1.文章复现《热电联产系统在区域综合能源系统中的定容选址研究》(附matlab程序)

0. 代码链接

文章复现《热电联产系统在区域综合能源系统中的定容选址研究》(matlab程序)-Matlab文档类资源-CSDN文库

1. 简述

本文采用遗传算法的方式进行了下述文章的复现并采用电-热节点的方式进行了潮流计算以降低电网的网络损耗

分析了电网的基本数学模型、区域供热网络的水力与热力数学模型、天然气网络稳态传输的数学模型,介绍了分布式热电联产系统的基本出力特征,分析了其灵活可控的特点。根据其出力特征,分析了分布式热电联产系统在不同接入位置以及不同接入容量的情况下,接入区域电网对潮流分布、电分布、网络损耗等方面的影响;接入区域热网进行多热源联合供热对热网的水力状态、经济运行等方面的影响;接入区域天然气网络对燃气管道供气可靠性、燃气流量分布的影响,为后续定容选址问题的研宄提供理论依据。

通过对综合能源系统的科学分析,基于综合能源系统电/热/气多能流潮流算法模型,建立分布式热电联产系统在综合能源系统中的定容选址优化模型。优化模型以降低电网的网络损耗为优化目标,考虑能源系统中电网、热网和天气网络的运行约束,得出相较传统的只考虑单个或双个网络运行约束更为科学定容选址结论,为投资建设规划方提供更科学的参考依据。
关键词:热电联产系统;综合能源系统;多能流;定容选址;优化配置;遗传算法。

2. 部分代码

clc;clear all;

T=60;%仿真代数 遗传算法

M=40;% 群体规模

pm=0.01;pc=0.6;%交叉变异概率

pcmax=0.9;pcmin=0.6;pmmax=0.1;pmmin=0.01;

xmax=5 1500;%选址位置、容量kw最大值

xmin=1 10;%选址位置、容量kw最小值

Long=5;%单个参数字串长度,总编码长度3L

bestv=-inf;

bval=round(rand(M,2*Long));%初始种群 round 四舍五入取整函数 编码后的初始种群

%%%%%%%%%%%%%bestv=-inf%最优适应度初值%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for ii=1:T

f_ave=0;

%解码,计算适应度

for a=1:M

y=zeros(1,2);

for gn=1:2

for j=1:1:Long

y(gn)=y(gn)+bval(a,gn*Long-j+1)*2^(j-1) ; %%%解码 二进制转换为十进制

end

xd(gn)=round((xmax(gn)-xmin(gn))*y(gn)/(2^Long-1)+xmin(gn));%%%%%%%%解码换算为约束条件范围内的数

end

xx(a,:)=xd;

%%%%%%修正网络参数进行潮流计算%%%%%%%%%%

obj(a)=usi_pf(xd); %目标函数

,,,,,,

3. 运行结果

4.参考文献

1贾志坚. 热电联产系统在区域综合能源系统中的定容选址研究D.湖南大学,2017.

相关推荐
putItInYourHand14 小时前
断网不丢数:矿用作业车辆数据监控落地实践
汽车·能源·制造·交通物流
能源革命14 小时前
Kraken平台深度分析:一只用 AI 重塑电力市场的“数字海妖“
能源
能源革命1 天前
AI+能源前沿2026-08-15
人工智能·能源
naierfengdian3 天前
分布式风电助力乡村能源转型的技术路径
分布式·能源
努力进修3 天前
“数据心脏” 驱动能源自主:国产数据库支撑 Cemsol 实现固井全流程数字化闭环
数据库·人工智能·能源
珠***格3 天前
通信链路全打通:西格电力四可装置的 4G/5G + 加密认证技术详解
大数据·数据库·分布式·5g·架构·能源
zcmodeltech4 天前
双碳沙盘模型多系统协同控制系统设计:基于STM32与Modbus RTU的碳捕集-零碳园区-综合能源全场景联动方案
stm32·嵌入式硬件·能源·嵌入式实时数据库·多分类
讯技追光者4 天前
Litestar 4D应用——提高灯具能源效率
能源·光学仿真·litestar 4d
国科安芯5 天前
星上能源管家:AS32S601辐射加固MCU在卫星电源管理中的性能解析
单片机·嵌入式硬件·能源·抗辐射加固
稳石氢能5 天前
不烧气、不依赖电网,AEM制氢+氢能热泵如何重构分布式供热逻辑?
能源·氢能·aem制氢