【核心复现】基于合作博弈的综合能源系统电-热-气协同优化运行策略(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。
📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
文献来源:

摘要:在“双碳”背景下,为有效提高综合能源系统(IES)的能源利用率,减少碳排放量,同时提升系统运行的灵活性,提出一种基于合作博弈的IES优化运行模型。首先构建IES框架,针对电转气(P2G)、碳捕集、燃气轮机、热储能等设备进行建模;其次考虑系统内各主体之间存在协同合作的可能,将系统内各运营主体分为三方构建合作联盟,阐述能源互补提高整体收益的原理;最后建立基于合作博弈的IES协同优化调度模型,利用Shapley值法对合作剩余按贡献进行分配。该文通过内蒙古地区某综合能源系统实例仿真分析,验证了所提出的策略能有效减少各合作主体的运行成本及合作联盟的运行总成本,促进联盟内多主体开展合作,同时有效提升系统内风电消纳能力,减少系统碳排放量,可为电力系统低碳经济调度提供理论参考。
关键词:
综合能源系统;博弈论;碳捕集;可再生能源;电转气;优化调度;
目前,针对综合能源系统优化运行问题,已有诸多学者展开研究。文献[6-7]从系统运行灵活性与经济性出发,综合考虑了冷、热、电、气等多种能源形式的转换,并从日前、日内、实时等多个时间尺度建立综合能源系统优化调度模型,突出了综合能源系统多能互补、能流互济、运行灵活的特点,奠定了综合能源系统的基础框架;文献[8]从能源供给侧和需求侧的协调优化角度出发,建立了考虑冷热电需求耦合响应特性的综合能源系统优化调度模型,提升园区整体经济性的同时促进了可再生能源的消纳。然而,在上述传统综合能源系统中,由于耦合元件的局限性,系统内各种能量的流动与转换并不灵活,且风电的反调峰特性导致弃风问题尤为突出[9] ,基于此,有学者提出在综合能源系统中引入电转气设备(power-to-gas,P2G)。P2G 既可作为耦合设备,实现电能与天然气能的相互转化,又可作为 IES 中的柔性负荷削峰填谷,还可搭配储气罐,成为储能设
备,并与储能电池协同配合,改善储能系统的可靠性。然而,现有文献对 P2G 的原料来源研究较少,碳捕集电厂作为风电的理想配合电源,其捕获的 CO2 可作为 P2G 的原料来源,在综合能源系统中实现碳再利用[10] ,因此,构建含碳捕集,构建包含 P2G 与碳捕集的新型综合能源系统,逐渐成为当下的研究热点。文献[11-12]讨论了碳捕集技术降低碳排放的效果并结合需求响应提出 IES 低碳经济运行策略;文献[13-14]考虑碳捕集电厂的调峰特性,将一定供热区域内的碳捕集热电厂、风电供热设备、风电场与光伏电站组成虚拟电厂,建立了考虑碳捕集电厂综合灵活运行方式的低碳经济调度模型;文献[15-16]通过引入碳捕集电厂—电转气—燃气机组协同利用框架,实现了源荷之间的供需平衡和削峰填谷。
📚2 运行结果




🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。
[1]祝荣,任永峰,孟庆天等.基于合作博弈的综合能源系统电-热-气协同优化运行策略[J].太阳能学报,2022,43(04):20-29.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0112.
🌈4 Matlab代码实现
相关文章:
【核心复现】基于合作博弈的综合能源系统电-热-气协同优化运行策略(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
【设计模式】Head First 设计模式——抽象工厂模式 C++实现
设计模式最大的作用就是在变化和稳定中间寻找隔离点,然后分离它们,从而管理变化。将变化像小兔子一样关到笼子里,让它在笼子里随便跳,而不至于跳出来把你整个房间给污染掉。 设计思想 提供一个接口,让该接口负责创建一…...
pdf怎么转换成jpg图片?
随着数字文档的广泛应用,将PDF转换为JPG图片格式成为了一个常见的需求。无论是为了在网页上展示内容,还是为了与他人分享图片,以下是一些简单的方法,帮助您将PDF文件快速转换为高质量的JPG图片。 方法一:在线PDF转JPG…...
远程访问Linux的DataEase数据可视化分析,有哪些推荐的工具?
DataEase 是开源的数据可视化分析工具,帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化。是开源的数据可视化分析工具,帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化。 在本地搭建后,借助cpolar 内…...
每日一题——旋转图像
旋转图像 题目链接 方法一:利用辅助数组 通过对示例的观察和分析,我们可以得到这样的结论: 对于原数组的下标为i行元素,顺时针旋转九十度后,都变成了下标为(n-1-i)列元素。如图所示ÿ…...
「Docker」《入门Docker:解放部署烦恼,提高开发效率》
《入门Docker:解放部署烦恼,提高开发效率》 一、引言1.1 Docker的定义和概念1.2 Docker的优势和应用场景 二、Docker基础知识2.1 Docker架构和组件2.2 Docker镜像和容器的关系2.3 Docker仓库和镜像的管理 三、安装和配置Docker环境3.1 安装Docker引擎3.2…...
数据结构--5.3图的遍历(广度优先遍历)
广度优先遍历: 广度优先遍历(BreadthFirstSearch),又称为广度优先搜索,简称BFS。 要实现对图的广度遍历,我们可以利用队列来实现。 void BFSTraverse(MGraph G) {int i,j;Queue Q;for(i0;i<G.numVerte…...
SQL注入漏洞复现(CVE-2017-8917)
文章目录 搭建环境启动环境漏洞复现报错注入使用sqlmap 前提条件: 1.安装docker docker pull medicean/vulapps:j_joomla_22.安装docker-compose docker run -d -p 8000:80 medicean/vulapps:j_joomla_23.下载vulhub Docker Compose是 docker 提供的一个命令行工具&…...
Http 1.0 1.1 2.0 3.0 版本差别
Http 1.0 发布年份:1996 非官方标准 短链接:每一次请求都对应一次TCP的连接与释放 开销大:每次请求都要TCP的连接与释放队头阻塞:每次请求都必须等上一次请求获得响应之后,才可以发送;效率低下 缓存&…...
javaee spring 依赖注入之复杂类型的注入数组 集合 等
spring 依赖注入之复杂类型的注入 package com.test.pojo;import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties;/*** description:* projectName:testSpring* see:com.test.pojo* createTime:2023/8/27 14:39*/ public class AA {private int[] arr;pr…...
[Android AIDL] --- AIDL工程搭建
0 AIDL概念 AIDL(Android Interface Definition Language)是一种 IDL 语言,用于生成可以在 Android 设备上两个进程之间进行进程间通信(IPC)的代码。 通过 AIDL,可以在一个进程中获取另一个进程的数据和调…...
正中优配:回购!回购!再回购!已成A股新常态?
上市公司回购潮还在继续! 8月30日,海通证券、捷佳伟创等多家上市公司纷繁发布回购公告。自8月18日证监会提出“放宽相关回购条件,支撑上市公司展开股份回购”以来,A股上市公司掀起了一轮“回购潮”。Wind数据显现,8月…...
C# 多线程交替按照指定顺序执行
1.关于AutoResetEvent和ManualResetEvent的区别解释如下: AutoResetEvent和ManualResetEvent是.NET中的两个线程同步类。它们之间的主要区别在于其释放信号的方式以及对等待线程的影响。 AutoResetEvent的作用是在等待的线程被信号唤醒后,将信号自动重…...
【VLDB 2023】基于预测的云资源弹性伸缩框架MagicScaler,实现“高QoS,低成本”双丰收
开篇 近日,由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与计算平台MaxCompute团队、华东师范大学数据科学与工程学院、达摩院合作,基于预测的云计算平台资源弹性伸缩框架论文《MagicScaler: Uncertainty-aware, Predictive Autoscaling 》被…...
Node爬虫项目精简版 wallhaven网站实操 2023.8.29
练习地址: https://wallhaven.cc/toplist const express require(express); const axios require(axios); const cheerio require(cheerio); const schedule require(node-schedule); const fs require(fs);async function downloadImage(url) {const response…...
Vue统计图表的数据标签和数值显示技巧
Vue统计图表的数据标签和数值显示技巧 在开发Web应用程序时,统计图表是非常重要的数据呈现方式。Vue是一种流行的JavaScript框架,它提供了许多方便的功能来处理和展示数据。在这篇文章中,我们将探讨如何使用Vue来添加数据标签和数值显示到统…...
Linux 虚拟机同步时间crontab以及crond详解
目录 一 Linux 虚拟机同步时间设置 1. 检查是否安装cron服务(即时间同步器) 2. 下载时间同步器 3. 编辑crontab 内容 4. 同步更新电脑网络时间 5.设置 reload 6. 查看 crond 状态 二 crond 详解 1. 启动/关闭cron服务 2. crontab命令格式 3. …...
springmvc没有绿标,怎么配置tomcat插件运行?
一、添加插件后,刷新,自动从maven仓库下载tomcat插件 二、写好项目后,添加tomcat配置 三、即可点击绿标运行...
设计模式--模板方法模式(Template Method Pattern)
一、什么是模板方法模式(Template Method Pattern) 模板方法模式(Template Method Pattern)是一种行为型设计模式,它定义了一个算法的骨架,将一些步骤的实现延迟到子类中。模板方法模式允许在不改变算法的…...
linux 权限管理命令
权限管理命令 权限的查看及含义 可以使用ls -l来查看每个文件或目录的权限,一共有十位 ls -ls--------------------------------------------------------------------rw-------. 1 root root 946 Feb 14 16:13 anaconda-ks.cfgdrwxr-xr-x. 2 root root 4096 Feb…...
后进先出(LIFO)详解
LIFO 是 Last In, First Out 的缩写,中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则,类似于一摞盘子或一叠书本: 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子: (1)你放进的最后一个盘子(…...
label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...
Xshell远程连接Kali(默认 | 私钥)Note版
前言:xshell远程连接,私钥连接和常规默认连接 任务一 开启ssh服务 service ssh status //查看ssh服务状态 service ssh start //开启ssh服务 update-rc.d ssh enable //开启自启动ssh服务 任务二 修改配置文件 vi /etc/ssh/ssh_config //第一…...
3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)
从这节课开始,我们会探讨数据链路层的差错控制功能,差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误,我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误,当我们发现位错误之后,通常来说有两种解决方案。第一…...
在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module
1、为什么要修改 CONNECT 报文? 多租户隔离:自动为接入设备追加租户前缀,后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权:将入站用户名替换为 OAuth Access-Token,后端 Broker 统一校验。灰度发布:根据 IP/地理位写…...
uniapp中使用aixos 报错
问题: 在uniapp中使用aixos,运行后报如下错误: AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...
tree 树组件大数据卡顿问题优化
问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录,但是由于这个树组件的节点越来越多,导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多,导致的浏览器卡顿,这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...
关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题
在数字化浪潮席卷全球的今天,软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件,这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下,实现高效测试与快速迭代?这一命题正考验着…...
Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...
让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

