【SCI一区】考虑P2G和碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/146463746

✅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

随着全球能源危机和气候变化的日益严峻，构建可持续的能源体系已成为国际社会共同关注的焦点。传统的独立能源系统在效率、可靠性和环境友好性方面存在诸多局限。综合能源系统 (Integrated Energy System, IES) 通过将多种能源形式进行高效协同转化、存储和利用，可以有效提高能源利用效率，降低污染物排放，增强能源供应的可靠性。特别是热电联供 (Combined Heat and Power, CHP) 技术在IES中扮演着重要角色，它能够同时提供电力和热能，显著提高能源利用效率。然而，如何进一步提升IES的清洁性和可持续性，仍然是一个值得深入研究的问题。

近年来，电转气 (Power-to-Gas, P2G) 技术和碳捕集设备 (Carbon Capture System, CCS) 作为两种极具潜力的技术手段，受到了广泛关注。P2G技术可以将过剩的电能转化为可储存的天然气，从而实现电力系统与天然气系统的耦合，并为可再生能源的消纳提供途径。CCS技术则能够将工业生产过程中产生的二氧化碳进行捕集、运输和封存，从而有效减少碳排放。将P2G和CCS设备引入CHP型IES，不仅可以提高能源利用效率，还能显著降低碳排放，为构建低碳甚至零碳能源系统提供了新的思路。

因此，本文旨在探讨考虑P2G和碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型，以期为该领域的研究和应用提供理论基础和技术支撑。

一、综合能源系统模型框架

首先，我们需要构建一个包含CHP、P2G和CCS设备的IES模型框架。该框架应该涵盖以下几个关键组成部分：

能源供应模块：
包括传统能源（如天然气锅炉、燃煤锅炉）和可再生能源（如光伏、风电）等。
能量转换模块：
包括CHP机组（用于同时生产电力和热能）、P2G设备（用于将电力转化为天然气）、CCS设备（用于捕集二氧化碳）、电转热设备（用于将电力转化为热能）和热泵（用于在不同温度之间转移热能）等。
能量存储模块：
包括电储能设备（如电池）、热储能设备（如储热水箱）和天然气储气罐等。
能量需求模块：
包括电力负荷、热负荷和天然气负荷等。
能源网络模块：
包括电力网络、热力网络和天然气网络，用于实现各种能源形式的传输和分配。

该框架还需要考虑以下因素：

能源供需平衡约束：
确保在任何时刻，各种能源的供给总量都等于需求总量。
设备运行约束：
包括各设备的出力上下限、爬坡速率、启停约束等。
网络容量约束：
包括电力线路、热力管网和天然气管道的传输容量约束。
可再生能源的间歇性：
考虑到光伏和风电的出力具有随机性和波动性，需要引入不确定性建模方法（如情景分析、鲁棒优化）来处理。

二、P2G和CCS设备的建模

P2G和CCS设备是该模型的核心组成部分，其建模的准确性直接影响到优化结果的可靠性。

P2G设备建模：
P2G设备主要由电解槽和甲烷化反应器组成。电解槽将水分解为氢气和氧气，甲烷化反应器则将氢气与二氧化碳反应生成甲烷（天然气）。建模需要考虑电解槽的效率、甲烷化反应器的效率、氢气和甲烷的存储容量等。此外，还可以考虑不同类型的电解槽（如碱性电解槽、质子交换膜电解槽）对P2G设备性能的影响。
CCS设备建模：
CCS设备主要包括捕集、压缩、运输和封存四个环节。建模需要考虑不同捕集技术的效率（如胺吸收法、吸附法）、压缩机的能耗、管道运输的成本和封存地点的容量等。此外，还可以考虑捕集到的二氧化碳的再利用途径，例如用于合成燃料、生产化工产品等。

三、优化调度模型

在构建了IES模型框架和P2G/CCS设备模型之后，我们需要建立一个优化调度模型，以实现系统的经济性和环境友好性。

目标函数：
通常的目标函数是最小化系统的运行成本，包括燃料成本、设备维护成本、碳排放成本等。此外，还可以将能源利用效率、可再生能源消纳率、碳减排量等作为目标函数进行优化。多目标优化方法（如加权法、Pareto优化）可以用于处理多个目标之间的冲突。
约束条件：
约束条件包括能源供需平衡约束、设备运行约束、网络容量约束、以及P2G和CCS设备的运行约束等。
优化方法：
常用的优化方法包括线性规划 (Linear Programming, LP)、混合整数线性规划 (Mixed Integer Linear Programming, MILP)、非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP) 和混合整数非线性规划 (Mixed Integer Nonlinear Programming, MINLP)。根据问题的复杂度和求解效率，选择合适的优化方法。对于含有不确定性的问题，可以采用情景分析、鲁棒优化或随机规划等方法进行求解。

四、案例分析与结果讨论

为了验证所提出的优化调度模型的有效性，需要进行案例分析。案例分析可以基于实际的区域能源系统数据或者建立一个典型的IES模型。

案例设计：
设计不同的运行场景，例如不同的负荷需求、不同的可再生能源渗透率、不同的碳排放政策等。
结果分析：
分析不同场景下的优化调度结果，包括各设备的出力情况、能源流动的路径、系统的运行成本、碳排放量等。通过对比不同场景的优化结果，可以评估P2G和CCS设备对IES性能的影响。
敏感性分析：
进行敏感性分析，研究关键参数（如P2G设备的效率、CCS设备的成本、碳排放价格等）对优化结果的影响。

通过案例分析和结果讨论，可以得出以下结论：