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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…
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…
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 0.53 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 0.42 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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