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这篇论文的核心内容是提出了一种考虑虚拟储能(Virtual Energy Storage, VES)的电-水-热综合能源系统(Electricity-Water-Heat Integrated Energy System, EWH-IES)日前优化调度方法。以下是关键点的总结:
研究背景:针对包含高比例波动性可再生能源如光伏和光热的EWH-IES,需要有效的方法来提升系统的运行经济性和可再生能源的消纳能力。
研究目的:提出一种日前经济调度方法,通过建立虚拟储能模型,利用供水和供热水子系统的储水和储热特性,增强EWH-IES的优化运行。
虚拟储能模型:建立了两类VES模型,即VES-Ⅰ(电-水转换)和VES-Ⅱ(电-热转换),定义了虚拟充放电功率、虚拟电容量和虚拟荷电状态三项参数。
扩展能源集线器模型:构建了融合VES模型和耦合电-水、电-热能量流与物质流的扩展能源集线器模型,描述了EWH-IES中能量流与物质流转换的数学关系。
优化调度方法:提出了计及两类VES虚拟充放电能力的EWH-IES日前经济优化调度方法,通过利用两类VES的灵活性,共同支撑EWH-IES的优化运行。
算例验证:通过算例分析,验证了所提方法在提升EWH-IES运行经济性和可再生能源消纳方面的有效性。
研究意义:该研究为EWH-IES多能源协同优化提供了新的思路,有助于构建低碳高效的能源体系
根据论文内容,复现仿真实验的基本思路可以概括为以下几个步骤:
数据准备:收集所需的输入数据,包括电价数据、可再生能源(光伏和光热)的出力预测、电、水、热负荷需求数据。
模型建立:
- 建立电-水-热综合能源系统(EWH-IES)的基础模型,包括水泵、储水罐、太阳能集热器、空气源热泵、贮热水罐等设备的数学模型。
- 构建虚拟储能(VES)模型,定义虚拟充放电功率(VCDP)、虚拟电容量(VEC)、虚拟荷电状态(VSOC)。
优化问题设置:
- 定义优化目标,如最小化购电成本、提升可再生能源消纳率等。
- 根据EWH-IES的运行约束和VES模型,建立日前优化调度模型。
求解优化问题:使用适当的优化算法(如内点法)和求解器(如Gurobi)求解混合整数线性规划(MILP)问题。
结果分析:分析优化结果,包括经济性指标、可再生能源消纳情况、虚拟储能的充放电策略等。
仿真验证:通过与不同场景的对比,验证所提方法的有效性。
以下是使用Python语言进行仿真复现的伪代码示例:
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog # 线性规划求解器
# 假设数据已经加载到以下变量中
electric_price = np.array([...]) # 电价数据
pv_output = np.array([...]) # 光伏出力数据
solar_thermal_output = np.array([...]) # 光热出力数据
electric_load = np.array([...]) # 电负荷数据
water_load = np.array([...]) # 水负荷数据
heat_load = np.array([...]) # 热负荷数据
# 定义EWH-IES和VES模型参数
# 此处应根据实际情况定义模型参数,例如水泵效率、储水罐容量等
# 定义优化目标函数和约束条件
def objective(c_e, c_p, c_om, c_ves):
# 计算总成本
return c_e + c_p + c_om + c_ves
def constraints(ves_1, ves_2, ...):
# 根据EWH-IES模型建立约束条件
# ...
# 初始化虚拟储能状态
ves_1_initial = 0
ves_2_initial = 0
# 优化循环(示例为一天24小时)
for t in range(24):
# 根据当前时间t更新输入数据和模型参数
# 定义优化问题的系数
c_e = ... # 购电成本
c_p = ... # 弃电惩罚成本
c_om = ... # 运行维护成本
c_ves = ... # 虚拟储能调用成本
# 定义优化问题的约束条件
# 此处应根据EWH-IES的运行约束和VES模型定义约束条件
# 调用优化求解器
result = linprog(c=[...], A_ub=[...], b_ub=[...], bounds=[...], method='highs')
# 更新虚拟储能状态
ves_1_new = ... # 根据优化结果更新VES-Ⅰ状态
ves_2_new = ... # 根据优化结果更新VES-Ⅱ状态
# 存储结果用于后续分析
results.append({
'time': t,
'ves_1': ves_1_new,
'ves_2': ves_2_new,
'objective_value': result.fun
})
# 分析结果
# ...
# 注意:以上代码仅为示例,实际实现时需要根据具体的模型结构、数据格式和求解器接口进行相应的调整和完善。
请注意,上述代码仅为示例,实际实现时需要根据具体的模型结构、数据格式和求解器接口进行相应的调整和完善。此外,还需要实现具体的模型参数定义、优化问题的系数和约束条件的具体表达,以及结果的存储和分析。
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