株洲网络公司-网站建设怎么样,软件开发全流程,永久免费改ip地址软件,惠州网站建设公司曾目录 1 主要内容
1.1 风光场景聚类
1.2 主模型程序结果
1.3 随机模型和确定性模型对比
1.4 有无储气对比
1.5 煤价灵敏性分析
1.6 甲烷价格灵敏性分析
2 部分程序
3 下载链接 1 主要内容
本程序复现《计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机…目录 1 主要内容
1.1 风光场景聚类
1.2 主模型程序结果
1.3 随机模型和确定性模型对比
1.4 有无储气对比
1.5 煤价灵敏性分析
1.6 甲烷价格灵敏性分析
2 部分程序
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本程序复现《计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化》模型采用全年光伏、风电数据通过kmeans聚类得到6种场景构建了随机优化模型在研究融合P2G与CCS的IEPU系统框架基础上建立了各关键设备及生产环节数学模型基于混合整数线性规划(mixed integer linear programming MILP)算法以全生命周期内经济成本最低为优化目标考虑物料及能量平衡约束实现典型周内各设备功率的最优逐时调度优化并得到最佳综合能源系统中碳捕集电制氢甲烷化氢存储CO2存储的容量配置结果。 程序和原文献的差别原文献采用的是双层模型将智能算法和MILP算法进行结合但是考虑到智能算法由于容易陷入局优导致结果不稳定的问题本程序采用单层MILP算法直接对模型进行复现原文献算例采用的是典型周的方式本文采用全年聚类形成6个典型日作为分析基础。程序优势本程序不仅复现了主模型而且实现了文献的对比算例和敏感性分析部分分别是确定性模型和随机模型对比、无储气与有储气对比、甲烷价格灵敏度分析、煤价灵敏度分析。程序采用matlabyalmip(求解器为gurobi)进行优化由于非线性问题的存在该程序采用cplex求解会报错需要学习的同学可以下载安装gurobi并配置好环境后运行使用。 1.1 风光场景聚类
通过全年风光数据聚类得到6个典型日并计算得到每个典型日的频次。 1.2 主模型程序结果 1.3 随机模型和确定性模型对比 原文结果因原始数据偏差结果不尽相同但趋势是一致的。 1.4 有无储气对比 1.5 煤价灵敏性分析 1.6 甲烷价格灵敏性分析 2 部分程序 %% 1.1.1光伏设备模型 E_PVmppt sdpvar(1,T); %光伏板mppt发电功率A_PV sdpvar(1,1); %光伏板面积/m2k 0.200; %1平方米的光伏板1000w/m2的标准电功率为200wE_PVr sdpvar(1,1); %光伏板额定发电功率ita_PV 0.200/1000;%文章内写了两个E_PV,有错位本代码将其改为E_PVmppt与E_PVE_PV sdpvar(1,T); %光伏板有效发电功率E_PV_cur sdpvar(1,T); %弃光功率%后文算例中出现135MW的光伏容量配置结果那么这里的限值就算用300MW吧即300 000kW.E_PVr_max 300000; %光伏板额定发电功率.kW%之后这里直接将约束也写上省的再回头来写约束了。C[];C[C, E_PVr A_PV*k,E_PVmppt E_PVr*ita_PV/k*It,E_PVmppt E_PV E_PV_cur,0E_PVr,E_PVrE_PVr_max,%补充E_PV 0,E_PV_cur 0,A_PV 0, ];%% 1.1.2 CCS 模型 V_CO2_PGU sdpvar(1,T); %火电机组的二氧化碳排放量E_PGU sdpvar(1,T); %火电机组发电功率e_PGU 0.46; %火电机组的二氧化碳排放强度见表1的 0.46 N.m3CO2/kW.hita_CCS_max 0.65;%碳捕集效率最大值 0.65 V_CO2_CCSmax sdpvar(1,T); %碳捕集最大功率体积V_CO2_CCS sdpvar(1,T); %实际碳捕集功率体积V_CO2_cur sdpvar(1,T); %碳捕集功率耗散部分功率体积lamdaCO2 0.1937; %碳捕集功率耗电系数 kW.h/N.m3CO2E_CCS sdpvar(1,T); %碳捕集耗电功率%从图5可以找出火电机组的最大出力功率180MW最大爬坡常出现在119时刻与162时刻的正负50MW%火电机组的最小出力功率90MW%表1中给出的火电机组容量为300000kWE_PGUmax 300000; %kWE_PGUmin 90000; %kWdita_E_PGUmax 50000;%kWdita_E_PGUmin -50000;%kW%从图7可知CO2捕集的最大功率是23000m3每小时%由此计算碳捕集的最大电功率为 0.1937*23000 4.4551e03 kW3 下载链接
