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参考文献：《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》-电网技术

程序建立了碳交易市场下的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，鉴于该模型具有高维非线性特点，求解运算难度大，常规智能优化算法存在进化后期多样性大幅降低、易早熟等问题。本程序通过将反余切函数特性与复合微分进化算法相结合，提出新型的反余切复合微分进化算法对模型进行求解。程序算例丰富、注释清晰、干货满满，可扩展性和创新性很高！码超所值！下面对文章和程序做简要介绍！

程序创新点：

1）在虚拟电厂（VPP）中构建碳捕集电厂（CCPP）-电转气（P2G）-燃气机组供热系统，将捕集到的CO2作为P2G的原料，实现回收利用从而减少CO2封存量，随着P2G技术不断进步，未来将可实现更大程度的CO2回收利用和减少碳封存。

2）将碳捕集电厂与含储气装置的垃圾焚烧电厂和风电/光伏联合运行，一部分风电和光伏功率当作捕集能耗供给碳捕集系统；另一部分功率当作烟气处理能耗供给烟气处理系统；其余部分的功率输入电网中。

3）将复合微分进化（CDE）算法与反余切函数特性相结合，提出新型的反余切复合微分进化（ACDE）算法用以求解。该新型变异机制在保留CDE算法的同时，还改善了进化后期种群多样性不足的缺陷，使整个进化过程中种群多样性都能较好地保持，在兼顾寻优速度同时，提升算法跳出局部最优的能力，实现持续深度寻优，提高算法性能。

主要工作：

本程序在现有研究的基础上，建立了碳交易市场下的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，对所建 VPP 模型进行深入研究，主要包括：在VPP中引入碳捕集–P2G–燃气机组协同运行框架，利用P2G实现碳捕集量再利用，从而降低捕集后的碳封存成本和P2G原料成本，充分挖掘协同运行潜能以实现更优的运行效益；在VPP内碳捕集、垃圾焚烧和风–光联合调度运行，利用不同电源的能量资源在能量/功率上的时空互补性，由此充分挖掘各单元间的互补潜能；以碳捕集电厂和垃圾焚烧电厂为可控单元，优化能源结构。依据上述方法为基础，以净成本最小建立优化调度模型。鉴于该模型具有高维非线性的特点，求解运算难度大，常规智能优化算法存在进化后期多样性大幅降低、易早熟等问题。本文通过将反余切函数特性与复合微分进化(CDE)算法相结合，提出新型的反余切复合微分进化(ACDE)算法对模型进行求解，算例验证了所提策略和模型的可行性和优越性。

主要框架：

CCPP-P2G-燃气机组子系统

本文将碳捕集电厂、P2G和燃气机组聚合为碳捕集–电转气–燃气机组供热(CCPP-P2G-燃气机组)系统，将CCPP捕集的CO2作为优质原料提供给P2G装置，利用P2G消纳弃风弃光生成天然气提供给燃气机组，P2G生成天然气量和燃气机组天然气需求量的差值参与到天然气市场。CCPP-P2G-燃气供热系统不仅可减少捕集CO2后的封存成本，还可将弃风弃光转化成天然气储存于天然气网络，减少CHP机组和燃气锅炉的购气成本，具有削峰填谷效应，实现了负荷的时空转移。

垃圾焚烧电厂烟气处理模型

在垃圾焚烧电厂的烟气处理系统中，反应塔通过处理经由排烟管道和储气装置进入的烟气，使得烟气中的污染气体去除后方可排放。引入储气装置可通过调节烟气进入反应塔和储气装置的烟气分流比实现烟气处理与发电之间的解耦，且由于烟气处理能耗较大，使得加装储气装置后的烟气处理能耗可视为可时移、可调节负荷功率。

反余切复合微分进化(ACDE)算法模型

CDE算法每次循环迭代都将经过排序的种群个体进行优劣分割，对优部群落采用式(1)所示的DE/rand/1变异策略，通过采用随机选取的变异基向量使得朝着多个方向进化以增加种群多样性；对劣部群落采用式(2)的DE/best/1的变异策略以增强进化的方向性。

 

 

综上可知，进化后期优部群落的变异操作中，式(2)的变异差分相量逐渐趋近于0，从而导致进化仍然容易变异停滞陷入早熟，使得种群多样性大幅下降。为此，本程序受反余切函数为单调递减且为凹函数的特性启发，如下图所示，构建一种新型的优部群落变异机制，用以改善进化后期种群多样性不足的缺陷，具体过程如下。

1）设个体向量为n维，结合反余切函数特性构建如下关系：

   

2）结合式(2)和式(3)构建如下基于反余切函数的新型优部群落变异机制

   

当优部种群中Xi和Xj的维间距dki,j大于临界值C时，vki,j基本接近于0，此时与传统的CDE算法变异机制一样；当维间距dki,j<C时，变异差分项增大，且维间距越小vki,j的增长速率越快，从而新型的变异差分相量XD1-XD2+VD1,D2越大，个体变异程度加大，保证了进化后期的种群多样性。

程序结果：

部分程序：

%CCPP-P2G系统能耗以及CCPP出力
       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​
%CCPP-P2G系统碳利用量以及天然气生成量​
       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​
%垃圾焚烧电厂烟气处理模型​
    C=[C,P_alpha(t)==0.513*(alpha_1(t)+alpha_3(t)),]; %烟气处理系统能耗​
%碳捕集-垃圾焚烧-风电-光伏联合运行策略​
       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)​
%CHP机组和燃气锅炉模型​
       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​
%储能装置模型​
       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
%电功率和热功率平衡约束
​
       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
%碳捕集电厂约束
       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
%P2G运行约束
C=[C,0<=P_P2G<=200,];  %P2G运行功率上下限​
C=[C,S_ES_init==S_ES(24),S_ES(1)==S_ES_init*(1-0.001)+0.95*P_ESC(1)-P_ESD(1)/0.95,];
C=[C,S_TS_init==S_TS(24),S_TS(1)==S_TS_init*(1-0.01)+0.88*H_TSC(1)-H_TSD(1)/0.88,];
%中断负荷约束
%由于不知道参数,式(53)-(54)暂时省略
%垃圾焚烧电厂约束
       60<=P_WI(t)<=100, %垃圾焚烧电站的出力上下限
       0.1*400<=V_WIalpha(t)<=0.9*400, %储气装置容量的上下限
       %0<=lambda_WI(t)<=1, %烟气分流比上下限​
[C,P_EM>=0,Q_P2Gsum-Q_P2G>=0,P_WIN>=0,0<=P_Valpha,0<=P_Walpha,0<=P_Galpha,0<=P_WIalpha,0<=P_WC,];

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