MATLAB代码：考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度 关键词：用户舒适度 综合能源 PMV 优化调度 仿真平台：MATLAB+yalmip+cplex 主要内容：代码主要做的是考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度模型，在传统的冷热电联供型综合能源系统的基础上，进一步考虑了热惯性以及用户的舒适度，并用预测平均投票数PMV对用户的舒适度进行衡量，且通过改变PMV的数值，可以对比不同舒适度要求对于综合能源系统调度结果的影响。 同时，代码还补充性的考虑了碳排放交易机制，并设置经济性最优以及碳排放最优两种对比场景，从而丰富算例，效果非常明显。 这个程序主要是一个并网模式下的经济成本最优调度模型。它涉及到电力、热力、制冷和气力等多个领域，并通过优化算法来实现最优调度。 首先，程序读取了一天的数据，包括电负荷、气负荷、光电出力预期值、风电出力预期值和室外温度等。 然后，定义了各种变量和常量，包括微燃气轮机电功率出力、燃气轮机电效率、燃气轮机热效率、余热锅炉输出热功率、余热回收效率、燃气锅炉输出热功率、燃气锅炉效率、吸收式制冷机输出冷功率、吸收式制冷机制冷系数、电制冷机输出冷功率、电制冷机冷系数、P2G设备输出气功率、P2G设备综合转换效率、从电网购电电量、向电网售电电量、交换功率、购售电标志、从气网购气量等。 接下来是约束条件的定义，包括热负荷、冷负荷和机组的约束条件。热负荷的计算使用了PMV值来得到供热时的室内温度，通过公式1和公式2计算供热时的室内温度和供水温度。冷负荷的计算使用了公式3来得到供冷时的室内温度。 然后是目标函数的定义，这里有两个目标函数可以选择。第一个目标函数是运行成本最小，包括购天然气成本、卖电收益和买电成本。第二个目标函数是碳排放最小，包括购天然气成本和卖电收益。 最后，使用优化算法对约束条件和目标函数进行求解，并输出最优解和费用。程序还包括了一些画图部分，用于展示各个变量的变化情况。 总的来说，这个程序是一个复杂的调度模型，涉及到多个领域的问题，通过优化算法来实现最优调度，可以用于电力、热力、制冷和气力等领域的能源系统优化。
1. 背景与目标
随着“双碳”战略的深入推进，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）因其在提升能源利用效率、促进可再生能源消纳、降低碳排放等方面的显著优势，成为能源系统转型的重要方向。然而，传统调度模型往往仅关注经济性或能效指标，忽视了终端用户的实际体验——即热舒适度。为此，本系统在经典的冷热电联供型综合能源架构基础上，引入热惯性建模与热舒适度量化指标（PMV），构建了兼顾经济性与用户舒适度的多目标优化调度模型。
MATLAB代码：考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度 关键词：用户舒适度 综合能源 PMV 优化调度 仿真平台：MATLAB+yalmip+cplex 主要内容：代码主要做的是考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度模型，在传统的冷热电联供型综合能源系统的基础上，进一步考虑了热惯性以及用户的舒适度，并用预测平均投票数PMV对用户的舒适度进行衡量，且通过改变PMV的数值，可以对比不同舒适度要求对于综合能源系统调度结果的影响。 同时，代码还补充性的考虑了碳排放交易机制，并设置经济性最优以及碳排放最优两种对比场景，从而丰富算例，效果非常明显。 这个程序主要是一个并网模式下的经济成本最优调度模型。它涉及到电力、热力、制冷和气力等多个领域，并通过优化算法来实现最优调度。 首先，程序读取了一天的数据，包括电负荷、气负荷、光电出力预期值、风电出力预期值和室外温度等。 然后，定义了各种变量和常量，包括微燃气轮机电功率出力、燃气轮机电效率、燃气轮机热效率、余热锅炉输出热功率、余热回收效率、燃气锅炉输出热功率、燃气锅炉效率、吸收式制冷机输出冷功率、吸收式制冷机制冷系数、电制冷机输出冷功率、电制冷机冷系数、P2G设备输出气功率、P2G设备综合转换效率、从电网购电电量、向电网售电电量、交换功率、购售电标志、从气网购气量等。 接下来是约束条件的定义，包括热负荷、冷负荷和机组的约束条件。热负荷的计算使用了PMV值来得到供热时的室内温度，通过公式1和公式2计算供热时的室内温度和供水温度。冷负荷的计算使用了公式3来得到供冷时的室内温度。 然后是目标函数的定义，这里有两个目标函数可以选择。第一个目标函数是运行成本最小，包括购天然气成本、卖电收益和买电成本。第二个目标函数是碳排放最小，包括购天然气成本和卖电收益。 最后，使用优化算法对约束条件和目标函数进行求解，并输出最优解和费用。程序还包括了一些画图部分，用于展示各个变量的变化情况。 总的来说，这个程序是一个复杂的调度模型，涉及到多个领域的问题，通过优化算法来实现最优调度，可以用于电力、热力、制冷和气力等领域的能源系统优化。
本模型支持两种优化目标：
- 经济成本最小化：综合考虑购电、购气、售电收益等运行成本；
- 碳排放最小化：以系统总碳排放量为优化目标，适用于碳交易机制下的低碳调度场景。
2. 系统架构与核心组件
系统采用并网运行模式，包含以下关键能源转换与存储设备：
- 可再生能源：光伏发电（PV）、风力发电（WT）；
- 多能转换设备：
- 微型燃气轮机（MT）：同时输出电能与高温烟气；
- 余热锅炉（WHB）：回收燃气轮机余热用于供热；
- 燃气锅炉（GB）：补充供热能力；
- 吸收式制冷机（AC）：利用热能驱动制冷；
- 电制冷机（EC）：利用电能制冷；
- 电转气设备（P2G）：将富余电能转化为天然气储存；
- 外部能源网络：与上级电网、气网进行双向能量交互。
系统实现电、热、冷、气四能流的耦合与协同调度，形成高度集成的多能互补网络。
3. 负荷建模：融合热惯性与用户舒适度
3.1 热负荷建模
热负荷并非简单给定，而是通过室内热动态模型动态计算得出。模型基于以下要素：
- 室外温度（来自气象数据）；
- 建筑热惯性参数（等效热阻 R 与热容 cc）；
- 用户热舒适度要求：采用国际标准PMV（Predicted Mean Vote）指标进行量化约束。
PMV 值反映了用户对热环境的平均主观感受，范围通常为 [-3, +3]。本模型将 PMV 约束嵌入优化问题中，确保室内温度始终处于用户可接受的舒适区间。例如，在经济调度模型中设 PMV=2，而在碳排优化模型中设 PMV=1，以分析不同舒适度要求对调度策略的影响。
结合建筑热平衡方程与供水/回水温度动态关系，系统可反推满足舒适度要求的最小热负荷需求。
3.2 冷负荷建模
冷负荷同样考虑建筑热惯性，基于室内外温差、热阻与热容，通过一阶热响应模型动态计算。供冷时段的室内温度被约束在合理范围内（如 -20°C 至 -15°C，此处为模型设定的相对低温区间，实际应用中可调整），确保制冷效果满足舒适性要求。
3.3 电/气负荷
电负荷与气负荷直接采用预测数据输入，作为系统必须满足的刚性需求。
4. 优化调度模型
4.1 约束体系
模型构建了完整的物理与运行约束：
- 能量平衡约束：每时段电、热、冷、气四能流严格守恒；
- 设备出力上下限：所有设备运行在技术允许范围内；
- 电网交互逻辑：通过二进制变量建模“购电/售电”互斥状态，避免同时购售；
- 余热回收耦合：燃气轮机发电量直接决定余热锅炉的可用热能；
- P2G 与气网平衡：P2G 产气可补充气网，同时满足燃气设备用气需求。
4.2 目标函数
系统提供两种调度策略：
（1）经济成本最优
最小化总运行成本，包括：
- 购电成本（分时电价）；
- 购气成本；
- 售电收益（按固定电价）。
（2）碳排放最优
最小化系统总碳排放量，考虑：
- 天然气燃烧产生的直接碳排放；
- 外购电力对应的电网边际碳排放因子。
两种目标可独立运行，便于进行经济性-环保性权衡分析。
5. 求解与可视化
模型采用MATLAB + YALMIP + CPLEX框架实现：
- YALMIP 用于高层建模，支持混合整数线性/非线性规划；
- CPLEX 作为高性能求解器，确保大规模问题高效收敛。
求解完成后，系统自动生成多维度可视化图表，包括：
- 可再生能源出力曲线；
- 室内外温度对比（验证舒适度满足情况）；
- 四类负荷时序曲线；
- 电、热、冷、气四能流的堆叠柱状图，直观展示各设备贡献与能量流向。
6. 应用价值与扩展性
本模型具有以下优势：
- 用户中心导向：将主观舒适度转化为可优化的工程约束；
- 多能协同：充分发挥电、热、冷、气之间的互补与转换潜力；
- 策略灵活：支持经济与低碳双目标切换，适应不同政策与市场环境；
- 参数可调：PMV、热阻、电价、碳排因子等均可作为灵敏度分析变量。
未来可进一步扩展至：
- 引入不确定性建模（如风光出力预测误差）；
- 结合储能系统（电/热/气储）；
- 支持多区域、多用户场景。
结语
该优化调度模型不仅提升了综合能源系统的运行效率与环境友好性，更将“以人为本”的理念融入能源管理，为构建舒适、高效、低碳的新型能源系统提供了有力的技术支撑。
