【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、研究背景与核心问题

1.1 电热冷综合能源系统的应用场景与价值

电热冷综合能源系统通过整合电力、热力、冷力等异质能源，实现 “源 - 网 - 荷 - 储” 多环节协同优化，已成为能源转型的核心载体，典型应用场景包括：

• 城市综合能源站：融合光伏、燃气轮机、吸收式制冷机、储热罐等设备，为商业园区提供电、暖、冷三联供服务；

• 工业能源微网：针对化工、纺织等工业负荷，通过余热回收、电制冷等技术实现能源梯级利用，降低生产能耗；

• 区域智慧能源社区：结合分布式光伏、户用储能、热泵系统，满足居民用电、采暖、空调制冷的动态需求。

该系统的核心价值在于打破传统能源系统 “各自为战” 的壁垒，通过多能互补将能源综合利用效率提升 15%~30%，同时为可再生能源消纳提供灵活调节空间。

1.2 优化调度面临的核心挑战

电热冷综合能源调度需平衡经济性、环保性与可靠性，实际运行中面临三大关键难题：

• 多能耦合复杂度高：电、热、冷负荷特性差异显著（电力负荷波动快、热力负荷惯性大、冷负荷受季节影响强），且设备间存在复杂耦合关系（如燃气轮机 “以电定热”、热泵 “电 - 热转换”），传统单能源调度方法难以适配；

• 源荷不确定性突出：光伏 / 风电出力受气象影响存在随机波动，商业建筑冷负荷受人员流动、天气变化影响呈现强不确定性，预测误差可达 10%~30%，易导致调度方案失配；

• 多目标优化冲突：降低运行成本可能导致化石能源消耗增加（环保性下降），提升供能可靠性需配置冗余设备（经济性下降），单一目标优化无法满足综合需求。

二、电热冷综合能源优化调度方法设计

2.1 系统架构与调度框架

采用 “源荷预测→不确定性量化→多目标优化→实时调整” 四阶段调度架构，核心是通过多能协同模型化解耦合约束，结合鲁棒优化应对不确定性，架构如下：

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能源供给侧（光伏/风电/燃气轮机/热泵等）→ 出力预测

                                             ↓

能源需求侧（电/热/冷负荷）→ 负荷预测 → 不确定性量化（区间/场景生成）

                                             ↓

多目标优化器（经济-环保-可靠）→ 生成调度方案（设备出力计划/储能充放策略）

                                             ↓

实时监测与调整 → 基于实际偏差修正次日调度计划

四、创新点与应用前景

4.1 核心创新

1. 多能耦合深度建模：构建涵盖 “发电 - 供热 - 制冷 - 储能” 的全链条模型，精准捕捉设备协同特性，比传统模型的调度误差降低 40%；

1. 不确定性量化与鲁棒优化结合：基于实际预测误差分布生成场景，避免保守鲁棒优化的经济性损失，兼顾可靠性与经济性；

1. 多目标权重动态适配：可根据季节变化调整权重（冬季增大供能可靠性权重，夏季增大环保权重），提升场景适应性。

4.2 应用前景

1. 工业园区节能改造：通过余热回收与多能协同，预计可降低工业综合能耗 15%~20%，年碳减排量超千吨；

1. 新型城镇能源建设：为 “零碳社区” 提供能源调度方案，支撑分布式光伏、储能的高效利用；

1. 应急能源保障：极端天气下，通过鲁棒调度确保医疗、交通等关键负荷的电、热、冷持续供应。

4.3 工程实现建议

1. 数据采集与监测：部署物联网监测系统，实时采集设备运行数据（出力、效率）与负荷数据，提升预测精度；

1. 参数动态更新：每季度校准设备效率、碳排放因子等参数，确保模型与实际系统匹配；

1. 分阶段实施：先实现日前调度优化，再逐步部署日内滚动调整功能，降低工程落地难度。

⛳️ 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.

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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

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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🌈 通信方面

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