文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《计及液态空气储能与综合需求响应的综合能源系统低碳经济调度》

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这篇论文的核心内容是关于综合能源系统（IES）的低碳经济调度策略，特别是考虑了液态空气储能（LAES）和综合需求响应（IDR）的应用。以下是论文的主要内容概述：

1. 研究背景：为了实现能源结构的转型和达到碳达峰、碳中和的目标，需要提高风电、光伏等清洁能源的消纳，并降低火电机组的碳排放。

2. 研究目的：提出一种低碳经济调度策略，通过联合调度供需两侧的资源，实现综合能源系统的经济性和低碳性。

3. 系统模型：

   • LAES-Brayton-LNG模型：利用LNG气化过程中释放的冷能，通过Brayton循环提高LAES系统的供电能力和灵活性。
   • 碳捕集电厂模型：对传统燃煤电厂进行改造，加装碳捕集设备，并配备溶液存储器存储CO2。
   • 综合需求响应模型：通过价格或激励补偿机制引导用户改变用能模式，实现能源供需平衡。

4. 低碳经济调度模型：目标是在满足电力系统和天然气系统安全约束的前提下，实现系统整体经济性最优。考虑了燃煤成本、弃风惩罚成本、碳交易成本、碳捕集电厂日折旧成本、溶剂损耗成本、P2G设备运行成本、购气成本、综合需求响应成本、LNG气化站运行成本和LAES购售电收益。

5. 算例分析：采用改进的IEEE 30节点电力系统与6节点天然气系统进行案例研究，验证了所提出的低碳经济调度策略。考虑了不同场景，包括有无碳捕集电厂、LNG气化站、P2G、综合需求响应和LAES等。

6. 结果分析：通过不同场景的调度结果对比，验证了所提策略在提高风电消纳、减少碳排放、削峰填谷效果以及降低系统运行总成本方面的有效性。

7. 灵敏度分析：研究了LAES储液罐容量和价格参数（如燃煤机组发电成本系数、天然气价格、碳交易价格等）对系统经济调度的影响。

8. 结论：提出的低碳经济调度策略能显著提高系统的风电消纳能力，减少弃风量，降低碳排放，并提高系统的经济性和低碳性。

根据论文内容，复现仿真的大致思路和程序代码（伪代码）如下：

仿真复现思路：

1. 初始化系统参数：包括电力系统和天然气系统的网络结构、设备参数、成本参数等。

2. 建立系统模型：

   • 定义LAES-Brayton-LNG模型，包含压缩空气存储和利用LNG冷能的Brayton循环。
   • 定义碳捕集电厂模型，包含CO2捕集和存储。
   • 定义综合需求响应模型，包括可削减负荷、可平移负荷和可替代负荷。

3. 构建优化目标函数：最小化总成本，包括燃煤成本、弃风惩罚成本、碳交易成本等。

4. 定义约束条件：

   • 电网运行约束：节点功率平衡、风电约束、机组爬坡约束等。
   • 气网运行约束：天然气节点流量平衡、气源供气量上下限等。
   • P2G和LAES相关约束。

5. 求解优化问题：将非线性非凸问题转化为可解的数学模型（如混合整数线性规划），并使用适当的求解器求解。

6. 分析结果：比较不同场景下的调度结果，分析LAES容量和价格参数对系统经济性的影响。

7. 灵敏度分析：调整关键参数，观察对系统总成本的影响。

程序代码（伪代码）：

# 步骤1: 初始化系统参数
def initialize_system_parameters():
    # 初始化电力系统、天然气系统、LAES、碳捕集电厂等参数
    pass
 
# 步骤2: 建立系统模型
def build_system_models():
    # 定义LAES-Brayton-LNG模型
    # 定义碳捕集电厂模型
    # 定义综合需求响应模型
    pass
 
# 步骤3: 构建优化目标函数
def construct_objective_function():
    # 定义总成本最小化目标函数
    pass
 
# 步骤4: 定义约束条件
def define_constraints():
    # 定义电网运行约束
    # 定义气网运行约束
    # 定义P2G和LAES相关约束
    pass
 
# 步骤5: 求解优化问题
def solve_optimization_problem():
    # 将问题转化为混合整数线性规划问题
    # 使用求解器求解
    pass
 
# 步骤6: 分析结果
def analyze_results():
    # 比较不同场景下的调度结果
    # 进行灵敏度分析
    pass
 
# 主程序
def main():
    initialize_system_parameters()
    build_system_models()
    construct_objective_function()
    define_constraints()
    solve_optimization_problem()
    analyze_results()
 
if __name__ == "__main__":
    main()

请注意，上述代码是一个高层次的伪代码示例，实际编程实现时需要根据具体的数学模型和算法细节进行编写。此外，可能需要使用专业的优化求解器（如CPLEX、Gurobi等）来求解优化问题。

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download