【电力系统】含氨能的综合能源文章～基于氨储能技术的电转氨耦合风-光-火综合能源系统双层优化调度Matlab代码
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🔥 内容介绍
风电、光伏等可再生能源因低碳可再生优势得到广泛应用，但因其具有间歇性和波动性，电力系统需配备大容量储能设备来保证运行的经济性和安全性。在高风光渗透率的风 - 光 - 火综合能源系统中，弃能问题较为突出。同时，在 “双碳” 目标背景下，传统以煤为主的能源系统面临着降低碳排放、提高能源利用效率的迫切需求，因此需要一种有效的技术和调度策略来解决这些问题，基于氨储能技术的电转氨耦合风 - 光 - 火综合能源系统双层优化调度应运而生。
原理
氨储能技术原理：基于氨的可逆分解与合成反应（N₂ + 3H₂ ↔ 2NH₃）。储能阶段，利用风光等可再生能源的富余电力电解水制氢，并通过变压吸附制氮，在高温高压下合成氨储存，实现电能到化学能的转化。释能阶段，储存的氨可通过在燃煤机组中掺氨燃烧，或通过氨燃料电池直接发电等方式释放能量。
系统架构与运行机制：电源侧由风电、光伏、火电提供基础电力。电转氨系统包括电解池、制氮设备和合成氨反应器，将富余电力转化为氨能。储能与用能侧有液氨储罐、掺氨燃烧锅炉等。运行时，风光发电优先满足电负荷，富余电力制氨储存。合成氨反应热量可用于供热。用电高峰期或风光出力不足时，通过氨燃料电池发电或掺氨燃烧补充电力。
双层优化调度原理：上层目标是最大化协调运行指标，如提高风光消纳率、保障燃煤机组稳定性等。下层目标是最小化系统总成本，包括风光运行成本、火电燃料成本、氨合成成本及碳排放惩罚等。通过遗传算法等智能算法求解该双层非线性规划问题，以实现系统在经济和环保等方面的优化运行。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
D1 = 0.28; % inner diameter of PCM
D2 = 0.56; % outer diameter of PCM
L = 15; % length of pipe
rho = 628; % density of PCM
Hf = 191000; % latent heat of fusion of the PCM
x = 0.001/100; % percentage of heat transfered to water
y = 0.52; % liquid fraction of the PCM
vw = 0.52; % inlet velocity of water
cp = 4.182; % specific heat of water
Ti = 30; % inlet temperature of water
V = pi*((D2^2)-(D1^2))*L;
M = rho*V;
Q = Hf*M;
QBTU = Q*(9.4782E-7);
disp("OUTPUT")
disp("The amount of heat recovered (MMBTU) :")
disp(QBTU)
Qw = y*x*Q;
mw = vw*997*pi*((D2^2)-(D1^2));
Te = (Qw/(mw*cp))+Ti;
disp("Exit temperature of water (K):")
disp(Te+273)
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