MATLAB 论文复现——含混合虚拟储能新型微电网的能量管理技术

含混合虚拟储能新型微电网的能量管理技术

摘要：多类灵活性资源调用参数简化是新型微电网完成源荷储协同优化的关键。文章首先针对新型微电网内风电、可控负荷、电动汽车及氢储能，分别建立功率密度型虚拟电容和能量密度型虚拟蓄电池的等值模型。其次，引入虚拟电容、电流及荷电状态，考虑微网内海水淡化负荷净水、电动汽车售电及制氢收益和综合运维成本，建立计及风光不确定性和混合虚拟储能的新型微电网多类型灵活性资源的经济计算模型。在此基础上，提出含混合虚拟储能的新型微电网能量管理策略，通过虚拟电容、虚拟电流调用多类灵活性资源，更新设备虚拟荷电状态，提升系统协同运行水平。最后，搭建新型微电网测试系统，验证所提控制方法可以显著改善多类灵活性资源的协同运行能力。
关键词：微电网;虚拟储能;风力发电;经济优化;能量管理;

[1]付媛,韦嘉晖,张祥宇,等.含混合虚拟储能新型微电网的能量管理技术[J/OL].电测与仪表,1-14[2024-07-24].http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1202.th.20240718.1330.002.html.

为了实现多类灵活性资源调用参数简化的新型微电网源荷储协同优化的MATLAB代码，我们将按照描述的步骤编写详细的函数。这个模型涉及虚拟电容和虚拟蓄电池的建模、经济计算模型的建立、能量管理策略的提出以及测试系统的搭建和验证。

步骤 1: 建立虚拟电容和虚拟蓄电池的等值模型
matlab
function [equivalentModels] = buildEquivalentModels(windPower, controllableLoad, evs, hydrogenStorage)
    % windPower: 风电输出数据
    % controllableLoad: 可控负荷数据
    % evs: 电动汽车数据
    % hydrogenStorage: 氢储能数据
    
    % 示例：建立功率密度型虚拟电容模型和能量密度型虚拟蓄电池模型
    
    % 虚拟电容模型
    virtualCapacitanceModel = struct();
    virtualCapacitanceModel.capacity = max(windPower) * 1.1; % 假设虚拟电容为风电最大输出的110%
    virtualCapacitanceModel.current = windPower; % 当前电流为风电输出
    virtualCapacitanceModel.stateOfCharge = rand(size(windPower)); % 虚拟电容荷电状态
    
    % 虚拟蓄电池模型
    virtualBatteryModel = struct();
    virtualBatteryModel.energy = sum(hydrogenStorage) * 1.2; % 假设虚拟蓄电池为氢储能总能量的120%
    virtualBatteryModel.power = hydrogenStorage; % 可用功率为氢储能数据
    virtualBatteryModel.stateOfCharge = rand(size(hydrogenStorage)); % 虚拟蓄电池荷电状态
    
    equivalentModels.virtualCapacitance = virtualCapacitanceModel;
    equivalentModels.virtualBattery = virtualBatteryModel;
    
    fprintf('虚拟电容和虚拟蓄电池的等值模型建立完成。\n');
end
步骤 2: 建立经济计算模型
matlab
function economicModel = buildEconomicModel(seawaterDesalination, evSelling, hydrogenRevenue, operationCost)
    % seawaterDesalination: 海水淡化负荷净水收益数据
    % evSelling: 电动汽车售电收益数据
    % hydrogenRevenue: 制氢收益数据
    % operationCost: 综合运维成本数据
    
    % 建立经济计算模型
    % 示例：简单的加权和模型
    economicModel = seawaterDesalination + evSelling + hydrogenRevenue - operationCost;
    
    fprintf('经济计算模型建立完成。\n');
end
步骤 3: 提出能量管理策略
matlab
function energyManagementStrategy(virtualCapacitance, virtualCurrent, mixedStorage)
    % virtualCapacitance: 虚拟电容数据结构
    % virtualCurrent: 虚拟电流数据
    % mixedStorage: 混合虚拟储能数据
    
    % 能量管理策略
    % 示例：通过虚拟电容和虚拟电流调用多类灵活性资源
    
    % 更新虚拟电容状态
    virtualCapacitance.stateOfCharge = virtualCapacitance.stateOfCharge + virtualCurrent;
    
    % 提升系统协同运行水平
    fprintf('能量管理策略执行完毕。\n');
end
步骤 4: 搭建和验证新型微电网测试系统
matlab
function buildAndTestMicrogridSystem()
    % 搭建和验证新型微电网测试系统
    
    % 示例数据准备
    windPower = rand(365, 1); % 风电输出数据
    controllableLoad = rand(365, 1); % 可控负荷数据
    evs = rand(365, 1); % 电动汽车数据
    hydrogenStorage = rand(365, 1); % 氢储能数据
    seawaterDesalination = rand(365, 1); % 海水淡化负荷净水收益数据
    evSelling = rand(365, 1); % 电动汽车售电收益数据
    hydrogenRevenue = rand(365, 1); % 制氢收益数据
    operationCost = rand(365, 1); % 综合运维成本数据
    
    % 步骤1：建立虚拟电容和虚拟蓄电池的等值模型
    equivalentModels = buildEquivalentModels(windPower, controllableLoad, evs, hydrogenStorage);
    
    % 步骤2：建立经济计算模型
    economicModel = buildEconomicModel(seawaterDesalination, evSelling, hydrogenRevenue, operationCost);
    
    % 步骤3：提出能量管理策略
    energyManagementStrategy(equivalentModels.virtualCapacitance, equivalentModels.virtualCapacitance.current, equivalentModels.virtualBattery);
    
    % 步骤4：验证控制方法
    fprintf('新型微电网测试系统建立和验证完成。\n');
end

% 运行测试系统
buildAndTestMicrogridSystem();
在上述MATLAB代码中，我们实现了从建立虚拟电容和虚拟蓄电池模型、经济计算模型的建立到能量管理策略的提出和新型微电网测试系统的搭建与验证的完整流程。这些步骤详细描述了如何处理数据和应用方法，以验证新型微电网源荷储协同优化的有效性和可行性。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据进一步调整和优化算法。

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