基于改进粒子群算法的含碳捕集微网多时间尺度低碳经济调度（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、引言

二、研究背景与意义

三、研究方法

四、研究结果与分析

五、结论与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

这个课题听起来非常专业和复杂！如果我理解正确，你在探讨的是基于改进的粒子群算法来进行含碳捕集微网的多时间尺度低碳经济调度。这涉及到多个领域，包括能源经济学、优化算法和环境科学。

首先，让我们简要解释一下其中涉及到的一些概念：

1. **含碳捕集微网**：这指的是包含多种能源资源和能源消耗设备的微型电网系统，旨在实现更高效的能源利用和减少碳排放。

2. **多时间尺度**：这表示你的调度问题涉及到不同时间尺度的考虑，可能包括小时、天、周甚至年。

3. **低碳经济调度**：这意味着你的目标是通过调度算法来最大程度地减少碳排放，同时确保经济性。

4. **改进的粒子群算法**：粒子群算法是一种启发式优化算法，模拟了鸟群或鱼群的行为来搜索最优解。改进的算法可能涉及到对标准算法的改进或者结合其他算法以提高性能。

综合来看，你的研究将围绕如何利用改进的粒子群算法来优化含碳捕集微网在多时间尺度下的能源调度，以实现低碳经济目标展开。这需要考虑到微网内部各种能源设备的运行特性、能源需求的时空变化、碳排放约束等因素。

在研究中，你可能需要考虑的一些方面包括：

- **目标函数的定义**：将经济性和碳排放作为目标函数的一部分，以便进行多目标优化。
- **约束条件**：包括微网内各种设备的运行约束、能源供需平衡约束、碳排放限制等。
- **算法设计**：设计适合于该问题的改进粒子群算法，可能需要考虑到动态调整粒子的搜索策略、群体交互等。
- **仿真与实验**：使用仿真平台或者实际数据对算法进行验证与优化。

这个课题需要一定的数学建模能力、算法设计能力以及对能源系统和环境问题的理解。同时，要做好充分的文献调研，以了解相关领域的最新进展和已有的研究成果。

在这个优化调度问题中，我们的代码着眼于微网的整体效率提升，尤其是在考虑碳排放和能源预测方面。首先，我们引入了碳捕集电厂这一创新性的概念，作为微网的新组成部分。这个碳捕集电厂的功能是捕获火电厂排放的CO2，从而减少微网的整体碳排放量。这项举措不仅对微网的环境友好性有着显著的提升，同时也在碳排放减少方面发挥了重要作用。

其次，我们提出了一个多时间尺度的调度模型，以应对风光能源在不同时间尺度上的预测偏差。这个模型的设计考虑到了日常调度的基础，但在其基础上进一步考虑了不同时间尺度下能源预测的差异性。通过这一模型，我们能更有效地利用风光能源，并减少因预测误差而导致的不必要的能源浪费。

为了解决这一优化问题，我们采用了改进后的粒子群算法。这个算法能够更快速地找到最优解，同时考虑了各项运行费用和集成单元的运行状态等因素。这样一来，我们不仅可以在减少碳排放方面取得显著成效，还能够在微网的整体运行效率和经济性方面实现更好的平衡。

基于改进粒子群算法的含碳捕集微网多时间尺度低碳经济调度研究文档，可以围绕以下几个方面进行概述：

一、引言

随着全球能源问题的日益突出和环境保护意识的增强，低碳经济调度成为能源系统研究的热点。微网作为一种新兴的能源供应模式，具有灵活性、可持续性和高效性的特点，被广泛应用于建筑、工业园区等场景。为了进一步提高微网的低碳性能和经济性，本文研究了基于改进粒子群算法的含碳捕集微网多时间尺度低碳经济调度方法。

二、研究背景与意义

低碳经济需求：随着全球气候变化的加剧，减少碳排放成为各国政府和企业的重要任务。低碳经济调度旨在通过优化能源利用和减少碳排放，实现经济与环境的双赢。
微网发展：微网作为智能电网的重要组成部分，具有自主运行、灵活调度等优势。然而，微网的调度问题复杂，涉及多种能源和设备的协调优化。
碳捕集技术：碳捕集技术是一种有效的减少碳排放的手段。通过在微网中引入碳捕集电厂，可以捕集火电厂排放的CO2，并将其转化为可再利用的能源，从而降低微网的碳排放量。

三、研究方法

模型构建
- 基本调度框架：在微网的基本调度框架下，加入碳捕集电厂作为聚合单元，形成含碳捕集微网系统。
- 多时间尺度调度模型：在日前调度的基础上，构建多时间尺度调度模型，以应对风光等可再生能源在不同时间尺度上的预测偏差。
算法设计
- 改进粒子群算法：采用改进的粒子群算法（IPSO）求解多时间尺度调度模型。IPSO算法在传统粒子群算法的基础上进行了改进，具有更强的全局搜索能力和收敛性。
- 算法步骤：包括初始化粒子群、评估粒子适应度、更新粒子速度和位置、迭代求解最优解等步骤。
仿真实验
- 实验平台：使用MATLAB仿真平台进行实验，模拟含碳捕集微网的多时间尺度低碳经济调度过程。
- 实验结果：分析不同时间尺度下的微网系统最优调度策略及其运行费用、碳排放量等指标。

四、研究结果与分析

经济性分析：通过仿真实验发现，基于改进粒子群算法的含碳捕集微网多时间尺度低碳经济调度方法能够显著降低微网的运行费用。这主要得益于碳捕集电厂的引入和多时间尺度调度模型的构建，使得微网能够更合理地利用各种能源资源，减少不必要的能源浪费。
低碳性能分析：实验结果表明，该方法在降低碳排放量方面也取得了显著成效。碳捕集电厂的捕集作用使得火电厂排放的CO2得到了有效处理，从而减少了微网整体的碳排放量。
优化效果对比：与传统方法相比，本文提出的方法在经济性和低碳性能方面均表现出更好的优化效果。这主要得益于改进粒子群算法的强大优化能力和多时间尺度调度模型的精确性。

五、结论与展望

结论：本文基于改进粒子群算法提出了一种含碳捕集电厂的微网多时间尺度低碳经济调度方法。通过引入碳捕集电厂和构建多时间尺度调度模型，实现了微网的低碳经济调度。实验结果表明，该方法在经济性和低碳性能方面均取得了显著的改善，具有较好的应用前景。
展望：未来研究可以进一步探索其他优化算法在含碳捕集微网调度中的应用，以及如何更好地将碳捕集技术与微网系统相结合，以实现更高的低碳性能和经济性。同时，随着智能电网技术的不断发展，微网的调度问题也将面临更多的挑战和机遇。

📚2 运行结果

部分代码：

%%%阶段一：优先安排清洁能源机组
PDD=[700,750,850,950,1000,1100,1150,1200,1300,1400,1450,1500,1400,1300,1200,1050,1000,1100,1200,1400,1300,1100,900,800];%负荷
[Pcd1,P_cH2]=P_Elect_config(x(1,73:120));%%SOC ->MW KCF
%%安排光伏
PL=PDD-pv;
%%安排MT、储能
PLD=PL-PMT+P_tanbu+P_dianjie-Pcd1;
if flag~=1
%%
%%阶段二，利用火电进行实时调度，考虑风电光伏的误差及备用容量
[Fobject,UC_G]=syst_optimal(PLD,25);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%气体平衡
%电解槽产生的Ｈ２
P_dianjie_H=P_dianjie.*0.75.*3.41./0.342;%(电_气综合能源系统环境经济调度研究_何良策　　式中2-6)
%燃气轮机消耗的气体　　（２－１７）
% a=[1000];
% b=[16.19];
% c=[0.00048];
MT_gas=1000+16.16.*PMT+0.00048.*PMT.*PMT;
%%甲烷化的Ｈ２
Ch4_gas=(P_dianjie_H-P_cH2)/2;%%燃气轮机接在天然气管网，甲烷化的气体先于ＭＴ机组消耗的对冲，然后输入天然气管
%甲烷化消耗的CO2量化计算
CO2_gas=(P_dianjie_H-P_cH2)/2;
%%消耗的气量
%%消耗的气量
Gas_tol=sum(MT_gas-Ch4_gas.*1.05);
%CH4
ch4=Ch4_gas.*1.05;
%%计算成本
%运行成本
cost1=Fobject+Gas_tol.*2.47;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%CO2平衡
Pc_co2=P_tanbu.*3.25;%碳捕系统单位电量捕获的cO2系数为3.25
%%环境成本
% %火电机组排放及治理
% co2=sum(sum(UC_G,2)).*0.21-sum(Pc_co2)-sum(CO2_gas)-sum(PMT).*0.2;
% v_co2=max([0,co2]);%%看是否全部处理，如果全部处理，则可取0
% cost2=(v_co2.*8.5);%kg/元
% %%Ｓｏ２　０．.８０　氮　０．８５
% %燃气轮机排放及治理
% % cost2=cost2+sum(PMT).*0.2*62.96;%kg/元
% cost3=sum(abs(PLD-sum(UC_G,2)'))-sum(P_tanbu)-sum(P_dianjie);%%弃DG量
% cost3_1=max([0,cost3]);
%%弃DG量
%%阶段三：日内滚动调度
%%设计场景：利用碳捕集系统去抑制风光波动，即当风光波动时，调整碳捕系统的出力。
%%滚动调度以每5分钟滚动一次
%01-模拟风光误差

P_tc_time=[];
for tt=1:24
%光伏波动

PV=pv(1,tt).*ones(1,12) *0.03;
%%碳捕出力扩展成5min
PP=repmat(P_tanbu(1,tt),1,12);
PP=PV+PP;
P_tc_time=[P_tc_time,PP];

end

%%重新计算碳捕的出力及费用
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%CO2平衡
Pc_co2=P_tc_time.*3.25;%碳捕系统单位电量捕获的cO2系数为3.25
%%环境成本
%机组排放及治理
co2=sum(sum(UC_G,2)).*0.21-sum(Pc_co2)./12-sum(CO2_gas)-sum(PMT).*0.2;
% v_co2=max([0,co2]);%%看是否全部处理，如果全部处理，则可取0
%%----------------------计算碳排放权交易量------------------------
%%清洁能源+储能发电量+碳补系统处理的量+电解装置消耗的量
%%碳排放价格按照广州碳排放交易中心确定（45/吨）（http://www.cnemission.cn/article/jydt/）
%%碳排放指标参考（排放指标配额技术指南发改委）https://www.sohu.com/a/442954915_651733
% 燃气轮机：０．３９ｔ／ＭＷ;燃煤机组０．９７ｔ／ＭＷ
cost2=(-co2)*45./1000+sum(pv)*0.97*45./1000+sum(PMT).*0.39*45./1000;
%%Ｓｏ２　０．.８０　氮　０．８５
%燃气轮机排放及治理
% cost2=cost2+sum(PMT).*0.2*62.96;%kg/元
cost3=sum(abs(PLD-sum(UC_G,2)'))-sum(P_tanbu)-sum(P_dianjie);%%弃DG量
cost3_1=max([0,cost3]);




Obj(1) = cost1+cost3_1*150;
Obj(2) =-cost2;
end

if flag==1
%%
%%阶段二，利用火电进行实时调度，考虑风电光伏的误差及备用容量
[Fobject,UC_G]=syst_optimal(PLD,25);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%气体平衡
%电解槽产生的Ｈ２
P_dianjie_H=P_dianjie.*0.75.*3.41./0.342;%(电_气综合能源系统环境经济调度研究_何良策　　式中2-6)
%燃气轮机消耗的气体　　（２－１７）
% a=[1000];
% b=[16.19];
% c=[0.00048];
MT_gas=1000+16.16.*PMT+0.00048.*PMT.*PMT;
%%甲烷化的Ｈ２
Ch4_gas=(P_dianjie_H-P_cH2)/2;%%燃气轮机接在天然气管网，甲烷化的气体先于ＭＴ机组消耗的对冲，然后输入天然气管
%甲烷化消耗的CO2量化计算
CO2_gas=(P_dianjie_H-P_cH2)/2;
%%消耗的气量
%%消耗的气量
Gas_tol=sum(MT_gas-Ch4_gas.*1.05);
%CH4
ch4=Ch4_gas.*1.05;
%%计算成本
%运行成本
cost1=Fobject+Gas_tol.*2.47;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%CO2平衡
Pc_co2=P_tanbu.*3.25;%碳捕系统单位电量捕获的cO2系数为3.25


%%弃DG量
%%阶段三：日内滚动调度
%%设计场景：利用碳捕集系统去抑制风光波动，即当风光波动时，调整碳捕系统的出力。
%%滚动调度以每5分钟滚动一次
%01-模拟风光误差

P_tc_time=[];PVV=[];PV1=[];
for tt=1:24
%风电光伏波动

PV=pv(1,tt).*ones(1,12) *0.03;
%%碳捕出力扩展成5min
PP=repmat(P_tanbu(1,tt),1,12);
PP=PV+PP;
P_tc_time=[P_tc_time,PP];

PVV=[PVV,repmat(pv(1,tt),1,12)*1.03;];

PV1=[PV1,repmat(pv(1,tt),1,12)];
end

%%重新计算碳捕的出力及费用
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%CO2平衡
Pc_co21=P_tc_time.*3.25;%碳捕系统单位电量捕获的cO2系数为3.25
%%环境成本
%机组排放及治理
co2=sum(sum(UC_G,2)).*0.21-sum(Pc_co21)./12-sum(CO2_gas)-sum(PMT).*0.2;
% v_co2=max([0,co2]);%%看是否全部处理，如果全部处理，则可取0
%%----------------------计算碳排放权交易量------------------------
%%清洁能源+储能发电量+碳补系统处理的量+电解装置消耗的量
%%碳排放价格按照广州碳排放交易中心确定（45/吨）（http://www.cnemission.cn/article/jydt/）
%%碳排放指标参考（排放指标配额技术指南发改委）https://www.sohu.com/a/442954915_651733
% 燃气轮机：０．３９ｔ／ＭＷ;燃煤机组０．９７ｔ／ＭＷ
cost2=(-co2)*45./1000+sum(pv)*0.97*45./1000+sum(PMT).*0.39*45./1000;
%%Ｓｏ２　０．.８０　氮　０．８５
%燃气轮机排放及治理
% cost2=cost2+sum(PMT).*0.2*62.96;%kg/元
cost3=sum(abs(PLD-sum(UC_G,2)'))-sum(P_tanbu)-sum(P_dianjie);%%弃DG量
cost3_1=max([0,cost3]);




%%输出图像
figure;%风光
plot(1:24,pv,'b-o','LineWidth',2);hold on
tt=24/288:24/288:24;
plot(tt,PVV,'k--o');hold off
ylabel('功率／ＭＷ'); xlabel('时间／Ｔ');
legend('日前光伏','实时光伏')


figure;
bar(sum(UC_G,2));hold on%火电机组

bar(pv)
bar(PMT)
bar(Pcd1)%
plot(1:24,PDD,'k-->','LineWidth',2);
ylabel('功率／ＭＷ'); xlabel('时间／Ｔ');
legend('火电机组','光伏','燃气轮机','储能','负荷');
title('电负荷平衡')

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]陈敬峰.含混合储能的独立型微电网系统控制与优化调度策略研究[D].华南理工大学[2024-04-24].

[2]程杉,黄天力,魏荣宗.含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度[J].电力系统自动化, 2019(5):11.DOI:CNKI:SUN:DLXT.0.2019-05-005.

[3]黄天力.计及广义备用容量的微网多时间尺度能量优化调度[J].电力学报, 2022, 37(5):441-449.