【综合能源】电热冷综合能源优化调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景

在全球能源转型与 “双碳” 目标推进的大背景下，传统能源系统存在的能源利用率低、碳排放量大、供能稳定性不足等问题日益凸显。电热冷综合能源系统作为整合电力、热力、冷能等多种能源形式的新型能源利用模式，能够实现不同能源之间的协同供应与互补，成为提升能源利用效率、推动能源清洁低碳转型的关键途径。

当前，我国能源消费结构不断调整，工业、商业、居民等领域对电热冷的综合需求持续增长，且需求模式呈现出多元化、个性化的特点。同时，风电、光伏等可再生能源在能源系统中的占比不断提升，但这类能源具有间歇性、波动性的特性，给电热冷综合能源系统的稳定运行带来了挑战。此外，用户对能源供应的可靠性、经济性和环保性提出了更高要求，传统的单一能源调度方式已难以满足实际需求。因此，开展电热冷综合能源优化调度研究，对于保障能源系统安全稳定运行、降低能源消耗与碳排放、提升能源服务质量具有重要的现实意义。

二、研究内容

（一）多能互补的能源供应侧优化

1. 能源生产设备的协同调度：综合考虑热电联产机组、燃气锅炉、电制冷机、吸收式制冷机、光伏电站、风电场等多种能源生产设备的运行特性与技术参数，建立设备运行模型。通过优化调度策略，合理分配各设备的出力，实现能源生产的高效协同。例如，在用电高峰期，优先调用热电联产机组的发电出力，并利用其余热满足热力和冷能需求；在可再生能源发电充足时，减少传统化石能源机组的出力，提高可再生能源的消纳率。

1. 储能系统的优化配置与运行：研究电化学储能、储热、储冷等储能系统在电热冷综合能源系统中的优化配置方案，确定储能系统的容量、功率等参数。同时，制定储能系统的充放电与储放能策略，根据能源供需状况和价格信号，实现能源的时空转移，平抑可再生能源波动，降低系统运行成本。

（二）需求侧响应与负荷优化管理

1. 用户负荷特性分析：通过大数据分析、机器学习等方法，对工业、商业、居民用户的电热冷负荷进行分类建模，准确掌握不同用户的负荷规律、用能习惯以及可调节潜力。例如，工业用户的生产负荷具有一定的刚性，但部分辅助设备负荷可在特定时段进行调整；商业用户的空调、照明负荷受营业时间和人员流动影响较大，存在较大的调节空间。

1. 需求侧响应策略制定：设计基于价格激励、补贴激励等多种方式的需求侧响应机制，引导用户根据能源供应情况和价格信号调整用能行为。例如，在能源供应紧张或电价较高时，鼓励用户减少高耗能设备的使用，或采用蓄冷、蓄热技术将负荷转移至能源供应充足、电价较低的时段，实现削峰填谷，缓解能源供应压力。

（三）不确定性因素处理

1. 不确定性因素识别与建模：电热冷综合能源系统面临着可再生能源发电出力波动、用户负荷变化、能源价格波动等多种不确定性因素。采用概率统计、模糊数学、随机优化等方法，对这些不确定性因素进行量化建模，例如，利用马尔可夫链模型描述风电出力的随机变化，采用场景分析法生成多种可能的光伏出力场景。

1. 鲁棒优化与随机优化调度：将不确定性模型融入到优化调度模型中，采用鲁棒优化方法，在保证系统在最差不确定性场景下仍能稳定运行的前提下，追求系统的最优性能；或采用随机优化方法，以系统运行成本的期望值最小化为目标，考虑不同不确定性场景的发生概率，制定灵活的调度策略，提高系统对不确定性因素的适应能力。

（四）多目标优化调度模型构建

1. 目标函数确定：综合考虑电热冷综合能源系统的经济性、环保性、可靠性等多个目标。经济性目标主要包括能源采购成本、设备运行维护成本、储能系统充放电成本等的最小化；环保性目标以系统碳排放总量最小化为核心；可靠性目标则通过保障用户用电、用热、用冷的连续性，减少供电中断、供热不足、供冷短缺等情况的发生来实现。

1. 多目标优化算法选择与求解：由于多目标优化问题中各目标之间往往存在相互冲突的关系，需要采用合适的多目标优化算法进行求解。常用的算法包括非支配排序遗传算法（NSGA - Ⅱ）、粒子群优化算法（PSO）、模拟退火算法等。通过这些算法，生成多个 Pareto 最优解，为决策者提供不同目标权衡下的调度方案选择。

三、研究方法

（一）数学建模方法

运用线性规划、非线性规划、整数规划等数学规划方法，构建电热冷综合能源优化调度的数学模型。明确模型的决策变量（如各能源生产设备的出力、储能系统的充放电功率、用户负荷的调整量等）、约束条件（如设备运行功率约束、储能容量约束、能源供需平衡约束、环保排放约束等）和目标函数，为优化调度提供理论基础。

（二）智能算法

借助人工智能领域的智能算法，如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、深度学习算法等，对复杂的多目标、多约束优化调度模型进行求解。这些算法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，能够有效处理非线性、离散性的优化问题，提高优化调度方案的求解效率和质量。例如，利用深度学习算法对用户负荷和可再生能源出力进行预测，为优化调度提供准确的数据支持；采用遗传算法对多目标优化模型进行求解，得到 Pareto 最优解集。

（三）大数据分析与挖掘技术

收集电热冷综合能源系统运行过程中的海量数据，包括能源生产数据（如机组出力、可再生能源发电数据）、用户用能数据（如负荷数据、用能时间数据）、能源价格数据、环境数据（如温度、光照、风速数据）等。运用大数据分析与挖掘技术，对这些数据进行清洗、整合、分析，挖掘数据背后隐藏的规律和关联，为负荷预测、可再生能源出力预测、需求侧响应策略制定以及优化调度模型的参数校准提供依据。

四、研究意义与未来展望

（一）研究意义

1. 提升能源利用效率：通过电热冷综合能源优化调度，实现多种能源的协同供应与梯级利用，减少能源浪费，提高能源综合利用效率，推动能源系统从粗放式向集约式发展转变。

1. 促进可再生能源消纳：优化调度策略能够有效平抑可再生能源发电的波动性和间歇性，提高可再生能源在电热冷综合能源系统中的消纳比例，减少弃风、弃光现象，推动能源结构的清洁低碳转型。

1. 降低能源系统运行成本与碳排放：在保证系统可靠运行的前提下，通过优化能源生产、传输、存储和消费环节，降低能源采购成本和设备运行维护成本，同时减少化石能源的消耗，降低系统碳排放总量，助力 “双碳” 目标实现。

1. 提高能源系统可靠性与灵活性：合理的优化调度能够增强系统对不确定性因素的应对能力，保障电热冷能源的稳定供应，提高能源系统的可靠性。同时，通过需求侧响应和多能互补，提升系统的灵活性，更好地适应能源市场变化和用户需求波动。

（二）未来展望

1. 多能流协同优化的深度拓展：未来将进一步加强电力、热力、冷能、天然气等多能流之间的深度耦合与协同优化研究，考虑不同能源网络之间的相互影响和约束，构建更加全面、精准的多能流综合优化调度模型，实现能源系统的整体最优运行。

1. 数字孪生与智慧调度融合：随着数字孪生技术的快速发展，将其应用于电热冷综合能源系统中，构建系统的数字孪生体，实现对系统运行状态的实时监测、动态模拟和故障预警。结合人工智能、大数据等技术，实现智慧调度，提高调度决策的智能化水平和实时性。

1. 分布式能源与微电网的协同调度：分布式能源和微电网作为电热冷综合能源系统的重要组成部分，其数量不断增加。未来将重点研究分布式能源与微电网之间的协同调度机制，以及微电网与大电网的互动运行策略，实现分布式能源的高效利用和微电网的灵活并网，提升整个能源系统的韧性和可靠性。

1. 政策与市场机制的协同完善：电热冷综合能源优化调度的实施离不开完善的政策支持和市场机制保障。未来需要进一步研究制定有利于综合能源系统发展的政策法规，建立健全能源市场交易机制，如跨能源品种交易、需求侧响应市场化机制等，为优化调度的落地实施提供良好的政策环境和市场条件。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴哲城,施峥靖,史雷敏,等.考虑碳排放的综合能源微网调度[J].电测与仪表, 2024(4).

[2] 王义军,秦烨嵘,高敏,等.考虑变掺氧富氧燃烧与利用LNG冷能的LAES的综合能源系统低碳经济调度[J].东北电力大学学报, 2024, 44(2):99-109.DOI:10.19718/j.issn.1005-2992.2024-02-0099-11.

[3] 马浩东.风光氢综合能源系统的多目标配置优化研究[D].江苏科技大学,2023.

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🌈 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

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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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