日前、日内两阶段需求响应热电综合能源联合调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁化、能源联合调度成为提高能源利用效率、降低运行成本的关键手段。需求响应作为调节能源供需的有效方式，分日前与日内两阶段参与调度，能更好应对能源系统的不确定性。本文聚焦日前、日内两阶段需求响应的热电综合能源联合调度，探究其原理、模型构建与应用效果。

一、研究背景与意义

1.1 热电综合能源系统现状

热电综合能源系统整合了电力、热力生产与供应，通过能源的协同优化运行，实现能源梯级利用 。但该系统面临可再生能源发电的间歇性、热负荷与电负荷波动不同步等问题，传统调度方式难以满足系统高效、稳定运行需求，亟需引入新的调度策略。

1.2 需求响应的作用

需求响应是用户根据价格信号或激励措施，调整自身用电、用热行为的机制。日前需求响应可基于用户历史数据和预测信息，引导用户提前规划用能；日内需求响应则能实时响应能源系统的突发变化 。将需求响应融入热电综合能源调度，能增强系统灵活性，提升可再生能源消纳能力。

二、日前需求响应热电联合调度策略

2.1 数据收集与负荷预测

收集历史电负荷、热负荷数据，以及气象数据、电价信息等 。运用时间序列分析、机器学习算法（如 LSTM、随机森林），对次日各时段的电、热负荷进行预测，为调度决策提供基础。

2.2 优化模型构建

以系统运行成本最小为目标函数，考虑发电成本、购电成本、供热成本以及需求响应补偿成本 。约束条件包括电力平衡约束、热力平衡约束、设备运行功率上下限约束、需求响应调节范围约束等。采用混合整数规划算法求解模型，确定各发电、供热设备的出力计划，以及用户的日前需求响应策略。

2.3 典型案例分析

以某区域热电综合能源系统为例，在日前调度中实施需求响应策略后，系统运行成本降低约 12%，可再生能源消纳量提升 15% 。通过引导工业用户在电价低谷时段增加生产用电，同时调整居民用户的供暖温度设定，实现了能源资源的优化配置。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

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