文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于碳捕集与封存-电转气-电解熔融盐协同的虚拟电厂优化调度》

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这个标题涉及到多个关键概念，让我们逐一解读：

1. 碳捕集与封存（Carbon Capture and Storage，CCS）： 这是一种技术，旨在减少工业过程和能源生产中产生的二氧化碳排放。它包括捕获工业排放的二氧化碳并将其封存在地下储存设施中，以防止其释放到大气中，从而减少对气候的负面影响。

2. 电转气（Power-to-Gas，PtG）： 这是一种技术，通过使用过剩的电力（通常来自可再生能源）来生产氢气或其他可燃气体。这种气体可以被储存或用于后续能源转换过程。

3. 电解熔融盐（Electrolysis with Molten Salt，EMS）： 这是电解水的一种特殊形式，其中电解反应发生在熔融盐中。这种方法通常用于生产氢气，是PtG技术的一部分。

4. 虚拟电厂（Virtual Power Plant，VPP）： 这是通过将多个分布式能源资源（如太阳能、风能、储能系统等）整合到一个虚拟网络中来管理和优化能源的概念。VPP旨在提高能源系统的效率和灵活性。

5. 优化调度： 这指的是对虚拟电厂中各种组件（包括碳捕集与封存、电转气和电解熔融盐系统）的运行进行优化，以实现特定的目标，例如最小化成本、最大化可再生能源利用或最小化碳排放。

因此，整个标题表明研究的焦点是如何在虚拟电厂中协同管理碳捕集与封存、电转气和电解熔融盐系统，以实现更有效的能源生产和排放减少。这可能涉及到复杂的数学模型、算法和优化技术，以最大化系统性能并在能源转型中发挥关键作用。

摘要：为了应对气候变化，推动能源电力碳达峰、碳中和进程，提出一种以电解熔融盐(electrolyticmoltencarbonate,EMC)技术为基础的EMC碳捕集电厂，并且考虑了碳捕集与封存(carbon capture and storage,CCS)技术以及两段式电转气(power to gas,P2G)，建立了基于CCS-P2G-EMC协同的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)优化调度模型。首先，根据EMC技术的原理，考虑与燃气轮机热电联产(combined heatandpower,CHP)机组耦合，建立了EMC碳捕集电厂数学模型，并分析了EMC碳捕集电厂热电出力的灵活性。其次，构建了CCS-P2G-EMC协同框架，并对其低碳特性机理进行分析，并在此基础上建立低碳经济调度模型，实现了VPP的低碳经济运行。最后，通过设置不同场景进行对比，验证了所提调度模型的有效性，可在保证VPP经济效益的同时降低系统碳排放。

这段摘要主要描述了一个研究项目或论文的主要内容和目标。下面是对这段摘要的逐步解读：

1. 目的与背景：

   • 为了应对气候变化并推进能源电力的碳达峰和碳中和，作者提出了一种新的方法和技术。

2. 技术基础：

   • 提出了基于电解熔融碳酸盐（EMC）技术的碳捕集电厂。这种技术是通过使用熔融碳酸盐进行电解来捕获和处理二氧化碳。
   • 除了EMC技术外，该方案还考虑了碳捕集与封存（CCS）技术和两段式电转气（P2G）。

3. 虚拟电厂建模：

   • 基于CCS、P2G和EMC的协同作用，作者建立了一个虚拟电厂（VPP）优化调度模型。虚拟电厂是一个集成多种能源资源的系统，用于有效管理和优化能源供应。

4. 技术细节与模型构建：

   • 作者详细描述了如何将EMC技术与燃气轮机热电联产（CHP）机组相结合，并建立了相应的数学模型。
   • 分析了EMC碳捕集电厂在热电产出方面的灵活性，这可能涉及到对电力和热能输出进行动态调整以适应需求变化。

5. 低碳经济运行：

   • 在建立了CCS-P2G-EMC协同框架的基础上，作者分析了其低碳特性，并创建了一个低碳经济调度模型，以实现虚拟电厂的低碳运营。

6. 验证与效果：

   • 通过设置不同的场景进行对比，作者验证了所提出的优化调度模型的有效性。这意味着该模型不仅可以提高虚拟电厂的经济效益，还可以减少系统的碳排放。

总之，这段摘要描述了一个以EMC技术为核心的碳捕集电厂，该电厂与CCS和P2G技术相结合，并通过建立一个优化的虚拟电厂模型来实现低碳、经济有效的能源运营。

关键词： 电解熔融盐;两段式电转气;碳捕集与封存;虚拟电厂;低碳经济调度;

当谈到这些关键词时：

1. 电解熔融盐 (Electrolytic Molten Salt):

   • 这是一种技术，利用电解过程在熔融的盐（通常是碳酸盐等）中进行。这种方法可用于多种用途，包括但不限于电解产氢、碳捕集等。在碳捕集方面，它可能指的是使用熔融盐作为介质来捕获二氧化碳。

2. 两段式电转气 (Power to Gas, P2G):

   • P2G 是一种能源转化技术，将电能转换为气体能源，通常是通过电解水制氢或通过电化学过程产生合成天然气（通常是甲烷）。这项技术有助于将可再生能源（如风能或太阳能）转化为便于储存和运输的气体能源。

3. 碳捕集与封存 (Carbon Capture and Storage, CCS):

   • CCS 是一种减少二氧化碳排放的技术，其中二氧化碳被捕获并存储在地下，避免其释放到大气中。通常包括捕获二氧化碳、运输至存储地点和封存于地下地层。

4. 虚拟电厂 (Virtual Power Plant, VPP):

   • VPP 是一种集成多种分布式能源资源的智能化系统，包括可再生能源、储能系统和灵活负荷等。它可以集中管理和优化这些资源，以提供可靠的电力供应。

5. 低碳经济调度 (Low Carbon Economic Dispatch):

   • 这指的是在能源系统中优化能源分配和使用，以最小化碳排放同时保持经济性。这种调度方法可以结合不同的能源资源，以最大程度地减少对高碳能源的依赖，从而降低整体碳排放。

这些关键词一起描述了一种综合利用电解技术、能源转化、碳捕集与封存、以及优化能源调度的方法，旨在实现可持续、低碳、经济高效的能源供应和管理。

仿真算例：

本文的 VPP 包含 1 个风电厂，3 个 CCS 碳捕 集电厂，1 个 EMC 碳捕集电厂，1 台两段式 P2G 设备，1 台氢能燃料电池，1 台电加热锅炉以及储 电、储热和储氢设备。CCS 设备相关参数见参考文 献[25]，其他各设备参数见附录 D 表 D1—D4，热 负荷以及风电的预测值见附录 C 图 C1。本文算例 采用 CPLEX 进行优化求解。 为验证本文所提 CCS-P2G-EMC 耦合框架的有 效性，设置以下 4 种场景，并对不同场景下的调度 结果进行对比分析： 场景 1：考虑 CCS-P2G-GT 耦合框架，P2G 为 传统 P2G。 场 景 2 ： 考 虑 由 两 段 式 P2G 形 成 的 CCS-P2G-GT 耦合框架，P2G 为两段式 P2G。 场景 3：本文提出的 CCS-P2G-EMC 耦合框架， 但 P2G 为传统 P2G。 场景 4：本文提出的 CCS-P2G-EMC 耦合框架， P2G 为两段式 P2G。 算例以典型风电和电热负荷预测数据为基础， 各个场景以 VPP 系统成本最低为目标函数进行优 化，对比分析各个场景的调度结果，以验证本文方 法的优势。

仿真程序复现思路：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义仿真参数
simulation_duration = 100  # 仿真时间步长
time_steps = np.arange(0, simulation_duration, 1)  # 时间步长数组

# 定义系统参数
initial_energy = 50  # 初始能量
energy_capacity = 100  # 能量容量

# 定义控制器参数
controller_gain = 0.1  # 控制器增益

# 初始化变量
energy_level = np.zeros(simulation_duration)
energy_level[0] = initial_energy

# 开始仿真循环
for step in range(1, simulation_duration):
    # 计算控制器输出
    control_output = controller_gain * (energy_capacity - energy_level[step - 1])

    # 模拟系统响应，这里简单地使用一个增量模型
    energy_increment = control_output
    energy_level[step] = energy_level[step - 1] + energy_increment

# 绘制仿真结果
plt.plot(time_steps, energy_level, label='Energy Level')
plt.axhline(y=energy_capacity, color='r', linestyle='--', label='Energy Capacity')
plt.xlabel('Time Steps')
plt.ylabel('Energy Level')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们模拟了一个简单的能量系统，其中有一个能量存储设备和一个简单的控制器。控制器的目标是将能量存储设备的能量水平保持在容量的一定百分比之下。你可以根据自己的仿真需求，调整系统模型和控制器的参数。

请注意，实际仿真程序可能涉及更复杂的系统动力学和控制策略，具体实现会根据具体问题的复杂性而有所不同。在实际应用中，你可能需要使用专业的仿真工具和库，如Simulink、AnyLogic等，以更好地支持系统建模和仿真。