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⛄ 内容介绍
冷热电联供型微网(CCHP-MG)对实现能源可持续发展和构建绿色低碳社会具有重要的应用价值,而内部复杂的能源结构与设备耦合关系,可再生能源的消纳和负荷波动的平抑给其优化运行带来了挑战.文中提出含冰蓄冷空调的CCHP-MG多时间尺度优化调度模型,研究冰蓄冷空调的不同运行方式对优化调度的影响.日前计划中通过多场景描述可再生能源的不确定性,侧重于一个运行优化周期内CCHP-MG的经济运行;日内调度基于日前计划方案,根据冷热电在不同时间尺度上的相关性和互补性,提出考虑冷热负荷变化的双层滚动优化平抑模型,求解各联供设备的调整出力.仿真结果表明:冰蓄冷空调的运行方式关系到CCHP-MG的综合效益的提高;多时间尺度优化调度模型不仅可以满足用户的冷,热,电能的需求,还能有效平抑日内阶段供需侧随机性波动,实现CCHP-MG经济及稳定运行.行带来了挑战.文中提出含冰蓄冷空调的CCHP-MG多时间尺度优化调度模型,研究冰蓄冷空调的不同运行方式对优化调度的影响.日前计划中通过多场景描述可再生能源的不确定性,侧重于一个运行优化周期内CCHP-MG的经济运行;日内调度基于日前计划方案,根据冷热电在不同时间尺度上的相关性和互补性,提出考虑冷热负荷变化的双层滚动优化平抑模型,求解各联供设备的调整出力.
⛄ 部分代码
for i=1:24
GB(1,i)=Cgas*H(1,i)/H_n;
ranliaofeiyong(1,i)=Cgas*(aF(1)*P(1,i)+bF(1)*UP(1,i)+aF(2)*P(2,i)+bF(2)*UP(2,i))+aF(3)*P(3,i)+bF(3)*UP(3,i)
ess(1,i)=Pcharge(1,i)*0.00362+Pdischarge(1,i)*0.00182;
end
c1=sum(GB);
c2=sum(ranliaofeiyong);
c3=sum(ess);
for i=1:24
if i<=6%%谷
jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(1).*buy_Pgrid(1,i);
elseif i<=11&&i>=7%峰
jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(3).*buy_Pgrid(1,i);
elseif i>=12&&i<=17%平
jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(2).*buy_Pgrid(1,i);
elseif i>=18&&i<=22%峰
jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(3).*buy_Pgrid(1,i);
else i>=23&&i<=24%谷
jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(1).*buy_Pgrid(1,i);
end
end
c4=sum(jiaohugonglv);
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]程杉, 黄天力, 魏荣宗. 含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度[J]. 电力系统自动化, 2019(5):11.