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帝国cms7.0模板 绿色企业网站模板(整站带数据),wordpress 上传任意附件,重庆网站推广转化率,学网站平面设计基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度 参考文献#xff1a;基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度matlabyalmipcplex 主要内容#xff1a;代码针对 P2G-CCS 耦合和燃气掺氢子系统#xff0c;建立了掺氢燃气轮机、掺氢燃气锅炉、…基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度 参考文献基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度 matlabyalmipcplex 主要内容代码针对 P2G-CCS 耦合和燃气掺氢子系统建立了掺氢燃气轮机、掺氢燃气锅炉、两段式电转气和碳捕集系统的数学模型其次在低碳政策层面建立了阶梯碳交易模型对系统碳排放进行约束最后在建模基础上提出了以碳交易成本、购气和煤耗成本、碳封存成本、机组启停成本和弃风成本之和最低为目标函数的优化调度策略。 附带详细的复现过程说明文档出图比所发文章更多更细致额外考虑了各主体的功率平衡复现了各情景下的情况。最近在研究基于阶梯碳交易的含P2G - CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度相关内容和大家分享一下我的心得。这次研究主要借助matlab yalmip cplex工具来实现。咱们先从代码针对的子系统数学模型说起。一、子系统数学模型1. 掺氢燃气轮机它的运行特性需要精确建模假设其输出功率$P{gt}$与输入的掺氢燃气量$F{gt}$以及氢气比例$x_{h2}$相关。在Matlab代码中可以这样简单示意% 假设已知的一些参数 eta_gt 0.3; % 燃气轮机效率 LHV_gas 50000; % 天然气低热值 LHV_h2 120000; % 氢气低热值 % 输入变量 F_gt 10; % 输入的掺氢燃气量 x_h2 0.2; % 氢气比例 % 计算输出功率 P_gt eta_gt * ( (1 - x_h2) * LHV_gas x_h2 * LHV_h2 ) * F_gt;这里通过燃气轮机效率eta_gt以及天然气和氢气的低热值结合输入的燃气量和氢气比例算出输出功率。实际模型肯定更复杂比如还得考虑温度、压力等因素对效率的影响但这能让大家有个基本概念。2. 掺氢燃气锅炉它的模型重点在于热量转换假设其产生的热量$Q{gb}$与输入的掺氢燃气量$F{gb}$和氢气比例$x_{h2}$有关。代码示例如下% 假设已知参数 eta_gb 0.8; % 燃气锅炉效率 % 输入变量 F_gb 8; % 输入的掺氢燃气量 % 计算产生的热量 Q_gb eta_gb * ( (1 - x_h2) * LHV_gas x_h2 * LHV_h2 ) * F_gb;这个代码通过燃气锅炉效率eta_gb来计算产生的热量实际中也需要考虑更多细节比如不同工况下的效率变化等。3. 两段式电转气和碳捕集系统对于两段式电转气涉及到电转气效率、不同阶段的转换关系等。碳捕集系统则要考虑捕集效率、成本等因素。假设电转气总效率为$\eta{p2g}$输入电功率$P{in}$产生的合成气量$F_{s}$% 假设已知参数 eta_p2g 0.6; % 输入变量 P_in 20; % 输入电功率 % 计算合成气量 F_s eta_p2g * P_in / LHV_s; % LHV_s为合成气低热值碳捕集系统假设捕集效率为$\eta{ccs}$碳排放$E$捕集的碳量$E{captured}$% 假设已知参数 eta_ccs 0.8; % 输入变量 E 100; % 碳排放 % 计算捕集的碳量 E_captured eta_ccs * E;二、阶梯碳交易模型在低碳政策层面建立阶梯碳交易模型来约束系统碳排放。简单来说碳排放总量$E{total}$如果在某个阈值$E{threshold1}$以下碳交易价格为$C{1}$超过$E{threshold1}$但在$E{threshold2}$以下碳交易价格为$C{2}$以此类推。Matlab代码中可以通过条件判断来实现% 假设已知参数 E_threshold1 500; E_threshold2 800; C_1 10; C_2 20; % 计算出的碳排放总量 E_total 600; if E_total E_threshold1 C C_1; elseif E_total E_threshold2 C C_2; else % 更多阶梯的情况 C 30; end三、优化调度策略在上述建模基础上提出优化调度策略目标函数是让碳交易成本、购气和煤耗成本、碳封存成本、机组启停成本和弃风成本之和最低。假设碳交易成本$Cost{carbon}$、购气和煤耗成本$Cost{gas\coal}$、碳封存成本$Cost{sequestration}$、机组启停成本$Cost{start\stop}$、弃风成本$Cost{wind\curtailment}$Cost_carbon C * E_total; Cost_gas_coal price_gas * F_gas price_coal * M_coal; % price_gas和price_coal分别为气价和煤价F_gas为购气量M_coal为煤耗量 Cost_sequestration cost_sequestration * E_captured; % cost_sequestration为单位碳封存成本 Cost_start_stop sum(start_stop_cost); % start_stop_cost为每次机组启停成本数组 Cost_wind_curtailment price_wind * P_wind_curtailment; % price_wind为风电价格P_wind_curtailment为弃风量 Total_cost Cost_carbon Cost_gas_coal Cost_sequestration Cost_start_stop Cost_wind_curtailment;四、复现过程及出图这次还附带详细的复现过程说明文档哦。在出图方面比所发文章更多更细致而且额外考虑了各主体的功率平衡复现了各情景下的情况。比如通过Matlab的绘图函数plot我们可以绘制不同情景下各子系统的功率变化像这样% 假设已经计算出不同时间点的子系统功率 time_points 1:10; P_gt_values [10, 12, 15, 13, 14, 16, 18, 17, 15, 14]; P_gb_values [8, 9, 10, 9, 11, 12, 11, 10, 9, 8]; figure; plot(time_points, P_gt_values, r, DisplayName, 燃气轮机功率); hold on; plot(time_points, P_gb_values, b, DisplayName, 燃气锅炉功率); xlabel(时间点); ylabel(功率 (MW)); legend; title(不同时间点燃气轮机和燃气锅炉功率变化);这样就能直观地看到不同子系统在不同时间的功率情况对于分析系统运行状态很有帮助。通过这些数学模型、策略以及复现过程我们对基于阶梯碳交易的含P2G - CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度有了更深入的理解和实践。希望对大家有所启发