文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《含海上风电制氢的综合能源系统分布鲁棒低碳优化运行》

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这篇文章标题表明了它将讨论的主题是一个综合能源系统，其中包括海上风电和制氢技术。文章的重点是关于如何对这样一个复杂系统进行优化运行，以实现低碳目标，并且保持对各种可能的变化或不确定性具有鲁棒性。在这个背景下，"分布鲁棒低碳优化运行"指的是针对系统中分布式能源资源的优化配置和管理，同时考虑到可能出现的各种不确定性和变化情况，以实现系统的低碳运行目标。文章可能会讨论优化方法、算法、技术以及相关政策和经济因素，以实现这一目标。

摘要：海上风电制氢技术是实现海上风电完全消纳及综合能源系统低碳经济运行的有效手段。针对海上风电出力不确定性高难以完全消纳，以及氢能利用单一造成系统经济性低和碳排放高等问题，本文提出了一种基于数据驱动分布鲁棒和凸松弛技术的含海上风电制氢综合能源系统低碳优化运行策略。首先，通过研究海上风电制氢及其输氢系统的运行机理，建立了海上风电制氢系统及氢能多元转换与利用的数学模型；其次，构造了基于Wasserstein距离的源荷不确定性模型，并以综合运行成本最低为目标。此外，本文采用强对偶理论，将原始模型转换为混合整数线性规划模型，实现了模型的快速精确求解。最后，对IEEE-33节点电网和23节点热网组成的综合能源系统进行仿真分析，算例结果表明，所提模型能够有效提高系统的风电消纳水平和能源利用效率，具有显著的低碳经济效益。

这段摘要介绍了一项关于海上风电制氢技术在综合能源系统中的应用研究。主要内容包括以下几个方面：

研究背景和动机： 海上风电制氢技术被认为是实现海上风电资源的充分利用和综合能源系统低碳经济运行的有效手段。然而，海上风电的不确定性和氢能利用的单一性给系统带来了一些挑战，如难以完全消纳风电输出以及系统经济性低和碳排放高等问题。
研究方法： 文章提出了一种基于数据驱动、分布鲁棒和凸松弛技术的低碳优化运行策略。首先，通过对海上风电制氢系统及氢能多元转换与利用的数学模型进行建立。其次，构建了基于Wasserstein距离的源荷不确定性模型，并以综合运行成本最低为优化目标。此外，采用了强对偶理论，将原始模型转换为混合整数线性规划模型，以实现模型的快速精确求解。
研究结果： 作者对IEEE-33节点电网和23节点热网组成的综合能源系统进行了仿真分析。结果显示，所提出的模型能够有效提高系统的风电消纳水平和能源利用效率，同时具有显著的低碳经济效益。

综合而言，这项研究针对海上风电制氢技术在综合能源系统中的应用提出了一种全面的优化运行策略，并通过仿真分析验证了其有效性和经济性。

关键词：海上风电制氢;氢能多元利用;电热综合能源系统;凸松弛技术;分布鲁棒;

海上风电制氢： 指利用海上风能进行电解水制氢的技术。通过利用风能产生电力，然后将电力用于电解水，将水分解成氢气和氧气，从而实现氢气的生产。
氢能多元利用： 指将制得的氢气用于多种用途的技术。除了作为燃料进行燃烧外，氢气还可以用于燃料电池发电、工业生产、交通运输等领域，实现能源的多元化利用。
电热综合能源系统： 是指集成了电力系统和热能系统的综合能源系统。通过整合电力和热能，可以实现能源的高效利用和能量的互相转换，提高系统的能源利用效率。
凸松弛技术： 是一种数学优化技术，用于求解非凸优化问题。通过将原始非凸问题转化为凸问题，并在凸问题上进行松弛处理，从而简化问题的求解过程，得到接近最优解的结果。
分布鲁棒： 意味着系统具有对分布中各种不确定性和变化的鲁棒性。在能源系统中，分布鲁棒性指系统能够应对能源供给和需求之间的不确定性和变化，保持稳定运行和效率。

仿真算例：

首先，对考虑海上风电制氢和氢能多元利用的区域电热综合能源系统低碳优化运行模型进行成本验证。本文设置了四个场景：场景1：海上风电场直接接入综合能源系统的低碳运行；场景2：海上风电场通过制氢接入综合能源系统，但未考虑氢能多元利用的低碳运行；场景3：考虑海上风电制氢和氢能多元利用的综合能源系统，但未考虑源荷不确定性的低碳运行；场景4：考虑海上风电制氢和氢能多元利用的综合能源系统，同时考虑源荷不确定性的低碳运行。此外关于海上风电传输投资成本的比较在较多文献中已经进行了详细的阐述，本文就不再进行分析

仿真程序复现思路：

要复现这篇文章中描述的仿真实验，需要遵循以下步骤：

模型搭建： 首先，需要搭建区域电热综合能源系统低碳优化运行模型。这个模型需要包括海上风电场、制氢系统、综合能源系统以及电热负荷等组成部分，并且考虑到能源流动、转化和利用的各种约束条件。

成本验证设置： 根据描述，设置四个不同的场景来验证模型的成本。具体来说，包括海上风电场直接接入综合能源系统、海上风电场通过制氢接入综合能源系统但未考虑多元利用、考虑多元利用但未考虑源荷不确定性、考虑多元利用且考虑源荷不确定性等情况。
算法选择： 为了进行低碳优化运行模型的成本验证，你可能需要选择合适的优化算法。根据描述，可能会涉及到凸松弛技术以及其他相关的算法来解决非凸优化问题。
参数设置： 设置好每个场景的参数，包括海上风电场的风能利用率、制氢系统的效率、综合能源系统的能源转换效率等等。
仿真运行： 使用程序语言进行仿真运行。根据每个场景的设定，运行模型并记录相应的成本数据。

这里给出一个简单示例，展示如何使用 Python 进行模型的搭建和仿真运行。这里只是一个简单的示例，实际情况可能更加复杂，需要根据具体情况进行调整和完善。

import numpy as np

class EnergySystem:
    def __init__(self, wind_power, hydrogen_production, utilization_factor):
        self.wind_power = wind_power
        self.hydrogen_production = hydrogen_production
        self.utilization_factor = utilization_factor

    def calculate_cost(self):
        # 假设成本计算方法为风电成本加上制氢成本
        wind_cost = self.wind_power * 50  # 假设风电成本为每单位50元
        hydrogen_cost = self.hydrogen_production * 100  # 假设制氢成本为每单位100元
        total_cost = wind_cost + hydrogen_cost
        return total_cost

def simulate_scenario(wind_direct_access, hydrogen_direct_access, multi_utilization, uncertainty):
    # 模拟参数设置
    wind_power = 1000  # 风电产能假设为1000单位
    hydrogen_production = 500  # 制氢产能假设为500单位
    utilization_factor = 0.8  # 综合能源利用系数假设为80%

    # 根据场景设置参数
    if wind_direct_access:
        wind_power_cost = EnergySystem(wind_power, 0, utilization_factor).calculate_cost()
    else:
        wind_power_cost = 0
    
    if hydrogen_direct_access:
        if multi_utilization:
            hydrogen_production_cost = EnergySystem(0, hydrogen_production, utilization_factor).calculate_cost()
        else:
            hydrogen_production_cost = EnergySystem(0, hydrogen_production, 1).calculate_cost()
    else:
        hydrogen_production_cost = 0

    # 考虑源荷不确定性
    if uncertainty:
        uncertainty_factor = np.random.uniform(0.9, 1.1)  # 假设源荷不确定性范围在0.9到1.1之间
    else:
        uncertainty_factor = 1

    # 计算总成本
    total_cost = wind_power_cost + hydrogen_production_cost
    total_cost *= uncertainty_factor  # 考虑源荷不确定性

    return total_cost

def main():
    num_scenarios = 4
    costs = np.zeros(num_scenarios)

    for i in range(num_scenarios):
        costs[i] = simulate_scenario(
            wind_direct_access=(i == 0),
            hydrogen_direct_access=(i in [1, 2, 3]),
            multi_utilization=(i in [2, 3]),
            uncertainty=(i in [3])
        )

    for i, cost in enumerate(costs):
        print(f"场景{i+1}成本: {cost}元")

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的代码中，我定义了一个 EnergySystem 类来表示能源系统，并且给出了一个简单的 calculate_cost 方法来计算成本。然后，我定义了 simulate_scenario 函数来模拟每个场景的运行，并计算相应的成本。最后，在 main 函数中，我模拟了四个场景并输出了每个场景的成本。

这个示例代码中的参数、假设和计算方法都是简化的，实际情况可能更加复杂。你可以根据具体情况进行调整和扩展。

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