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双碳+24小时分时综合能源系统低碳优化调度（用Matlab+Yalmip＋Cplex） 包含新能源消纳、热电联产、电锅炉、储能电池、天然气、碳捕集CCS、计及碳交易市场等综合元素，实现系统总运行成本最小 包括购电成本、购气成本、碳交易成本、运维成本。 保证每个函数每块程序均有标注，可！适合基础入门，必学会！

在如今“双碳”目标的大背景下，能源系统的优化调度成为了实现低碳发展的关键。今天，咱们就来讲讲如何利用Matlab、Yalmip以及Cplex来对24小时分时综合能源系统进行低碳优化调度，其中还涉及新能源消纳、热电联产、电锅炉、储能电池、天然气、碳捕集CCS以及碳交易市场等丰富元素，最终实现系统总运行成本最小化。

一、前期准备

首先，确保你已经安装好了Matlab，并且成功配置了Yalmip和Cplex。Yalmip是一个用于Matlab的建模工具包，而Cplex则是强大的优化求解器。

二、模型建立

1. 定义参数

% 时间跨度（24小时） T = 24; % 新能源发电功率预测，这里假设一个简单的数组表示每小时预测功率 P_wind = rand(T,1); % 天然气价格，假设每立方米价格 C_gas = 3; % 购电价格，不同时段可能不同，假设一个数组表示每小时价格 C_elec = rand(T,1); % 碳交易价格 C_carbon = 50; % 热电联产参数 eta_heat2power = 0.3; eta_power2heat = 0.7; % 电锅炉参数 eta_boiler = 0.9; % 储能电池参数 E_battery_max = 100; % 最大容量 E_battery_min = 0; % 最小容量 P_battery_charge_max = 10; % 最大充电功率 P_battery_discharge_max = 10; % 最大放电功率 eta_battery_charge = 0.95; eta_battery_discharge = 0.95; % 碳捕集参数 eta_CCS = 0.8;

这里定义了一系列在优化调度中会用到的参数，从时间跨度到各类能源相关的参数，每个参数都在后续的优化模型里起着关键作用。比如Pwind是对新能源（这里假设为风能）发电功率的预测，Cgas和C_elec分别是天然气和购电的价格，它们直接影响到成本计算。

2. 定义变量

% 购电功率 P_elec_buy = sdpvar(T,1,'full'); % 购气功率 P_gas = sdpvar(T,1,'full'); % 热电联产发电功率 P_CHP = sdpvar(T,1,'full'); % 热电联产产热功率 Q_CHP = sdpvar(T,1,'full'); % 电锅炉产热功率 Q_boiler = sdpvar(T,1,'full'); % 储能电池充电功率 P_battery_charge = sdpvar(T,1,'full'); % 储能电池放电功率 P_battery_discharge = sdpvar(T,1,'full'); % 储能电池电量 E_battery = sdpvar(T,1,'full'); % 碳排放量 Carbon_emission = sdpvar(T,1,'full'); % 碳捕集量 Carbon_capture = sdpvar(T,1,'full');

这些变量是我们模型中需要求解的未知量。比如Pelecbuy表示每小时的购电功率，通过优化计算，我们要确定每个时段最合适的购电量，以满足能源需求并最小化成本。

3. 约束条件

% 功率平衡约束 - 电 con1 = []; for t = 1:T con1 = [con1, P_elec_buy(t) + P_CHP(t) + P_battery_discharge(t) - P_battery_charge(t) >= Demand_elec(t)]; end % 功率平衡约束 - 热 con2 = []; for t = 1:T con2 = [con2, Q_CHP(t) + Q_boiler(t) >= Demand_heat(t)]; end % 热电联产耦合约束 con3 = []; for t = 1:T con3 = [con3, Q_CHP(t) == eta_power2heat * P_CHP(t) / eta_heat2power]; end % 电锅炉约束 con4 = []; for t = 1:T con4 = [con4, Q_boiler(t) <= eta_boiler * P_elec_buy(t)]; end % 储能电池约束 con5 = []; for t = 1:T if t == 1 con5 = [con5, E_battery(t) == E_battery(t - 1) + eta_battery_charge * P_battery_charge(t) - P_battery_discharge(t) / eta_battery_discharge]; else con5 = [con5, E_battery(t) == E_battery(t - 1) + eta_battery_charge * P_battery_charge(t) - P_battery_discharge(t) / eta_battery_discharge, E_battery(t) <= E_battery_max, E_battery(t) >= E_battery_min]; end con5 = [con5, P_battery_charge(t) <= P_battery_charge_max, P_battery_discharge(t) <= P_battery_discharge_max]; end % 碳排放量约束 con6 = []; for t = 1:T con6 = [con6, Carbon_emission(t) == 0.4 * P_gas(t) + 0.8 * P_elec_buy(t) - Carbon_capture(t)]; end % 碳捕集约束 con7 = []; for t = 1:T con7 = [con7, Carbon_capture(t) <= eta_CCS * Carbon_emission(t)]; end

功率平衡约束确保了在每个时段，电力和热力的供应能够满足需求。热电联产耦合约束体现了热电联产设备发电和产热之间的关系。电锅炉约束限制了电锅炉产热功率与购电功率的关系。储能电池约束保证了电池的充放电功率在合理范围内，并且电量也在规定区间。碳排放量和碳捕集约束则是在双碳背景下对碳排放进行控制。

4. 目标函数

% 总运行成本 = 购电成本 + 购气成本 + 碳交易成本 + 运维成本 % 这里简化运维成本为一个固定系数与各设备功率乘积之和，假设运维系数 C_OM_elec = 0.05; C_OM_gas = 0.03; C_OM_CHP = 0.02; C_OM_boiler = 0.01; C_OM_battery = 0.005; Cost = sum(C_elec.* P_elec_buy) + sum(C_gas.* P_gas) + sum(C_carbon.* Carbon_emission) +... sum(C_OM_elec * P_elec_buy) + sum(C_OM_gas * P_gas) + sum(C_OM_CHP * P_CHP) +... sum(C_OM_boiler * Q_boiler) + sum(C_OM_battery * (P_battery_charge + P_battery_discharge));

目标函数旨在最小化系统的总运行成本，它综合考虑了购电、购气、碳交易以及各设备的运维成本。

三、模型求解

% 合并所有约束 Constraints = [con1, con2, con3, con4, con5, con6, con7]; % 设置求解器为Cplex optimize(Constraints, Cost, sdpsettings('solver', 'cplex'));

这里先将所有约束条件合并，然后使用Cplex求解器来寻找满足约束条件且使目标函数最小化的解。

四、结果分析

% 获取最优解 P_elec_buy_opt = value(P_elec_buy); P_gas_opt = value(P_gas); P_CHP_opt = value(P_CHP); Q_CHP_opt = value(Q_CHP); Q_boiler_opt = value(Q_boiler); P_battery_charge_opt = value(P_battery_charge); P_battery_discharge_opt = value(P_battery_discharge); E_battery_opt = value(E_battery); Carbon_emission_opt = value(Carbon_emission); Carbon_capture_opt = value(Carbon_capture); Cost_opt = value(Cost); % 输出结果 fprintf('最优购电功率：\n'); disp(P_elec_buy_opt); fprintf('最优购气功率：\n'); disp(P_gas_opt); % 类似地可以输出其他结果

通过value函数获取优化后的变量值，从而得到每个变量的最优解，比如最优购电功率、购气功率等，这些结果对于实际的能源系统调度有着重要的指导意义。

通过以上步骤，我们就完成了双碳背景下24小时分时综合能源系统的低碳优化调度建模与求解。希望这篇文章能帮助大家入门这一有趣且实用的领域。