1 主要内容

最近咨询含氢微网优化调度模型的同学较多，本次就分享一个高质量的源码资源。该程序方法复现《Simulation of design and operation of hydrogen energy utilization system for a zero emission building》部分模型，建立了含氢微网的优化调度模型，包括燃料电池、储氢、储能、光伏和电网供电等主体变量、出力约束以及电能平衡约束等，时间维度为24小时，以电网供电平方和为目标（即和电网交互功率最小为目标）。

模型示意图

目标函数

2 部分程序

%% initialization
clc;
clear;
yalmip;
Cplex;
%% variant
Pely=sdpvar(1,24,'full'); %ely 氢气产生
Pfc=sdpvar(1,24,'full'); %fc 燃料电池
Pbc=sdpvar(1,24,'full');%battery bc 电池充电
Pbd=sdpvar(1,24,'full');%battery bd 电池放电
Pgrid=sdpvar(1,24,'full');%电网电能
soc=sdpvar(1,25,'full');%电网储能容量
loh=sdpvar(1,25,'full');%储氢量
Temp_cha=binvar(1,24,'full'); %battary charge
Temp_dis=binvar(1,24,'full'); %battery discharge
Temp_ely=binvar(1,24,'full'); % ELY state 
Temp_fc=binvar(1,24,'full'); % FC state 
Pely2=sdpvar(1,24,'full');%多余光伏转化为ELY
Constraints = [];

%-------------------------constant-----------------------%
Load=0.3*[88.24   83.01   80.15   79.01   76.07   78.39   89.95   128.85   155.45   176.35   193.71   182.57   179.64   166.31   164.61   164.61   174.48   203.93   218.99   238.11   216.14   173.87   131.07   94.04];
Ppv=[0  0  0  0  0.06  6.54  20.19  39.61  49.64  88.62  101.59  66.78  110.46  67.41  31.53...
    50.76  20.6  22.08  2.07  0  0  0  0  0];%光伏出力预测值

%% constraints
  Constraints=[Constraints,soc(1,1)==50];%初始储能值
  Constraints=[Constraints,loh(1,1)==50];%初始储氢量
for k = 1:24
  Constraints =[Constraints,Pfc(1,k)+Ppv(1,k)+Pbd(1,k)+Pgrid(1,k)==Load(1,k)+Pbc(1,k)+Pely(1,k)]; %能量平衡