基于多能互补的热电联供型微网优化运行探索

#基于多能互补的热电联供型微网优化运行关键词：多能互补综合需求响应热电联产微网优化调度参考《基于多能互补的热电联供型微网优化运行》基本完全复现，注释清晰，适合参考学习。 #仿真平台：MATLAB+yalmip+cplex 代码主要做的是多能互补的热电联供型微网优化运行模型，在需求侧对负荷类型进行分类，利用电负荷的弹性和系统供热方式的多样性，构建含电负荷时移、削减响应及热负荷供能方式响应的综合能源需求响应模型，并提出响应补偿机制。在此基础上，以系统运行成本与响应补偿成本之和最小为目标，综合考虑供需双侧设备运行和可调度负荷资源约束，建立基于多能互补的 CHP-MG 优化运行数学模型。同时，为了体现模型的准确性，代码对比了热负荷参与、电负荷参与以及电热负荷均参与或者均不参与四种常见下的模型调度结果，体现了所构模型的经济型。

在能源领域不断追求高效与可持续的当下，基于多能互补的热电联供型微网优化运行成为了热门话题。今天就和大家聊聊我基于《基于多能互补的热电联供型微网优化运行》一文，用MATLAB + yalmip + cplex实现的相关代码及背后的原理。

一、模型基础：需求侧负荷分类与响应模型构建

首先，在需求侧对负荷类型进行分类是关键。电负荷具有弹性，系统供热方式又存在多样性，这就为我们构建综合能源需求响应模型提供了空间。

电负荷时移与削减响应

以电负荷时移为例，假设我们有一个简单的家庭用电场景，不同时段的用电需求不同。代码中大概会这样体现（简化示意）：

matlab 复制代码

% 定义电负荷数据
electric_load = [10 15 20 18 12]; % 不同时段的电负荷量
% 设定可时移的负荷比例
shiftable_ratio = 0.2; 
for t = 1:length(electric_load)
    if electric_load(t) > 0
        % 计算可时移的电负荷量
        shiftable_load = electric_load(t) * shiftable_ratio; 
        % 这里可以添加逻辑将这部分负荷时移到其他时段
        % 例如移动到t+1时段
        electric_load(t + 1) = electric_load(t + 1) + shiftable_load; 
        electric_load(t) = electric_load(t) - shiftable_load; 
    end
end

这段代码简单模拟了电负荷时移过程，实际应用中会结合更多约束和复杂逻辑。电负荷削减响应也是类似思路，根据一定规则减少特定时段的电负荷，以达到优化目的。

热负荷供能方式响应

热负荷方面，由于供热方式多样，代码需要根据不同供热方式的特性来构建响应模型。比如有燃气锅炉供热和热泵供热两种方式。

matlab 复制代码

% 定义热负荷需求
heat_load = [30 35 40 38 32]; 
% 燃气锅炉供热效率
gas_boiler_efficiency = 0.8; 
% 热泵供热系数
heat_pump_COP = 3; 
for t = 1:length(heat_load)
    % 根据不同供热方式的成本和资源情况分配供热
    if cost_gas < cost_electricity * (1 / heat_pump_COP)
        % 优先使用燃气锅炉供热
        gas_boiler_output(t) = heat_load(t) / gas_boiler_efficiency; 
    else
        % 使用热泵供热
        heat_pump_power(t) = heat_load(t) / heat_pump_COP; 
    end
end

这段代码通过比较不同供热方式的成本，来动态分配热负荷的供应，实现热负荷供能方式的响应。

同时，我们还提出了响应补偿机制，简单理解就是对于用户参与需求响应，比如削减电负荷或者改变热负荷供能方式，给予一定的经济补偿，以提高用户参与的积极性。

二、核心模型：基于多能互补的CHP - MG优化运行数学模型

在上述需求响应模型基础上，我们以系统运行成本与响应补偿成本之和最小为目标。系统运行成本包括发电成本、供热成本等，响应补偿成本就是给用户的补偿费用。

matlab 复制代码

% 定义变量
cost_operation = 0; % 初始化系统运行成本
cost_compensation = 0; % 初始化响应补偿成本
% 假设发电成本与发电量相关
for t = 1:length(electric_generation)
    cost_operation = cost_operation + cost_per_kWh * electric_generation(t); 
end
% 假设响应补偿与削减的电负荷和改变的热负荷供能有关
for t = 1:length(electric_load_shift)
    cost_compensation = cost_compensation + compensation_per_kWh * electric_load_shift(t); 
end
for t = 1:length(heat_load_change)
    cost_compensation = cost_compensation + compensation_per_kWh_heat * heat_load_change(t); 
end
total_cost = cost_operation + cost_compensation; 
% 这里使用yalmip和cplex求解最小化total_cost的问题
% 假设已经定义好了所有约束条件
objective = total_cost; 
model = optimizer(constraints, objective); 
solution = solve(model);

这段代码简单构建了目标函数，并展示了利用yalmip和cplex求解的大致流程。在实际模型中，还需要综合考虑供需双侧设备运行和可调度负荷资源约束。比如发电设备有功率上限、供热设备有供热能力限制等。

三、模型准确性验证：对比不同负荷参与情况的调度结果

为了体现模型的准确性，代码对比了热负荷参与、电负荷参与以及电热负荷均参与或者均不参与四种常见情况下的模型调度结果。

matlab 复制代码

% 分别模拟四种情况
% 情况一：仅电负荷参与
only_electric_result = run_model(electric_only = true, heat_only = false); 
% 情况二：仅热负荷参与
only_heat_result = run_model(electric_only = false, heat_only = true); 
% 情况三：电热负荷均参与
both_result = run_model(electric_only = false, heat_only = false); 
% 情况四：电热负荷均不参与
neither_result = run_model(electric_only = true, heat_only = true); 

% 比较成本
compare_cost(only_electric_result.cost, only_heat_result.cost, both_result.cost, neither_result.cost);

通过这样的对比，我们可以清晰看到不同负荷参与情况下系统运行成本的差异，直观体现所构建模型的经济性。

总之，基于多能互补的热电联供型微网优化运行是一个复杂但极具潜力的领域，通过这样的代码实现和分析，希望能给大家在相关研究和应用上带来一些启发。