考虑CCS-P2G联合运行和需求响应的综合能源系统优化调度的MATLAB代码复现

在MATLAB中，研究和实现CCS（碳捕获与存储）与P2G（Power-to-Gas）联合运行的综合能源系统的优化调度通常涉及到复杂的数学模型，如线性规划、动态规划或者整数规划，因为需要考虑电力市场电价、气体价格、储能状态以及碳排放约束等因素。

一种常见的做法是使用MATLAB的优化工具箱，比如`optimi`或者`Global Optimization Toolbox`，结合`mpc`（Model Predictive Control）模块来进行短期调度。代码可能会包含以下几个关键部分：

1. **模型建立**：定义CCS和P2G单元的物理模型，包括能量转换效率、成本函数和约束条件。

% CCS 和 P2G 模型
ccs = ...; % CCS Unit Model
p2g = ...; % P2G Unit Model

2. **优化算法**：设置目标函数（例如最小化运行成本）和约束条件（如功率平衡），然后求解优化问题。

% 定义优化问题
prob = optimproblem;
obj = @(x) ccs.Cost(x) + p2g.Cost(x); % 成本函数
constr = [ccs.PowerBalance(x), p2g.PowerBalance(x)]; % 动力平衡约束

% 添加其他约束（如存储容量限制）
prob.Objective = obj;
prob.Constraints.constr = constr;

% 解决优化问题
[x, fval] = solve(prob);

3. **预测控制**：使用MPC进行滚动优化，考虑到未来一段时间的需求响应。

% Model Predictive Control
mpcSettings = mpcsettings('PredictionHorizon', ..., 'ControlHorizon', ..., 'SampleTime', ...);
mpc = mpc(ccs, p2g, mpcSettings);
mpc.optimize(x0);

4. **数据模拟和结果分析**：通过仿真数据（如随机需求响应）测试优化策略，并可视化结果。

% 需求响应数据
demand = ...;
[~, sols] = simulate(mpc, demand);

% 结果分析和可视化
plot(sols);

要完整复现这样的代码，你需要熟悉MATLAB的优化工具箱和相关电力系统建模库。具体的实现细节会依赖于实际项目的数据结构和假设条件。