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使用vue做的网站有哪些,wap浏览器在线,北京电信备案网站,为什么上传网站模板网站上没有文字和图片MATLAB代码#xff1a;含电热联合系统的微电网运行优化 关键词#xff1a;微网 电热联合系统 优化调度 [火]参考文档#xff1a;《含电热联合系统的微电网运行优化》完全复现 仿真平台#xff1a;MATLAB yalmipcplex [火]主要内容#xff1a;提出基于电热联合调度的区域并…MATLAB代码含电热联合系统的微电网运行优化 关键词微网 电热联合系统 优化调度 [火]参考文档《含电热联合系统的微电网运行优化》完全复现 仿真平台MATLAB yalmipcplex [火]主要内容提出基于电热联合调度的区域并网型微电网运行优化模型。 综合网内储能特性、分时电价、电热负荷与分布式电源的时序特征以包含风机、光伏电池、热电联产系统、电锅炉、 燃料电池和储能系统的并网型微电网为例 采用 Cplex优化软件求得调度周期内各微电源最佳出力及总运行成本并与两种常见电热调度方式进行比较。 仿真算例表明联合调度模型能实现电热统一协调调度并降低微电网运行成本。 该模型可为电热之间能源互联及规划运营提供参考。在能源领域微电网的优化运行一直是研究的热点。尤其是含电热联合系统的微电网它涉及到电力和热力的协同调度对于提高能源利用效率、降低运行成本有着重要意义。今天就来和大家分享一下基于 MATLAB 的含电热联合系统的微电网运行优化代码实现。研究背景在实际的微电网中包含了风机、光伏电池、热电联产系统、电锅炉、燃料电池和储能系统等多种微电源。这些微电源的出力特性各不相同而且网内存在储能特性、分时电价以及电热负荷与分布式电源的时序特征等因素。为了实现微电网的高效运行我们需要提出一种合适的运行优化模型。这里我们提出基于电热联合调度的区域并网型微电网运行优化模型。该模型的目标是在调度周期内求得各微电源的最佳出力从而降低微电网的总运行成本。仿真平台本次仿真使用的是 MATLAB结合了 yalmip 建模工具和 cplex 优化软件。yalmip 可以方便地进行数学模型的构建而 cplex 则是一款强大的优化求解器能够高效地求解复杂的优化问题。代码实现及分析模型构建首先我们需要定义一些参数比如各微电源的相关参数、分时电价、电热负荷等。以下是一段简单的参数定义代码示例% 定义调度周期单位小时 T 24; % 分时电价元/kWh price [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.8, 0.8, 1.2, 1.2, 1.2, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 1.2, 1.2, 1.2, 0.8, 0.8, 0.8, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]; % 电负荷kW P_load [100, 120, 130, 140, 150, 160, 180, 200, 220, 200, 180, 160, 140, 130, 150, 170, 190, 210, 200, 180, 160, 140, 120, 100]; % 热负荷kW H_load [80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 150, 140, 130, 120, 110, 120, 130, 140, 150, 140, 130, 120, 110, 100, 90];在这段代码中我们定义了调度周期为 24 小时分时电价根据不同时段有所变化电负荷和热负荷也随时间变化。这些参数是后续优化计算的基础。接下来我们使用 yalmip 来构建优化模型。以下是一个简化的模型构建代码% 定义决策变量 P_wind sdpvar(1, T); % 风机出力 P_pv sdpvar(1, T); % 光伏电池出力 P_chp sdpvar(1, T); % 热电联产系统电出力 H_chp sdpvar(1, T); % 热电联产系统热出力 P_eb sdpvar(1, T); % 电锅炉电出力 P_fc sdpvar(1, T); % 燃料电池电出力 P_es sdpvar(1, T); % 储能系统电出力 % 定义约束条件 Constraints []; % 功率平衡约束 for t 1:T Constraints [Constraints, P_wind(t) P_pv(t) P_chp(t) P_fc(t) P_es(t) - P_eb(t) P_load(t)]; Constraints [Constraints, H_chp(t) H_load(t)]; end % 各微电源出力上下限约束 for t 1:T Constraints [Constraints, 0 P_wind(t) 200]; Constraints [Constraints, 0 P_pv(t) 150]; Constraints [Constraints, 0 P_chp(t) 180]; Constraints [Constraints, 0 H_chp(t) 150]; Constraints [Constraints, 0 P_eb(t) 120]; Constraints [Constraints, 0 P_fc(t) 100]; Constraints [Constraints, -50 P_es(t) 50]; end % 定义目标函数 Objective 0; for t 1:T Objective Objective price(t) * (P_chp(t) P_eb(t) P_fc(t) - P_wind(t) - P_pv(t) - P_es(t)); end % 求解优化问题 options sdpsettings(solver, cplex); result optimize(Constraints, Objective, options);在这段代码中我们首先定义了各种微电源的出力作为决策变量。然后添加了功率平衡约束和各微电源出力上下限约束。功率平衡约束保证了电力和热力在每个时段都能满足负荷需求而出力上下限约束则限制了各微电源的实际出力范围。目标函数是计算调度周期内的总运行成本通过分时电价和各微电源的出力来计算。最后使用optimize函数调用 cplex 求解器来求解优化问题。结果分析求解完成后我们可以获取各微电源的最佳出力和总运行成本。以下是获取结果的代码if result.problem 0 P_wind_opt value(P_wind); P_pv_opt value(P_pv); P_chp_opt value(P_chp); H_chp_opt value(H_chp); P_eb_opt value(P_eb); P_fc_opt value(P_fc); P_es_opt value(P_es); Cost_opt value(Objective); disp([总运行成本: , num2str(Cost_opt), 元]); % 绘制各微电源出力曲线 figure; subplot(3, 1, 1); plot(1:T, P_wind_opt, b, 1:T, P_pv_opt, g, 1:T, P_chp_opt, r); legend(风机出力, 光伏电池出力, 热电联产系统电出力); xlabel(时间小时); ylabel(功率kW); subplot(3, 1, 2); plot(1:T, H_chp_opt, m); legend(热电联产系统热出力); xlabel(时间小时); ylabel(功率kW); subplot(3, 1, 3); plot(1:T, P_eb_opt, c, 1:T, P_fc_opt, k, 1:T, P_es_opt, y); legend(电锅炉电出力, 燃料电池电出力, 储能系统电出力); xlabel(时间小时); ylabel(功率kW); else disp(优化求解失败); end通过这段代码我们可以得到各微电源的最佳出力值和总运行成本并将各微电源的出力曲线绘制出来直观地观察各微电源在调度周期内的出力变化情况。与常见电热调度方式比较为了验证联合调度模型的有效性我们可以将其结果与两种常见电热调度方式进行比较。这里就不详细给出比较的代码了一般来说我们可以使用同样的参数和模型结构只是改变调度策略然后分别求解不同调度方式下的总运行成本最后进行对比。仿真算例表明联合调度模型能实现电热统一协调调度并降低微电网运行成本。该模型可为电热之间能源互联及规划运营提供参考。通过以上的代码实现和分析我们可以看到利用 MATLAB 和 yalmip cplex 平台可以有效地实现含电热联合系统的微电网运行优化。希望这篇文章能对大家在微电网优化调度方面的研究有所帮助。