综合能源系统中基于电转气和碳捕集系统的热电联产建模与优化研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文围绕综合能源系统，深入探究基于电转气（Power - to - Gas，P2G）和碳捕集系统（Carbon Capture System，CCS）的热电联产（Combined Heat and Power，CHP）建模与优化问题。通过分析 P2G、CCS 及 CHP 的技术原理与特性，构建包含三者协同运行的综合能源系统模型，综合考虑能源转换效率、设备运行约束、能源供需平衡等条件，运用智能优化算法进行模型求解，以实现能源利用效率最大化、碳排放量最小化及系统运行成本最低化的多目标优化。通过案例仿真分析，验证模型和优化方法的有效性，为综合能源系统的低碳化、高效化发展提供理论依据与技术支持，推动能源领域向可持续方向转型。

一、引言

随着全球对能源可持续发展和环境保护的关注度不断提升，传统单一能源供应模式的局限性日益凸显，综合能源系统凭借其对多种能源的协同优化利用能力，成为能源领域的研究热点。热电联产作为综合能源系统中重要的能源供应方式，可同时满足用户的电力和热力需求，具有较高的能源利用效率。然而，在双碳目标背景下，传统热电联产技术面临着较大的碳排放压力。电转气技术能够将多余的电能转化为氢气或合成天然气，实现电能的跨时间、跨空间存储与灵活利用；碳捕集系统则可有效捕获热电联产过程中产生的二氧化碳，减少温室气体排放 。将电转气和碳捕集系统引入热电联产，构建新型综合能源系统，对于提高能源利用效率、降低碳排放、促进能源结构转型具有重要意义。

二、电转气、碳捕集与热电联产技术概述

三、基于电转气和碳捕集系统的热电联产综合能源系统建模

3.1 系统结构设计

构建的综合能源系统主要由发电模块、供热模块、电转气模块、碳捕集模块以及能源存储和输送网络组成 。发电模块包含传统的热电联产机组、可再生能源发电机组（如风力发电机组、太阳能光伏发电机组）；供热模块通过热电联产机组余热回收、电锅炉等设备满足用户的供热需求；电转气模块利用富余电能进行氢气或合成天然气生产；碳捕集模块对热电联产机组产生的二氧化碳进行捕获；能源存储和输送网络实现电能、热能、氢气和天然气等能源的存储与分配 。

3.2 数学模型建立

四、模型优化方法

4.1 智能优化算法选择

考虑到所构建模型的复杂性和多目标性，选择粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）等智能优化算法进行求解 。粒子群优化算法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中不断更新粒子的位置和速度，寻找最优解 。遗传算法则借鉴生物进化过程中的遗传、变异和选择机制，通过对种群个体进行操作，逐步逼近最优解 。这些算法具有全局搜索能力强、对目标函数和约束条件要求较低等优点，适用于求解复杂的综合能源系统优化问题 。

4.2 算法实现流程

以粒子群优化算法为例，其实现流程如下：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表一组系统运行参数（如各设备的运行功率等），并初始化粒子的位置和速度 。

1. 计算适应度值：根据每个粒子代表的系统运行参数，代入目标函数和约束条件，计算其适应度值，即目标函数值 。

1. 更新个体最优和全局最优：比较每个粒子的当前适应度值与自身历史最优适应度值，更新个体最优位置；同时比较所有粒子的适应度值，更新全局最优位置 。

1. 更新粒子位置和速度：根据更新后的个体最优和全局最优位置，按照粒子群优化算法的速度和位置更新公式，更新粒子的速度和位置 。

1. 判断终止条件：若满足预设的终止条件（如达到最大迭代次数或适应度值收敛），则停止迭代，输出全局最优解；否则返回步骤 2 继续计算 。

五、案例分析

六、结论与展望

本文成功构建了综合能源系统中基于电转气和碳捕集系统的热电联产模型，并运用智能优化算法进行求解和优化。研究表明，该系统能够有效提高能源利用效率、降低碳排放和运行成本，为综合能源系统的发展提供了新的思路和方法 。

然而，研究仍存在一定局限性。未来可进一步考虑更多类型的能源设备和复杂的能源网络结构，完善模型；深入研究电转气和碳捕集技术的成本降低和效率提升途径；探索更加有效的多目标优化算法，提高优化结果的准确性和可靠性 。同时，加强实际工程应用研究，推动基于电转气和碳捕集的热电联产综合能源系统的商业化发展 。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 丁雨昊,吕干云,刘永卫,等.考虑碳排放目标约束和需求侧响应的综合能源系统日前优化调度[J].南方电网技术, 2022, 16(8):11.DOI:10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2022.08.001.

[2] 刘涤尘,马恒瑞,王波,等.含冷热电联供及储能的区域综合能源系统运行优化[J].电力系统自动化, 2018, 42(4):9.DOI:10.7500/AEPS20170512002.

[3] 赵冬梅,夏轩,陶然.含电转气的热电联产微网电/热综合储能优化配置[J].电力系统自动化, 2019, 43(17):9.DOI:10.7500/AEPS20190126001.

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