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智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

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⛄ 内容介绍

​针对综合能源系统优化调度的研究，具体包括：

1.建立含风光、P2G、燃气轮机、燃气锅炉等多能耦合元件的运行特性模型

2.电、热、冷、气多能稳态能流模型

3.冷、热负荷考虑热惯性得出，电、气负荷和风电光伏预测得出。

4.并网模式下考虑经济成本最优、碳排放最优的优化调度模型

随着能源结构调整，集成风／光等可再生能源输入、冷热电气等多种能源互补输出的微能源网得到了逐步发展，如何协调调度微能源网内冷热电气源网荷成为当前研究热点。建立了冷热电气多能互补的微能源网在孤岛／并网模式下的协调调度模型，并利用供热／供冷系统的热惯性和热／冷负荷的柔性，发挥供热／供冷系统的“储能”功能，以电转气（Ｐ２Ｇ）装置实现电—气网络双向互通。模型采用鲁棒线性优化理论将随机优化模型进行确定性转化，取得经济性和鲁棒性的适当折中。算例仿真验证了温度负荷储能特性对微能源网灵活调度的优化作用和鲁棒性指标对优化结果的协调作用。

⛄ 部分代码

%并网模式下，经济成本最优调度模型

clc;clear;close all;% 程序初始化

%% 读取数据

shuju=xlsread('shuju数据.xlsx'); %把一天划分为24小时

load_e=shuju(2,:); %电负荷

load_g=shuju(3,:); %气负荷

P_PV=shuju(4,:);    %光电出力预期值

P_WT=shuju(5,:);    %风电出力预期值

T_out=shuju(6,:); %室外温度

figure

bar(PP','stack');

legend('电网','燃气轮机出力','风电出力','光伏出力','电制冷机耗电');

hold on

bar(PP1','stack');

plot(x,load_e,'g-*');

xlabel('时段');ylabel('功率/MW');

title('电网络平衡');

%热平衡

x=1:24;

QQ=value([P_GH;P_EH;tt]);

gg1=value([tt;tt;-P_AC/COP_AC]);

figure

bar(QQ','stack');

legend('燃气锅炉出力','余热锅炉出力','吸收式制冷机出力');

hold on

bar(gg1','stack');

plot(x,value(load_h),'r-o');

xlabel('时段');ylabel('功率/MW');

title('热网络平衡');

   

%冷平衡

x=1:24;

LL=value([P_EC;P_AC]);

figure

bar(LL','stack');

legend('电制冷机','吸收式制冷机');

hold on

plot(x,value(load_c),'b-s');

xlabel('时段');ylabel('功率/MW');

title('冷网络平衡');

%气平衡

x=1:24;

gg=value([Gbuy;P_EG;tt;tt]);

gg1=value([tt;tt;-P_WT/e_G3;-P_GH/GH]);

figure

bar(gg','stack');

legend('气网','P2G','燃气轮机耗气','燃气锅炉耗气');

hold on

bar(gg1','stack');

plot(x,load_g,'m-*');

xlabel('时段');ylabel('功率/MW');

title('气网络平衡');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]邹云阳, 杨莉, 李佳勇,等. 冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度: 电力系统自动化, 10.7500/AEPS20181028004[P]. 2019.

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