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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 参考文档：《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》基础模型加舒适度部分模型； 仿真平台：MATL
资源介绍:
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 参考文档：《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》基础模型加舒适度部分模型； 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。
标题：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
摘要：
本文基于冷热电多能互补综合能源系统，进一步考虑了用户的舒适度，并通过预测平均投票数（PMV
）来衡量用户的舒适度。通过控制 PMV 的数值，我们可以分析不同舒适度要求对综合能源系统调度结
果的影响。此外，本文还考虑了碳排放交易机制，并提供了经济性最优和碳排放最优的对比场景，进
一步丰富了算例。
1. 引言
随着能源危机和环境问题日益突出，冷热电多能互补综合能源系统成为研究的热点。传统的综合能源
系统主要关注能源的优化利用，然而如何考虑用户舒适度成为了一个新的挑战。本文针对这一问题，
提出了一种综合能源系统优化调度模型，在传统系统的基础上进一步考虑了热惯性和用户舒适度的影
响。
2. 相关工作
在综合能源系统优化调度领域，已经有一些研究关注用户舒适度的影响。例如，参考文献《冷热电气
多能互补的微能源网鲁棒优化调度》提出了基础模型加舒适度部分模型，通过引入 PMV 来量化用户舒
适度，为系统调度提供了参考依据。
3. 方法与模型
本文采用了 MATLAB+yalmip+cplex 作为仿真平台，构建了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。在传统的综合能源系统基础上，引入了热惯性和 PMV 等因素，并通过调整
PMV 的数值，实现对不同舒适度要求的分析。
4. 优化调度结果分析
通过模型的优化和调度，本文得到了不同舒适度要求下的综合能源系统调度结果。根据实验数据分析
，我们发现改变 PMV 的数值对系统调度结果有着明显的影响。不同的舒适度要求会导致不同的能源分
配策略和系统运行状态。因此，考虑用户舒适度的综合能源系统优化调度是必要且有意义的。
5. 经济性最优与碳排放最优对比场景
为了进一步丰富算例，本文还考虑了碳排放交易机制，并设置了经济性最优和碳排放最优的对比场景
。通过比较不同场景下的系统调度结果，我们可以更全面地评估综合能源系统的性能。
6. 结论
本文围绕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展开了研究。通过引入 PMV 和碳排
放交易机制，我们提出了一种综合能源系统优化调度模型，并对其进行了仿真分析。实验结果表明，
考虑用户舒适度的综合能源系统优化调度对系统性能有着显著影响，有助于提高能源利用效率和用户
满意度。
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考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化
关键词：碳交易 电制氢 阶梯式碳交易 综合能源系统 热电优化
参考文档：《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》基本复现
仿真平台：MATLAB+CPLEX
主要内容：代码主要做的是一个考虑阶梯式碳交易机制的电热综合能源系统优化调度研究，考虑综合能源系统参与碳交易市场，引入引入阶梯式碳交易机制引导IES控制碳排放，接着细化电转气（P2G）的两阶段运行过程，引入电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池（HFC）替传统的P2G，研究氢能的多方面效益；最后提出热电比可调的热电联产、HFC运行策略，进一步提高IES的低碳性与经济性。
目标函数为以购能成本、碳排放成本、弃风成本最小，将原问题转化为混合整数线性问题，运用CPLEX商业求解器进行求解。
计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧电厂优化调度
关键词：碳捕集 电厂 需求响应 优化调度 电转气协同调度
参考文档：《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧电厂优化调度》完全复现
仿真平台：MATLAB+CPLEX
主要内容：代码主要做的是一个计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧电厂优化调度问题，基本调度框架是碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料， 生成的天然气则供应给燃气机组； 并通过联合调度将碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移以平抑可再生能源波动，使得风电 光伏实现间接可调度而被灵活利用，代码采用的是非智能算法求解，因为本文问题复杂智能算法难以求解，故使用的是yalmip+cplex求解器完成求解，
基于 Python 的数据分析与可视化项目 - 电影数据分析
**功能描述**：
- 从网络数据源豆瓣电影Top250获取电影数据，包括电影名称、导演、演员、上映年份、评分、类型等信息。
- 对电影数据进行清洗和预处理，去除重复数据、处理缺失值等。
- 分析电影数据，例如统计不同年份电影的产量、各类型电影的平均评分等。
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