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这篇文章标题表明了它将讨论的主题是一个综合能源系统其中包括海上风电和制氢技术。文章的重点是关于如何对这样一个复杂系统进行优化运行以实现低碳目标并且保持对各种可能的变化或不确定性具有鲁棒性。在这个背景下分布鲁棒低碳优化运行指的是针对系统中分布式能源资源的优化配置和管理同时考虑到可能出现的各种不确定性和变化情况以实现系统的低碳运行目标。文章可能会讨论优化方法、算法、技术以及相关政策和经济因素以实现这一目标。
摘要海上风电制氢技术是实现海上风电完全消纳及综合能源系统低碳经济运行的有效手段。针对海上风电出力不确定性高难以完全消纳以及氢能利用单一造成系统经济性低和碳排放高等问题本文提出了一种基于数据驱动分布鲁棒和凸松弛技术的含海上风电制氢综合能源系统低碳优化运行策略。首先通过研究海上风电制氢及其输氢系统的运行机理建立了海上风电制氢系统及氢能多元转换与利用的数学模型其次构造了基于Wasserstein距离的源荷不确定性模型并以综合运行成本最低为目标。此外本文采用强对偶理论将原始模型转换为混合整数线性规划模型实现了模型的快速精确求解。最后对IEEE-33节点电网和23节点热网组成的综合能源系统进行仿真分析算例结果表明所提模型能够有效提高系统的风电消纳水平和能源利用效率具有显著的低碳经济效益。
这段摘要介绍了一项关于海上风电制氢技术在综合能源系统中的应用研究。主要内容包括以下几个方面 研究背景和动机 海上风电制氢技术被认为是实现海上风电资源的充分利用和综合能源系统低碳经济运行的有效手段。然而海上风电的不确定性和氢能利用的单一性给系统带来了一些挑战如难以完全消纳风电输出以及系统经济性低和碳排放高等问题。 研究方法 文章提出了一种基于数据驱动、分布鲁棒和凸松弛技术的低碳优化运行策略。首先通过对海上风电制氢系统及氢能多元转换与利用的数学模型进行建立。其次构建了基于Wasserstein距离的源荷不确定性模型并以综合运行成本最低为优化目标。此外采用了强对偶理论将原始模型转换为混合整数线性规划模型以实现模型的快速精确求解。 研究结果 作者对IEEE-33节点电网和23节点热网组成的综合能源系统进行了仿真分析。结果显示所提出的模型能够有效提高系统的风电消纳水平和能源利用效率同时具有显著的低碳经济效益。
综合而言这项研究针对海上风电制氢技术在综合能源系统中的应用提出了一种全面的优化运行策略并通过仿真分析验证了其有效性和经济性。
关键词 海上风电制氢;氢能多元利用;电热综合能源系统;凸松弛技术;分布鲁棒; 海上风电制氢 指利用海上风能进行电解水制氢的技术。通过利用风能产生电力然后将电力用于电解水将水分解成氢气和氧气从而实现氢气的生产。 氢能多元利用 指将制得的氢气用于多种用途的技术。除了作为燃料进行燃烧外氢气还可以用于燃料电池发电、工业生产、交通运输等领域实现能源的多元化利用。 电热综合能源系统 是指集成了电力系统和热能系统的综合能源系统。通过整合电力和热能可以实现能源的高效利用和能量的互相转换提高系统的能源利用效率。 凸松弛技术 是一种数学优化技术用于求解非凸优化问题。通过将原始非凸问题转化为凸问题并在凸问题上进行松弛处理从而简化问题的求解过程得到接近最优解的结果。 分布鲁棒 意味着系统具有对分布中各种不确定性和变化的鲁棒性。在能源系统中分布鲁棒性指系统能够应对能源供给和需求之间的不确定性和变化保持稳定运行和效率。
仿真算例
首先对考虑海上风电制氢和氢能多元利用的 区域电热综合能源系统低碳优化运行模型进行成 本验证。本文设置了四个场景场景1海上风电 场直接接入综合能源系统的低碳运行场景2海 上风电场通过制氢接入综合能源系统但未考虑氢 能多元利用的低碳运行场景3考虑海上风电制 氢和氢能多元利用的综合能源系统但未考虑源荷 不确定性的低碳运行场景4考虑海上风电制氢 和氢能多元利用的综合能源系统同时考虑源荷不 确定性的低碳运行。此外关于海上风电传输投资成 本的比较在较多文献中已经进行了详细的阐述本文就不再进行分析
仿真程序复现思路
要复现这篇文章中描述的仿真实验需要遵循以下步骤
模型搭建 首先需要搭建区域电热综合能源系统低碳优化运行模型。这个模型需要包括海上风电场、制氢系统、综合能源系统以及电热负荷等组成部分并且考虑到能源流动、转化和利用的各种约束条件。 成本验证设置 根据描述设置四个不同的场景来验证模型的成本。具体来说包括海上风电场直接接入综合能源系统、海上风电场通过制氢接入综合能源系统但未考虑多元利用、考虑多元利用但未考虑源荷不确定性、考虑多元利用且考虑源荷不确定性等情况。 算法选择 为了进行低碳优化运行模型的成本验证你可能需要选择合适的优化算法。根据描述可能会涉及到凸松弛技术以及其他相关的算法来解决非凸优化问题。 参数设置 设置好每个场景的参数包括海上风电场的风能利用率、制氢系统的效率、综合能源系统的能源转换效率等等。 仿真运行 使用程序语言进行仿真运行。根据每个场景的设定运行模型并记录相应的成本数据。 这里给出一个简单示例展示如何使用 Python 进行模型的搭建和仿真运行。这里只是一个简单的示例实际情况可能更加复杂需要根据具体情况进行调整和完善。
import numpy as npclass EnergySystem:def __init__(self, wind_power, hydrogen_production, utilization_factor):self.wind_power wind_powerself.hydrogen_production hydrogen_productionself.utilization_factor utilization_factordef calculate_cost(self):# 假设成本计算方法为风电成本加上制氢成本wind_cost self.wind_power * 50 # 假设风电成本为每单位50元hydrogen_cost self.hydrogen_production * 100 # 假设制氢成本为每单位100元total_cost wind_cost hydrogen_costreturn total_costdef simulate_scenario(wind_direct_access, hydrogen_direct_access, multi_utilization, uncertainty):# 模拟参数设置wind_power 1000 # 风电产能假设为1000单位hydrogen_production 500 # 制氢产能假设为500单位utilization_factor 0.8 # 综合能源利用系数假设为80%# 根据场景设置参数if wind_direct_access:wind_power_cost EnergySystem(wind_power, 0, utilization_factor).calculate_cost()else:wind_power_cost 0if hydrogen_direct_access:if multi_utilization:hydrogen_production_cost EnergySystem(0, hydrogen_production, utilization_factor).calculate_cost()else:hydrogen_production_cost EnergySystem(0, hydrogen_production, 1).calculate_cost()else:hydrogen_production_cost 0# 考虑源荷不确定性if uncertainty:uncertainty_factor np.random.uniform(0.9, 1.1) # 假设源荷不确定性范围在0.9到1.1之间else:uncertainty_factor 1# 计算总成本total_cost wind_power_cost hydrogen_production_costtotal_cost * uncertainty_factor # 考虑源荷不确定性return total_costdef main():num_scenarios 4costs np.zeros(num_scenarios)for i in range(num_scenarios):costs[i] simulate_scenario(wind_direct_access(i 0),hydrogen_direct_access(i in [1, 2, 3]),multi_utilization(i in [2, 3]),uncertainty(i in [3]))for i, cost in enumerate(costs):print(f场景{i1}成本: {cost}元)if __name__ __main__:main()在上面的代码中我定义了一个 EnergySystem 类来表示能源系统并且给出了一个简单的 calculate_cost 方法来计算成本。然后我定义了 simulate_scenario 函数来模拟每个场景的运行并计算相应的成本。最后在 main 函数中我模拟了四个场景并输出了每个场景的成本。
这个示例代码中的参数、假设和计算方法都是简化的实际情况可能更加复杂。你可以根据具体情况进行调整和扩展。 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》
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