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基于多目标粒子群优化算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化(Matlab代码实现)

时间:2023-02-05 02:49:21

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基于多目标粒子群优化算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化(Matlab代码实现)

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目录

💥1 概述

1.1综合能源系统协同优化目标函数

1.2综合能源系统建模及约束条件

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码+数据

💥1 概述

文献来源:

现有的能源系统往往都是单独规划、单独运行,导致能源利用率低,污染高"。如今﹐人们更多地研究如何把各独立供能系统进行协同优化,减少其环境污染的同时增加能源利用率及经济性能2]

各类能源的大规模接入导致了能源系统往往无法兼顾经济性和环保性,优化运行的能力不够。因此如何优化综合能源系统,兼顾系统运行的经济性和环保性成为需要解决的问题[3。裴玮等[4,5]

利用线性模型对电力、天然气、热力系统进行最优容量配置,提高系统的能源利用效率;文献[6—9]考虑碳排放和可再生能源的消纳问题,提出一种新的混合潮流计算方法,保证构建的热电联供型微电网经济稳定的运行。

1.1综合能源系统协同优化目标函数

1.2综合能源系统建模及约束条件

冷热电联供型综合能源系统是最常用的区域综合能源系统,其网络架构如图 1 所示。 CCHP 系统能够利用天然气内燃机和燃气轮机将天然气燃烧进行发电,也可以用这些设备和燃气 锅炉燃烧产生的热量进行供暖和制冷,从而使得供电、供暖、供冷供气结合在一起,加强了各功能系统的耦合程度,提高了能源的利用效率。

📚2 运行结果

部分代码:

function result=fitness(x,k)

global PV;

global WT;

global P_load;

global R_load;

global L_load;

global G_price;

global C_grid_sell;%卖电电价

gas_price=0.175; %气价

nGT_e=0.29; %燃气轮机转化效率

nGT_h=0.61;

nGB_h=0.85; %热锅炉的热效率

nGE_e=0.35; %天燃气内燃机转化效率

nGE_h=0.7;

COP_EC=5; %电制冷机的制冷效率

COP_AC=1.2;%吸收制冷机的制冷效率

n_hs=0.9; %余热回收系统的效率

n_hr=0.85; %换热器的效率

for j=1:120

if j<25

PGT(j)=x(j);

elseif j>24&&j<49

PGB(j-24)=x(j);

elseif j>48&&j<73

PGE(j-48)=x(j);

elseif j>72&&j<97

PEC(j-72)=x(j);

elseif j>96

Grid(j-96)=x(j);

end

end

PGTe=PGT*nGT_e; %燃气轮机转化

PGTh=PGT*nGT_h;

PGBh=PGB*nGB_h; %热锅炉转化

PGEe=PGE*nGE_e; %天燃气内燃机转化

PGEh=PGE*nGE_h;

PE= PV'+WT'+ Grid+PGTe+PGEe-PEC; %电网总出力

P_hs=(PGEh+PGTh)*n_hs+PGBh; %余热回收系统的热量

P_hr=P_hs*n_hr; %过换热器提高的热量 总热量

Q_AC=P_hs*COP_AC; %吸收制冷机的冷量

Q_EC=PEC*COP_EC; %电制冷机的冷量

Q_all=Q_AC+Q_EC; %总冷量

sum_delt_P=0;

sum_delt_R=0;

sum_delt_L=0;

delt_P=(P_load-PE);

delt_R=(R_load-P_hr);

delt_L=(L_load-Q_all);

sum_delt_P=sum(delt_P);

sum_delt_R=sum(delt_R);

sum_delt_L=sum(delt_L);

BT1=delt_P;

BT2=delt_R;

BT3=delt_L;

SOC=0;

dsoc=0;

for i=1:24

SOC=SOC+BT1(i);

if SOC>1000

dsoc=dsoc+(SOC-1000);

end

if SOC<-1000

dsoc=dsoc+abs((SOC+1000));

end

end

r1=0;

r2=0;

r3=0;

if(sum_delt_P<2000)

r1=1.0;

elseif(sum_delt_P>2000&&sum_delt_P<=3000)

r1=5;

elseif(sum_delt_P>3000&&sum_delt_P<=4000)

r1=10;

elseif(sum_delt_P>4000&&sum_delt_P<=6000)

r1=100;

else

r1=1000;

end

if(sum_delt_R<1000)

r2=1.0;

elseif(sum_delt_R>1000&&sum_delt_R<=2000)

r2=5;

elseif(sum_delt_R>2000&&sum_delt_R<=3000)

r2=10;

elseif(sum_delt_R>3000&&sum_delt_R<=4000)

r2=20;

else

r2=1000;

end

if(sum_delt_L<3000)

r3=1.0;

elseif(sum_delt_L>3000&&sum_delt_L<=4000)

r3=5;

elseif(sum_delt_L>4000&&sum_delt_L<=8000)

r3=10;

elseif(sum_delt_L>8000&&sum_delt_L<=10000)

r3=50;

else

r3=2000;

end

C_all=0;

for i=1:24

C_PEC(i)= G_price(i)*PEC(i); %电制冷机买电成本

if Grid(i)>0

C_grid(i)= G_price(i)*Grid(i); %电网购电成本

else

C_grid(i)= C_grid_sell*Grid(i);%电网售电收益

end

end

C_all=gas_price*(sum( PGT)+sum( PGB)+sum( PGE))+sum( C_grid)++sum( C_PEC)+0.8*sum(abs(BT1)+abs(BT2)+abs(BT3));

% result=C_all+r1*sum_delt_P+r2*sum_delt_R+r3*sum_delt_L;

result=C_all+10*dsoc;

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]陶静,徐武,李逸琳,霍艺文,张恩睦.基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化[J].科学技术与工程,,19(33):200-205.

🌈4 Matlab代码+数据

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