电气热综合能源鲁棒优化程序:二阶锥模型约束下的多能流分段线性化研究与应用,电气热 综合能源 鲁棒优化 二阶锥 采用matlab编制含电气热的综合能源鲁棒优化程序,采用yalmip和cplex求解,通过二阶锥模型实现相关约束限制,综合能源系统考虑39节点电网+6节点气网+热网模型,程序注释清楚,易于理解,可或讲解 电气热综合能源潮流,分段线性化,二阶锥松弛,适合在此基础上做东西。 ,电气热综合能源;鲁棒优化;二阶锥模型;综合能源系统;节点电网热网模型,Matlab实现综合能源鲁棒优化二阶锥模型程序
2025-06-10 20:07:34 860KB istio
1
内容概要:本文探讨了在双碳目标背景下,利用分时优化机制和碳交易进行综合能源系统的双层需求响应优化调度。通过构建和分析基于Matlab、Yalmip和Cplex的优化模型,研究了不同场景下系统运维成本、购能成本和碳交易成本之间的关系。文中详细介绍了燃气轮机、余热锅炉、ORC余热回收装置、热泵、储电系统等设备的具体建模方法,以及双层需求响应机制的设计。通过对四个典型场景的比较分析,展示了混合策略在降低总成本方面的优势。 适合人群:从事能源管理、电力系统优化、碳交易等领域研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解综合能源系统优化调度的研究人员和工程师,旨在提高能源利用效率并减少碳排放。 其他说明:提供了完整的代码实现和数据来源,便于读者复现实验结果。附带的参考文献有助于进一步深入研究相关理论和技术。
2025-06-08 17:20:25 3.3MB
1
内容概要:本文详细介绍了基于分时电价的电动汽车有序充放电优化问题及其解决方案。作者通过构建数学模型,将问题转化为优化问题,并利用Matlab、Yalmip和Cplex进行仿真。文中不仅解释了分时电价的概念,还展示了如何设定目标函数和约束条件,以及具体的代码实现步骤。最终,通过图表展示和分析了优化后的充放电策略对降低成本和平衡电网的影响。 适合人群:对电动汽车充放电优化感兴趣的初学者,尤其是希望了解分时电价机制及其应用的技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望通过仿真平台学习和实践电动汽车充放电优化的人群。目标是掌握如何利用分时电价机制优化电动汽车的充放电计划,从而降低用车成本并减轻电网负担。 其他说明:本文提供的代码逻辑清晰,注释详尽,非常适合初学者逐步理解和实践。此外,文中还提到了进一步扩展的方向,如多辆车的调度和不确定电价建模,鼓励读者继续探索更复杂的优化问题。
2025-05-25 22:12:30 384KB Cplex Matlab
1
代码简介:提出了一种考虑 变载启停特性的电解槽混合整数线性模型,根据电 氢负荷可以实时调整设备工作状态,有效提升电解 制氢过程的灵活性;考虑IES参与到碳交易市场,引入阶梯式碳交易机制引导IES控 制碳排放;接着细化电转气(P2G)的两阶段运行过程,引入电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池(HFC)替换传统 的P2G,研究氢能的多方面效益;最后提出热电比可调的热电联产、HFC运行策略,进一步提高IES的低碳性 与经济性。基于此,构建以购能成本、碳排放成本、弃风成本最小的低碳经济运行目标,将原问题转化为混合 整数线性问题。代码注释详细,可拓展能力强,具有一定创新性! 参考文献:《计及精细化氢能利用的综合能源系统多时间尺度鲁棒优化策略》《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》
2025-05-10 14:21:48 2KB matlab
1
内容概要:本文提出了考虑多工况电解槽运行和多元需求响应下的电-氢-热综合能源系统优化调度模型,旨在提高能源系统的灵活性和经济性,特别适用于平衡由新能源带来的波动性。模型详细探讨了包括停机、待机在内的多个工况下电解槽的灵活调适能力和电、热负荷在时间和空间维度上的动态分配。 适合人群:面向从事能源管理和电力系统优化的研究学者和工程师。 使用场景及目标:针对拥有波动性电源和电动汽车调节能力背景的电-氢-热集成系统优化其日常调度策略,以达到最低成本与最稳供能的目的。 其他说明:该模型和所配的MATLAB代码高度原创,能够协助理解和实践复杂系统内的精细调控逻辑和技术实施方案,便于研究人员验证假设和完善系统设计。
2025-05-09 22:00:00 4.63MB 综合能源系统 MATLAB YALMIP 优化调度
1
内容概要:本文介绍了如何使用Matlab和Yalmip工具箱构建含风电的电力系统调度模型,以应对源荷不确定性。文章详细讲解了模型中涉及的各种电力组件(如储能、风光机组、火电机组和水电机组)的变量定义及其约束条件。此外,还探讨了目标函数的构建,包括运行成本、弃风弃光成本和碳成本,并阐述了如何通过模糊机会约束处理风光出力的不确定性。最后,文章展示了如何使用Cplex或Gurobi求解器求解该优化问题,并提供了详细的代码示例和结果可视化方法。 适合人群:从事电力系统调度的研究人员和技术人员,熟悉Matlab编程环境并对优化算法有一定了解的人群。 使用场景及目标:适用于需要解决含风电电力系统调度中源荷不确定性问题的实际工程应用。主要目标是在确保系统安全的前提下,降低运行成本,减少弃风弃光现象,并优化碳排放管理。 其他说明:文章不仅提供了完整的代码实现,还深入解析了各个模块的功能和实现细节,便于读者理解和扩展。
2025-03-31 21:05:53 119KB
1
MATLAB下的ADMM算法在分布式调度中的并行与串行算法应用:基于YALMIP GUROBI的仿真研究,MATLAB代码:ADMM算法在分布式调度中的应用 关键词:并行算法(Jocobi)和串行算法(Gaussian Seidel, GS) 参考文档:《主动配电网分布式无功优化控制方法》《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》 仿真平台:MATLAB YALMIP GUROBI 主要内容:ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻参考文档 ,关键词:ADMM算法; 分布式调度; 并行算法(Jocobi); 串行算法(Gaussian Seidel, GS); 主动配电网; 无功优化控制; 能量流分布式协同优化; MATLAB; YALMIP; GUROBI。,"MATLAB实现:ADMM算法在分布式调度中的并行与串行优化应用"
2025-03-26 10:11:40 586KB sass
1