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摘要：推進(jìn)可再生能源高效利用，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)低碳化運(yùn)行 成為電力系統(tǒng)改革的重要方向。該文首先構(gòu)建了包含電熱氣 多能協(xié)同的微電網(wǎng)模型，考慮了含有碳配額和碳交易的優(yōu)化 運(yùn)行機(jī)制，并在熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組模型中改進(jìn)加入了碳捕集系統(tǒng) 和電轉(zhuǎn)氣裝置，以降低碳排放。然后，基于納什談判理論建 立了多微網(wǎng)電能共享合作運(yùn)行模型，進(jìn)而將其分解為微網(wǎng)聯(lián) 盟效益最大化子問(wèn)題和合作收益分配子問(wèn)題，選擇交替方向 乘子法分布式求解，從而有效保護(hù)各主體隱私。在合作收益 分配子問(wèn)題中，提出以非線性能量映射函數(shù)量化各參與主體 貢獻(xiàn)大小的非對(duì)稱議價(jià)方法，各微網(wǎng)分別以其在合作中的電 能貢獻(xiàn)大小為議價(jià)能力相互談判，以實(shí)現(xiàn)合作收益的公平分 配。最后，仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性。結(jié)果表明， 通過(guò)所提的多微網(wǎng)電能共享方法，微網(wǎng)聯(lián)盟收益實(shí)現(xiàn)最大 化；并且，微網(wǎng)聯(lián)盟的合作收益基于各微網(wǎng)的能量貢獻(xiàn)大小 實(shí)現(xiàn)了公平分配；在碳排放方面，結(jié)果證明了碳捕集聯(lián)合電 轉(zhuǎn)氣系統(tǒng)，以及微網(wǎng)間的能量共享方法，都能夠有效減少微 電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中的碳排放量。

這段摘要描述了一項(xiàng)研究，旨在推動(dòng)可再生能源的高效利用，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的低碳化運(yùn)行。以下是對(duì)摘要中各部分的解讀：

1. 電力系統(tǒng)改革方向：

   • 電力系統(tǒng)改革的主要方向是推進(jìn)可再生能源的高效利用，同時(shí)實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的低碳化運(yùn)行。

2. 微電網(wǎng)模型的構(gòu)建：

   • 文章首先構(gòu)建了一個(gè)包含電熱氣多能協(xié)同的微電網(wǎng)模型，考慮了含有碳配額和碳交易的優(yōu)化運(yùn)行機(jī)制。

3. 碳排放降低措施：

   • 在熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組模型中，引入了碳捕集系統(tǒng)和電轉(zhuǎn)氣裝置，以降低微電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中的碳排放。

4. 多微網(wǎng)電能共享合作運(yùn)行模型：

   • 基于納什談判理論，建立了多微網(wǎng)電能共享合作運(yùn)行模型，并將其分解為微網(wǎng)聯(lián)盟效益最大化子問(wèn)題和合作收益分配子問(wèn)題。

5. 分布式求解和隱私保護(hù)：

   • 選擇了交替方向乘子法進(jìn)行分布式求解，以有效保護(hù)各主體的隱私。

6. 非對(duì)稱議價(jià)方法：

   • 在合作收益分配子問(wèn)題中，提出了一種非對(duì)稱議價(jià)方法，使用非線性能量映射函數(shù)量化各參與主體貢獻(xiàn)大小，以實(shí)現(xiàn)合作收益的公平分配。

7. 仿真驗(yàn)證：

   • 通過(guò)仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性，結(jié)果表明通過(guò)多微網(wǎng)電能共享方法，微網(wǎng)聯(lián)盟的收益實(shí)現(xiàn)了最大化，并且合作收益在各微網(wǎng)的能量貢獻(xiàn)大小上實(shí)現(xiàn)了公平分配。

8. 碳排放減少效果：

   • 結(jié)果還證明了碳捕集聯(lián)合電轉(zhuǎn)氣系統(tǒng)以及微網(wǎng)間的能量共享方法，能夠有效減少微電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中的碳排放量。

總體而言，該研究通過(guò)建立復(fù)雜的模型和采用協(xié)同優(yōu)化方法，旨在實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的可再生能源高效利用和低碳化運(yùn)行。所提出的方法在仿真中表現(xiàn)出了有效性，并提供了對(duì)碳排放減少和能量共享方面的深入理解。

部分代碼展示：

clc
clear
close all

%% ADMM迭代參數(shù)設(shè)置
%拉格朗日乘子初始化
lambda_e_12=zeros(1,24);%MG1和MG2之間的拉格朗日乘子
lambda_e_13=zeros(1,24);%MG1和MG3之間的拉格朗日乘子
lambda_e_21=zeros(1,24);%MG2和MG1之間的拉格朗日乘子
lambda_e_23=zeros(1,24);%MG2和MG3之間的拉格朗日乘子
lambda_e_31=zeros(1,24);%MG3和MG1之間的拉格朗日乘子
lambda_e_32=zeros(1,24);%MG3和MG2之間的拉格朗日乘子
maxIter=100;  %最大迭代次數(shù)
tolerant=1e-3;%收斂精度
iter=1;%迭代次數(shù)初始化
Ben_Store=[];%歷史目標(biāo)函數(shù)
toler1=[]; %殘差1,電能交易部分
%對(duì)微網(wǎng)之間的交易量記錄矩陣初始化
P_e_12=zeros(maxIter+1,24);P_e_21=zeros(maxIter+1,24);
P_e_13=zeros(maxIter+1,24);P_e_31=zeros(maxIter+1,24);
P_e_23=zeros(maxIter+1,24);P_e_32=zeros(maxIter+1,24);
%% 迭代
while 1
    if iter==maxIter  %限制迭代次數(shù)
       disp('迭代不收斂,參數(shù)有誤');
       break; 
    end 
    display(['迭代還未收斂,當(dāng)前迭代第 ', num2str(iter),' 次']);
    if iter==1  %第一次求解比較特殊,其他主體初值為0
        [P_e_12(2,:),P_e_13(2,:),Obj_MG1(iter)]=Fun_MG1(P_e_21(iter,:),P_e_31(iter,:),lambda_e_12,lambda_e_13);
        [P_e_21(2,:),P_e_23(2,:),Obj_MG2(iter)]=Fun_MG2(P_e_12(2,:),P_e_32(iter,:),lambda_e_21,lambda_e_23);
        [P_e_31(2,:),P_e_32(2,:),Obj_MG3(iter)]=Fun_MG3(P_e_13(2,:),P_e_23(2,:),lambda_e_31,lambda_e_32);
        lambda_e_12=lambda_e_12+1e-4*(P_e_12(2,:)+P_e_21(2,:));
        lambda_e_13=lambda_e_13+1e-4*(P_e_13(2,:)+P_e_31(2,:));
        lambda_e_21=lambda_e_21+1e-4*(P_e_21(2,:)+P_e_12(2,:));
        lambda_e_23=lambda_e_23+1e-4*(P_e_23(2,:)+P_e_32(2,:));
        lambda_e_31=lambda_e_31+1e-4*(P_e_31(2,:)+P_e_13(2,:));
        lambda_e_32=lambda_e_32+1e-4*(P_e_32(2,:)+P_e_23(2,:));
    else
        [P_e_12(iter+1,:),P_e_13(iter+1,:),Obj_MG1(iter)]=Fun_MG1(P_e_21(iter,:),P_e_31(iter,:),lambda_e_12,lambda_e_13);
        [P_e_21(iter+1,:),P_e_23(iter+1,:),Obj_MG2(iter)]=Fun_MG2(P_e_12(iter+1,:),P_e_32(iter,:),lambda_e_21,lambda_e_23);
        [P_e_31(iter+1,:),P_e_32(iter+1,:),Obj_MG3(iter)]=Fun_MG3(P_e_13(iter+1,:),P_e_23(iter+1,:),lambda_e_31,lambda_e_32);
        lambda_e_12=lambda_e_12+1e-4*(P_e_12(iter+1,:)+P_e_21(iter+1,:));
        lambda_e_13=lambda_e_13+1e-4*(P_e_13(iter+1,:)+P_e_31(iter+1,:));
        lambda_e_21=lambda_e_21+1e-4*(P_e_21(iter+1,:)+P_e_12(iter+1,:));
        lambda_e_23=lambda_e_23+1e-4*(P_e_23(iter+1,:)+P_e_32(iter+1,:));
        lambda_e_31=lambda_e_31+1e-4*(P_e_31(iter+1,:)+P_e_13(iter+1,:));
        lambda_e_32=lambda_e_32+1e-4*(P_e_32(iter+1,:)+P_e_23(iter+1,:));
    end
    %保存歷史數(shù)據(jù)
    Ben_Store=[Ben_Store,[Obj_MG1(iter);Obj_MG2(iter);Obj_MG3(iter)]];
    %殘差計(jì)算
    toler1=[toler1,norm(P_e_12(iter+1,:)-P_e_12(iter,:))+norm(P_e_13(iter+1,:)-P_e_13(iter,:))+norm(P_e_23(iter+1,:)-P_e_23(iter,:))];%保存殘差1 
    %判斷收斂條件
    if toler1(iter)<=tolerant 
       display(['迭代收斂,在第 ', num2str(iter),' 次收斂']);
       break; 
    end
    iter=iter+1;
end

效果展示：

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