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文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《基于模型预测控制的掺氢微能源网低碳经济调度》

article 2025/1/5 7:21:30

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这篇文章提出了一种基于模型预测控制（MPC）的掺氢微能源网（MEG）低碳经济调度策略。以下是文章的核心内容：

研究背景与目的

微能源网（MEG）能实现多元能源协同，提高能源利用效率，对经济低碳运行具有重要意义。
考虑氢能制、储、用各环节与MEG的耦合关系，建立优化调度模型。
提出基于深度学习的MPC调度策略，以实现MEG的低碳经济运行。

掺氢MEG的结构与建模

结构：包含分布式光伏与风电、电解槽、高压储氢罐、掺氢燃机等。
建模：详细建模了分布式可再生能源、电解槽、储氢罐、掺氢燃机、电制热机组和制冷系统。

MPC调度策略

供需预测：使用长短期记忆（LSTM）网络进行风光出力及负荷的短期预测。
滚动优化：在不断更新的时域边界内对系统进行连续优化，以系统日运行经济性最优为优化目标。
校正反馈：将实际值与预测值的偏差反馈回去，修正预测模型，形成闭环控制。

算例分析

调度结果分析：通过夏、冬季典型日的仿真验证所提策略的有效性。
不同场景对比分析：分析氢能交互和阶梯碳价的引入对MEG低碳经济运行的影响。
参数敏感性分析：分析燃机掺氢比和碳基价的变化对系统运行成本和碳排放量的影响。

结论

提出的基于DL的MPC调度策略能有效抑制风光出力和负荷需求的随机性，提高运行经济性。
氢能市场交互和合理的碳交易参数对降低MEG的碳排放量有显著作用。
阶梯碳价机制对于高负荷的MEG降碳效果略优于固定碳价机制。

文章通过建立优化调度模型和提出MPC调度策略，为实现MEG的低碳经济运行提供了一种有效的解决方案，并通过对典型日的仿真分析验证了所提策略的有效性。

以下是复现文章中提到的基于模型预测控制（MPC）的掺氢微能源网低碳经济调度策略的仿真思路和程序表示：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from gurobipy import Model, GRB, quicksum

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    # 数据归一化处理
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    data_scaled = scaler.fit_transform(data)
    return data_scaled

# 建立LSTM网络进行短期负荷预测
def build_lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=input_shape))
    model.add(LSTM(50))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# 训练LSTM模型
def train_lstm_model(model, train_data):
    model.fit(train_data, epochs=300, batch_size=64, verbose=0)
    return model

# MPC优化调度
def mpc_optimization(model, data, params):
    # 创建优化模型
    m = Model()
    
    # 定义变量
    # ...（根据文章中的模型和约束条件定义变量）
    
    # 定义目标函数
    # ...（根据文章中的目标函数定义目标函数）
    
    # 添加约束
    # ...（根据文章中的约束条件添加约束）
    
    # 优化求解
    m.optimize()
    
    # 获取调度结果
    # ...（获取优化模型的调度结果）
    
    return results

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 加载数据
    data = pd.read_csv('data.csv')
    
    # 数据预处理
    data_scaled = preprocess_data(data)
    
    # 划分数据集
    train_data, test_data = split_data(data_scaled)
    
    # 建立LSTM模型
    lstm_model = build_lstm_model((train_data.shape[1], 1))
    
    # 训练LSTM模型
    trained_model = train_lstm_model(lstm_model, train_data)
    
    # 使用训练好的模型进行预测
    predictions = trained_model.predict(test_data)
    
    # 反归一化处理
    predictions_original_scale = scaler.inverse_transform(predictions)
    
    # MPC优化调度
    results = mpc_optimization(trained_model, predictions_original_scale, params)
    
    # 输出结果
    print(results)

注释：