YOLO模型训练支持Stochastic Weight Averaging（SWA）
2025/12/28 14:18:42
MATLAB代码：计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度 关键词：碳捕集 虚拟电厂 需求响应 优化调度 电转气协同调度 参考文档：《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度》完全复现 仿真平台：MATLAB+CPLEX 主要内容：代码主要做的是一个计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度问题，基本调度框架是碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料， 生成的天然气则供应给燃气机组； 并通过联合调度将碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移以平抑可再生能源波动，使得风电/光伏实现间接可调度而被灵活利用，代码采用的是非智能算法求解，因为本文问题复杂智能算法难以求解，故使用的是yalmip+cplex求解器完成求解
在能源领域的复杂调度问题中，计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度是当下的研究热点。今天就来跟大家分享一下基于 MATLAB 的相关代码实现与分析。
一、核心概念与框架
我们这次处理的调度问题，基本调度框架是碳捕集电厂 - 电转气 - 燃气机组协同利用框架。简单来说，碳捕集过程中捕获的 CO₂ 可不是没用的废气，它摇身一变，成为了电转气的原料，生成的天然气就能供应给燃气机组使用。这样的巧妙协同，还不仅仅如此。通过联合调度，我们还能把碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移，从而平抑可再生能源（像风电、光伏）的波动。这么一来，原本不太稳定的风电/光伏就能实现间接可调度，被灵活地利用起来啦。
二、代码求解方式
代码采用的是非智能算法求解。可能有的朋友会好奇，为啥不用智能算法呢？这是因为本文所涉及的问题实在是太复杂了，智能算法在这种情况下很难施展拳脚，所以最后选用了 yalmip + cplex 求解器来完成求解工作。下面我们来看一些关键代码片段。
假设我们已经定义好了一些基本参数，比如各个机组的发电上限、下限，碳捕集设备的处理能力等。
% 定义一些基本参数 P_gas_max = 100; % 燃气机组发电功率上限 P_gas_min = 20; % 燃气机组发电功率下限 P_carbon_max = 50; % 碳捕集设备处理上限 % 省略更多参数定义 % 定义决策变量 x_gas = sdpvar(1,1); % 燃气机组发电功率 x_carbon = sdpvar(1,1); % 碳捕集量 % 约束条件 Constraints = [x_gas >= P_gas_min, x_gas <= P_gas_max, x_carbon <= P_carbon_max]; % 目标函数，假设是最小化成本 Cost = cost_gas * x_gas + cost_carbon * x_carbon; % 使用yalmip和cplex求解 optimize(Constraints, Cost, sdpsettings('solver', 'cplex'));代码分析
- 参数定义：像
Pgasmax、Pgasmin、Pcarbonmax这些参数定义，是为了给后续的决策变量设定边界，它们代表了系统中各个设备的能力限制。 - 决策变量定义：
xgas和xcarbon分别代表燃气机组发电功率和碳捕集量，它们是我们要优化求解的关键变量。通过求解合适的xgas和xcarbon，使得整个系统达到最优状态。 - 约束条件：
Constraints里定义的约束条件，是保证系统运行合理性的关键。xgas >= Pgasmin和xgas <= Pgasmax确保燃气机组发电功率在其允许的上下限范围内，xcarbon <= Pcarbon_max则限制了碳捕集量不超过设备处理上限。 - 目标函数：
Cost定义了我们想要优化的目标，这里假设是最小化成本，把燃气机组发电成本costgasxgas和碳捕集成本costcarbonxcarbon相加作为目标函数。 - 求解：最后通过
optimize函数，结合 yalmip 和 cplex 求解器，在给定的约束条件下，求解出使目标函数最小化的决策变量值。
三、仿真平台与总结
本次仿真平台采用的是 MATLAB + CPLEX。MATLAB 强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱为我们搭建模型提供了便利，而 CPLEX 求解器则在复杂的优化问题求解上展现出高效性。通过这样的组合，我们能够有效地解决计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度问题。希望通过这次分享，能让大家对这类复杂能源调度问题的求解有更清晰的认识和启发。欢迎大家一起交流探讨。