基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

随着能源转型与分布式能源技术的发展，冷热电多微网系统（Combined Cooling, Heating and Power Multi-Microgrid System, CCHP-MMS）凭借能源梯级利用效率高、环境友好等优势，成为智慧城市能源系统的重要组成形式。该系统整合光伏发电、风力发电、燃气轮机等分布式能源设备，同时满足用户的电、热、冷多元化负荷需求，但其运行面临分布式能源出力波动、多能负荷耦合复杂、供需时空匹配难度大等挑战。

储能电站作为灵活调节资源，通过提供电能存储、调峰填谷、备用容量等服务，可有效平抑可再生能源波动、优化多能流分配、提升系统可靠性。然而，冷热电多微网系统中储能电站的容量配置与运行策略需协同优化 —— 若配置过大，会导致投资成本过高；若配置过小，则无法满足系统调节需求。传统的单一层级优化方法难以兼顾设备投资的长期经济性与运行调度的短期灵活性，因此需要构建双层优化模型，实现储能电站与多微网系统的协同配置。

本文提出基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置方法，上层以系统全生命周期成本最小为目标优化储能容量与设备配置，下层以运行经济性与可靠性为目标优化储能电站的多能服务策略，通过上下层迭代实现全局最优，为冷热电多微网系统的规划与运行提供理论支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]林顺富,刘持涛,李东东,等.考虑电能交互的冷热电区域多微网系统双层多场景协同优化配置[J].中国电机工程学报, 2020(5):13.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.190275.

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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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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