内容概要:本文围绕MATLAB在分布式能源系统中的应用,重点介绍了基于IEEE30节点的分布式能源选址与定容问题的建模与优化实现方法。通过结合智能优化算法(如PSO、NSGA-Ⅲ等)和电力系统仿真技术,对分布式电源的位置和容量进行协同优化,旨在提升配电网运行效率与电能质量。文中还提及多种相关技术扩展,包括微电网调度、负荷预测、网络动态重构等,并提供了完整的MATLAB代码实现支持,便于复现实验结果。; 适合人群:电气工程、能源系统及相关领域的科研人员,具备一定MATLAB编程基础和电力系统知识的研究生或工程师; 使用场景及目标:①解决分布式电源在配电网中的最优选址与定容问题;②开展微电网优化、配电网重构、多目标调度等研究;③复现EI期刊论文成果,支撑学术发表与项目开发; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注算法实现与IEEE30节点模型的构建细节,配合仿真调试加深理解。
2025-09-27 11:49:19 10KB MATLAB 分布式能源 IEEE30节点
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Ebsilon分布式能源系统模型及全套建模过程资料,包括燃气轮机+余热锅炉+汽轮机+溴化锂热泵机组,如图 含有详细建模过程,机组热平衡图,热力特性书,热泵设计参数原理等 ,Ebsilon分布式能源系统模型;建模过程资料;燃气轮机;余热锅炉;汽轮机;溴化锂热泵机组;详细建模过程;热平衡图;热力特性书;热泵设计参数原理。,Ebsilon分布式能源系统模型与完整建模过程资料 分布式能源系统是一种高效利用能源的方式,它通过将发电、供热(冷)和能量储存等多种功能集成在系统内,以提高能源的利用率和降低能源消耗。Ebsilon是一个专业的能源系统模拟软件,常用于设计和优化这些分布式能源系统。本文所涉及的资料,是对Ebsilon在分布式能源系统模型中的具体应用,涵盖了从燃气轮机到溴化锂热泵机组的整个建模过程。 燃气轮机是分布式能源系统中的关键设备之一,它利用燃烧天然气产生的高温高压气体驱动涡轮旋转,并通过发电机转换为电能。在系统中,燃气轮机排出的废热会通过余热锅炉进一步利用,余热锅炉可以将这些废热转换成蒸汽,用于驱动汽轮机发电或供热。汽轮机在发电领域是成熟的技术,通过蒸汽推动涡轮旋转,将热能转化为机械能,再通过发电机转换成电能。 溴化锂热泵机组是另一种在分布式能源系统中常见的设备,它可以利用吸收式制冷原理进行制冷或供热。溴化锂热泵在吸收热能的同时能够释放冷量,因此非常适合用于需要同时满足供冷和供热需求的场合。溴化锂热泵机组的设计参数原理是关键,它涉及到热泵的效率、运行的稳定性和经济性。 本套建模过程资料详细描述了如何利用Ebsilon软件来模拟上述设备组成的分布式能源系统,包括了燃气轮机、余热锅炉、汽轮机和溴化锂热泵机组的模型构建。同时,还包含了热平衡图和热力特性书,热平衡图是分析和设计能源系统时的重要工具,它展示了系统中能量流动和转换的关系。热力特性书则是对系统中各个部件的工作特性进行详细描述,这些信息对于优化能源系统的性能至关重要。 在建模过程中,需要详细分析每个设备的热力学过程和工质的状态变化,根据设备的输入输出特性建立数学模型。通过模拟软件的帮助,可以对整个系统的性能进行预测和优化。例如,可以研究不同操作条件下的系统响应,评估各种设备配置对系统效率的影响,或者进行经济性分析,找出成本和能源消耗之间的最佳平衡点。 Ebsilon软件提供的模拟功能,允许设计师在设备购买或安装之前,对整个系统进行全面的评估。这样可以减少实际操作中可能遇到的问题,提高系统的可靠性,并确保在投入运行后能够达到预期的效率和性能。通过这些详细的建模过程资料,设计人员能够更加深入地理解和掌握分布式能源系统的设计原理和运行特性。 总结而言,本套资料为能源系统设计师提供了一套完整的建模方法和流程,从燃气轮机到溴化锂热泵机组,覆盖了分布式能源系统的关键组件,并详细解释了如何利用Ebsilon软件来优化整个系统的性能。通过这些详细资料的学习,设计师们将能够更好地实现能源的高效利用,满足日益增长的能源需求,同时减少环境影响。
2025-09-08 17:51:20 925KB 正则表达式
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同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)技术是分布式能源系统并网的关键技术之一。随着可再生能源的大力发展,特别是风能、太阳能等分布式发电系统的广泛应用,VSG技术在保证电网稳定性和提高电能质量方面发挥着越来越重要的作用。在并网逆变器的控制策略中,VSG控制能够模仿传统同步发电机的惯性和调频特性,为电网提供频率和电压的支撑,增强系统稳定性和可靠性。 在VSG的控制策略中,有功频率控制和无功电压控制是两个核心组成部分。有功频率控制主要负责维持电网频率稳定,而无功电压控制则负责维持电网电压水平。通过合理的控制策略设计,VSG可以实现与传统同步发电机相似的动态响应特性,从而在并网发电系统中起到类似的作用。 此外,电压电流双环PI控制策略在VSG控制中也占据重要地位。PI控制(比例-积分控制)是一种常见的反馈控制方法,通过电压电流双环PI控制可以实现对逆变器输出电压和电流的精确控制,使得并网逆变器输出的电压波形和电流波形与电网保持一致,有效降低谐波含量,提高电能质量。 随着MATLAB/Simulink等仿真软件的发展,VSG的并网仿真研究变得更加便捷。MATLAB2021b是MathWorks公司推出的一个集成的数值计算和可视化平台,提供了丰富的函数库和工具箱,广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。通过MATLAB/Simulink进行VSG并网仿真,可以直观地模拟各种工况下的运行状态,分析系统响应,验证控制策略的有效性。 针对分布式能源并网的仿真研究,不仅需要考虑技术层面的问题,如VSG控制策略的设计、逆变器的调制技术、电能质量的提升等,还要充分考虑并网系统与传统电网之间的兼容性、灵活性以及环境适应性等问题。因此,仿真研究还需不断深入,探索更高效、更稳定的并网技术,为未来能源互联网的发展奠定坚实基础。 仿真研究表明,VSG技术在并网逆变器控制中表现出了良好的性能。在不同的并网场景下,VSG能够有效模拟同步发电机的电气特性,提供必要的有功功率和无功功率支撑,改善并网过程中的暂态响应,提升分布式能源并网的整体性能。这不仅有助于提高电网接纳可再生能源的能力,也为分布式发电系统的集成提供了有效的解决方案。 基于VSG的分布式能源并网技术在仿真研究中展现出了巨大的潜力和优势。随着研究的不断深入和技术的不断成熟,未来VSG技术将有望在实际应用中取得更为广泛的推广和应用,为推动能源的绿色转型和智能电网的发展做出更大的贡献。
2025-04-17 14:28:44 88KB
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研究针对当前能源利用效率低下、环境效益差等问题,为促进能源清洁生产、就近消纳,提升区域能源系统对能源的利用效率,实现系统稳定性、节能性,提出了并设计了一种基于分布式能源的多能互补系统架构及综合能源系统设计方案。通过设计综合能源系统以及系统评价,比较了多能互补功能方案与保守功能方案的价值,得出本地可再生能源在系统输入能值的比例达到71%,而保守功能方案这一比例仅为11%。实践证明其与传统分供系统相比能源利用率更高,具有较高的经济效益,能够确保区域不同分布式能源系统互补、优化调度的顺利实现。
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完整英文电子版 SAE J2847/3:2021 Communication for Plug-in Vehicles as a Distributed Energy Source(作为分布式能源的插电式汽车的通信 ) ,本文件适用于配备了车载逆变器并使用IEEE 2030.5-2018进行通信的插电式电动汽车(PEV)。它是对SEP2标准的补充,支持SAE J2836/3所定义的用例。它为电动汽车使用SEP2分布式能源资源功能集提供指导。它还为使用SEP2流量预留功能组提供指导,当用于放电时。它并不打算成为在PEV中使用SEP2的全面指南。
2022-05-23 10:04:00 1.9MB 能源 汽车 SAE J2847
市区 urbs是一个优化模型,用于容量扩展规划和分布式能源系统的机组承诺。 它的名字,拉丁语为“城市”,源于其作为城市能源系统优化模型的起源。 从那时起,它已经适应了从邻里到大洲的多种规模。 特征 urbs是用于多商品能源系统的线性规划模型,着重于优化存储大小和使用。 它找到了可能满足多种商品(例如电力)的给定需求时间序列的最小成本能源系统。 默认情况下,按小时间隔的时间步进行操作(可配置)。 多亏了 ,复杂的数据分析才变得容易。 该模型本身非常小,这要归功于它依赖于软件包。 小型代码库包含报告和绘图功能。 屏幕截图 安装 有两种方法可以在Windows下获取所有必需的软件包。 我们建议使用Python发行版Anaconda。 如果您不想使用它,或者已经安装了现有的Python(建议使用3.6版,也支持2.7版),还可以自己下载所需的软件包。 Anaconda / Minicon
2022-01-12 11:48:42 9.73MB python linear-programming pandas pyomo
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iHOGA分布式能源优化英文
2021-10-13 16:06:42 19.62MB 分布式能源优化 iHOGA ihoga
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matlab调度算法仿真代码微电网调度模拟器 概述 该项目提供了在具有分布式能源(DER)的社区微电网中模拟能源管理和各种调度算法的工具。 主要功能是: 使用联络线偏置控制的稳态DER频率响应和有功功率共享的准静态模拟 负载的自下而上模型,其中包括电力用户的需求响应模型,可在微电网运营商施加约束的情况下优化能源和电力的使用 后退水平控制回路,用于能源管理,负载控制和功率分配 混合整数二次规划和Gurobi求解器的最优预测负载控制算法的实现 我们建议您在下面的文章中对建模进行更全面的讨论。 使用条款 该代码在MIT许可证下可用(请参阅许可证文件)。 此外,我们要求所有直接使用此代码或使用程序结构或算法的出版物引用以下论文的出版物: Lee,Jonathan T.,Anderson,Sean,Vergara,Claudio和Callaway,Duncan。 “在能量受限的微电网中,不确定性下的非侵入式负荷管理。” 电力系统研究,(正在审查中)。 贡献 该项目主要是为了支持贡献者的研究而开发的,并且将继续临时进行,直到表达出更广泛的兴趣为止。 如果您有兴趣贡献或有一个潜在的用例,可以通过该项
2021-09-10 14:47:01 15.31MB 系统开源
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