当前位置: 首页 > news >正文

计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度(matlab代码)

目录

1 主要内容

系统结构

CCPP-P2G-燃气机组子系统

非线性处理缺陷

2 部分代码

3 程序结果

4 程序链接


主要内容

该程序参考《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度》模型,主要实现的是计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型。通过引入碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架,碳捕集的CO2 可作为电转气原料,生成的天然气则供应给燃气机组;并通过联合调度将碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移以平抑可再生能源波动,使得风电/光伏实现间接可调度而被灵活利用。

该程序采用的是混合整数线性规划 (MILP) 算法算法求解(原文采用的是新型的反余切复合微分进化算法),本程序采用matlab+yalmip运行,基本句句注释,方便学习。

但是,该程序在非线性处理部分存在缺陷,后面会具体说明一下,介意慎拍,整体程序逻辑还是不错的,值得参考!

  • 系统结构

除 CHP 机组外,各发电机组都可以向碳捕集系统和烟气处理系统提供能耗,通过加装储气装置,使得烟气处理与发电关系解耦,利用不同能量资源在能量/功率上的时空互补性,调度优化上更为灵活地配合可再生能源的出力变化和平抑净负荷波动。各单元的协同运行调度指令依靠能量管理系统采集数据信息后预测出的能量市场电价、可再生能源出力和电热负荷来制定。
  • CCPP-P2G-燃气机组子系统

该文章主要的亮点即是将CCPP、P2G以及燃气机组进行了融合,创新了此类VPP框架模型研究,所以创新的方向还是挺多的,不能只盯着方法层面的。
  • 非线性处理缺陷

碳捕集电厂部分烟气分流比是非线性的,yalmip在处理这列非线性是难以实现的,因此该程序这部分并未实现出来。

部分代码

P_CHP=sdpvar(1,24); %CHP机组的输出电功率
H_CHP=sdpvar(1,24); %CHP机组的输出热功率
V_CHP=sdpvar(1,24); %CHP机组消耗的天然气量
H_GB=sdpvar(1,24); %燃气锅炉的输出热功率
V_GB=sdpvar(1,24); %燃气锅炉消耗的天然气量
S_ES=sdpvar(1,24);  %电储能在t时段末的蓄电量,单位为MW
P_ESC=sdpvar(1,24); %电储能的充电功率
P_ESD=sdpvar(1,24); %电储能的放电功率
S_TS=sdpvar(1,24);  %热储能在t时段末的蓄热量,单位为MW
H_TSC=sdpvar(1,24); %热储能的充热功率
H_TSD=sdpvar(1,24); %热储能的放热功率
P_EM=sdpvar(1,24);  %系统在电网的购电量
P_CUT=sdpvar(1,24); %各级中断负荷功率之和
lamda_CC=sdpvar(1,24); %碳捕捉系统的烟气分流比
P_Cmax=sdpvar(1,24); %碳捕集系统的运行能耗上限
miu_ESC=binvar(1,24); %充电的布尔变量
miu_ESD=binvar(1,24); %放电的布尔变量
miu_TSC=binvar(1,24); %充热的布尔变量
miu_TSD=binvar(1,24); %放热的布尔变量
lambda_WI=sdpvar(1,24); %烟气分流比
V_WIalpha=sdpvar(1,24); %烟气存储罐储气量
alpha_2=sdpvar(1,24); %流入烟气存储罐的气量
Q_CS=sdpvar(1,24); %流入烟气存储罐的气量
Q_P2G=sdpvar(1,24); %流入烟气存储罐的气量
%
P_A=15*ones(1,24);   %CCPP-P2G系统能耗(因占比较少设为定值),单位为MW
%风电机组的预测出力
P_W=[232.75,247.44,219.09,188.78,239.58,232.84,188.52,159.84,111.45,51.23,119.88,137.29,141.39,115.78,135.24,143.44,151.64,195.69,159.70,180.94,203.38,193.64,155.32,247.43]; 
%光伏机组的预测出力
P_V=[0,0,0,0,0,22,63,97,110,118,128,132,133,136,131,133,120,85,37,0,0,0,0,0]; 
%电负荷
P_EL=[457,319,296,228,184,297,406,509,607,687,803,857,845,793,832,801,795,731,640,593,554,518,525,409];
%热功率
H_HL=[109,131,158,153,139,121,111,98,82,57,22,12,42,62,89,99,122,131,148,160,139,131,119,74];
%购电价
k_EM=[38.85,39.18,36.89,35.57,39.84,43.77,51.31,64.10,74.59,77.21,85.41,89.02,82.46,80.49,83.11,81.80,78.52,73.93,69.67,76.89,74.26,66.39,55.57,46.72];
S_ES_init=60;S_TS_init=30;
%% 约束条件
C=[];
%CCPP-P2G系统能耗以及CCPP出力
for t=1:24C=[C,P_C2P(t)==P_P2G(t)+P_CC(t), %CCPP-P2G系统总能耗约束P_P2G(t)==P_WA(t)+P_VA(t),  %P2G消纳的弃风光量约束P_CC(t)==P_A(t)+P_OP(t),    %碳捕集能耗约束P_GN(t)==P_G(t)-P_GC(t)-P_Galpha(t),  %碳捕集电厂功率约束];
end
%CCPP-P2G系统碳利用量以及天然气生成量
for t=1:24C=[C,Q_CC(t)==P_OP(t)/0.269, %CCPP-P2G系统捕集的CO2的总量与耗能约束Q_P2Gsum(t)==0.2*0.6*P_P2G(t), %P2G设备的消耗的CO2量和电功率约束V_P2G(t)==3.6*0.6*P_P2G(t)/39, %P2G设备的生成天然气的体积];
end
%垃圾焚烧电厂烟气处理模型
for t=1:24C=[C,P_alpha(t)==0.513*(alpha_1(t)+alpha_3(t)),]; %烟气处理系统能耗
end
%碳捕集-垃圾焚烧-风电-光伏联合运行策略
for t=1:24C=[C,P_GC(t)+P_WC(t)+P_VC(t)+P_WIC(t)==P_CC(t), %碳捕集能耗等式约束P_OP(t)==0.269*Q_CC(t), %CCPP-P2G系统捕集的CO2的总量与耗能约束(这个好像和前面的约束重复了)P_Valpha(t)+P_Walpha(t)+P_Galpha(t)+P_WIalpha(t)==P_alpha(t), %烟气处理能耗等式约束P_WA(t)+P_WN(t)+P_WC(t)+P_Walpha(t)==P_W(t), %风力机组的出力约束P_VA(t)+P_VN(t)+P_VC(t)+P_Valpha(t)==P_V(t), %光伏机组的出力约束P_WIN(t)+P_WIC(t)+P_WIalpha(t)==P_WI(t), %垃圾焚烧电厂的出力约束Q_N(t)==0.96*P_G(t)-Q_CC(t), %碳捕集电厂的碳排放约束];
end
%CHP机组和燃气锅炉模型
for t=1:24C=[C,P_PH(t)==P_CHP(t)+H_CHP(t), %CHP机组的输出功率约束P_CHP(t)==V_CHP(t)*39*0.35, %CHP机组的输出电功率约束H_CHP(t)==V_CHP(t)*39*0.40, %CHP机组的输出热功率约束H_GB(t)==V_GB(t)*39*0.40, %CHP机组的输出热功率约束];
end
%储能装置模型
for t=2:24C=[C,S_ES(t)==S_ES(t-1)*(1-0.001)+0.95*P_ESC(t)-P_ESD(t)/0.95, %电储能运行约束S_TS(t)==S_TS(t-1)*(1-0.01)+0.88*H_TSC(t)-H_TSD(t)/0.88, %热储能运行约束];
end
%电功率和热功率平衡约束
for t=1:24C=[C,P_GN(t)+P_WIN(t)+P_CHP(t)+P_WN(t)+P_VN(t)+P_ESD(t)+P_EM(t)==P_P2G(t)+P_EL(t)+P_ESC(t), %电功率平衡约束H_CHP(t)+H_GB(t)+H_TSD(t)==H_HL(t)+H_TSC(t), %热功率平衡约束];
end
%碳捕集电厂约束
for t=1:24C=[C,100<=P_G(t)<=400, %碳捕集电厂出力上下限约束%lamda_CC(t)==Q_CC(t)/(0.96*P_G(t)), %碳捕捉系统的烟气分流比(要考虑分段线性可能)%0<=lamda_CC(t)<=1, %烟气分流比上下限   %% 因为非线性0<=Q_CC(t)<=0.96*400, 15<=P_GC(t)+P_WC(t)+P_VC(t)+P_WIC(t)<=P_Cmax(t), %碳捕集系统的运行能耗上下限P_Cmax(t)==0.269*0.96*P_G(t), %碳捕集系统的运行能耗上限赋值];
end
for t=2:24C=[C,-60<=P_G(t)-P_G(t-1)<=60, %碳捕集电厂出力爬坡速率约束-65<=P_GC(t)+P_WC(t)+P_VC(t)+P_WIC(t)-P_GC(t-1)-P_WC(t-1)-P_VC(t-1)-P_WIC(t-1)<=65, %碳捕集电厂碳捕集能耗爬坡速率约束];
end
%CHP机组电热出力以及爬坡约束
for t=1:24C=[C,0<=P_CHP(t)<=140, %CHP的电功率出力约束0<=H_CHP(t)<=160, %CHP的热功率出力约束];
end

程序结果

4 程序链接

计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度

相关文章:

计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度(matlab代码)

目录 1 主要内容 系统结构 CCPP-P2G-燃气机组子系统 非线性处理缺陷 2 部分代码 3 程序结果 4 程序链接 1 主要内容 该程序参考《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度》模型&#xff0c;主要实现的是计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度…...

【低代码表单设计器】:创造高效率的流程化办公!

当前&#xff0c;有不少用户朋友对低代码表单设计器挺感兴趣。其实&#xff0c;如果想要实现提质增效的办公效率&#xff0c;创造一个流程化办公&#xff0c;那么确实可以了解低代码技术平台。流辰信息作为服务商&#xff0c;拥有较强的自主研发能力&#xff0c;根据市场的变化…...

26、类型别名

类型别名 顾名思义&#xff0c;其实就是类型类型起别名&#xff08;新起一个名字&#xff09; demo&#xff1a; type Name string; type NameConsole () > string; type NameUnite Name | NameConsole; function getName(n: NameUnite): Name {if( typeof n string)…...

nslookup命令查询指定域名或ingress地址对应的IP地址。举个例子

使用nslookup命令查询指定域名或ingress地址的IP地址时&#xff0c;可以按照以下方式进行操作&#xff1a; 对于域名查询&#xff1a; 复制代码 nslookup www.example.com 这将返回该域名对应的IP地址。 对于ingress地址查询&#xff1a; 复制代码 nslookup your-ingress-a…...

如何设计一个网络爬虫?

网络爬虫也被称为机器人或蜘蛛&#xff0c;它被搜索引擎用于发现网络上的新内容或更新内容。内容可以是网页、图片、视频、PDF文件等。网络爬虫开始时会收集一些网页&#xff0c;然后跟随这些网页上的链接收集新的内容。图9-1展示了爬取过程的可视化示例。 爬虫的作用&#xff…...

风储联合系统的仿真模型研究

摘要 风能是目前国内外应用较为广泛的一种绿色可再生能源&#xff0c;近几年我国风电产业的发展十分迅速。然后&#xff0c;越来越多的风力发电系统建并网&#xff0c;风力发电产生的电能受外界因素影响较大&#xff0c;具有一定的随机性和波动性&#xff0c;给并网后的电力系统…...

JS VUE 用 canvas 给图片加水印

最近写需求&#xff0c;遇到要给图片加水印的需求。 刚开始想的方案是给图片上覆盖一层水印照片&#xff0c;但是这样的话用户直接下载图片水印也会消失。 后来查资料发现用 canvas 就可以给图片加水印&#xff0c;下面是处理过程。 首先我们要确认图片的格式&#xff0c;我们通…...

主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分matlab程序

微❤关注“电气仔推送”获得资料&#xff08;专享优惠&#xff09; 参考文档&#xff1a; A New Model for Resilient Distribution Systems by Microgrids Formation&#xff1b; 主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型&#xff1b; 同时考虑孤岛与重构的配电网故障…...

2023C语言暑假作业day6

1.选择题 1 1、以下叙述中正确的是&#xff08; &#xff09; A: 只能在循环体内和switch语句体内使用break语句 B: 当break出现在循环体中的switch语句体内时&#xff0c;其作用是跳出该switch语句体&#xff0c;并中止循环体的执行 C: continue语句的作用是&#xff1a;在执…...

java try 自动关闭流

Java Try自动关闭流实现步骤 在开始之前&#xff0c;我们先来了解一下整个实现过程的流程。下面的表格展示了实现"try自动关闭流"的步骤&#xff1a; 步骤 描述 1 创建需要操作的流对象 2 在try语句块中使用流对象 3 在try语句块中自动关闭流对象 接下来…...

WebDAV之π-Disk派盘 + 元思笔记

元思笔记是一款面向大众的卡片笔记软件,解决了笔记类软件的一个痛点:绝大多数人都很难坚持每天记一点东西。任何笔记工具,不论是纸笔还是电子,能够让人坚持记录就是好工具。 元思笔记是一款基于卢曼卡片盒的移动端卡片笔记软件;隐私优先,本地存储数据且支持云备份;丰富的…...

electron自定义标题栏,并监听双击以及右键改变窗口大小。

1、前言 当需要在标题栏添加一些额外的操作时候&#xff0c;比如添加 帮助 菜单&#xff0c;自带的标题栏开发起来比较困难&#xff08;没了解不知道能不能实现&#xff09;&#xff0c;这时候&#xff0c;自己写一个标题栏就比较方便。 2、实现 首先是禁止掉原先的标题栏&a…...

Beam Focusing for Near-Field Multi-User MIMO Communications阅读笔记

abstract 大天线阵列和高频段是未来无线通信系统的两个关键特征。大规模天线与高传输频率的组合通常导致通信设备在近场&#xff08;菲涅耳&#xff09;区域中操作。在本文中&#xff0c;我们研究了潜在的波束聚焦&#xff0c;可行的近场操作&#xff0c;在促进高速率多用户下…...

Unity基础课程之物理引擎6-关于物理材质的使用和理解

每个物体都有着不同的摩擦力。光滑的冰面摩擦力很小&#xff0c;而地毯表面的摩擦力则很大。另外每种材料也有着不同的弹性&#xff0c;橡皮表面的弹性大&#xff0c;硬质地面的弹性小。在Unity中这些现象都符合日常的理念。虽然从原理上讲&#xff0c;物体的摩擦力和弹性有着更…...

用c语言写一个剪刀石头布小游戏

用简单的生成随机数&#xff0c;来对电脑进行的选择。再用if else和swtich语句实现输出和输赢的判断 test.c: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include "game.h"void menu() {printf("There can be choose for you,type:\n");printf("0 for rock\n&…...

【MySQL入门到精通-黑马程序员】MySQL基础篇-DCL

文章目录 前言一、DCL-介绍二、DCL-管理用户二、DCL-权限控制总结 前言 本专栏文章为观看黑马程序员《MySQL入门到精通》所做笔记&#xff0c;课程地址在这。如有侵权&#xff0c;立即删除。 一、DCL-介绍 DCL英文全称是Data Control Language&#xff08;数据控制语言&#x…...

SpringBoot配置文件加载顺序

结论 参考文章&#xff1a; 链接: SpringBoot配置加载顺序 证明 下面是自己本地做的测试 每个配置里面是不同的端口号&#xff0c; 然后启动项目依次输入不同端口号看哪个能访问成功&#xff0c; 或者看启动日志的端口号是哪一个。 最终结果是 8204 —> 8205 —> 8202…...

github小记(一):清除github在add或者commit之后缓存区

github清除在add或者commit之后缓存区 前言1. 第一步之后想要撤销2. 第二步之后想要撤销a. 改变一下rrr.txt的内容b. 想提交本地文件的test文件夹c. 我后悔了突然不想提交了 前言 github自用 一般github上代码提交顺序&#xff1a; 第一步&#xff1a; git add . or git ad…...

【Debian系统】:安装debian系统之后,很多命令找不到,需要添加sudo之后才能使用,以下解决方法

项目场景&#xff1a; 问题描述 解决方案&#xff1a; 1.临时解决方案 2.永久解决方案 1.首先打开编辑&#xff1a; 2.打开之后最后一行添加代码&#xff1a; 3.最后运行一遍 .bashrc 4.已经可以了&#xff0c;可以试试reboot&#xff0c;重启一下机子 一点一滴才能成长 …...

深入了解归并排序:原理、性能分析与 Java 实现

归并排序&#xff08;Merge Sort&#xff09;是一种高效且稳定的排序算法&#xff0c;其优雅的分治策略使它成为排序领域的一颗明珠。它的核心思想是将一个未排序的数组分割成两个子数组&#xff0c;然后递归地对子数组进行排序&#xff0c;最后将这些排好序的子数组合并起来。…...

多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度​

一、引言&#xff1a;多云环境的技术复杂性本质​​ 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时&#xff0c;​​基础设施的技术债呈现指数级积累​​。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套&#xff1a;跨云网络构建数据…...

测试微信模版消息推送

进入“开发接口管理”--“公众平台测试账号”&#xff0c;无需申请公众账号、可在测试账号中体验并测试微信公众平台所有高级接口。 获取access_token: 自定义模版消息&#xff1a; 关注测试号&#xff1a;扫二维码关注测试号。 发送模版消息&#xff1a; import requests da…...

Leetcode 3576. Transform Array to All Equal Elements

Leetcode 3576. Transform Array to All Equal Elements 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接&#xff1a;3576. Transform Array to All Equal Elements 1. 解题思路 这一题思路上就是分别考察一下是否能将其转化为全1或者全-1数组即可。 至于每一种情况是否可以达到&#xf…...

MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...

JavaScript 中的 ES|QL:利用 Apache Arrow 工具

作者&#xff1a;来自 Elastic Jeffrey Rengifo 学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。 想获得 Elastic 认证吗&#xff1f;了解下一期 Elasticsearch Engineer 培训的时间吧&#xff01; Elasticsearch 拥有众多新功能&#xff0c;助你为自己…...

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路&#xff1a; 笔者写过很多次这道题了&#xff0c;不想写题解了&#xff0c;大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...

家政维修平台实战20:权限设计

目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系&#xff0c;主要是分成几个表&#xff0c;用户表我们是记录用户的基础信息&#xff0c;包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题&#xff0c;不同的角色&#xf…...

Java-41 深入浅出 Spring - 声明式事务的支持 事务配置 XML模式 XML+注解模式

点一下关注吧&#xff01;&#xff01;&#xff01;非常感谢&#xff01;&#xff01;持续更新&#xff01;&#xff01;&#xff01; &#x1f680; AI篇持续更新中&#xff01;&#xff08;长期更新&#xff09; 目前2025年06月05日更新到&#xff1a; AI炼丹日志-28 - Aud…...

3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I

3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 题目链接&#xff1a;3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 代码如下&#xff1a; class Solution { public:string answerString(string word, int numFriends) {if (numFriends 1) {return word;}string res;for (int i 0;i &…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...