在“双碳”战略目标的推动下，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）已成为实现能源结构优化与碳排放控制的重要途径。本文以光伏、风电、燃气—电热联产（CHP）、燃气锅炉、电锅炉、电储能以及碳捕集（CCS）设备构成的多能互补系统为研究对象，建立了考虑电—热耦合及碳捕集约束的日内优化调度模型。模型以系统运行总成本最小为目标函数，成本涵盖购电、购气、设备运维与碳交易，约束条件包括电功率与热功率平衡、设备容量边界及碳排放捕集比例。基于 Matlab 平台，利用 YALMIP 建模工具和 CPLEX 求解器对典型日24小时分时电价情景进行了仿真分析。结果表明：通过合理调度光伏、风电、CHP、储能及CCS等设备，可有效降低系统运行成本与碳排放水平，实现经济性与低碳性的双重优化。本研究为综合能源系统在双碳背景下的低碳运行与规划提供了理论参考与方法支撑。

作者：张家梁(改进)

引言

近年来，随着气候变化和能源危机的加剧，我国提出了“碳达峰、碳中和”的“双碳”战略目标。实现能源系统的清洁低碳转型已成为能源领域的核心任务。综合能源系统（Integrated Energy System, IES）因能够实现电、热、气等多种能源的协调优化与互补利用，被认为是推动能源转型和碳减排的重要技术途径。

当前，光伏与风电等可再生能源快速发展，但其波动性和间歇性给电网安全与经济运行带来挑战。同时，传统燃气设备仍在能源供应中占有重要地位，如何在保证能源供需平衡的前提下兼顾经济性与低碳性，成为亟待解决的问题。碳捕集与储能等技术的引入为系统低碳运行提供了新的思路，但同时也增加了系统运行的复杂性和优化难度。

已有研究主要集中在综合能源系统的能量管理策略、分时电价下的经济调度、以及低碳约束下的运行优化。例如，部分学者研究了风光储多能互补系统的经济性提升，另一些研究则探索了碳排放配额和碳交易对系统运行的影响。然而，现有研究多以经济目标为主，对“双碳”背景下碳捕集约束、分时电价机制和综合优化的系统性分析仍然不足。

针对上述问题，本文以含光伏、风电、CHP、燃气锅炉、电锅炉、储能与碳捕集的综合能源系统为研究对象，建立了考虑电—热耦合与碳捕集约束的日内优化调度模型。本文的主要贡献包括：
（1）构建了综合考虑购电、购气、运维及碳交易成本的优化目标函数；
（2）引入碳捕集约束与分时电价机制，增强了模型的低碳性与实际适用性；
（3）基于 Matlab/YALMIP/CPLEX 平台，对典型日24小时情景进行了算例仿真，验证了模型在降低运行成本与碳排放方面的有效性。

系统架构

1.系统概述
本文研究的综合能源系统由**光伏（PV）、风电（WP）、燃气—电热联产机组（CHP）、燃气锅炉（GB）、电锅炉（EB）、电储能（EES）以及碳捕集装置（CCS）**构成。系统主要特点如下：

可再生能源接入：光伏与风电作为主要的清洁电源，能够显著降低化石能源消耗，但存在波动性与间歇性。
常规燃气设备：CHP 在保证供热的同时兼顾发电，GB 提供灵活的热能补偿，EB 则利用低谷电价实现电热转化。
储能装置：电储能系统通过削峰填谷、能量搬移和备用调节，增强系统的灵活性和稳定性。
碳捕集装置：CCS 对 CHP 和 GB 燃烧产生的 CO₂ 进行捕集处理，以满足双碳目标下的减排要求。
外部能源市场：系统与电网和天然气管网相连，可根据分时电价与气价进行购电购气，参与碳配额和碳交易市场。

在优化模型中，系统以 24小时分时电价场景为典型日，建立 “电功率平衡 + 热功率平衡 + 碳排放约束” 的统一调度框架。目标是在满足能源供需的前提下，实现运行成本最小化和碳排放约束的最优平衡。

2.系统流程图

研究方法

本文基于 Matlab 平台，利用 YALMIP 建模和 CPLEX 求解器，建立包含光伏、风电、CHP、储能及碳捕集的综合能源系统优化模型，在分时电价与双碳约束下实现24小时日内低碳优化调度。

实验结果

实验结果表明，综合能源系统在双碳目标与分时电价约束下，通过光伏、风电、CHP、储能及碳捕集的协调优化调度，实现了供需平衡，有效降低了运行成本并减少碳排放。

实验结果
运行Min_cost.m
图1 光伏与风电日出力曲线

分析：光伏出力呈现明显的中午峰值特征，而风电出力相对平稳，仅在早晨和中午出现小幅波动。

图2 电功率收支平衡图

分析：各类电源与负荷在24小时内实现平衡，外购电与CHP在高峰时段承担主要供给，储能则发挥削峰填谷作用。

图3 热功率收支平衡图

分析：CHP和燃气锅炉共同满足热负荷需求，电锅炉在低谷时段补充供热，碳捕集设备消耗部分热能。

图4 系统运行成本构成

分析：系统总成本主要由购电与购气成本构成，占比超过九成，运维成本和碳交易成本占比较低。

系统实现

本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：

研究结论

本研究表明，所提出的无人机编队控制与路径规划方法能够使群体在运行过程中迅速达到并保持高有序度，整体表现出良好的收敛性与稳定性；多数无人机对之间的距离处于安全阈值之上，但在部分时段仍存在接近或低于警戒值的潜在碰撞风险，其中 UAV4 与 UAV5 的波动相对较大；平均误差快速下降并在零附近波动，验证了控制算法的有效性，同时局部误差波动与距离风险区相呼应；在狭窄通道实验中，无人机编队实现了自适应的收缩—扩展过程，能够在复杂环境中保持紧凑有序并顺利通过，最终恢复至分散状态，充分证明了该方法在稳定性、安全性和鲁棒性方面的优越性。

实验环境

硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。

官方声明

实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。

研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。

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