文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《多时间尺度下计及综合需求响应和碳捕集-电转气联合运行的综合能源系统优化调度》

这个标题涉及到一个关于综合能源系统优化调度的研究主题，具体解读如下：

1. 多时间尺度下：

   • 涉及不同的时间尺度，可能包括短时、中时和长时，表明研究考虑到了系统在不同时间范围内的运行特性。

2. 计及综合需求响应：

   • 强调在系统设计和运行中，考虑到综合的需求响应，这可能包括对电力、热力和气体等多种能源形式的需求响应策略。

3. 碳捕集-电转气联合运行：

   • 突出了碳捕集、电力生成和气体生产（转化）之间的联合运行。这表明研究可能关注于通过整合碳捕集技术，电力生成以及气体转化等方式，来实现综合能源系统的高效运行。

4. 综合能源系统优化调度：

   • 表明研究的核心目标是在整个能源系统中，通过合理的调度策略和优化方法，提高系统的整体效益，包括能源利用效率、经济性以及环境可持续性等方面的综合考量。

研究可能涉及到能源系统管理、智能调度算法、碳捕集技术等多个领域，以实现在不同时间尺度下，综合考虑各种能源形式的需求响应和协同运行，从而提高整体能源系统的性能和可持续性。

摘要：对源侧进行低碳化改造、荷侧辅以综合需求响应策略有利于“双碳”目标的实现。为此，提出一种多时间尺度下计及综合需求响应和碳捕集-电转气联合运行的综合能源系统低碳优化调度策略。源侧在碳捕集电厂中引入储液罐，形成碳捕集电厂的综合灵活运行方式，并构建碳捕集电厂和电转气设备的新型联合运行模型；在荷侧分析需求侧资源在不同时间尺度下的响应特性，建立不同时间尺度下的价格型、激励型需求响应模型，通过源荷协调配合提升系统的低碳性能；提出源荷互补的综合能源系统多时间尺度低碳调度策略，构建含综合需求响应的日前-日内-实时调度模型。算例结果表明，所提模型能够充分利用源荷资源参与调节，实现系统低碳、经济、稳定运行。

这段摘要描述了一项关于综合能源系统低碳优化调度的研究，以下是对摘要的详细解读：

1. 低碳化改造：

   • 摘要指出对源侧进行低碳化改造的措施。这可能包括采用更清洁的能源、提高能源利用效率或者引入碳捕集技术等手段，旨在减少能源系统的碳排放。

2. 荷侧综合需求响应策略：

   • 强调了荷侧采用综合需求响应策略的重要性。这意味着系统对电力、热力等能源需求的灵活调整，以适应不同时间尺度下的能源供需状况。

3. “双碳”目标：

   • 提到了“双碳”目标，可能指的是减少二氧化碳排放和提高碳利用效率的双重目标，符合当前环保趋势。

4. 多时间尺度下的优化调度策略：

   • 该研究提出了一种多时间尺度下的优化调度策略，旨在更全面地考虑系统在不同时间尺度下的运行情况。

5. 碳捕集-电转气联合运行：

   • 在源侧采用碳捕集电厂，并引入储液罐，构建碳捕集电厂和电转气设备的联合运行模型。这可能有助于提高系统的灵活性和适应性。

6. 荷侧需求响应模型：

   • 在荷侧分析需求侧资源的响应特性，建立了不同时间尺度下的价格型和激励型需求响应模型，以提高系统的低碳性能。

7. 日前-日内-实时调度模型：

   • 提出了一种包含综合需求响应的日前-日内-实时调度模型，旨在更好地协调和优化系统的运行。

8. 算例结果：

   • 研究通过算例结果展示，所提出的模型能够充分利用源荷资源进行调节，从而实现系统在低碳、经济和稳定方面的运行性能的提升。

总体而言，这项研究的目标是通过在源侧和荷侧采取一系列措施，以及建立相应的模型和调度策略，实现综合能源系统在多时间尺度下的低碳、经济、稳定运行。

关键词:综合能源系统; 综合灵活运行方式多时间尺度:综合需求响应;碳捕集电厂;联合运行;电转气:优化调度;

这组关键词涉及到一项关于综合能源系统优化调度的研究，以下是对每个关键词的解读：

1. 综合能源系统：

   • 这指的是一个整合了不同类型能源（可能包括电力、热力等）的系统，目的是提高能源的综合利用效率，减少环境影响。

2. 综合灵活运行方式：

   • 暗示该系统采用一种灵活的运行方式，可能包括适应性强、响应速度快、能够根据需求动态调整运行模式等特征。

3. 多时间尺度：

   • 表明该研究考虑了不同的时间尺度，可能包括长期、中期和短期，以更全面地分析和优化能源系统的运行。

4. 综合需求响应：

   • 暗示系统在面对需求变化时具备响应机制，能够根据需求的不同而调整能源输出或使用方式，以更好地满足用户需求。

5. 碳捕集电厂：

   • 指的是一种设备或系统，用于捕集和存储二氧化碳，可能是为了减少温室气体排放或实现碳利用。

6. 联合运行：

   • 表示碳捕集电厂与电转气设备之间实现协同运行，可能通过共享资源或优化运行模式来提高整体系统效率。

7. 电转气：

   • 可能指电能转化为气体能源的过程，例如电解水制氢，这是一种储能和能源转换的技术。

8. 优化调度：

   • 暗示研究的重点是通过合理的调度策略来最大化系统的效益，可能是在经济、环保和运行稳定性等方面进行综合考虑。

这组关键词集中描述了一个研究方向，即在综合能源系统中引入灵活运行方式、多时间尺度的综合需求响应，以及联合运行碳捕集电厂和电转气设备，通过优化调度实现系统的最佳性能。

仿真算例：为了验证本文所提调度模型的有效性，以某地区冬季典型日为例进行仿真分析。其中 IES 内部扑图见附录 B 图 B1，其中包含 3 台火电机组，并将其中 1 台容量最大的火电机组改造为 CCPP；CCPP 综合灵活运行方式见图 1；电、热、气负荷以及风电预测功率曲线如附录 B 图 B2 所示；初始电价如附录 B 表 B1 所示；火电机组、能源转换设备和储能设备参数分别见附录 B 表 B2 和表 B3；CCPP 和 IES 其他参数见附录 B 表 B4；各阶段的典型场景概率如附录 B 表 B5 所示。为了验证本文所提多时间尺度调度策略在经济性和环保性方面的有效性，设置 4 种不同运行方案进行对比验证：①方案 1，考虑分流式 CCPP 的IES 低碳优化模型；②方案 2，考虑综合灵活运行方式 CCPP 的 IES 低碳优化模型；③方案 3，考虑综合灵活运行方式 CCPP-P2G 联合运行的 IES 低碳优化模型；④方案 4，在方案 3 的基础上，进一步考虑多时间尺度 IDR 模型。

仿真程序复现思路：

为了复现文章中描述的仿真，需要按照以下步骤进行：

1. 建立模型结构：

   • 根据附录 B 图 B1 的内部扑图，构建模型的基本结构，包括火电机组、CCPP、能源转换设备和储能设备的连接关系。

2. 确定参数值：

   • 根据附录 B 表 B2、B3、B4 的参数表，设置各个设备的参数值，确保模型的具体特性与文章描述一致。

3. 设置负荷和预测曲线：

   • 使用附录 B 图 B2 中给出的电、热、气负荷以及风电预测功率曲线，为模型设置负荷和风电输入。

4. 设置初始电价：

   • 根据附录 B 表 B1 中的初始电价设置初始条件。

5. 设置场景概率：

   • 使用附录 B 表 B5 中的场景概率，考虑各阶段的典型场景。

6. 编写仿真算法：

   • 根据文章描述的调度模型和算法，编写相应的仿真算法。这可能包括多时间尺度的调度策略、IES 内部扑图的优化、碳捕集电厂的运行模型等。

7. 设置运行方案：

   • 基于文章中提到的四种不同运行方案，设置相应的模型参数和算法配置。这涉及考虑分流式 CCPP 的IES 低碳优化模型、综合灵活运行方式 CCPP 的 IES 低碳优化模型、综合灵活运行方式 CCPP-P2G 联合运行的 IES 低碳优化模型以及多时间尺度 IDR 模型。

8. 运行仿真：

   • 使用编写的仿真算法和设置的运行方案，对模型进行仿真分析。

以下是一个简化的伪代码表示，实际情况可能需要更复杂和具体的编码：

class PowerSystemModel:
    def __init__(self):
        # 初始化模型结构和参数
        self.model_structure = build_model_structure()
        set_parameters(self.model_structure, parameters_from_appendix)

    def set_load_and_forecast(self, load_curve, wind_power_curve):
        # 设置负荷和风电预测曲线
        set_load_and_forecast(self.model_structure, load_curve, wind_power_curve)

    def set_initial_prices(self, initial_prices):
        # 设置初始电价
        set_initial_prices(self.model_structure, initial_prices)

    def set_scenario_probabilities(self, probabilities):
        # 设置场景概率
        set_scenario_probabilities(self.model_structure, probabilities)

    def simulate(self, scheduling_algorithm):
        # 运行仿真
        results = simulate(self.model_structure, scheduling_algorithm)
        return results


# 步骤 1: 创建电力系统模型
power_system_model = PowerSystemModel()

# 步骤 2: 设置负荷和预测曲线
power_system_model.set_load_and_forecast(load_curve, wind_power_curve)

# 步骤 3: 设置初始电价
power_system_model.set_initial_prices(initial_prices_from_appendix)

# 步骤 4: 设置场景概率
power_system_model.set_scenario_probabilities(probabilities_from_appendix)

# 步骤 5: 运行仿真 - 方案 1
result_scenario_1 = power_system_model.simulate(scheduling_algorithm_for_scenario_1)

# 步骤 6: 运行仿真 - 方案 2
result_scenario_2 = power_system_model.simulate(scheduling_algorithm_for_scenario_2)

# 步骤 7: 运行仿真 - 方案 3
result_scenario_3 = power_system_model.simulate(scheduling_algorithm_for_scenario_3)

# 步骤 8: 运行仿真 - 方案 4
result_scenario_4 = power_system_model.simulate(scheduling_algorithm_for_scenario_4)

# 处理仿真结果，进行进一步的分析和可视化

在这个示例中，PowerSystemModel 类代表整个电力系统模型，包括模型的结构、参数和仿真方法。set_load_and_forecast、set_initial_prices、set_scenario_probabilities 分别用于设置负荷和预测曲线、初始电价和场景概率。simulate 方法用于运行仿真，并根据给定的调度算法返回结果。

请注意，具体的调度算法和模型结构需要根据文章中提供的详细信息进行实现。这个示例仅为了演示概念，实际实现需要更多的细节和精确度。