含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

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🔥 内容介绍

在能源转型的大背景下，综合能源系统凭借其多能互补、高效利用的优势，成为能源领域的研究热点。光热电站（CSP）具有储热特性，能有效平抑太阳能的间歇性；有机朗肯循环（ORC）可实现低品位能源的高效转化；电转气（P2G）技术则能促进电能与天然气的灵活转换，增强系统的耦合性和灵活性。将这三者整合到综合能源系统中，进行优化调度，对于提高能源利用效率、降低运行成本、促进可再生能源消纳具有重要意义。

优化目标

含光热电站、有机朗肯循环、P2G 的综合能源优化调度的核心目标是在保证系统安全稳定运行的前提下，实现全系统的综合效益最优。具体而言，主要包括以下几个方面：

运行成本最小化

运行成本涵盖多个方面，光热电站的运行成本主要包括燃料消耗成本（若配备辅助燃料装置）、设备维护成本等；有机朗肯循环的运行成本与工质消耗、设备维护等相关；P2G 设备的运行成本则涉及电力消耗成本、设备维护成本以及可能的原料成本（如氢气制备的相关成本）。此外，还包括系统与外部电网的购电成本、与外部天然气管网的购气成本，以及为保障系统稳定运行可能产生的备用成本等。通过合理调度各设备的出力，可有效降低整体运行成本。

环境效益最大化

在能源生产和消费过程中，会产生一定的污染物排放，如二氧化碳、二氧化硫等。优化调度应尽可能减少这些污染物的排放，这就需要优先调度清洁能源发电，合理安排光热电站等设备的运行，减少对化石能源的依赖，从而提高系统的环境效益。

能源利用效率最大化

综合能源系统的优势在于多能互补，优化调度需充分发挥各设备的协同作用，提高能源的综合利用效率。例如，利用有机朗肯循环回收工业余热、太阳能余热等低品位能源进行发电；通过 P2G 技术将多余的电能转化为天然气储存起来，在需要时再通过燃气轮机等设备转化为电能或热能，实现能源的梯级利用。

约束条件

为确保综合能源系统的安全、稳定、高效运行，优化调度需满足一系列约束条件：

设备运行约束

光热电站存在最大和最小出力限制，其储热系统有储热容量、充放热速率等约束，以保证储热设备的安全和高效运行；有机朗肯循环的出力受热源温度、流量等因素影响，存在出力上下限约束；P2G 设备的产气率受输入电功率等因素限制，同样有最大和最小产气能力约束，同时还需考虑其启动、停机的时间和功率变化限制。

能源平衡约束

电、热、气等多种能源在系统内部需保持平衡。电力平衡要求系统内的发电量（包括光热电站发电、有机朗肯循环发电、其他分布式电源发电等）、购电量与用电量（包括各设备的耗电、用户用电等）相等；热力平衡要求供热量与热负荷需求相匹配；天然气平衡则需保证产气量（P2G 设备产气）、购气量与用气量（燃气轮机用气、用户用气等）平衡。

网络约束

与外部电网的连接存在输电容量约束，避免过度购电或售电对电网造成冲击；与外部天然气管网的连接有输气容量约束，确保天然气的稳定供应和输送。同时，系统内部的电力线路、热力管道、天然气管网等也存在传输容量约束，防止出现过载等问题。

储能约束

除了光热电站的储热系统，若系统配备其他储能设备（如蓄电池、储气罐等），需满足其储能量上下限、充放速率等约束，以延长设备寿命，保证其可靠运行。

优化调度模型构建

光热电站调度策略

光热电站的调度需充分利用其储热特性。在光照充足时，优先利用太阳能集热场产生的热能进行发电，并将多余的热能储存在储热系统中；在光照不足或夜间，可利用储热系统中的热量发电，若储热量不足，可启动辅助燃料装置补充热量。同时，根据电力负荷和电价情况，合理安排光热电站的发电时段，在电价较高时多发电，提高经济效益。

有机朗肯循环调度策略

有机朗肯循环的调度应紧密结合热源情况，优先利用稳定的低品位热源（如工业余热）进行发电，以提高能源利用效率。当热源不稳定或负荷需求发生变化时，可适当调整其出力，但需注意避免频繁启停对设备造成损害。此外，可将其发电与系统的电力需求相结合，在电力负荷较高时增加出力，缓解供电压力。

P2G 设备调度策略

P2G 设备的调度主要根据系统内的电力盈余情况。当系统发电量大于用电量，且上网电价较低时，可启动 P2G 设备将多余的电能转化为天然气，储存于天然气管网或储气罐中；当系统电力短缺或天然气需求增加时，可将储存的天然气通过燃气轮机等设备转化为电能或热能。同时，需考虑 P2G 设备与天然气管网的协调运行，避免对管网压力等参数造成过大影响。

多能协同调度策略

综合考虑电、热、气等多种能源的供需关系，实现多能协同。例如，在冬季热负荷较大时，可适当减少光热电站的发电出力，增加其供热出力（若具备供热能力），或通过燃气锅炉补充供热；当天然气价格较高时，可减少燃气轮机的出力，增加光热电站和有机朗肯循环的发电出力，降低购气成本。通过各设备之间的灵活协调，实现系统的整体优化。

模型求解方法

含光热电站、有机朗肯循环、P2G 的综合能源优化调度模型是一个复杂的多目标、多约束优化问题，常用的求解方法包括：

数学规划方法

如线性规划、非线性规划、混合整数规划等。对于目标函数和约束条件能够线性化的问题，可采用线性规划方法，具有求解速度快、精度高的优点；对于存在非线性特性的问题，可采用非线性规划方法；当问题中涉及设备启停等离散变量时，混合整数规划方法更为适用。但对于大规模、高度非线性的系统，数学规划方法可能存在求解难度大的问题。

智能优化算法

如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。这些算法具有较强的全局搜索能力，适用于求解复杂的优化问题，不需要对目标函数和约束条件进行严格的数学建模。通过设置合理的目标函数和约束条件，智能优化算法可以在解空间中寻找较优的调度方案。但算法的性能受参数设置影响较大，需要进行参数优化以提高求解效率和精度。

混合求解方法

结合数学规划方法和智能优化算法的优点，采用混合求解策略。例如，对于模型中的连续变量部分，采用数学规划方法求解；对于离散变量部分，采用智能优化算法处理。这种方法可以提高求解的效率和准确性，适用于更为复杂的综合能源系统优化调度问题。

总结与展望

含光热电站、有机朗肯循环、P2G 的综合能源优化调度是一个涉及多能源、多设备、多目标的复杂系统工程，需要综合考虑运行成本、环境效益、能源利用效率等多个因素，同时满足各种约束条件。通过合理构建优化调度模型，选择合适的求解方法，可实现系统的高效、经济、环保运行。