风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制(Matlab代码实现)

简介: 风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制(Matlab代码实现)

💥 💥 💞 💞 欢迎来到本博客 ❤️ ❤️ 💥 💥



🏆 博主优势: 🌞 🌞 🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。



⛳ 座右铭:行百里者,半于九十。


📋 📋 📋 本文目录如下: 🎁 🎁 🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果、

🎉3 文献来源

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

文献来源:


3674d194fce8bd0946cf4dbd5bdda7c1.png


摘要:为了最大化提升风电的消纳能力,解决我国的弃风问题,提出了一种结合热电联产机组、风电机组、电锅炉和储热装置的综合能源系统。通过建立数学模型研究了3种不同运行方式下,系统对风电的消纳能力和热电联产机组的最佳运行模式。研究结果表明,仅通过热电联产机组自身调节的方式,系统的风电消纳能力只有77.9%;采用热电联产机组结合电锅炉相互调节的方式,可将风电消纳能力提升至92.8%;而采用热电联产机组、电锅炉和储热装置联合调节的方式,系统对于风电的消纳能力则达到97.3%。


关键词:


风电机组;热电联产;电锅炉;储热;


提高清洁能源利用比例是我国重要的能源发展战略,国家能源局提出到2050年非化石能源的利用比例超过50%,并预计在2060年实现碳中和。近年来我国的风电、太阳能等可再生能源利用比例逐年提高﹐但由于风能、太阳能等具有随机性、间歇性﹑出力变化快等特点﹐其大规模的集中并网增加


了电网的调峰难度1。据统计,2020年上半年,全国风电新增并网装机632万 k W,其中陆上风电新增装机526万 k W、海上风电新增装机106 万 k W。截止6月底,全国风电累计装机2.17 亿kW,其中陆上风电累计装机2.1 亿 kW、海上风电累计装机699万k W。虽然通过政府﹑电源侧和电网侧的共同协调﹐弃风问题得到了一定程度的缓解﹐但在个别省份弃风率超过10%[2]。风电渗透率迅速增加﹐其消纳已经成为影响我国风电产业持续健康发展的关键问题。


通过在热电联产机组侧配置储热装置,能达到解耦热电耦合特性的目的﹐提高电力系统优化配置能力,增强电网消纳风电的能力[12-141]。本文建立了基于最大化风电消纳的综合协调供热系统数学模型。综合系统中包含热电联产机组、电锅炉和储热装置,其结构如图1所示。


ccdf1110fb5eede4eceff779309454c4.png


📚2 运行结果、

原文图:


737aedc81a1f1baa4ec369a178c0bc4c.png


复现结果图:


7fa3f869105545fdecd1674077360124.png


原文图:


d1cdd69850fd3ee8a8e99550eaa6ee0a.png


f77493a32b154872bded16d022a22760.png


复现结果图:


3a3971d3df52e12bd7cbd199d51e92b8.png


2f33d93fcf4a0ee823191eae3f673b17.png


06462f0b8a90b29e3973f77b6438b073.png


5c5ab6921216ca4a78d7a1308e4a96f4.png


9c2e0171365f3970a0af6716b34461f8.png


🎉3 文献来源

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]刘丁赫,马聪,王勇.风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制[J].分布式能源,2021,6(01):21-26.DOI:10.16513/j.2096-2185.DE.2106006.


🌈4 Matlab代码实现


相关文章
|
4天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
|
15天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
18天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题,使用MATLAB2022a实现,输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,利用信息素和启发式信息指导搜索,有效求解带时间窗约束的车辆路径问题,最小化总行程成本。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
1月前
|
算法
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
本研究利用粒子群算法(PSO)优化分布式电源配电网重构,通过Matlab仿真验证优化效果,对比重构前后的节点电压、网损、负荷均衡度、电压偏离及线路传输功率,并记录开关状态变化。PSO算法通过迭代更新粒子位置寻找最优解,旨在最小化网络损耗并提升供电可靠性。仿真结果显示优化后各项指标均有显著改善。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
1月前
|
算法 数据挖掘
基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真
该程序基于粒子群优化(PSO)算法实现图像聚类识别,能识别0~9的数字图片。在MATLAB2017B环境下运行,通过特征提取、PSO优化找到最佳聚类中心,提高识别准确性。PSO模拟鸟群捕食行为,通过粒子间的协作优化搜索过程。程序包括图片读取、特征提取、聚类分析及结果展示等步骤,实现了高效的图像识别。
下一篇
无影云桌面