基于广义benders分解法的综合能源系统优化规划（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

文献来源：

相较于传统电网，综合能源系统融入了发电、储能、耦合等各类子系统，系统之间的联接、交互、协调更为复杂，所以对系统的统筹规划需要考虑的因素更多。要是以最大电负荷为目标，设备的过剩容量将与实际运行和调度不匹配，不同能源之间的优势无法互补，运行投资成本较大，相比之下就会降低了系统的效率。
与一般能源系统相比，综合能源系统能源种类更多，能量流动更加复杂，除了电气热独立运行设备外，还存在电气热耦合设备，其规划也更加复杂，不仅涉及到设备容量的规划，还涉及到设备安装节点的规划，即定容与选址。与单一能源系统相比，综合能源系统规划不仅包括电储能容量规划，而且还包括热储能和冷储能设备的规划。合理的储能规划计划可以消除可再生能源的随机性波动带来的影响，达到削峰填谷的效果，实现综合能源系统的高效可靠的经济运行以及实现在大规模可再生能源并网渗透率下，综合能源系统的仍然能够安全稳定运行。
现有研究中，有大量学者对综合能源系统的规划做出了相应的研究，在对综合能源系统进行优化研究时,根据不同的指标、不同的负荷需求调整不同的策略。文献[22]优化配置风-柴-储型独立微电网中的各层级分布式电源，保证供电可靠性。文献[21]分两阶段进行优化配置，实现最优经济成本和最低二氧化碳排放。文献[22]根据蓄电池、抽水蓄能电站的运行特性提出以储能装置运行成本最小化为目标的动态优化策略，对储能装置容量进行最优求解。文献[23]针对综合能源系统中各类设备容量的规划与运行，采用两阶段优化方法予以解决。先是多目标优化，实现最小的经济成本和环境成本;再是通过优化获取最佳运行策略。

Benders分解法是一种解决大型混合整数线性规划问题的理论，采用割平面法描述了参变量函数极值以及参变量函数可行解的集合,通过不断迭代主问题和子问题逼近最优解[47][49]。1980年，学者A. M.Geoffrion和 G.W. Graves又在此基础上提出了广义Benders分解法，将其推广应用到了非线性领域，求解范围、规模和应用场景也进一步扩大124][48][50]。
求解步骤：

在本章计算模型中，求解流程如图4-1所示，首先将相关设备的容量和额定运行功率进行初始化,将决策变量带入可行性子问题中实施校验,获取松弛变量，并根据松弛变量值和分析初始决策变量是否满足所有的运行约束条件,若松弛变量之和不能实现为0，则返回主问题不可行割，主问题调整决策变量，重新带入可行性子问题;若经过检验能够满足约束条件，则将决策变量带入优化运行子问题，判断是否收敛，不能返回给主问题可行割,迭代循环计算直至寻找到最优解。