计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

（一）研究背景

在 “双碳” 目标推动下，综合能源系统（Integrated Energy System，IES）凭借多能互补、梯级利用的优势，成为能源转型的重要载体。综合能源生产单元作为 IES 的核心组成部分，整合了光伏（PV）、风电等可再生能源发电单元，燃气轮机、微燃机等常规发电单元，以及储电、储热、储冷等储能单元，可同时满足用户电、热、冷等多元能源需求。

然而，综合能源生产单元的运行与规划面临显著的源荷不确定性挑战：一方面，光伏、风电出力受光照、风速等自然条件影响，具有间歇性、波动性特征，导致能源供给端存在强不确定性；另一方面，用户电负荷、热负荷、冷负荷受季节、天气、作息习惯等因素影响，呈现出随机性变化，使得能源需求端同样存在不确定性。这种 “源 - 荷” 双侧不确定性会导致能源供需失衡，增加系统运行风险（如弃风弃光、负荷缺供），同时降低能源利用效率、推高运行成本，严重制约综合能源生产单元的经济性与可靠性。

当前，综合能源生产单元的优化研究多基于确定性假设，忽略了源荷不确定性的影响，导致优化结果与实际运行场景偏差较大。部分考虑不确定性的研究虽采用随机规划、鲁棒优化等方法，但存在不足：随机规划依赖准确的概率分布函数，而实际中源荷数据的分布特征难以精准获取；鲁棒优化虽不依赖概率分布，但过度追求 “最坏场景” 下的可行性，易导致保守性过强、经济性下降。因此，如何科学量化源荷不确定性，构建兼顾经济性与可靠性的运行调度与容量配置优化模型，成为亟待解决的关键问题。

（二）研究意义

1. 理论意义：本研究聚焦源荷不确定性下的综合能源生产单元优化，突破传统确定性优化的局限性，构建 “不确定性量化 - 多目标优化建模 - 高效算法求解” 的完整理论框架。通过引入先进的不确定性处理方法（如区间分析、模糊理论、数据驱动的概率建模），丰富综合能源系统优化理论体系；同时，将运行调度与容量配置进行协同优化，避免 “规划与运行脱节” 问题，为综合能源生产单元的全生命周期优化提供理论支撑。

1. 实践意义：研究成果可直接应用于工业园区、商业综合体、居民社区等场景的综合能源生产单元规划与运行管理。通过优化容量配置，可在满足用户需求的前提下，合理确定各能源单元的安装容量，降低初始投资成本；通过优化运行调度，可有效平抑源荷不确定性带来的波动，提升能源利用效率（如减少弃风弃光率、提高储能设备利用率），降低运行成本与碳排放。此外，研究可为能源企业、园区管理者提供决策支持，推动综合能源系统的规模化、商业化应用，助力 “双碳” 目标实现。

二、相关理论基础

（一）综合能源生产单元构成与运行机理

综合能源生产单元的核心是实现 “电 - 热 - 冷” 多能协同，其典型构成包括能源供给单元、能源转换单元、能源存储单元与能源负荷单元，各单元的功能与运行机理如下：

1. 能源供给单元：

• 可再生能源单元（光伏、风电）：将太阳能、风能转化为电能，出力受自然条件制约，具有不确定性；

• 常规能源单元（燃气轮机、微燃机）：以天然气为燃料发电，同时产生高温余热，可通过余热回收装置进一步利用，出力稳定可控，是平衡源荷波动的重要支撑。

1. 能源转换单元：

• 余热锅炉 + 蒸汽轮机：回收燃气轮机、微燃机的余热，产生蒸汽驱动蒸汽轮机发电（热电联产，CHP）；

• 吸收式制冷机：利用余热产生冷量，满足用户冷负荷需求（热电冷三联产，CCHP）；

• 电锅炉、电制冷机：将电能转化为热能、冷量，作为应急或调峰手段，响应速度快但运行成本较高。

1. 能源存储单元：

• 储电系统（如锂电池）：存储多余电能，在负荷高峰或可再生能源出力不足时放电，平抑电负荷波动；

• 储热 / 储冷系统（如相变储能、水储热）：存储多余热能 / 冷量，在热 / 冷负荷高峰时释放，减少能源转换单元的启停次数，提升运行效率。

1. 能源负荷单元：包括用户的电负荷、热负荷（如供暖、工业用热）、冷负荷（如空调、工艺冷却），负荷需求随时间动态变化，且受外部因素（如天气、生产计划）影响呈现不确定性。

综合能源生产单元的运行机理可概括为：通过多能互补（如可再生能源与常规能源互补、电 - 热 - 冷负荷互补）与时空耦合（如储能单元实现能源的时空转移），实现能源的梯级利用与供需平衡，最终达到 “经济 - 高效 - 低碳” 的运行目标。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 南斌,姜春娣,董树锋,等.计及源荷不确定性的综合能源系统日前-日内协调优化调度[J].电网技术, 2023, 47(9):3669-3680.

[2] 左逢源,张玉琼,赵强,等.计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化[J].中国电机工程学报, 2022, 42(22):10.

[3] 曹猛,解超,尹纯亚,等.计及源荷不确定性的多综合能源微网协同优化运行策略[J].电网与清洁能源, 2025, 41(3):112-124.

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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

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🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈电力系统方面

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