基于MATLAB yalmip/cplex/gurobi编程实现综合能源系统规划、优化调度等。 含风电、光伏、热电联产、电锅炉等各种设备模型，适合初学者学习，没有涉及复杂的调度或规划原则，是个有一定基础的小伙伴。
最近在折腾综合能源系统建模，发现用YALMIP搭模型真是方便到飞起。今天咱们就手把手整几个典型设备模型，从风电光伏到电锅炉，最后拼成个简单优化调度模型。别慌，就算刚入门也能跟着玩起来。
先装个全家桶：MATLAB+YALMIP+Gurobi/CPLEX。装不上求解器的可以在代码里把gurobi改成cplex或者直接用默认求解器。下面这段代码是基础框架：
clc;clear; addpath(genpath('yalmip')); % 加载YALMIP工具箱 ops = sdpsettings('solver','gurobi','verbose',1); % 指定求解器先撸个风电模型。风电出力主要看预测风速，咱们用分段线性化处理：
% 风电模型参数 v = [3, 5, 10, 15, 25]; % 风速节点(m/s) Pw = [0, 80, 200, 200, 0]; % 对应出力(kW) % 定义风电变量 P_wind = sdpvar(1); % 风电出力 lambda = sdpvar(length(v)-1,1); % 分段系数 % 约束条件 Constraints = [sum(lambda) == 1, lambda >= 0]; Constraints = [Constraints, P_wind == lambda(1)*0 + lambda(2)*80 + lambda(3)*200]; Constraints = [Constraints, v(1)*lambda(1)+v(2)*lambda(2)+v(3)*lambda(3)+v(4)*lambda(4) == V_wind]; % V_wind是预测风速这里用lambda做权重系数把非线性曲线掰直了，对求解器更友好。注意最后那个等式里的V_wind需要提前赋值。
光伏模型更简单，直接按辐照度比例计算：
P_pv = sdpvar(1); Constraints = [Constraints, P_pv == G*0.18*500]; % G是归一化辐照度 % 500kW是装机容量，0.18是转换效率重点来了——热电联产机组。这货就像暖男，又能供电又能供热：
% 燃气轮机参数 P_chp = sdpvar(1); % 发电量 H_chp = sdpvar(1); % 供热量 eta_e = 0.35; % 发电效率 eta_h = 0.45; % 供热效率 Constraints = [Constraints, H_chp == P_chp*(eta_h/eta_e)]; % 热电解耦 Constraints = [Constraints, 0 <= P_chp <= 1000]; % 发电上限这里的热电比约束是核心，用发电量推算供热量，实际项目里可能要考虑变工况特性。
电锅炉模型就是个电热转换器：
P_eb = sdpvar(1); % 耗电量 H_eb = sdpvar(1); % 供热量 Constraints = [Constraints, H_eb == P_eb*0.98]; % 转换效率 Constraints = [Constraints, P_eb <= 800]; % 容量限制最后拼成调度模型。假设要满足10MW电负荷和5MW热负荷：
% 总成本=燃料成本+外购电成本 C_fuel = 3.5*(P_chp/(eta_e*0.95)); % 天然气价格3.5元/kWh C_grid = sdpvar(1); % 外购电量 Objective = C_fuel + 0.6*C_grid; % 电网电价0.6元/kWh % 功率平衡 Constraints = [Constraints, P_wind + P_pv + P_chp + C_grid == 10000]; Constraints = [Constraints, H_chp + H_eb == 5000];求解部分直接调YALMIP的optimize函数：
optimize(Constraints, Objective, ops); % 结果提取 CHP_P = value(P_chp); EB_P = value(P_eb); disp(['总成本：',num2str(value(Objective)),'元']);跑完会发现电锅炉在电价低时会多干活，而燃气轮机在气价低时更积极。想加储能的话可以继续堆电池模型和热储罐，原理差不多就是加个能量状态变量和时间耦合约束。
新手常见坑点：
- 变量维度不匹配——记得所有sdpvar要统一时间尺度
- 效率参数放错位置——把发电效率写成耗气效率时要取倒数
- 求解器报infeasible——先检查约束是否自相矛盾
- 分段线性化节点太少——会导致模型精度扑街
这个框架虽然简单，但足够支撑课设级别的优化问题。下次试试把时间维度加进来做24小时调度，记得给风机光伏加预测曲线，那才是真·实战。
