基于Matlab的楼宇能源系统多尺度调度研究

1. 楼宇综合能源系统组成及设备 楼宇综合能源系统（Building Energy Management System, BEMS）是一个高度集成化的系统，通过优化控制来实现能源的高效使用。BEMS通常包含多种设备，如屋顶光伏系统、冷-热-电联供系统等，它们可以实现能源的互补使用和最大化利用。在本资源中，涉及的主要设备有： - 屋顶光伏系统：利用太阳能产生电力。 - 冷-热-电联供系统：通过燃气轮机、燃气锅炉等设备实现电能、热能和冷能的联合供给。 - 光伏溴化锂制冷机：利用光伏产生的电力驱动制冷。 - 卡琳娜余热发电：将工业余热转换为电能。 - 中央空调系统：调节建筑内部温度，提高舒适度并节约能源。 - 外网交互系统：包括配电网电功率交互和天然气管网交互，实现与外部能源系统的互联互通。 2. 数学建模与调度策略 本资源提供的是关于楼宇综合能源系统的多时间尺度调度策略，涉及的关键数学建模和调度策略包括： - 设备运行约束：为每个设备建立运行范围和性能参数的数学模型，确保其在物理和操作上的限制得到满足。 - 多能流耦合约束：在设备间的电能、热能、冷能传递中存在耦合关系，需要建立相应的耦合模型来保证系统的整体性能和效率。 - 弹性电价需求响应：利用电价的波动来调控用户的能源使用行为，通过激励措施促使能源消费模式的优化。 - 电动汽车负荷、可平移电负荷、温控需求响应负荷：对这些负荷进行管理，可以实现能源消耗的平滑化和需求侧的动态响应。 3. 时间尺度调度策略 多时间尺度调度策略指的是对能源系统在不同时间尺度（如日前、日内、实时等）上的调度进行优化。本资源中包含了以下时间尺度的调度策略： - 日前调度：在实际能源使用前的一段时间内进行的调度计划。 - 日前转日内调度：将日前的调度计划转换成日内实际操作的过程，可能涉及滚动优化。 - 实时修正：根据实时能源供需情况对调度策略进行动态调整，以应对预测误差和突发事件。 4. Matlab程序和数据 提供的Matlab程序和数据是研究和实施楼宇综合能源系统多时间尺度调度策略的基础。程序中可能包括了： - 调度算法的实现：算法如遗传算法、粒子群优化等用于解决优化问题。 - 数据处理和分析：对相关能源数据进行处理，如电力负荷、天气条件等。 - 绘图功能：生成调度结果的可视化图表，帮助理解系统运行状态和优化效果。 5. 文件名称列表 提供的压缩文件中包含的文件名称列表如下： - 代码_日前转日内96不滚动：此文件可能包含将日前调度计划在不考虑滚动优化的情况下转换为日内96点（例如每15分钟为一个点）的调度策略。 - 代码_日前：此文件包含的是针对日前时间尺度的调度算法和程序。 - 代码_日前转日内96滚动：与“代码_日前转日内96不滚动”不同，此文件可能包含了在考虑实时信息和预测误差后，进行滚动优化的调度策略。 - 绘图：包含的是用于展示调度策略结果的Matlab绘图脚本或函数。 - 代码_实时修正：此文件关注的是在实时层面进行调度策略的修正和优化。 总体而言，这一资源对于研究楼宇综合能源系统在多时间尺度上的优化调度具有重要价值。通过Matlab程序和数据，可以对不同的调度策略进行模拟和验证，为实际的能源系统管理和调度提供参考和依据。