考虑非居民自建共享储能的含蓄热式电采暖用户冬季日前优化调度（Matlab代码实现）

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💥1 概述

考虑非居民自建共享储能的含蓄热式电采暖用户冬季日前优化调度研究

一、引言

随着共享经济理念在电力系统中的广泛应用，共享储能作为一种创新模式，旨在降低储能投资成本并提升系统资源利用率。本研究聚焦于非居民自建共享储能环境下的含蓄热式电采暖用户冬季日前优化调度问题，旨在通过构建合理的优化模型，实现用户群在典型日内的运行成本最小化。

二、共享储能系统概述

共享储能系统由第三方投资运营，用户无需承担储能设备的初始投资费用，仅需支付使用费。该系统通过集中式储能投资间接电量共享模式，为接入的用户群提供储能服务，从而有效分散储能成本，提高整体经济性和资源利用率。

三、优化调度模型构建

3.1 目标函数

以典型日运行成本最优为目标，确定储能电站的容量、最大充放电功率以及各时段的充放电功率，同时优化用户各时段利用储能电站进行充电和放电的功率。目标函数如下：

min(电网购电费用+储能服务费)

3.2 约束条件

电功率平衡约束：确保用户群在各时段内的电力需求得到满足。
用户充放电功率约束：限制用户利用共享储能电站进行充放电的功率范围。
储能电站荷电状态连续性约束：保证储能电站的荷电状态在各时段间连续变化。
储能电站充放电功率约束：限制储能电站的最大充放电功率。
功率平衡约束：确保储能电站的充放电功率与用户利用储能电站的充放电功率相平衡。

四、含蓄热式电采暖系统建模

在三北地区，含蓄热式电采暖系统通过电锅炉产生热能，既可直接向用户供热，也可储存于蓄热水箱中。采用一阶等效热参数（ETP）模型模拟房屋热量传递过程，提高系统经济性和灵活性。

4.1 热量传递模型

利用ETP模型描述房屋热量传递过程，包括热容、热阻等参数，以精确模拟房屋内温度的变化。

4.2 蓄热与放热策略

在电力需求低谷期，利用低价电能进行加热并储存热量；在电力高峰期，释放储存的热量以满足用户取暖需求，从而降低整体运行成本。

五、优化调度策略与算法

结合共享储能和含蓄热式电采暖系统的特点，设计优化调度策略，利用智能算法（如遗传算法、粒子群优化等）求解模型，确定各时段的最优充放电功率和蓄热/放热策略。

六、案例分析

选取三北地区某典型城市作为案例，分析其冬季日前优化调度结果。通过对比不同策略下的运行成本，验证所提模型的有效性和经济性。

七、结论与展望

本研究建立了考虑非居民自建共享储能的含蓄热式电采暖用户冬季日前优化调度模型，并设计了相应的求解算法。案例分析表明，所提模型能够显著降低用户群的运行成本，提高系统的经济性和灵活性。未来，将进一步研究多主体协同优化、考虑不确定性因素的优化调度等问题，以推动共享储能和含蓄热式电采暖系统在电力系统中的广泛应用。

📚2 运行结果

部分代码：

%% 约束条件 for i=1:2 for t=1:96 C=[C, P_pv(i,t)+P_wind(i,t)+P_grid(i,t)+P_ess_b(i,t)-P_ess_s(i,t)-P_load(i,t)==0, %电功率平衡约束 0<=P_ess_b(i,t)<=1000*U_ess_b(i,t), %用户使用共享储能电站放电功率约束 0<=P_ess_s(i,t)<=1000*U_ess_s(i,t), %用户使用共享储能电站充电功率约束 U_ess_b(i,t)+U_ess_s(i,t)<=1, %避免同时出现充放电的情况,故增加此约束 P_grid(i,t)>=0, ]; %电功率平衡约束 end end P_hP_h=sum(P_h); for t=1:96 C=[C, P_pv(3,t)+P_wind(3,t)+P_grid(3,t)+P_ess_b(3,t)-P_ess_s(3,t)-P_load(3,t)-P_hP_h(t)==0, %电功率平衡约束 0<=P_ess_b(3,t)<=1000*U_ess_b(3,t), %用户使用共享储能电站放电功率约束 0<=P_ess_s(3,t)<=1000*U_ess_s(3,t), %用户使用共享储能电站充电功率约束 U_ess_b(3,t)+U_ess_s(3,t)<=1, %避免同时出现充放电的情况,故增加此约束 P_grid(3,t)>=0, ]; %电功率平衡约束 end %储能电站荷电状态连续性约束 C=[C,E(1)==E_init+0.95*P_abs(1)/4-P_relea(1)/0.95/4,]; %1时段和其他时段不同,涉及E(0) for t=2:96 C=[C,E(t)==E(t-1)+0.95*P_abs(t)/4-P_relea(t)/0.95/4,]; end for t=1:96 C=[C,0.1*E_max<=E(t)<=0.9*E_max,]; end C=[C,E_init==0.2*E_max,E(96)==E_init,]; %储能电站的充放电功率约束,用文章2.3中的Big-M法进行线性化处理 M=1E8; %这里的M是个很大的数 for t=1:96 C=[C, 0<=P_abs(t)<=P_max, 0<=P_abs(t)<=U_abs(t)*M, 0<=P_relea(t)<=P_max, 0<=P_relea(t)<=U_relea(t)*M, U_abs(t)+U_relea(t)<=1, ]; end %储能电站充放电功率平衡约束 for t=1:96 C=[C, (P_ess_b(1,t)-P_ess_s(1,t))+(P_ess_b(2,t)-P_ess_s(2,t))+(P_ess_b(3,t)-P_ess_s(3,t))==P_relea(t)-P_abs(t), ]; end %% 目标函数 C1=sum(gamma.*P_grid(1,:))+sum(gamma.*P_grid(2,:))+sum(gamma.*P_grid(3,:)); %用户群从电网购电费用 C2=sum(de.*(P_ess_b(1,:)+P_ess_s(1,:)))+sum(de.*(P_ess_b(2,:)+P_ess_s(2,:)))+sum(de.*(P_ess_b(3,:)+P_ess_s(3,:))); %用户群向储能电站缴纳的服务费 F1=C1+C2; %上层目标函数：经济性最优 % F2=sum(abs(P_grid(1,2:end)-P_grid(1,1:end-1)))+sum(abs(P_grid(2,2:end)-P_grid(2,1:end-1)))+sum(abs(P_grid(3,2:end)-P_grid(3,1:end-1))) % %% 模型求解 ops=sdpsettings('solver','cplex');