【电力系统】冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度附Matlab代码

冷热电气微能源网鲁棒优化调度研究

最新推荐文章于 2025-03-09 22:37:46 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-09 22:37:46 发布 · 903 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着能源危机和环境问题的日益严峻，构建高效、清洁、可持续的能源系统成为全球共识。微能源网作为一种分布式能源利用的重要形式，能够实现多种能源的互联互通和协同利用，显著提升能源利用效率和系统可靠性，在推动能源转型中扮演着关键角色。然而，微能源网的运行面临着诸多不确定性因素，如可再生能源发电的波动性、负荷需求的随机性以及设备故障等，这些不确定性因素对微能源网的安全稳定运行提出了严峻挑战。因此，研究冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度，在不确定性条件下确保系统的稳定运行和经济效益，具有重要的理论意义和实际应用价值。

本文将深入探讨冷热电气多能互补微能源网的鲁棒优化调度问题，旨在构建一个能够在不确定性条件下稳定运行、经济高效的微能源网调度策略。首先，我们将概述微能源网的特点和优势，并分析其运行面临的主要不确定性因素。其次，我们将深入研究多能互补技术在微能源网中的应用，重点关注冷、热、电三种能源的耦合机制和协同运行模式。在此基础上，我们将详细阐述鲁棒优化方法在微能源网调度中的应用，包括不确定性建模方法、鲁棒优化模型构建以及求解算法。最后，我们将结合具体案例对提出的鲁棒优化调度策略进行仿真验证，并分析其在不同不确定性场景下的性能表现。

一、微能源网及其面临的不确定性挑战

微能源网是指由分布式电源、储能装置、负荷和控制系统等组成的，能够实现冷、热、电等多种能源供给的集成系统。与传统集中式能源系统相比，微能源网具有以下优势：

提高能源利用效率：
通过能量梯级利用和余热回收，显著提升能源利用效率。
降低能源输送损耗：
分布式电源就近供电，减少了能源输送距离和损耗。
增强供电可靠性：
多种电源互补运行，提高了系统应对突发事件的能力。
降低碳排放：
优先利用可再生能源，减少化石燃料消耗，降低碳排放。
促进能源多样化：
集成多种能源形式，降低对单一能源的依赖。

然而，微能源网的运行也面临着诸多挑战，其中最大的挑战来自于各种不确定性因素。主要不确定性因素包括：

可再生能源发电的波动性：
光伏发电和风力发电受天气影响显著，出力具有间歇性和随机性，难以精确预测。
负荷需求的随机性：
用户用电、用热、用冷需求受多种因素影响，呈现出随机波动的特性。
设备故障：
微能源网中的设备（如分布式电源、储能装置、换热器等）可能发生故障，影响系统运行的可靠性。
市场价格波动：
电力、天然气等能源价格受市场供需关系影响，存在波动性，影响系统运行的经济性。

这些不确定性因素的存在，使得传统的确定性优化调度方法难以保证微能源网的安全稳定运行。因此，需要采用鲁棒优化等方法，在考虑不确定性因素影响的前提下，制定可靠的调度策略。

二、多能互补技术在微能源网中的应用

多能互补是指通过多种能源形式的协同利用，实现能源间的互补与优化，提高能源利用效率和系统可靠性。在微能源网中，冷、热、电三种能源的耦合是多能互补的重要体现。

冷-电联供(CCHP):
CCHP系统利用燃气轮机、内燃机等设备发电的同时，回收利用余热用于供冷和供热，实现能源梯级利用。
电制冷(Electric Chiller):
利用电能驱动制冷机组，满足用户的冷负荷需求。
吸收式制冷(Absorption Chiller):
利用热能驱动制冷机组，将热能转化为冷能，可以有效利用工业余热或可再生能源热能。
热泵(Heat Pump):
利用电能或热能驱动热泵，将低温热源中的热量转移到高温热源中，用于供热或供冷。
储能技术：
电储能（如电池储能）、热储能（如蓄热罐）、冷储能（如蓄冷罐）等储能技术的应用，可以有效平抑可再生能源发电的波动性，缓解供需矛盾，提高系统运行的灵活性。

通过合理配置和优化调度这些多能互补技术，可以实现冷、热、电三种能源的有效协同，提高能源利用效率，降低运行成本，增强系统抗风险能力。

三、鲁棒优化方法及其在微能源网调度中的应用

鲁棒优化是一种处理不确定性问题的优化方法，其目标是找到一个在所有可能的不确定性实现下都能满足约束条件的可行解，并使目标函数在最坏情况下的性能最优。与随机规划等方法相比，鲁棒优化不需要知道不确定性参数的具体概率分布，只需要知道其取值范围，因此具有更强的适用性和可靠性。

在微能源网调度中，鲁棒优化方法的应用主要体现在以下几个方面：

不确定性建模： 鲁棒优化需要对不确定性参数进行建模，常见的建模方法包括：
- 区间不确定性：
  将不确定性参数限制在一个给定的区间范围内。
- 预算不确定性：
  限制不确定性参数偏离其期望值的程度。
- 椭球不确定性：
  将不确定性参数限制在一个椭球范围内。
- 盒式不确定性：
  将不确定性参数限制在一个多维的矩形盒子里。
  选择合适的不确定性建模方法需要根据具体问题和不确定性参数的特性进行考虑。
鲁棒优化模型构建： 在确定了不确定性模型后，需要将确定性优化模型转化为鲁棒优化模型。常见的转化方法包括：
- 最大-最小鲁棒优化：
  将目标函数设置为在最坏情况下的目标函数值最大化（或最小化）。
- 调整鲁棒优化：
  在原始优化模型中引入调整变量，用于补偿不确定性带来的影响。
- 仿射可调鲁棒优化：
  假设决策变量是不确定性参数的线性函数，从而将鲁棒优化问题转化为确定性问题。
求解算法： 鲁棒优化模型通常是非凸的，求解难度较高。常用的求解算法包括：
- 割平面法：
  通过迭代添加割平面来逼近可行域，从而求解鲁棒优化问题。
- 列生成法：
  通过迭代生成新的列来改进目标函数值，从而求解鲁棒优化问题。
- 内点法：
  将约束条件转化为障碍函数，并通过迭代求解无约束优化问题来求解鲁棒优化问题。
- 启发式算法：
  利用启发式搜索策略来寻找鲁棒优化问题的近似最优解。