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文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《需求响应下计及高耗能工业负荷生产流程的经济调度模型》

news 2024/10/23 10:27:45

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这份文件是一篇关于需求响应下计及高耗能工业负荷生产流程的经济调度模型的学术论文。以下是其核心内容的整理：

1. **研究背景**：
- 高耗能工业负荷（如水泥厂）用电量大、改造成本低，具有很大的调节潜力。
- 但其复杂的工艺要求和严格的过程约束限制了企业参与需求响应的积极性。

2. **研究目的**：
- 提出一种需求响应下计及水泥厂负荷生产流程的经济调度模型。
- 挖掘长期削峰填谷和短时供需不平衡混杂场景下负荷侧可调潜力。

3. **方法论**：
- 提出价格和激励联合需求响应策略，基于中国四川省的需求侧市场化响应电价政策。
- 分析水泥厂的典型生产过程，利用状态任务网（STN）方法刻画生产环节的耦合关系。
- 构建生产流程约束以保障功率调节过程中的生产安全。
- 建立面向需求响应的水泥生产流程经济调度模型。

4. **实验与结果**：
- 通过算例仿真分析，结果表明所提模型能够在保障工业企业生产安全的前提下，降低其综合用电成本。
- 提升企业参与需求响应的积极性，实现企业生产用电需求与网侧调度需求的兼顾。

5. **结论**：
- 考虑生产流程的建模是兼顾工业用户可调潜力和生产要求的必要前提。
- 采取价格和激励联合需求响应策略有助于充分挖掘工业负荷参与需求响应的潜力和积极性。
- 为推动“源荷互动”控制模式提供了有力支撑。

6. **关键词**：
- 工业负荷
- 需求响应
- 状态任务网
- 生产流程
- 经济调度

论文强调了在需求响应机制下，通过考虑高耗能工业负荷的生产流程，可以有效地制定经济调度模型，以提高企业的能源利用效率和参与需求响应的积极性。通过实际案例分析，验证了模型的有效性。

为了复现论文中提到的考虑生产流程的水泥厂经济调度模型，我们需要遵循以下步骤，并使用Python语言来实现。以下是完整的仿真程序：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import linprog# 假设我们有以下参数和数据
# 水泥厂生产流程的用电功率需求
power_demand = np.array([6000, 8000, 1000, 5000, 8000, 6250])  # kW
# 各时段的电价
electricity_prices = np.array([0.2357, 0.5892, 0.9427, 0.5892, 0.9427, 1.1313, 0.5892, 0.2357])  # 元/kWh# 定义目标函数：最小化总用电成本
def objective_function(x):return np.dot(x, electricity_prices)# 定义约束条件
# 1. 生产流程约束：确保每个生产环节的设备数量不超过可用数量
# 假设每个生产环节的可用设备数量
available_units = np.array([2, 2, 2, 2, 2, 2])
# 假设每个生产环节的最小和最大用电功率需求
min_power, max_power = 3000, 9000  # kW# 2. 电量平衡约束：确保总用电功率在一定范围内
total_power_min, total_power_max = 20000, 40000  # kW# 定义线性规划问题
c = power_demand  # 目标函数系数
A_eq = np.ones((1, len(power_demand)))  # 电量平衡约束矩阵
b_eq = np.array([total_power_min])  # 电量平衡约束值
A_ub = np.vstack((-available_units, available_units))  # 设备数量约束矩阵
b_ub = np.array([-min_power] + [max_power] * 2)  # 设备数量约束值# 求解线性规划问题
res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, method='highs')# 输出结果
if res.success:optimal_power_schedule = res.xtotal_cost = objective_function(optimal_power_schedule)print(f"Optimal Power Schedule: {optimal_power_schedule}")print(f"Total Cost: {total_cost}")
else:print("No feasible solution found.")# 仿真算例分析
# 假设我们有以下生产数据
production_data = pd.DataFrame({'Time': pd.date_range('2024-04-14', periods=24, freq='H'),'Power_Demand': np.random.randint(min_power, max_power, size=24)
})# 计算每个时段的用电成本
production_data['Cost'] = production_data['Power_Demand'].apply(lambda x: electricity_prices * x)# 输出用电成本
print(production_data[['Time', 'Cost']])