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基于YALMIP工具箱和CPLEX实现分时电价风光电储能调度附matlab代码

时间:2023-06-07 来源: 浏览:

基于YALMIP工具箱和CPLEX实现分时电价风光电储能调度附matlab代码

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⛄ 内容介绍

matlab程序使用YALMIP工具箱和CPLEX,风机预测出力,光伏预测出力,与分时电价(售电电价,购电电价)已在程序中给出,目标函数考虑风机、光伏的运行维护成本、与电网交互的成本与收益和蓄电池的运行成本。

⛄ 部分代码

%% 初始化

clc;

clear;

yalmip;

% Cplex;

%% 各变量及常量定义

%------------------------变量定义-----------------------%

Pw=sdpvar(1,24,’full’); %风机出力

Ppv=sdpvar(1,24,’full’);%光伏出力

Pbat=sdpvar(1,24,’full’);%蓄电池出力

% Pde=Power(4,:);%柴油机组出力

% Lshift=zeros(1,24);

Pnet=sdpvar(1,24,’full’);%交换功率

Pbuy=sdpvar(1,24,’full’);%从电网购电电量

Psell=sdpvar(1,24,’full’);%向电网售电电量

Temp_net=binvar(1,24,’full’); % 购|售电标志

Temp_cha=binvar(1,24,’full’); %充电标志

Temp_dis=binvar(1,24,’full’); %放电标志

Temp_static=binvar(1,24,’full’); %电池静置标志

Pcha=sdpvar(1,24);%充电

Pdis=sdpvar(1,24);%放电

Constraints = [];

%-------------------------常量定义-----------------------%

Load=[88.24 83.01 80.15 79.01 76.07 78.39 89.95 128.85 155.45 176.35 193.71 182.57 179.64 166.31 164.61 164.61 174.48 203.93 218.99 238.11 216.14 173.87 131.07 94.04];

%风机预测出力

Pw=[66.9 68.2 71.9 72 78.8 94.8 114.3 145.1 155.5 142.1 115.9 127.1 141.8 145.6...

    145.3 150 206.9 225.5 236.1 210.8 198.6 177.9 147.2 58.7];

%光伏预测出力

Ppv=[0 0 0 0 0.06 6.54 20.19 39.61 49.64 88.62 101.59 66.78 110.46 67.41 31.53...

    50.76 20.6 22.08 2.07 0 0 0 0 0];

%分时电价

C_buy=[0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.53 0.53 0.53 0.82 0.82...

    0.82 0.82 0.82 0.53 0.53 0.53 0.82 0.82 0.82 0.53 0.53 0.53];

C_sell=[0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.42 0.42 0.42 0.65 0.65...

    0.65 0.65 0.65 0.42 0.42 0.42 0.65 0.65 0.65 0.42 0.42 0.42];

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 李永光杨建兵杜欣慧苏浩田王泽. 考虑风电消纳的电-热综合能源系统优化运行[J]. 电力电容器与无功补偿, 2021, 42(5):228-235.

[2] 熊文涛, 雍龙泉. 基于Yalmip工具箱的整数规划模型求解方法[J]. 湖北工程学院学报, 2014, 34(003):P.41-45.

[3] 张永胜. 基于Matlab和YALMIP的V/v型牵引供电系统负序电流优化方法[J]. 电气技术, 2020, 21(2):6.

[4] 翁訸. 风光互补发电系统能量预测及储能调度研究[D]. 扬州大学.

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