文章解读与仿真程序复现思路——高电压技术EI\CSCD\北大核心《含CCUS和P2G的综合能源系统分布式鲁棒优化调度》

这个标题涉及到两个关键的能源技术领域，即CCUS（Carbon Capture, Utilization, and Storage，碳捕捉利用与储存）和P2G（Power-to-Gas，电力转化为气体）。同时，它提到了综合能源系统的分布式鲁棒优化调度。

让我们逐步解读这个标题的主要要点：

1. CCUS（碳捕捉利用与储存）：

   • 碳捕捉（Carbon Capture）：指通过不同技术手段将产生的二氧化碳（CO2）从工业过程中捕捉出来，防止其释放到大气中。
   • 碳利用（Utilization）：指对捕捉到的二氧化碳进行有效的利用，例如转化为有价值的产品或原材料。
   • 碳储存（Storage）：将二氧化碳以安全可靠的方式储存，防止其再次释放到大气中。

2. P2G（电力转化为气体）：

   • 电力转化（Power-to-Gas）：是一种技术，通过使用电力来产生氢气或其他可燃气体。这些气体可以被储存或用于其他能源系统中。

3. 综合能源系统：

   • 指的是一个集成了不同能源形式（电力、热能、气体等）的系统，通常旨在提高能源的整体效率和可持续性。

4. 分布式鲁棒优化调度：

   • 分布式：指系统或算法的分散性，即任务、决策或计算在系统内的多个节点之间分布进行。
   • 鲁棒优化：强调系统在面对不确定性和变化时的鲁棒性，即系统能够在不确定性因素变化的情况下维持高效性和性能。
   • 调度：指的是对系统中各个组件或任务进行合理安排和优化，以达到特定目标。

因此，整个标题的含义可能是在一个集成了CCUS和P2G技术的综合能源系统中，通过分布式的鲁棒优化调度方法，实现对能源系统的高效管理和优化，以适应不同的环境条件和需求。这可能涉及到碳捕捉利用与储存技术的协同运行，以及电力转化为气体的合理调度，从而在整个系统层面上提高能源利用效率、降低碳排放，并保障系统的鲁棒性。

摘要：在双碳战略的背景下，综合能源系统成为探索可再生能源低碳高效利用及多能耦合的主要途径。为兼顾综合能源系统在低碳优化时的稳定性和经济效益，本文提出了一种含碳捕集、利用与封存-电转气协同运行的综合能源系统分布式鲁棒低碳优化策略。首先，对电转气过程精细化建模，研究氢能的多方面效益，建立CHP-CCUS-P2G耦合模型，并引入阶梯式碳交易机制，提出一种基于阶梯式碳交易机制的CHP-CCUS-P2G低碳经济调度方法；其次，考虑风光出力的不确定性，以调度系统中可用的历史数据为基础，构建数据驱动下min-max-min的两阶段鲁棒调度模型，采用1-范数和∞-范数约束场景概率分布模糊集；最后，基于列约束生成算法对模型反复迭代求解。算例仿真结果表明上述模型提高了IES的风光消纳率和经济性，并降低了系统碳排放。

这段摘要涉及到在双碳战略的背景下，通过综合能源系统来实现可再生能源的低碳高效利用和多能耦合。以下是对摘要各部分的详细解读：

1. 双碳战略的背景：

   • 指的是应对气候变化和碳排放的双重挑战的战略。这可能包括减少工业和能源生产中的碳排放，以及加大对可再生能源的利用。

2. 综合能源系统的重要性：

   • 在双碳战略的推动下，综合能源系统被看作是实现可再生能源低碳高效利用和多能耦合的主要途径。这表明综合能源系统在实现能源转型和碳减排方面有着关键的作用。

3. 提出的综合能源系统优化策略：

   • 本文提出了一种分布式鲁棒低碳优化策略，其中包括碳捕集、利用与封存（CCUS）与电转气（P2G）协同运行。这种策略旨在平衡综合能源系统在低碳优化时的稳定性和经济效益。

4. 具体实施步骤：

   • 精细化建模：对电转气过程进行精细化建模，研究氢能的多方面效益，建立CHP-CCUS-P2G耦合模型。
   • 碳交易机制引入：引入阶梯式碳交易机制，提出基于该机制的低碳经济调度方法。
   • 不确定性考虑：考虑风光出力的不确定性，以历史数据为基础构建数据驱动下的两阶段鲁棒调度模型，采用1-范数和∞-范数约束场景概率分布模糊集。
   • 迭代求解：基于列约束生成算法对模型进行反复迭代求解。

5. 算例仿真结果：

   • 仿真结果显示，上述模型提高了综合能源系统的风光消纳率和经济性，并降低了系统的碳排放。这说明所提出的综合能源系统优化策略在实际应用中取得了积极的效果。

总体来说，这篇文献的重点在于通过建立协同运行的综合能源系统，并采用分布式鲁棒低碳优化策略，以平衡系统的稳定性和经济效益，从而实现对可再生能源的高效利用和碳排放的降低。

关键词:碳捕集、利用与封存;电转气;阶梯式碳交易;分布鲁棒;综合范数;
 

这组关键词涉及到环境、能源和气候变化等领域的术语，具体解读如下：

1. 碳捕集、利用与封存：

   • 碳捕集：指通过不同技术手段将大气中的二氧化碳捕获、提取或吸收。
   • 利用：表示对捕集到的碳进行有益的再利用，可能包括将其用于工业过程或产品制造。
   • 封存：指将捕集到的碳永久存储，通常涉及地下储存或其他封闭系统。

2. 电转气：

   • 表示将电力转化为气体能源的过程。这可能包括通过电解水产生氢气等方法。

3. 阶梯式碳交易：

   • 阶梯式：可能指的是分级或层次化的特征。
   • 碳交易：指基于碳排放权的买卖和交易体系，可能包括碳排放配额等。

4. 分布鲁棒：

   • 分布：可能表示分散、分布式的性质。
   • 鲁棒：通常指系统或方法的稳健性和抗干扰性。

5. 综合范数：

   • 综合：表明可能涉及多个方面或因素的考虑。
   • 范数：通常是数学中表示向量大小的概念。

这些关键词一起似乎描述了一种以碳捕集、电力转气、碳交易为核心的环境保护和气候变化应对的综合策略，同时强调了系统的分布鲁棒性。

仿真算例：算例采用某区域含风光等可再生能源发电的热 电联产综合能源系统为仿真对象，如图 1 所示。系 统由 CCUS 设备、细化两阶段 P2G 设备、热电联产 机组、燃气轮机、储能设备、电制冷机组成。系统 机组参数详见附录表 B1。分时电价见附录表 B2， 负荷水平及风电预测值见附录图 B1，本文机组运行 系数来自文献[24-26]。利用 Gurobi 在 MATLAB 中 仿真求解。为验证本文所提模型的经济性与低碳性，考虑 不确定参数波动给总成本带来的影响，设定模糊集 置信度水平 α1、α∞分别为 0.2 和 0.99，离散场景 N 设为 10，具体场景数据图见附录图 B2-图 B5，本文 设置 4 个不同场景： Case1：不考虑 P2G 设备和 CCUS 设备； Case2：考虑传统 P2G 设备和 CCUS 设备； Case3：考虑细化两阶段的 P2G 设备和 CCUS 的联合运行； Case4：在 CCUS-P2G 协同运行的基础上，考 虑风光不确定性。 根据 4 种不同的场景，优化所得的成本结果对 比如表 1，场景四的最优调度图如图 2-图 5 所示。

仿真程序复现思路：

仿真的复现思路可以分为以下步骤，并使用MATLAB结合Gurobi进行求解：

1. 建立模型：

   • 根据文章描述，首先需要建立热电联产综合能源系统的数学模型，包括CCUS设备、P2G设备、燃气轮机、储能设备等的运行模型，以及目标函数和约束条件。

2. 导入参数：

   • 将系统机组参数、分时电价、负荷水平、风电预测值等数据导入MATLAB中，确保数据的准确性和完整性。

3. 设定优化问题：

   • 基于建立的数学模型，设定优化问题，考虑不同的场景（Case1到Case4），包括是否考虑P2G设备和CCUS设备、是否考虑风光不确定性等。

4. 设置不确定参数波动：

   • 根据设定，引入不确定参数波动，设置模糊集置信度水平α1和α∞，以及离散场景N。

5. 调用Gurobi求解器：

   • 利用Gurobi在MATLAB中调用求解器，对建立的优化问题进行求解。确保Gurobi和MATLAB的接口正常，并且在求解器中设置相应的参数。

6. 获取结果：

   • 获取优化结果，包括成本结果和最优调度图。根据文章描述，可以获得四种不同场景的成本对比表（表1）和最优调度图（图2-图5）。

以下是一个简化的MATLAB代码示例，具体的代码实现需要根据具体的模型和数据进行调整：

% 定义模拟参数
% 这里包括电解槽参数、甲烷反应器参数、储氢罐参数、氢燃料电池参数等
electrolyzer_parameters = struct('efficiency', 0.8, '...'); % 电解槽参数
methane_reactor_parameters = struct('efficiency', 0.7, '...'); % 甲烷反应器参数
hydrogen_tank_parameters = struct('capacity', 1000, '...'); % 储氢罐参数
fuel_cell_parameters = struct('efficiency', 0.6, '...'); % 氢燃料电池参数

% 模拟时间和步长
simulation_time = 24; % 小时
time_step = 1; % 小时

% 初始化状态变量
hydrogen_production = zeros(1, simulation_time);
methane_production = zeros(1, simulation_time);
electricity_production = zeros(1, simulation_time);
heat_production = zeros(1, simulation_time);

% 模拟电转气过程
for t = 1:time_step:simulation_time
    % 第一阶段：电解水产氢气
    hydrogen_production(t) = electrolyzer(electrolyzer_parameters);
    
    % 第二阶段：甲烷反应器转化为 CH4
    methane_production(t) = methane_reactor(methane_reactor_parameters, hydrogen_production(t));
    
    % 燃气热电机组供电
    electricity_production(t) = fuel_cell(fuel_cell_parameters, methane_production(t));
    
    % 储氢罐存储剩余的氢气
    excess_hydrogen = hydrogen_production(t) - methane_production(t);
    hydrogen_tank_storage = hydrogen_storage(hydrogen_tank_parameters, excess_hydrogen);
    
    % 输出结果
    disp(['时间：', num2str(t), ' 小时']);
    disp(['产生的氢气：', num2str(hydrogen_production(t)), ' 千克']);
    disp(['产生的甲烷：', num2str(methane_production(t)), ' 千克']);
    disp(['产生的电能：', num2str(electricity_production(t)), ' 千瓦时']);
    disp(['产生的热能：', num2str(heat_production(t)), ' 千瓦时']);
end

% 绘制结果图表
time = 1:time_step:simulation_time;
figure;
subplot(2, 2, 1);
plot(time, hydrogen_production);
title('氢气产生量');

subplot(2, 2, 2);
plot(time, methane_production);
title('甲烷产生量');

subplot(2, 2, 3);
plot(time, electricity_production);
title('电能产生量');

subplot(2, 2, 4);
plot(time, heat_production);
title('热能产生量');

在这个框架中，假设有一些函数来模拟不同阶段的过程，比如 electrolyzer、methane_reactor、fuel_cell 和 hydrogen_storage。这些函数应该根据具体的物理模型和实验数据进行定义。

请注意，这是一个简化的模型，实际情况可能涉及更多的复杂性和参数。你可能需要进一步细化每个阶段的模拟，并根据实际情况调整参数和模型。