηgt
为燃气轮机的发电效率；
Δt
为调度时段长度。

购电成本可以表示为：

Cgrid(t) = Pgrid(t) * Hgrid(t) * Δt

其中：

Pgrid(t)
为 t 时段从电网购入的电量；
Hgrid(t)
为 t 时段的电网电价。

设备维护成本可以表示为：

Cmaintain(t) = ∑i=1N ki * Pi(t) * Δt

其中：

N
为系统中设备的数量；
ki
为第 i 台设备的维护成本系数；
Pi(t)
为 t 时段第 i 台设备的输出功率。

3.2 约束条件

为了保证系统的安全稳定运行，需要满足以下约束条件：

功率平衡约束： 系统的发电功率与用电功率之和需要平衡，包括电力平衡、热力平衡和冷力平衡。
- 电力平衡： Pgt(t) + Pcsp(t) + Pgrid(t) + Pbattery_discharge(t) = Pelec_load(t) + Pec(t) + Php(t) + Pbattery_charge(t)
- 热力平衡： Qwhb(t) + Qhps(t) + Qcsp(t) = Qheat_load(t) + Qac(t)
- 冷力平衡： Qec(t) + Qac(t) = Qcold_load(t)
- 其中，Pcsp(t)为光热电站发电功率, Pbattery_discharge(t)为蓄电池放电功率, Pelec_load(t)为电力负荷, Pec(t)为电制冷机功率, Php(t)为热泵功率, Pbattery_charge(t)为蓄电池充电功率, Qwhb(t)为余热锅炉产热量, Qhps(t)为热泵产热量, Qcsp(t)为光热电站热功率, Qheat_load(t)为热力负荷, Qac(t)为吸收式制冷机产冷量, Qec(t)为电制冷机产冷量, Qcold_load(t)为冷力负荷.
设备运行约束： 每台设备的输出功率需要在其额定范围之内，同时需要满足设备的爬坡速率约束。
- 功率上下限约束: Pi_min ≤ Pi(t) ≤ Pi_max
- 爬坡速率约束: -ΔPi_down ≤ Pi(t) - Pi(t-1) ≤ ΔPi_up
- 其中，Pi_min和Pi_max分别是设备i的功率上下限，ΔPi_down和ΔPi_up分别是设备i的爬坡速率上下限。
光热电站约束： 光热电站的发电功率受太阳辐射强度和储热容量的限制。储热量需要在其额定范围之内。
- 储热量约束: Smin ≤ S(t) ≤ Smax
- 储热量变化: S(t) = S(t-1) + Qin(t) - Qout(t)
- 其中，Smin和Smax分别是储热量的上下限，Qin(t)是储热量，Qout(t)是放热量。
蓄电池约束： 蓄电池的充放电功率需要在其额定范围之内，同时需要满足荷电状态（State of Charge, SOC）的约束。
- 充放电功率约束: Pcharge_min ≤ Pcharge(t) ≤ Pcharge_max, Pdischarge_min ≤ Pdischarge(t) ≤ Pdischarge_max
- 荷电状态约束: SOCmin ≤ SOC(t) ≤ SOCmax
- SOC变化: SOC(t) = SOC(t-1) + ηcharge * Pcharge(t) - Pdischarge(t) / ηdischarge
- 其中，Pcharge_min和Pcharge_max分别是蓄电池充电功率的上下限，Pdischarge_min和Pdischarge_max分别是蓄电池放电功率的上下限，SOCmin和SOCmax分别是蓄电池荷电状态的上下限，ηcharge和ηdischarge分别是蓄电池的充放电效率。
电网交互约束： 系统与电网的交互功率需要在其额定范围之内。

4. 模型求解

上述优化调度模型是一个混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）问题，可以使用商用优化求解器（如CPLEX、Gurobi）进行求解。然而，对于大规模的综合能源系统，MILP模型的求解时间可能会较长。为了提高求解效率，可以考虑以下策略：

模型简化：
对模型进行适当的简化，例如，将非线性约束线性化，减少变量的数量。
算法优化：
采用启发式算法或元启发式算法（如遗传算法、粒子群算法）进行求解。这些算法虽然不能保证找到全局最优解，但可以在可接受的时间内找到较好的近似解。
并行计算：
利用并行计算技术，将模型分解为多个子问题，并行求解，从而提高求解效率。

5. 结论

本文针对含光热电站的冷、热、电综合能源系统，研究了其优化调度问题。通过构建考虑多种能源转换设备运行约束和系统安全约束的优化调度模型，实现了系统运行成本的最小化。仿真结果表明，合理的优化调度策略能够有效提高系统能源利用效率，降低运行成本，并促进可再生能源的消纳。