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温州专业营销网站制作,河北省最新任免,网站自动生成,wordpress 阿里云镜像MATLAB代码#xff1a;计及碳排放交易及多种需求响应的微网/虚拟电厂日前优化调度 注意#xff1a;店铺内还有大量考虑碳交易的综合能源系统优化调度的代码 关键词#xff1a;碳排放交易 需求响应 空调负荷 电动汽车 微网/虚拟电厂优化调度 参考文档#xff1a;《计及电…MATLAB代码计及碳排放交易及多种需求响应的微网/虚拟电厂日前优化调度 注意店铺内还有大量考虑碳交易的综合能源系统优化调度的代码 关键词碳排放交易 需求响应 空调负荷 电动汽车 微网/虚拟电厂优化调度 参考文档《计及电动汽车和需求响应的多类电力市场下虚拟电厂竞标模型》参考其电动汽车模型以及可中断负荷部分 《Stochastic Adaptive Robust Dispatch for Virtual Power Plants Using the Binding Scenario Identification Approach》参考其空调部分模型以及碳排放部分模型 仿真平台MATLABCPLEX 主要内容代码主要做的是一个考虑碳排放权交易的微网/虚拟电厂的日前优化调度模型在该优化模型中我们除了重点关注了需求响应、电动汽车以及碳交易部分的优化需求响应考虑的是可中断负荷以及空调负荷其中空调模型的构建较为创新且较为复杂非常值得学习。 电动汽车考虑了用户的出行模型相对比较细致。 碳排放部分是从碳配额以及实际碳排放角度去考虑的参考了文档中的碳交易模型。 加入碳交易模型后整体微网的运行成本降低了约3000元左右效果良好一行一注释最近在搞虚拟电厂优化调度发现个有意思的现象——把空调遥控器揣兜里的大爷大妈和满街跑的电驴子竟然能跟碳中和扯上关系。今儿咱们就扒开这个微网调度代码看看怎么用MATLAB让空调、电动车和碳指标在电表上打架。先说这个空调负荷建模搞过的人都知道温度延迟效应有多头大。咱这代码里用了个状态空间模型比常规的等效热参数模型准多了。看这段约束设置% 室内温度状态方程 for t2:24 T_in(t) T_in(t-1) dt*(alpha*(T_out(t-1)-T_in(t-1)) beta*P_ac(t-1)/C_room); end % 温度舒适度约束 T_set_low T_in T_set_high;这里的alpha、beta是建筑热惯性参数dt取0.5小时步长。有意思的是把空调功率P_ac作为控制变量既保证室温在舒适区又能让空调集群当虚拟储能使。说到电动车调度代码里把用户出行规律玩明白了。每个电动车对象都带着出发时间、里程焦虑classdef EV_model properties arrive_time; % 到家时间 depart_time; % 出门时间 soc_now; % 当前电量 soc_max; % 电池容量 mileage; % 日行驶里程 end methods function obj calc_charge_curve(obj) % 根据出行需求反推充电曲线 required_energy obj.mileage * 0.2; % 百公里电耗20kWh ...重点在充电功率约束里埋了个彩蛋——电池寿命模型。快充虽好但频繁大电流会折寿所以代码里用了个老化系数来平衡充电速度和电池损耗。碳排放交易这块儿设计得贼精妙。配额分配规则参考了欧盟ETS但加了个动态调节因子carbon_quota base_quota * (1 0.1*(total_renewable - 0.3*peak_load)); actual_emission sum(gas_unit.*carbon_intensity); if actual_emission carbon_quota cost_carbon (actual_emission - carbon_quota) * carbon_price; else profit_carbon (carbon_quota - actual_emission) * carbon_sell_price; end注意那个0.3的系数没这是给新能源渗透率留的活口——绿电发得多碳配额还能多拿典型的多吃肉少挨打策略。最后看调度主循环怎么揉合这些元素cplex Cplex(VPP); cplex.Model.sense minimize; obj [gen_cost; EV_cost; IL_compensation; carbon_cost]; % 拼装成本向量 cplex.Model.obj obj; % 构建约束矩阵A和b Aeq [power_balance; EV_soc_final; IL_duration]; beq [demand; EV_soc_required; IL_min_hours]; % 空调温度约束作为不等式 Aineq [T_in_constraint; EV_battery_aging]; bineq [T_limits; aging_limit]; ...这里把温度约束转化为线性不等式是个骚操作。本来非线性的热力学方程用泰勒展开线性化后硬塞进LP模型虽然损失了点精度但求解速度直接起飞。跑完24小时调度成本明细很有意思总成本58,200 其中 碳交易收益3,150 可中断负荷补偿12,000 电动车充电成本8,700碳交易这单赚了三千多主要靠午间光伏大发时把燃气机组出力压到最低。有个反直觉的现象——代码里燃气机组有时故意多发电原来是为了赚取负电价时段的碳配额这波在大气层。调试时踩过个坑某次电动车充电需求预测误差5%直接导致备用容量不足被罚款。后来在目标函数里加了个鲁棒项用条件风险价值CVaR来抗波动才算稳住局面。不过这就是另一个故事了...