MATLAB代码：含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度 关键词：冰蓄冷空调 CCHP-MG 多时间尺度优化 冷热电联供 参考文档：《含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度》完全复现 仿真平台：MATLAB yalmip+cplex 主要内容：代码主要做的是一个含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度模型，研究冰蓄冷空调的不同运行方式对优化调度的影响。 日前计划中通过多场景描述可再生能源的不确定性，侧重于一个运行优化周期内CCHP-MG的经济运行；日内调度基于日前计划方案，根据冷热电在不同时间尺度上的相关性和互补性，提出考虑冷热负荷变化的双层滚动优化平抑模型，求解各联供设备的调整出力。
在能源管理领域，含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网（CCHP - MG）多时间尺度优化调度一直是热门研究方向。今天咱就结合 MATLAB 代码，深入唠唠这其中的门道。
一、研究核心与目标
本次代码聚焦于构建一个含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度模型，重点探究冰蓄冷空调不同运行方式对优化调度产生的影响。这对于提升微网能源利用效率、降低成本有着重要意义。
二、仿真平台揭秘
我们选用 MATLAB 搭配 yalmip 和 cplex 作为仿真平台。yalmip 是个强大的建模工具，能帮我们轻松地将复杂的优化问题转化为计算机可理解的形式。cplex 则是优秀的求解器，负责高效地算出优化问题的答案。
三、代码关键内容剖析
1. 日前计划
在日前计划阶段，可再生能源的不确定性是个大挑战。这里通过多场景描述来应对这一问题，核心目标是实现一个运行优化周期内 CCHP - MG 的经济运行。简单来说，就是要提前规划好一天内各个设备怎么运作，才能最省钱。
咱来看段伪代码示例（实际 MATLAB 代码会更复杂）：
% 定义场景数量 numScenarios = 10; % 初始化成本矩阵 costMatrix = zeros(numScenarios, 1); for s = 1:numScenarios % 针对每个场景，设置可再生能源出力等参数 setScenarioParameters(s); % 构建优化模型 model = buildEconomicOperationModel(s); % 使用cplex求解模型 [sol, fval] = solve(model, cplex); % 记录该场景下的成本 costMatrix(s) = fval; end % 选择成本最低的场景作为日前计划方案 [minCost, bestScenarioIndex] = min(costMatrix);在这段代码里，首先定义了要考虑的场景数量，通过循环针对每个场景设置参数、构建经济运行模型，用 cplex 求解后记录成本。最后找出成本最低的场景作为日前计划方案。
2. 日内调度
日内调度是基于日前计划方案展开的。由于冷热电在不同时间尺度上存在相关性和互补性，所以提出了考虑冷热负荷变化的双层滚动优化平抑模型，以此来求解各联供设备的调整出力。这就像是根据当天实际情况，对提前制定好的计划做微调。
下面这段代码大概展示下双层滚动优化的思路（同样是简化的伪代码）：
% 初始化时间步 timeStep = 1; while timeStep <= totalTimeSteps % 获取当前时间步的冷热负荷 [coolingLoad, heatingLoad] = getLoads(timeStep); % 上层优化：考虑整体系统平衡 upperModel = buildUpperLevelModel(coolingLoad, heatingLoad); [upperSol, upperFval] = solve(upperModel, cplex); % 根据上层结果，调整下层模型参数 setLowerModelParameters(upperSol); % 下层优化：具体设备出力调整 lowerModel = buildLowerLevelModel(); [lowerSol, lowerFval] = solve(lowerModel, cplex); % 更新设备出力等状态 updateEquipmentStates(lowerSol); % 进入下一个时间步 timeStep = timeStep + 1; end代码通过一个循环，在每个时间步获取冷热负荷，先进行上层优化保证系统整体平衡，再基于上层结果做下层具体设备出力的优化调整，不断更新设备状态进入下一时间步。
四、总结
通过 MATLAB 结合 yalmip 和 cplex 搭建的这个含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度模型，从日前计划到日内调度，全面且细致地考虑了系统运行中的各种因素。无论是应对可再生能源的不确定性，还是利用冷热电的相关性和互补性，都为提升微网能源调度的科学性和经济性提供了有效的方法。希望今天分享的这些内容，能给大家在相关领域的研究和实践带来一些启发。
