计及阶梯碳交易成本+多元储能（电储能、氢储能、气储能、热储能）+综合能源系统IES联合低碳优化调度（用Matlab+Yalmip+Cplex） 考虑机组和设备：热电联产机组、燃气机组、甲烷反应生成设备 电解槽、氢燃料电池、计及新能源风电消纳 实现最优热负荷、最优电负荷、最优氢负荷和最优气负荷的结果 注：有论文参考文献，是部分复现加改进，以上传运行结果图为准，代码内包含数据。 注释很全，
引言
在全球能源结构加速转型、碳中和目标持续推进的背景下，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）因其多能互补、灵活调度和高效利用等优势，成为实现能源系统绿色低碳发展的关键路径。本文基于一个典型的 IES 联合优化调度模型，重点剖析其如何融合电、热、气、氢四类储能技术，协同考虑阶梯碳交易机制，在满足多能负荷需求的同时，实现系统运行成本与碳排放的协同优化。
计及阶梯碳交易成本+多元储能（电储能、氢储能、气储能、热储能）+综合能源系统IES联合低碳优化调度（用Matlab+Yalmip+Cplex） 考虑机组和设备：热电联产机组、燃气机组、甲烷反应生成设备 电解槽、氢燃料电池、计及新能源风电消纳 实现最优热负荷、最优电负荷、最优氢负荷和最优气负荷的结果 注：有论文参考文献，是部分复现加改进，以上传运行结果图为准，代码内包含数据。 注释很全，
该模型采用Matlab + Yalmip + CPLEX技术栈构建，充分结合了建模语言的表达能力与商业求解器的计算效率，适用于复杂多能耦合、含混合整数变量的优化问题求解。
系统架构与核心设备建模
模型所构建的 IES 包含以下关键能源转换与存储设备：
- 热电联产机组（CHP）：消耗天然气同时产出电力与热能，其热电比在合理区间内可调，体现设备运行灵活性；
- 电制氢电解槽（EL）：将富余电能转化为氢能，作为可再生能源的消纳与跨季节储能手段；
- 甲烷反应器（MR）：将氢气与二氧化碳合成天然气（即 Power-to-Gas），实现能源形式的长期存储与碳循环；
- 氢燃料电池（HFC）：将氢能高效转化为电能与热能，作为灵活的分布式电源与热源；
- 燃气锅炉（GB）：作为补充热源，保障热负荷供应安全；
- 风电电源（DG）：作为可再生能源输入，模型允许适度弃风以提升系统整体经济性；
- 四类储能单元（ES1–ES4）：分别对应电、热、气、氢四种能量形式的存储，具备充放电（热/气/氢）功率限制、容量约束、效率损失及始末状态一致性要求。
各设备的功率转换关系、容量上下限、爬坡速率等物理特性均以线性或混合整数线性约束形式精确建模，确保调度方案在工程上可实施。
多能耦合与功率平衡机制
模型严格遵循能量守恒原则，在每小时调度时段内，分别构建电、热、气、氢四个能量子系统的功率平衡方程：
- 电力平衡：购电量需满足电负荷、电解槽耗电、电储能充电，并扣除风电、CHP 与 HFC 的发电、以及电储能放电；
- 热力平衡：CHP、HFC 与 GB 的产热之和需满足热负荷及热储能充能需求，同时考虑热储能放热的贡献；
- 天然气平衡：外部购气需覆盖气负荷、气储能充气、CHP 与 GB 的燃气消耗，并计入 MR 产气的回馈；
- 氢能平衡：电解槽产氢需满足 MR 与 HFC 的耗氢、氢储能充氢，并考虑氢储能放氢的调节作用。
这种全耦合建模方式真实反映了多能流之间的相互依赖与协同调度潜力，是实现系统整体最优的关键基础。
阶梯碳交易机制与低碳激励设计
区别于传统固定碳价模型，本模型引入阶梯式碳交易成本机制，对碳排放量进行分段线性化处理：
- 将实际碳排放总量划分为若干区间（本文为5段），每段对应递增的碳价（基价上浮25%）；
- 通过引入辅助连续变量，将非线性阶梯函数转化为混合整数线性约束，兼容 MILP 求解框架；
- 碳排放核算涵盖购电、CHP 与 GB 的化石能源消耗，并考虑 MR 合成天然气过程中对 CO₂ 的利用所带来的碳减排效益。
此机制有效模拟了现实中“超排惩罚加重”的政策导向，激励系统主动降低高碳能源依赖，优先调度低碳或零碳资源（如风电、氢能循环利用）。
储能协同调度策略与运行约束
四类储能作为系统灵活性的核心载体，其调度受多重约束限制：
- 充放互斥：引入二进制变量确保任一时段储能单元仅处于充电、放电或闲置状态之一，避免物理不可行；
- 功率与容量限制：充放电功率受设备额定功率限制，储能容量维持在安全区间（如 20%–90%）；
- 能量效率建模：充放过程考虑 95% 的往返效率，体现能量转换损失；
- 始末状态一致：设定调度周期首尾储能状态相同，适用于典型日滚动调度场景。
这种精细化建模使储能不仅作为能量“缓冲池”，更成为削峰填谷、平抑可再生能源波动、参与碳成本优化的重要工具。
目标函数与优化目标
模型以最小化系统总运行成本为目标，综合考虑以下三项成本：
- 购能成本：包括分时电价下的购电费用与固定气价下的购气费用；
- 碳交易成本：基于阶梯碳价模型计算的实际碳排放净成本；
- 弃风惩罚成本：对未消纳风电施加单位惩罚，引导最大化可再生能源利用。
通过联合优化，系统在经济性与低碳性之间取得平衡，实现“多能互补、源荷互动、储调协同、碳效兼顾”的综合运行策略。
求解与结果可视化
模型采用Yalmip建模语言构建优化问题，并调用CPLEX作为底层求解器。通过设置合理的 MIP gap 容差（1e-6）与求解参数，确保获得高质量可行解。
求解完成后，代码自动生成多维度可视化图表，包括：
- 购电/购气时序曲线；
- 各类储能容量动态变化；
- 电、热、气、氢四个子系统的功率堆叠图，直观展示各设备出力与负荷匹配情况；
- CHP 热电比变化趋势，反映设备运行灵活性。
这些图表不仅验证了调度方案的合理性，也为运行人员提供决策支持。
总结
本模型构建了一个高度集成、低碳导向的综合能源系统优化调度框架，其核心价值在于：
- 实现电、热、气、氢四能流的统一建模与协同优化；
- 引入阶梯碳交易机制，真实反映碳成本对调度决策的影响；
- 精准刻画多元储能的运行特性，释放其在多时间尺度下的调节潜力；
- 以工程可行为前提，兼顾经济性与可持续性。
该框架可作为园区级、区域级 IES 规划与运行的参考范式，亦可进一步扩展至考虑不确定性（如风电预测误差）、多时间尺度协调（日前-日内）、或与上级电网/气网互动等更复杂场景。
