考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划(Matlab&Python代码)

简介: 考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划(Matlab&Python代码)

💥1 概述

文献来源:

多能互补集成优化的综合能源系统(integrated energy system , IES)是能源互联网的重要发展方向之一E1-9]。能源互联网是“推动分布式可再生能源的大规模利用与分享,促进电力、交通、天然气等多种复杂网络系统的相互融合”的综合能源网络( comprehensive energy network)[ 6-7]。类似地,“综合能源系统”概念为电-冷-热-气多能互补集成优化的区域能源系统,涉及热电联供机组、变电站、配电馈线﹑供热站、供冷/热管道、供气站等设备的规划和运行。“多能互补”意在改变原有各能源供用系统各自规划设计、独立运行的现状,对不同供用能系统进行统一的协调优化。能源互联网中 IES的建设,对于提升社会用能效率、促进可再生能源规模化利用等都具有重要意义[8-9]。


具体到IES规划方法研究方面﹐目前的研究成果集中于不同背景、不同组成的多类型能源系统的建模与规划。例如,基于EH的考虑电/热/气多能耦合的规划L17-20],考虑多方利益主体、差异化用能需求的规划流程[2,考虑冷热电存储的区域综合能源站优化设计[22,结合热网模型的多区域协同规划[23],考虑采暖期和供冷期园区级别规划[24]、评估指标与方法[25]、能量整体运输模型[26]、评估指标与方法[2]等。然而,上述研究成果大部分未考虑其中的不确定性因素,或仅通过多场景方法19-21]考虑不确定性。


从能源供给方式的角度考虑,一般而言,区域IES包含变电站、热电联供机组﹑燃气锅炉/电锅炉、集中式制冷站等供能手段,能源的供给方式和需求形式都是多样化的。在描述IES的多能特性方面,EH模型已经受到广泛的认可。一个典型的基于EH的区域IES如图1所示。


📚2 运行结果

 部分代码:

%% 模型变量声明
%0-1机组建设决策变量
X_CCHP=binvar(1,CCHP_types,'full');
X_GB=binvar(1,GB_types,'full');
X_AC=binvar(1,AC_types,'full');
X_EB=binvar(1,EB_types,'full');
X_SUB=binvar(1,SUB_types,'full');
%机组耗电耗气连续变量
P_CCHP_gas=sdpvar(Load_scene,CCHP_types,'full');    %CCHP单位时间内所用燃气热值,单位是MW(应该修改成kw比较合???)
V_CCHP_gas=sdpvar(Load_scene,CCHP_types,'full');    %CCHP单位时间内所用燃气量,单位是m3/h
P_SUB_electricity=sdpvar(Load_scene,SUB_types,'full');      %变电站出力,单位是MW
P_GB_gas=sdpvar(Load_scene,GB_types,'full');        %GB(燃气锅炉)单位时间内所用燃气热值,单位是MW
V_GB_gas=sdpvar(Load_scene,GB_types,'full');        %GB单位时间内所用燃气量,单位是m3/h
P_AC_electricity=sdpvar(Load_scene,AC_types,'full'); %中央空调输入电出力,单位MW
P_EB_electricity=sdpvar(Load_scene,EB_types,'full');%电锅炉输入电能,单位MW
%% 约束条件
Constraints=[];   
%%
Cons_PL=[];
P=sdpvar(SUB_types+CCHP_types+GB_types+AC_types+EB_types,Load_scene,'full');
for t=1:Load_scene  %P为输入矩阵
    Cons_PL=[ Cons_PL,P(:,t)==[P_SUB_electricity(t,:)';P_CCHP_gas(t,:)';P_GB_gas(t,:)';P_AC_electricity(t,:)';P_EB_electricity(t,:)']];%注意这里是等号==
end
L=sdpvar(3,Load_scene,'full');  %L为输出矩阵
for t=1:Load_scene  %8个典型日的电、气、热
    Cons_PL=[Cons_PL,L(:,t)==[Load_E(t)+sum(P_AC_electricity(t,:),2)+sum(P_EB_electricity(t,:),2);Load_C(t);Load_H(t)]];
end
Constraints=[Constraints,Cons_PL];
%==============负荷平衡,公式5================


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]沈欣炜,郭庆来,许银亮等.考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划[J].电力系统自动化,2019,43(07):34-41.

🌈4 Matlab&Python代码、数据、文章

相关文章
|
2月前
|
运维 监控 算法
时间序列异常检测:MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现
MSET-SPRT是一种结合多元状态估计技术(MSET)与序贯概率比检验(SPRT)的混合框架,专为高维度、强关联数据流的异常检测设计。MSET通过历史数据建模估计系统预期状态,SPRT基于统计推断判定偏差显著性,二者协同实现精准高效的异常识别。本文以Python为例,展示其在模拟数据中的应用,证明其在工业监控、设备健康管理及网络安全等领域的可靠性与有效性。
616 13
时间序列异常检测:MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现
|
2月前
|
SQL 自然语言处理 数据库
【Azure Developer】分享两段Python代码处理表格(CSV格式)数据 : 根据每列的内容生成SQL语句
本文介绍了使用Python Pandas处理数据收集任务中格式不统一的问题。针对两种情况:服务名对应多人拥有状态(1/0表示),以及服务名与人名重复列的情况,分别采用双层for循环和字典数据结构实现数据转换,最终生成Name对应的Services列表(逗号分隔)。此方法高效解决大量数据的人工处理难题,减少错误并提升效率。文中附带代码示例及执行结果截图,便于理解和实践。
|
2月前
|
数据可视化 数据安全/隐私保护 C++
开关磁阻电机(SRM)系统的matlab性能仿真与分析
本课题基于MATLAB 2022a对开关磁阻电机(SRM)系统进行性能仿真与分析,涵盖平均转矩、转矩脉动、自感与互感、功率及效率等关键参数的对比研究。通过程序仿真,生成了相电流、转子角度、机械转速等多维度数据关系图。SRM以其无刷、无永磁体的特点,具备高可靠性和低成本优势,其工作原理基于磁阻最小原则,通过控制定子绕组电流实现连续旋转运动。核心程序实现了不同电流下平均转矩的计算与可视化,为SRM优化设计提供了理论依据。
|
26天前
|
开发框架 Java .NET
Python中main函数:代码结构的基石
在Python中,`main`函数是程序结构化和模块化的重要组成部分。它实现了脚本执行与模块导入的分离,避免全局作用域污染并提升代码复用性。其核心作用包括:标准化程序入口、保障模块复用及支持测试驱动开发(TDD)。根据项目复杂度,`main`函数有基础版、函数封装版、参数解析版和类封装版四种典型写法。 与其他语言相比,Python的`main`机制更灵活,支持同一文件作为脚本运行或模块导入。进阶技巧涵盖多文件项目管理、命令行参数处理、环境变量配置及日志集成等。此外,还需注意常见错误如全局变量污染和循环导入,并通过延迟加载、多进程支持和类型提示优化性能。
102 0
|
2月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法的matlab仿真
本程序基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法,旨在降低OFDM信号的高峰均功率比(PAPR),以减少射频放大器的非线性失真并提高电源效率。通过MATLAB2022A仿真验证,核心算法通过对原始OFDM信号进行预编码,最小化最大瞬时功率,同时约束信号重构误差,确保数据完整性。完整程序运行后无水印,展示优化后的PAPR性能提升效果。
|
2月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GARCH-Copula-CVaR模型的金融系统性风险溢出效应matlab模拟仿真
本程序基于GARCH-Copula-CVaR模型,使用MATLAB2022A仿真金融系统性风险溢出效应。核心功能包括计算违约点、资产价值波动率、信用溢价及其直方图等指标。GARCH模型用于描述资产收益波动性,Copula捕捉依赖结构,CVaR度量极端风险。完整代码无水印输出。 具体步骤:首先通过GARCH模型估计单个资产的波动性,再利用Copula方法构建多资产联合分布,最后应用CVaR评估系统性风险。程序展示了详细的运行结果和图表分析,适用于金融市场风险量化研究。
|
3月前
|
数据采集 供应链 API
实战指南:通过1688开放平台API获取商品详情数据(附Python代码及避坑指南)
1688作为国内最大的B2B供应链平台,其API为企业提供合法合规的JSON数据源,直接获取批发价、SKU库存等核心数据。相比爬虫方案,官方API避免了反爬严格、数据缺失和法律风险等问题。企业接入1688商品API需完成资质认证、创建应用、签名机制解析及调用接口四步。应用场景包括智能采购系统、供应商评估模型和跨境选品分析。提供高频问题解决方案及安全合规实践,确保数据安全与合法使用。立即访问1688开放平台,解锁B2B数据宝藏!
|
9月前
|
前端开发 JavaScript 关系型数据库
基于Python+Vue开发的电影订票管理系统
该项目是基于Python+Vue开发的电影订票管理系统(前后端分离),这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能,同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Python的电影订票管理系统项目,大学生可以在实践中学习和提升自己的能力,为以后的职业发展打下坚实基础。
88 1
|
9月前
|
数据采集 数据可视化 关系型数据库
【优秀python web设计】基于Python flask的猫眼电影可视化系统,可视化用echart,前端Layui,数据库用MySQL,包括爬虫
本文介绍了一个基于Python Flask框架、MySQL数据库和Layui前端框架的猫眼电影数据采集分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术采集电影数据,利用数据分析库进行处理,并使用Echart进行数据的可视化展示,以提供全面、准确的电影市场分析结果。
247 4
|
9月前
|
存储 数据采集 数据可视化
基于Python flask+MySQL+echart的电影数据分析可视化系统
该博客文章介绍了一个基于Python Flask框架、MySQL数据库和ECharts库构建的电影数据分析可视化系统,系统功能包括猫眼电影数据的爬取、存储、展示以及电影评价词云图的生成。
510 1