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👨💻做科研，涉及到一個深在的思想系統，需要科研者邏輯缜密，踏實認真，但是不能隻是努力，很多時候借力比努力更重要，然後還要有仰望星空的創新點和啟發點。當哲學課上老師問你什麼是科學，什麼是電的時候，不要覺得這些問題搞笑，哲學就是追究終極問題，尋找那些不言自明隻有小孩子會問的但是你卻回答不出來的問題。建議讀者按目錄次序逐一浏覽，免得驟然跌入幽暗的迷宮找不到來時的路，它不足為你揭示全部問題的答案，但若能讓人胸中升起一朵朵疑雲，也未嘗不會釀成晚霞斑斓的别一番景緻，萬一它居然給你帶來了一場精神世界的苦雨，那就借機洗刷一下原來存放在那兒的“真理”上的塵埃吧。
或許，雨過雲收，神馳的天地更清朗.......🔎🔎🔎
📋📋📋本文目錄如下：⛳️⛳️⛳️
目錄
1 概述
2 零碳排放微能源網際網路
2.1 微能源網際網路
2.2 NSF-CAES 樞紐
3 數學模型及算例
4 運作結果
5 文章詳細講解及Matlab代碼
1 概述
全球能源危機和環境污染的雙重壓力，導緻了能源利用行為的變革。開發可再生能源是解決能源和環境問題的全球共識。近幾十年來，風能、太陽能等可再生能源無論是集中式還是分布式都得到了快速發展[1]。然而，近年來大部分可用的風能和太陽能發電量大大減少，特别是在中國東北和西北地區，這阻礙了可再生能源産業的穩定發展。
綜合利用電、熱、冷、天然氣等多種能源載體是減少風能和太陽能浪費的趨勢。綜合能源系統 (IES) 是一個符号系統，通過将多個能源網絡與幾個能夠在不同能源載體之間傳輸、轉換和存儲的能源樞紐 (EH) 連接配接起來，進而包含多個能源載體 [3, 4]。通過 IES 和 EH，可以對不同的能源網絡進行協同優化和管理，以提高風能和太陽能的使用率和提高整個能源供應系統的排程靈活性。
2 零碳排放微能源網際網路
2.1 微能源網際網路
微能源網際網路（MEI）是一個由分布式能源、儲能單元、多載波能源、多載波負載和配電網絡組成的系統[20]。 MEI 可以獨立運作或連接配接到公共能源網絡。城鄉社群、醫院、工業園區和學校是MEI的代表。 MEI旨在通過不同能源載體之間的轉換和存儲，實作多種能源的綜合優化和排程，以節省成本和減少排放。除MEI外，還提出了一些解決方案，包括微電網（MG）、虛拟電廠（VPP）來處理能源供應問題。 MG是一個由至少一個清潔能源發電單元和儲能單元組成的系統，主要供應特定地理區域的個人用電負荷需求[21]。連接配接到 PDN 的 MG 可以在隔離模式或并網模式下運作 [21]。 VPP 是由多個分布式發電機組組成的系統，通常可以看作是一個傳統的發電廠。 VPP 更強調整個虛拟電廠的綜合發電和交易特性，通常用于電力市場[22]。 MG 和 VPP 隻關注供電，沒有考慮 CHP 中考慮的熱能等其他能源形式。 CHP 可以同時提供熱能和電能，在 MEI 中可以看作是一個發電單元。此外，MEI 可以适應電力和其他能源載體的流量配置設定。毫無疑問，MG 是 MEI 的基礎，更強調多種能源載體的協同管理和運作。
圖 1 微能源網際網路
2.2 NSF-CAES 樞紐
如上所述，NSF-CAES 可以被視為一種清潔的 EH，能夠同時産生冷、熱和電。兩級壓縮兩級膨脹的普通NSF-CAES輪毂示意圖如圖2所示。整個系統由空氣壓縮單元、儲氣罐、空氣渦輪和熱再生系統組成。充氣時，空壓機利用錯峰電、限風電和太陽能驅動空壓機将空氣壓縮至高壓，并将高壓空氣儲存到儲氣罐中。與 CAES 不同，NSF-CAES 将沿空氣壓縮的熱能存儲在熱再生系統中，以提高運作效率。當需要用電時，儲存在儲氣罐中的高壓空氣可以釋放出來，并利用儲存的熱能預熱到渦輪機驅動發電機。進而實作了熱能和分子勢能的解耦存儲。在實際的 NSF-CAES 集線器中通常采用多級空氣壓縮機和多級空氣渦輪結構來提高整個能量存儲和轉換效率 [10, 23]。為簡單起見，本文考慮了具有 2 級壓縮機和 2 級渦輪的 NSF-CAES 輪毂。
圖 2 典型 NSF-CAES 接線圖
3 數學模型及算例
詳細數學模型見第5部分。
4 運作結果
部分代碼：
y1 = sdpvar(1,NT);% 線性化儲氣室壓強限制
y2 = sdpvar(1,NT);
h1 = sdpvar(1,NT);% 線性化儲熱系統SOC
h2 = sdpvar(1,NT);
HM = 1e7; % big M
H_coll_s1 = sdpvar(1,NT); % collected heat by salt
H_coll_s2 = sdpvar(1,NT);
H_cons1 = sdpvar(1,NT);
H_cons2 = sdpvar(1,NT);
H_coll_sum = sdpvar(1,NT);
H_cons_sum = sdpvar(1,NT);
H_str = sdpvar(1,NT); % 儲熱罐中存貯的熱量
H_str0 = sdpvar(1,1);
Hg_CAES = sdpvar(1,NT); % 蓄熱環節可供熱負荷
for i = 1:N_ComCap %% 線性化變量
xd{i} = binvar(v+1,NT);
delta{i} = sdpvar(v+1,NT);
end
for i = 1:N_OLTC
rd{i} = binvar(n_OLTC,NT);
h{i} = sdpvar(n_OLTC,NT);
end
%% Constraints
% % CAES
F_turb = []; % 每級功率定義
F_comp = []; % 每級功率定義
F_oper = []; % 運作限制
F_power = []; % 功率平衡限制
F_airstr = []; % 儲氣罐壓強動态限制
F_cold = [];
F_heat = [];
F_heatstr = [];
F_comp = [F_comp, Pcomp1 == 1/yita_comp(1)*k/(k-1)*Rg*qm_comp.*tao_comp_in1*(y_comp1-1)];
F_comp = [F_comp, Pcomp2 == 1/yita_comp(2)*k/(k-1)*Rg*qm_comp.*tao_comp_in2*(y_comp2-1)];
F_comp = [F_comp, Pcomp_min(1)*on_comp <= Pcomp1 <= Pcomp_max(1)*on_comp ];% 每級消耗的功率限制
F_comp = [F_comp, Pcomp_min(2)*on_comp <= Pcomp2 <= Pcomp_max(2)*on_comp ];
F_comp = [F_comp, Pcaes_d == Pcomp1 + Pcomp2];% 總功率定義
F_turb = [F_turb, Pturb1 == yita_turb(1)*k/(k-1)*Rg*qm_turb.*tao_turb_in1*(1-y_turb1)];
F_turb = [F_turb, Pturb2 == yita_turb(2)*k/(k-1)*Rg*qm_turb.*tao_turb_in2*(1-y_turb2)];
F_turb = [F_turb, Pturb_min(1)*on_turb <= Pturb1 <= Pturb_max(1)*on_turb];% 每級發出功率限制
F_turb = [F_turb, Pturb_min(2)*on_turb <= Pturb2 <= Pturb_max(2)*on_turb];
F_turb = [F_turb, Pcaes_g == Pturb1 + Pturb2];
F_oper = [F_oper, 0 <= on_comp + on_turb <= 1];%充放電不能同時進行
F_oper = [F_oper, qm_comp_min*on_comp <= qm_comp <= qm_comp_max*on_comp];%品質流量非否限制
F_oper = [F_oper, qm_turb_min*on_turb <= qm_turb <= qm_turb_max*on_turb];
5 文章詳細講解及Matlab代碼
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