电热综合能源系统调度模型与MATLAB实现

1. 电热综合能源系统调度模型研究背景

在双碳目标背景下，我国新能源装机规模呈现爆发式增长。截至2023年底，风电和光伏装机总量已突破10亿千瓦，占全国电源总装机的36%。这种快速增长也带来了突出的消纳难题——2023年全国平均弃风率仍达3.1%，部分西北地区甚至超过8%。传统电力系统"以热定电"的运行模式与可再生能源的波动特性之间存在根本性矛盾，这正是电热综合能源系统（Integrated Energy System, IES）研究的现实驱动力。

1.1 系统架构与核心设备

典型电热综合能源系统包含三个关键子系统：

• 电力子系统：火电机组、风电场、光伏电站、电储能
• 热力子系统：热电联产（CHP）机组、电锅炉、热泵、储热罐
• 耦合环节：通过电转热（P2H）技术实现能量形式转换

其中CHP机组是系统灵活性的关键，其热电耦合特性可用运行可行域表示。以某300MW抽凝式机组为例，其可行域边界满足：

code复制P_elec = 0.8Q_heat + 120  (上限)
P_elec = 0.6Q_heat + 30   (下限)

式中P_elec为发电功率(MW)，Q_heat为供热功率(MW)。这种非线性关系是模型构建时需要重点处理的约束条件。

1.2 可再生能源不确定性建模

风电出力预测误差通常服从韦布尔分布。我们采用场景分析法处理这种不确定性，具体步骤：

1. 基于历史数据拟合风速-功率曲线
2. 使用拉丁超立方抽样生成1000个初始场景
3. 通过场景削减技术保留10个典型场景

光伏出力则受云层影响呈现快速波动特性，需采用ARIMA时间序列模型进行超短期预测。实测表明，该方法可将光伏预测误差控制在8%以内。

2. 日前经济调度模型构建

2.1 目标函数设计

以24小时为调度周期，目标函数包含四项成本：

math复制\min \sum_{t=1}^{24}\left(\sum_{i\in G}C_i^g(P_{i,t}) + \sum_{j\in H}C_j^h(Q_{j,t}) + C_t^{curt} + C_t^{env}\right)

其中：

• 第一项为传统机组发电成本（二次函数）
• 第二项为供热设备运行成本
• 第三项为弃风弃光惩罚成本（200元/