本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
本文是关于《基于氢能固态运输的电-氢综合能源系统双层调度模型》的研究论文，作者为谭洪、王宇炜、王秋杰、李辉和李振兴。文章发表在《电工技术学报》上，探讨了在中短距离氢能运输需求下，如何通过固态运输提高氢能运输效率和系统经济性。以下是文章的核心内容概述：
背景与问题：氢能作为一种清洁、零碳的能源，具有多种来源和广泛的应用场景。但气态氢的储氢密度低，液态氢的液化能耗高，存在安全隐患。
研究目的：提出一种基于氢能固态运输的电-氢综合能源系统（EHIES）双层调度模型，旨在提升氢能运输效率和系统经济性。
研究方法：
- 分析金属固态储氢机理，构建氢能固态运载车（HSTV）的装卸模型。
- 采用改进的含时间窗车辆路径问题构建HSTV的运输模型。
- 基于隶属度的信息间隙决策理论（M-IGDT）建立EHIES日前双层调度模型，并转换成单层模型求解。
模型构建：
- 上层模型：优化EHIES的运行成本，包括HSTV运氢成本和电力系统运行成本。
- 下层模型：根据上层模型的调节信号，选择风险寻求策略或风险规避策略，优化EHIES成本和风光出力的波动范围。
仿真验证：采用改进的IEEE 118和IEEE 300系统进行仿真，结果表明氢能固态运输能有效提升运输效率和系统经济性。
关键词：电-氢综合能源系统、氢能固态运输、信息间隙决策理论、双层调度。
研究结论：所提出的EHIES调度策略能耦合电力、氢能、交通网络以及可再生能源发电，实现电力系统和氢能系统的协同优化。HSTV相较于传统长管拖车具有更大的载氢容量和更低的运输成本。M-IGDT策略能够从经济性和鲁棒性两个角度量化可再生能源不确定性，对EHIES的经济和可靠运行具有积极作用。
未来研究方向：考虑市场环境下加氢站的交易策略和最优运行方案。
这篇文章为电-氢综合能源系统的优化调度提供了新的视角和方法，特别是在氢能固态运输方面的研究，对于促进可再生能源的大规模消纳和工业深度脱碳具有重要意义。
复现仿真的基本思路通常包括以下几个步骤：
环境搭建：确保所使用的编程环境已经安装了必要的库和工具，例如MATLAB、Python等，以及优化工具箱如GUROBI。
数据准备：根据论文中的描述，准备所需的数据，包括电力系统和氢能系统的参数，如发电机参数、氢能存储和运输设备参数、可再生能源预测出力等。
模型建立：根据论文中的模型描述，建立双层调度模型。上层模型关注于EHIES的运行成本最小化，下层模型则关注于风险策略的选择和不确定变量的波动范围优化。
求解算法实现：实现M-IGDT算法，将双层调度模型转换为单层模型，并使用适当的优化求解器进行求解。
仿真运行：运行模型，输入数据，调用求解器，获取优化结果。
结果分析：分析优化结果，验证模型的有效性，并与论文中的仿真结果进行对比。
以下是使用Python语言结合GUROBI求解器实现上述步骤的伪代码：
# 导入所需的库
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
# 定义优化模型类
class EHIES_Dispatch_Model:
def __init__(self, data):
self.model = gp.Model("EHIES_Dispatch_Model")
self.data = data # 包含所有系统参数和数据
self.variables = {}
self.objective = None
self.constraints = []
def build_model(self):
# 定义决策变量
# 例如：氢能产量、氢能储量、HSTV装氢量等
for key, value in self.data.items():
self.variables[key] = self.model.addVar(vtype=value['type'], name=key)
# 定义目标函数
self.objective = self.model.setObjective(
# 例如：总成本最小化
sum(self.variables['hydrogen_production_cost'] * self.data['cost_coefficients']),
GRB.MINIMIZE
)
# 定义约束条件
for constraint in self.data['constraints']:
# 根据论文中的约束条件添加到模型中
self.constraints.append(self.model.addConstr(
lhs=sum(self.variables[constraint['lhs']] for _ in constraint['indices']),
sense=constraint['sense'],
rhs=constraint['rhs']
))
def optimize(self):
self.model.optimize()
def get_results(self):
# 获取优化结果
results = {key: var.X for key, var in self.variables.items()}
return results
# 准备数据
# 包括电力系统参数、氢能系统参数、风光出力预测等
data = {
# 示例参数
'parameters': {
# ...
},
'constraints': [
# ...
],
# 其他所需数据
}
# 创建模型实例
model = EHIES_Dispatch_Model(data)
# 构建模型
model.build_model()
# 运行优化
model.optimize()
# 获取结果
results = model.get_results()
# 结果分析
# 打印结果或进行进一步分析
print(results)请注意，上述代码仅为伪代码，实际实现时需要根据论文中的具体模型和参数进行详细编码。此外，还需要根据实际的求解器和编程语言调整代码实现。
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html