Programmation optimale sur plusieurs échelles de temps d'un micro-réseau combiné de refroidissement, de chauffage et d'électricité avec climatiseur à stockage de glace

manuel

Ressources liées au code : Ordonnancement optimal des systèmes énergétiques intégrés complémentaires de refroidissement, de chauffage, d'électricité et multi-énergies en tenant compte du confort des utilisateurs

Utilisation d'algorithmes intelligents pour distribuer de manière optimale l'énergie distribuée dans les micro-réseaux afin d'obtenir un fonctionnement stable des réseaux de distribution

Planification multi-objectifs du micro-réseau, utilisant l'algorithme amélioré d'essaim de particules multi-objectifs pour le calcul, qui comprend trois paramètres de fonction objectifs tels que l'économie

Réalisation Matlab de l'optimisation du système énergétique intégré par essaim de particules

Code MATLAB : programmation optimale sur plusieurs échelles de temps d'un micro-réseau combiné de refroidissement, de chauffage et d'alimentation électrique avec climatiseur à stockage de glace

Mots clés : climatiseur à accumulation de glace CCHP-MG optimisation multi-échelles de temps refroidissement, chauffage et alimentation combinés

Document de référence : "Ordonnancement optimal multi-échelles temporelles d'un micro-réseau combiné de refroidissement, de chauffage et d'électricité avec climatisation à stockage de glace" entièrement reproduit

Plate-forme de simulation : MATLAB yalmip+cplex

Contenu principal : le contenu principal du code est un modèle de programmation optimale à plusieurs échelles de temps d'un micro-réseau combiné de refroidissement, de chauffage et d'alimentation électrique avec des climatiseurs à stockage de glace, et étudie l'impact de différents modes de fonctionnement des climatiseurs à stockage de glace sur l'optimum. Planification. Le plan journalier décrit l'incertitude des énergies renouvelables à travers plusieurs scénarios, en se concentrant sur le fonctionnement économique de CCHP-MG dans un cycle d'optimisation de l'exploitation ; la programmation journalière est basée sur le plan journalier, selon la corrélation et la complémentarité de refroidissement, de chauffage et de puissance à différentes échelles de temps Afin de résoudre la sortie d'ajustement de chaque équipement de cogénération, un modèle de stabilisation d'optimisation de roulement à deux couches tenant compte de l'évolution des charges de refroidissement et de chauffage est proposé.

pour i=1:24
    GB(1,i)=Cgaz*H(1,i)/H_n ;
    ranliaofeiyong(1,i)=Cgas*(aF(1)*P(1,i)+bF(1)*UP(1,i)+aF(2)*P(2,i)+bF(2) *UP(2,i))+aF(3)*P(3,i)+bF(3)*UP(3,i) ess(1,i)=Pcharge(1,i)*0.00362+Pdécharge
    ( 1,i)*0,00182 ;
fin
c1=somme(Go);
c2=somme(ranliaofeiyong);
c3=somme(ss);
for i=1:24
    if i<=6%%谷
       jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(1).*buy_Pgrid(1,i);

    elseif i<=11&&i>=7%峰
      jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(3).*buy_Pgrid(1,i);
    elseif i>=12&&i<=17%平
       jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(2).*buy_Pgrid(1,i);
    elseif i>=18&&i<=22%峰
      jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(3).*buy_Pgrid(1,i);
    sinon je>=23&&i<=24%谷
      jiaohugonglv(1,i)=buy_Price(1).*buy_Pgrid(1,i);
    fin
fin