怎么注销网站备案,上海网站seo排名优化,济宁seo,百度公司推广电话A 题#xff1a;园区微电网风光储协调优化配置 摘要 在全球范围内#xff0c;气候变化和环境污染问题日益严重#xff0c;减少碳排放和实现可持续发展成为各国的共同目标。新能源#xff0c;尤其是风能和光伏发电#xff0c;因其清洁、可再生的特性#xff0c;正在全球范…A 题园区微电网风光储协调优化配置 摘要 在全球范围内气候变化和环境污染问题日益严重减少碳排放和实现可持续发展成为各国的共同目标。新能源尤其是风能和光伏发电因其清洁、可再生的特性正在全球范围内得到广泛应用。然而风能和光伏发电的间歇性和波动性导致与用电负荷的时序不匹配产生了弃风弃光问题。为解决这一问题储能技术的应用显得尤为重要。通过储能设备可以存储多余的风光电能在用电高峰时段释放提高风光发电的利用率减少对主电网的依赖。 通过合理配置储能系统和优化运行策略三个园区在可再生能源利用和经济性方面都有显著提升。特别是园区B通过有效的储能系统配置和管理实现了最低的单位电量平均供电成本。园区A尽管在经济性上表现不如园区B但通过进一步优化仍有较大提升空间。此次研究为实现经济高效的园区微电网系统提供了参考和指导。 在分析联合园区储能配置及其经济性时我们通过线性规划优化方法比较了联合园区在未配置储能和最优配置储能两种情况下的经济性。联合园区的购电量和总供电成本均显著低于独立园区的总和单位电量平均供电成本也较低。同时联合园区的电池功率上限和容量明显减少表明通过共享储能资源可以有效降低投资成本并提高能源利用效率。通过联合运行和优化储能配置可以实现更高效的能源利用和显著的成本节约具有重要的实际应用价值和推广前景。 随着园区电负荷需求的增加如何在满足更高负荷的同时保持经济性和可持续性成为关键问题。本文通过模拟分析了在电负荷增加50%的条件下各园区分别在独立运营和联合运营模式下的风光储协调配置方案及其经济性。结果表明在电负荷增加50%的情况下联合运营模式展现了更高的经济性和资源利用效率。 关键词 风能发电光伏发电混合整数线性规划 (MILP)Gurobi磷酸铁锂电池 目录 A 题园区微电网风光储协调优化配置 1 摘要 1 一、背景 4 二、问题重述与分析 6 三、模型假设与参数说明 8 四、问题求解 10 4.1问题一 各园区独立运营储能配置方案及其经济性分析 11 4.1.1分析未配置储能时各园区运行的经济性 11 4.1.2各园区分别配置50kW/100kWh储能制定储能最优运行策略及购电计划 14 4.1.3是否最优及最优储能配置方案 19 4.2问题二 联合园区储能配置方案及其经济性分析 24 4.2.1若未配置储能分析联合园区运行经济性 24 4.2.2制定联合园区的总储能最优配置方案 28 4.2.3与各园区独立运营相比园区联合运营的经济收益 31 4.3问题三 园区风、光、储能的协调配置方案及其经济性分析 34 4.3.1分别按各园区独立运营、联合运营制定风光储协调配置方案 34 4.3.2按全年12个月典型日风光发电功率数据制定各园区独立运营的风光储协调配置方案 47 五、展望 55 六、 参考文献 56 附录【自行删减】 57 ### https://docs.qq.com/doc/DVWRIQUlKaVNqcWFr四、问题求解 求解工具选择Gurobi搭配Matlab Gurobi Optimizer 是一个用于数学优化数值优化问题求解的商业软件它能够高效地求解线性规划LP、二次规划QP、二次约束规划QCP、整数规划IP、混合整数规划MIP、非线性规划NLP等问题。Gurobi 被广泛应用于工业、金融、能源、物流等多个领域是优化求解的首选工具之一。 4.1问题一 各园区独立运营储能配置方案及其经济性分析 4.1.1分析未配置储能时各园区运行的经济性 对于ABC三个园区都采用线性规划的方式来解决电网的优化调配问题优化方法线性规划问题 优化变量 目标函数 限制变量 电平衡 其他 求解结果 表1给出了三个园区未配置储能时各园区运行的经济性的购电量弃风弃光电量总供电成本和单位电量平均供电成本信息可以看出 1园区A的购电量和供电成本最高说明其对主电网的依赖程度较高自发电能力不足。相反园区B购电量和供电成本最低表明其自发电能力较强对主电网依赖较小。 2园区C的弃风弃光电量最高说明其可再生能源发电能力较强但由于负荷时序不匹配未能充分利用这些能源。减少弃风弃光电量是提高可再生能源利用率的关键。 3园区A的单位电量平均供电成本最高这不仅是因为购电量大还因为可再生能源利用率低导致整体供电成本较高。园区B的单位电量平均供电成本最低说明其可再生能源利用率较高经济性较好。 园区 A B C 购电量/kWh 4874.125 2432.3 2699.39 弃风弃光电量/kWh 951.2 897.5 1128.02 总供电成本/ 6863.1625 4902.38 5510.87 单位电量平均供电成本/(/kWh) 0.8686448 0.63585 0.7087 表1 三个园区未配置储能时各园区运行的经济性 图4 园区A未配置储能各时段电力调配信息 4.1.2各园区分别配置50kW/100kWh储能制定储能最优运行策略及购电计划 优化方法混合整数线性规划问题 优化变量, 目标函数 限制变量 电平衡 电池状态 电池容量变换范围限制 电池充放电状态限制 不能同时充放电 其他 求解结果 表2给出了三个园区未配置储能时各园区运行的经济性的购电量弃风弃光电量总供电成本和单位电量平均供电成本信息可以看出 1园区A的购电量和供电成本最高说明其对主电网的依赖程度较高自发电能力不足。相反园区B购电量和供电成本最低表明其自发电能力较强对主电网依赖较小。 4.1.3是否最优及最优储能配置方案 显然50kW/100kWh的 方案不是最优的因为可以明显看出2的各个结果中仍然出现了大量的弃电现象这会导致大量的浪费我们需要增加电池的电量来获取更好的电量‘去峰填谷’效果 优化方法混合整数线性规划问题 优化变量, 目标函数 限制变量 电平衡 电池状态 电池容量变换范围限制 电池充放电状态限制 不能同时充放电 其他 优化结果 表3给出了三个园区配置最优储能时各园区运行的经济性的购电量弃风 4.2.3与各园区独立运营相比园区联合运营的经济收益 经济收益比较 计算各园区独立运营和联合运营情况下的总购电量、总弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本。 园区 A B C 总和 联合园区 购电量/kWh 4015.667 1622.30625 1681.35195 7319.325 7149.719563 弃风弃光电量/kWh 0 0 0 0 0 总供电成本/ 6604.40039 4447.857303 5176.151573 16228.41 14480.59104 单位电量平均供电成本/(/kWh) 0.83589424 0.576894592 0.665657353 0.739382 0.619172662 电池功率上限/kW 194.625 212.9 260.69 668.215 448.115 电池容量/kWh 1129.55 626.1940789 1269.758125 3025.502 1469.145313 表7 独立园区与联合园区最优配置储能时运行经济性比较 表7展示了独立园区与联合园区最优配置储能时运行经济性比较从表中可以看出 购电量 独立园区A、B、C三个园区的购电量分别为4015.667 kWh、1622.30625 kWh和1681.35195 kWh总和为7319.325 kWh。 联合园区购电量为7149.719563 kWh比独立园区的总和减少169.605437 kWh。 分析联合园区的购电量减少表明通过联合运行和共享储能资源可以有效降低购电需求提高能源利用效率。弃风弃光电量 所有园区的弃风弃光电量均为0。 4.3问题三 园区风、光、储能的协调配置方案及其经济性分析 4.3.1分别按各园区独立运营、联合运营制定风光储协调配置方案 条件各园区的最大负荷增长50%且负荷波动特性不变。风电、光伏电源的配置成本分别为3000元/kW、2500元/kW。投资回报期为5年。 分时电价如表8所示需要提供表8的具体分时电价。 时段 电价元/kWh 7:00-22:00 1 其余时段 0.4 表8 分时电价表 计算负荷增长后的最大负荷 P_load.A_new PLmax.A * 1.5 P_load.B_new PLmax.B * 1.5 P_load.C_new PLmax.C * 1.5 独立运营的风光储协调配置方案 确定各园区风电和光伏的装机容量使得满足未来的负荷需求。计算储能的配置容量和功率使得能在高峰负荷时段提供足够的电力并在风光发电高峰时段存储电能。 联合运营的风光储协调配置方案 计算联合园区的总负荷需求和总风光装机容量。计算联合园区的储能配置容量和功率。 经济性分析计算各方案的总投资成本风电、光伏、储能。计算年化成本考虑5年投资回报期。 比较不同方案的经济性。 优化变量, , 目标函数 限制变量 电平衡 电池状态 电池容量变换范围限制 电池充放电状态限制 不能同时充放电 其他 优化结果 表9为增长负荷之后的风光储协调配置方案经济性,从该表中可以看出 购电量 图16联合园区增长负荷之后的风光储协调配置信息 时间段 购电量/kWh 弃风弃光电量/kWh 充电量/kWh 放电量/kWh 0 288.7293216 0 0 0 1 0 0 290.6295812 0 2 0 0 161.0289092 0 3 0 0 280.9827567 0 4 0 0 978.6979893 0 5 0 0 855.2761331 0 6 0 0 0 125.7532545 7 0 0 0 1090.747681 8 0 0 0 458.2943 9 0 0 309.81864 0 10 0 0 0 325.4529367 11 0 0 387.4384707 0 12 0 0 913.0820729 0 13 0 0 253.4907529 0 14 0 0 0 457.116122 15 0 0 0 488.5146185 16 0 0 193.054425 0 17 0 0 212.939244 0 18 0 0 415.5817153 0 19 0 0 726.5380996 0 20 0 0 0 322.9343346 21 0 0 0 623.4313861 22 0 0 0 527.7193439 23 0 0 0 975.6853304 表13联合增长负荷之后的风光储协调运行各时段参数 图13~16分别展示了园区A,B,C和联合园区在增长负荷之后的风光储协调配置信息 问题代码展示A_1_1_A %A_1_1_A % 清除工作区 clear;clc;close all;warning off; %读取参数%正常读取 % P_LOADxlsread(附件1各园区典型日负荷数据.xlsx); % P_PVWTxlsread(附件2各园区典型日风光发电数据.xlsx); % P_loadP_LOAD(:,2); % P_PV750*P_PVWT(:,2);%若无法读取直接使用该数据 P_load[275,275,277,310,310,293,293,380,375,281,447,447,447,405,404,403,268,313,287,288,284,287,277,275];%电负荷/kW P_PV750*[0,0,0,0,0,0,0,.0058,.3026,.6020,.7711,.8555,.8531,.7842,.6437,.4242,.0619,0,0,0,0,0,0,0,];%光伏输出/kW%常数 N_T24;%24h C_buy1;%购电价格元/kWh C_WT.5; %风电价格元/kWh C_PV.4; %光伏价格元/kWh% 决策变量 P_buy sdpvar(1,N_T);%购电功率 P_waste sdpvar(1,N_T);%弃电功率% 设置约束条件 C[P_PVP_buyP_loadP_waste %电平衡P_buy 0 % 购电功率非负P_waste 0 % 弃电功率非负];ops sdpsettings(solver, gurobi, verbose, 2, debug, 1);F sum(P_PV*C_PVC_buy*P_buy); result optimize(C,F,ops); if result.problem 0 % problem 0 代表求解成功disp(value(F)); elsedisp(求解出错); end% 定义要删除的文件名 filename A_1_1_A.xlsx; % 使用delete函数删除文件 if exist(filename, file)delete(filename);disp([已成功删除文件 filename]); elsedisp([文件 filename 不存在。]); end data table({购电量/kWh, 弃风弃光电量/kWh, 总供电成本/, 单位电量平均供电成本/(/kWh)}, ...[sum(value(P_buy)), sum(value(P_waste)),value(F),value(F)/sum(P_load)], VariableNames, {经济参数, A_1_1_A}); 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