文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑碳捕集和电转气的综合能源系统优化调度》

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这篇文章的核心内容是关于综合能源系统(Integrated Energy System, IES)低碳优化调度的研究,特别是考虑了碳捕集、利用与封存(Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS)、电转气(Power-to-Gas, P2G)技术以及热电联产(Combined Heat and Power, CHP)机组的耦合。文章提出了一种低碳经济调度模型,旨在实现能源系统的低碳经济运行。关键点包括:

  1. 背景与意义:为了应对全球环境污染和化石能源危机,实现碳达峰和碳中和目标,综合能源系统(IES)提供了电、热、气及可再生能源间的多源互补与梯级利用,成为研究的热门领域。

  2. 系统建模:构建了包含CCUS、两段式P2G设备及CHP机组耦合的IES低碳经济调度模型。在技术层面,分别构建了CCUS、两段式P2G及CHP的数学模型。

  3. 市场机制:引入了阶梯式碳交易模型来约束系统的碳排放,提出了以IES运行总成本最小为目标函数的优化调度策略。

  4. 优化调度策略:通过设置多个场景进行算例分析,验证了所提模型的有效性,并分析了各阶梯碳交易机制参数对IES低碳性及经济性的影响。

  5. 算例分析:以中国云南某地区的工业园区IES为例进行算例分析,验证了所提调度方法的可行性,并对比了不同情景下的IES低碳经济调度情况。

  6. 结论:CCUS-P2G-CHP联合运行模式能实现碳的循环利用,减少系统的用能成本,有利于系统低碳经济运行。相比于CCS,CCUS增加了碳的利用环节,进一步限制了系统的碳排放量。引入阶梯式碳交易机制,可以兼顾系统的低碳性和经济性。

为了复现文章中的仿真实验,我们需要遵循以下步骤,并以Python语言为例,给出相应的伪代码实现:

python 复制代码
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 假设已经有了系统模型参数,这里使用假设的参数值
system_parameters = {
    # 参数定义...
}

# 建立系统模型
def establish_system_model(params):
    # 根据参数建立系统模型
    # 包括CCUS、两段式P2G及CHP机组的数学模型
    pass

# 建立优化调度模型
def optimization_model(system_model):
    # 建立优化调度模型,包括目标函数和约束条件
    pass

# 求解优化问题
def solve_optimization(model):
    # 使用适当的优化算法求解优化调度模型
    c = model['cost']
    A_eq = model['A_eq']
    b_eq = model['b_eq']
    bounds = model['bounds']
    result = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method='highs')
    return result

# 结果分析
def analyze_results(optimization_result, system_model):
    # 分析优化结果,包括电能、氢能调度方案,储氢罐状态,以及成本分析
    pass

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 建立系统模型
    system_model = establish_system_model(system_parameters)
    
    # 建立优化调度模型
    optimization_model = optimization_model(system_model)
    
    # 求解优化问题
    optimization_result = solve_optimization(optimization_model)
    
    # 结果分析
    results_analysis = analyze_results(optimization_result, system_model)
    
    # 输出结果
    print("Optimization Result:", optimization_result)
    print("Results Analysis:", results_analysis)

在实际应用中,你需要根据文章中提供的数学公式和方法来实现establish_system_modeloptimization_modelsolve_optimizationanalyze_results这些函数的具体逻辑。这些函数的具体实现可能会涉及到复杂的数学运算,可能需要使用到专业的数学和统计库,如NumPy、SciPy、pandas等。此外,对于优化问题,可能还需要使用到优化工具包,如SciPy.optimize。

请注意,由于文章中的方法可能包含高级的数学处理和优化算法,实际的代码实现可能比上述伪代码复杂得多,并且需要对电力系统规划和优化算法有深入的了解。

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