matlab建模 分布式储能 充电站配储 分布式电源配储 工商业配储

Question

建立三个场景模型
充电站配储 分布式电源配储 工商业配储
有目标函数
考虑可再生能源消纳和需求响应

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对你提出的需求，即在MATLAB中建立三个场景模型——充电站配储、分布式电源配储、工商业配储，并且这些模型需考虑可再生能源消纳和需求响应，以下是一种可能的实现方案。

1. 建立模型基础框架

首先，我们需要在MATLAB中定义一个基础框架，用于描述储能系统（ESS）与电网的交互。这包括储能系统的充放电状态、可再生能源的输出、以及负载需求。我们将使用混合整数线性规划（MILP）来构建目标函数和约束条件。

定义变量：

• t：时间步长，通常为小时。
• Pgrid：电网与储能系统之间的功率流，正值表示从电网取电，负值表示向电网供电。
• Pess：储能系统的充放电功率，正值表示充电，负值表示放电。
• Ppv：光伏板的发电量。
• Pload：负载需求。
• SOC：储能系统的荷电状态（State of Charge）。

目标函数：

最小化总成本，包括电力购买成本和储能运行成本。

约束条件：

• 功率平衡：确保系统在每个时间点上的能量平衡。
• SOC限制：储能系统的荷电状态需保持在合理范围内。
• 充放电功率限制：储能系统的最大充放电功率。

2. 实现代码示例

下面是一个简化版的MATLAB代码示例，用于构建充电站配储模型。其他两个模型可以类似地构建，主要区别在于负载特性和可再生能源输入的定义。

% 参数设置
T = 24; % 时间步长
SOCmax = 1; % ESS的最大荷电状态
SOCmin = 0.2; % ESS的最小荷电状态
Pess_max = 50; % ESS的最大充放电功率 (kW)
Ppv = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 100, 100, 90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10, 0, 0, 0]; % PV输出 (kW)
Pload = [50, 60, 70, 80, 90, 100, 100, 100, 90, 80, 70, 60, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 100, 100, 90, 80, 70, 60]; % 负载需求 (kW)

% 创建优化问题
prob = optimproblem('ObjectiveSense', 'minimize');

% 定义决策变量
Pgrid = optimvar('Pgrid', T, 'LowerBound', -inf, 'UpperBound', inf);
Pess = optimvar('Pess', T, 'LowerBound', -Pess_max, 'UpperBound', Pess_max);
SOC = optimvar('SOC', T+1, 'LowerBound', SOCmin, 'UpperBound', SOCmax);

% 目标函数
prob.Objective = sum(Pgrid);

% 约束条件
for t = 1:T
    prob.Constraints.energyBalance = Pgrid(t) + Pess(t) == Pload(t) - Ppv(t);
    if t > 1
        prob.Constraints.SOCBalance = SOC(t) == SOC(t-1) + Pess(t)/100;
    end
end
prob.Constraints.initialSOC = SOC(1) == 0.5; % 初始SOC设为50%
prob.Constraints.finalSOC = SOC(T+1) == 0.5; % 最终SOC也设为50%

% 求解
options = optimoptions('intlinprog', 'Display', 'none');
sol = solve(prob, options);

% 输出结果
disp(sol.Pgrid)
disp(sol.Pess)
disp(sol.SOC)

3. 场景适应性调整

• 充电站配储：增加车辆到电网（V2G）的能力作为额外的能量源或负载。
• 分布式电源配储：引入多个分布式能源（如小型风电、太阳能）和储能单元，考虑网络拓扑和传输损耗。
• 工商业配储：考虑工业或商业负载特性，如生产周期、高峰时段等，以及可能的电价策略。

结论

通过上述方法，可以在MATLAB中建立考虑可再生能源消纳和需求响应的储能系统模型。根据具体的应用场景，可以进一步细化模型参数和功能，以满足更复杂的实际需求。