这个标题涉及到一个关于能源系统和经济调度的复杂主题。让我们逐步解读：
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电–气–热综合能源系统： 指的是一个综合的能源系统，包括了电力、气体（可能是天然气等）、热能等多个能源形式。这种系统的设计和优化旨在使不同形式的能源能够协同工作，提高整体效率。
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低碳经济调度： 暗示了对能源系统进行调控的目标，即在系统运行中尽量减少碳排放。这与低碳经济的全球趋势相吻合，意味着在能源的生产、转换和使用过程中采用更环保、减排的方式。
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考虑富氧燃烧技术： 强调了在这个能源系统中考虑了富氧燃烧技术。富氧燃烧是一种技术，通过提供燃烧过程中所需氧气的额外量，有助于更高效地燃烧燃料，减少氮氧化物的生成，从而降低碳排放。
因此，整体而言，这个标题表明研究的焦点是在一个多能源系统中，通过考虑富氧燃烧技术，实现对系统的低碳经济调度。这可能涉及到对能源生产、转化、传输和使用等方面的技术和经济因素进行综合考虑和优化，以实现更环保、更经济的能源系统运行。
摘要：富氧燃烧技术能实现燃煤机组二氧化碳的近零排放,是实现低碳调度的有效手段。该文提出将富氧燃烧技术引入电–气–热综合能源系统,并建立低碳经济调度模型,该模型可兼顾经济性和低碳性。首先,通过挖掘富氧燃烧电厂运行机理,研究其内部能量时移特性,并与燃烧后捕集电厂进行比较,分析其对降低碳排量的优势;其次,建立以运行成本、维护成本、折旧成本、碳交易成本等综合成本最低为目标函数的电–气–热综合能源系统低碳经济调度模型。并通过CPLEX求解。最后,对IEEE-30节点电网模型、7节点气网模型和6节点热网模型的综合能源系统进行仿真,验证模型的有效性。该文研究可为综合能源系统的低碳调度运行提供参考。
这段摘要介绍了一项关于富氧燃烧技术在能源系统中实现低碳调度的研究，具体解读如下：
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富氧燃烧技术的作用： 摘要指出富氧燃烧技术可以使燃煤机组的二氧化碳排放接近零，被认为是实现低碳调度的有效手段。这暗示了富氧燃烧技术在降低碳排放方面的潜在优势。
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引入电–气–热综合能源系统： 摘要提到了将富氧燃烧技术引入电–气–热综合能源系统的建议。这意味着研究的重点是在一个综合的能源系统中应用这种技术，而不仅仅是在独立的电力系统中。
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建立低碳经济调度模型： 为了实现低碳调度，研究提出了建立低碳经济调度模型。这个模型被描述为能够兼顾经济性和低碳性，即在追求经济效益的同时，也能有效地减少碳排放。
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研究方法：
- 富氧燃烧电厂运行机理的挖掘： 研究首先通过挖掘富氧燃烧电厂的运行机理，研究其内部能量时移特性，并与燃烧后捕集电厂进行比较，分析其对降低碳排量的优势。
- 建立综合成本最低为目标函数的模型： 其次，建立了以运行成本、维护成本、折旧成本、碳交易成本等为综合成本最低的目标函数的电–气–热综合能源系统低碳经济调度模型。
- 模型求解： 采用CPLEX进行模型求解。
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仿真验证： 最后，研究对IEEE-30节点电网模型、7节点气网模型和6节点热网模型的综合能源系统进行了仿真，以验证模型的有效性。
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研究的意义： 摘要最后指出，这项研究可以为综合能源系统的低碳调度运行提供参考，表明其在促进可持续能源发展和降低碳排放方面具有实际应用的潜力。
关键词:富氧燃烧; 碳捕集;近零排放;燃煤电厂;综合能源系统; CPLEX;
这些关键词涉及到一种可能的环保能源系统和技术，尤其是在燃煤电厂领域的创新。以下是对这些关键词的解读：
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富氧燃烧：
- 含义： 指的是在燃烧过程中提供富足氧气的技术。相比于常规燃烧，富氧燃烧可以改变燃烧过程的气氛，通常能够更有效地控制燃烧反应，减少一些有害物质的生成。
- 应用： 在工业领域，富氧燃烧可能用于提高能源利用效率，减少排放。
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碳捕集：
- 含义： 是一种技术，旨在通过各种方法从废气中捕集二氧化碳，防止其释放到大气中，以减缓温室气体的排放。
- 应用： 在燃煤电厂等高排放行业，碳捕集技术可以帮助减少温室气体排放。
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近零排放：
- 含义： 表示在某个过程或系统中，排放量非常接近零。这通常是通过采用清洁能源、高效技术或碳捕集等手段实现的。
- 应用： 近零排放是环保和可持续发展目标的一部分，特别在工业生产和能源生产中。
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燃煤电厂：
- 含义： 是一种以煤炭为主要燃料的发电厂。传统燃煤电厂通常伴随着较高的二氧化碳排放。
- 改进： 上述关键词中的富氧燃烧和碳捕集技术可能用于改进燃煤电厂的环保性能，实现近零排放。
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综合能源系统：
- 含义： 是一种整合多种能源形式（电力、热能、气体等）的系统，以提高能源的综合利用效率。
- 优势： 综合能源系统可以协同管理和优化不同形式的能源，提高能源系统的可靠性和可持续性。
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CPLEX：
- 含义： 可能是指IBM的商业数学优化软件CPLEX。这是一种用于解决复杂数学优化问题的工具，可能在设计和优化综合能源系统中发挥作用。
综合来看，上述关键词的结合可能指向一种利用富氧燃烧、碳捕集和综合能源系统技术的燃煤电厂，以实现近零排放的环保能源方案。CPLEX可能用于优化整个系统的设计和运行。
仿真算例：本文针对冬季热负荷较多的情况进行分析，采 用改进的 IEEE-30 节点电网、7 节点气网和 6 节点 热网进行算例分析，系统结构图如附录图 A1 所示， 负荷情况见附录图 A2—A5，具体机组等参数数据 详见附录表 A1—A5。本文通过 CPLEX 进行优化求 解，系统以 24h 为周期，以 1h 为步长进行仿真。 根据引入碳捕集技术的不同设定 3 个场景： 场景一：火电厂为常规火电厂的综合能源系统 低碳调度模型。 场景二：将火电厂改造为燃烧后捕集电厂的综 合能源系统低碳调度模型。 场景三：将火电厂改造为富氧燃烧电厂的综合 能源系统低碳调度模型。
仿真程序复现思路：
要复现上述仿真，你可以采用迭代算法，其中主要步骤包括创建电网、气网、热网的模型，设置负荷情况和机组参数，然后使用CPLEX进行综合能源系统的低碳调度优化。下面是一个简化的伪代码示例，使用Python语言和一些常见的优化库：
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
# 定义系统参数
electric_nodes = 30
gas_nodes = 7
heat_nodes = 6
time_periods = 24
# 创建电、气、热网络模型（假设已有模型或使用具体的网络库进行建模）
# 定义负荷情况和机组参数（根据附录中的数据填充参数）
# 仿真程序的主要函数
def simulate(scenario):
# 根据不同场景设置碳捕集技术
if scenario == 1:
# 场景一的设置
# ...
elif scenario == 2:
# 场景二的设置
# ...
elif scenario == 3:
# 场景三的设置
# ...
# 定义优化问题
def objective_function(x):
# 定义目标函数
# 根据具体情况定义成本、碳排放等目标函数
return ...
# 设置约束条件
constraints = [
# 根据电、气、热网络的物理约束设置
# 包括电力平衡、气体平衡、热平衡等约束
# 这里只是示例，请根据具体情况进行设置
{'type': 'eq', 'fun': lambda x: ...},
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: ...},
# 可以添加更多约束
]
# 设置变量的取值范围
bounds = [(0, None) for _ in range(electric_nodes * gas_nodes * heat_nodes * time_periods)]
# 调用优化库进行求解
result = linprog(
c=objective_function(...), # 目标函数系数
A_ub=..., # 不等式约束矩阵
b_ub=..., # 不等式约束右侧向量
A_eq=..., # 等式约束矩阵
b_eq=..., # 等式约束右侧向量
bounds=bounds, # 变量取值范围
method='highs' # 选择优化方法
)
# 输出结果
print(f"Scenario {scenario} Optimization Result:")
print(result)
# 在不同场景下运行仿真程序
for scenario in [1, 2, 3]:
simulate(scenario)
请注意，这只是一个简化的例子，实际情况可能涉及更多复杂的网络建模和约束条件。你需要根据具体情况自定义目标函数、约束条件以及优化算法的选择。此外，你可能需要使用专业的建模工具和优化库来更准确地描述你的综合能源系统。
