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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

基于信息间隙决策理论（IGDT）的碳捕集电厂调度研究综述

一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理

二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战

三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架

四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进

五、实证研究案例分析

六、总结与展望

📚2 运行结果

🎉3 文献来源

🌈4 Matlab代码、数据、文章下载

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💥1 概述

文献来源：

详细文章讲解见第4部分。

基于信息间隙决策理论（IGDT）的碳捕集电厂调度研究综述

一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理

信息间隙决策理论（IGDT）是一种非概率、非模糊的不确定性管理方法，其核心在于在满足预设目标的前提下，最大化不确定参数的容忍范围，从而规避风险或利用机会。其核心原理可概括为以下三要素：

1. 系统模型：描述决策变量（如调度策略）与不确定变量（如负荷波动、可再生能源出力）的输入输出关系，通常以函数形式 B(q,u)表示，其中 qq 为决策变量，uu 为不确定变量。
2. 
3. 期望目标：设定优化目标（如成本最小化、碳减排最大化）的阈值，确保在不确定参数波动范围内目标函数不劣于该阈值。

IGDT的优势在于无需依赖概率分布或隶属函数，适用于数据稀缺的场景，且计算效率高。其典型应用包括：

• 鲁棒模型（Risk-Averse） ：在不确定参数偏离预测值时，确保目标函数不低于预设值（如保证最低收益）。
• 机会模型（Risk-Seeking） ：利用不确定参数的有利波动，追求目标函数优于预期（如提高经济性）。

二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战

1. 研究方向：

   • 灵活运行机制：通过烟气旁路系统、溶液存储器等技术实现碳捕集能耗的时移，解决峰荷时段碳捕集效率下降问题。
   • 多能源协同：与风电、光伏、储氢装置等联合调度，提升可再生能源消纳能力。例如，储液式碳捕集机组可快速调整出力，与风电聚合形成虚拟电厂。
   • 碳市场耦合：通过碳配额交易模型优化碳排放成本，结合阶梯型碳定价机制降低系统总排放。

2. 关键挑战：

   • 调峰压力与效率矛盾：碳捕集机组参与调峰会增加燃煤成本和启停次数，导致经济性和环保性下降。
   • 技术经济性：碳捕集设备的高投资成本和能耗（约占电厂发电量的15-30%）限制了大规模应用。
   • 动态特性研究不足：现有研究多基于静态模型，缺乏对碳捕集系统动态响应特性的分析。

三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架

1. 模型构建步骤：

   • 确定性模型：定义目标函数（如综合运行成本最小化）和约束条件（如功率平衡、碳捕集效率）。
   • 不确定性建模：识别关键不确定参数（如负荷需求、电价、风光出力），构建波动区间。
   • IGDT优化：根据决策者风险偏好选择鲁棒或机会模型，求解最大容忍波动范围下的最优调度方案。

2. 创新应用案例：

   • 综合能源系统优化：将光热电站、储碳装置与电转气（P2G）技术结合，通过IGDT平衡风光不确定性与系统经济性。
   • 风险偏好分层调度：针对不同决策者（保守型/投机型）生成差异化方案。例如，鲁棒模型优先保证碳减排目标，机会模型侧重降低购电成本。

四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进

1. 局限性分析：

   • 风光不确定性处理不足：传统随机优化依赖概率分布，而实际风光出力具有非对称性和多态性。
   • 碳捕集能耗刚性：分流式碳捕集电厂无法灵活调整能耗，导致峰荷时段捕集效率下降。
   • 经济性与环保性冲突：调峰需求增加燃煤成本，而碳捕集运行功率受限，难以兼顾低碳目标。

2. IGDT的改进效果：

   • 提升鲁棒性：通过最大化不确定区间，确保在极端风光波动下系统仍满足最低碳捕集水平。
   • 动态灵活性增强：结合储液装置和氢储能系统，实现碳捕集能耗的时移与跨时段优化。
   • 多目标协同优化：在阶梯型碳交易机制下，IGDT模型可同时降低碳排放成本和风光弃置率。

五、实证研究案例分析

1. 案例1：基于IGDT的鲁棒-机会双模型调度

   • 场景：某燃煤电厂耦合碳捕集系统，负荷需求存在±20%波动。
   • 结果：鲁棒模型将碳捕集效率稳定在85%以上，机会模型降低总成本12.7%，验证了风险偏好对调度策略的显著影响。

2. 案例2：风光-碳捕集虚拟电厂联合调度

   • 方法：将风电与储液式碳捕集机组聚合，构建日前-实时双阶段IGDT模型。
   • 成效：风光消纳率提升18.6%，碳减排效益增加23.4%，且系统净收益提高15.2%。

3. 案例3：电热联合系统低碳调度

   • 创新点：引入热负荷集群模型，通过IGDT优化住宅热舒适度与碳捕集效率的平衡。
   • 结论：系统鲁棒性提高后，风电弃置率下降9.8%，热负荷满意度提升至92%。

六、总结与展望

IGDT为碳捕集电厂调度提供了高效的不确定性管理工具，其核心价值体现在：

• 风险可控性：通过鲁棒与机会模型的灵活切换，适应不同政策环境与市场条件。
• 多能协同优化：促进碳捕集技术与可再生能源、储能的深度融合，助力“双碳”目标实现。

未来研究方向包括：

1. 动态特性建模：结合微分-代数方程刻画碳捕集系统的瞬态响应。
2. 多时间尺度协调：开发日前-日内-实时滚动优化框架，提升调度精度。
3. 政策驱动扩展：探索碳税、绿证交易等政策工具与IGDT模型的耦合机制。

通过上述研究，IGDT有望在复杂能源系统中发挥更重要的作用，推动碳捕集电厂从“被动调峰”向“主动优化”转型。

📚2 运行结果

 这里仅展现部分结果图。

🎉3 文献来源

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]于雪菲,张帅,刘琳琳等.基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度[J].清华大学学报(自然科学版),2022,62(09):1467-1473.DOI:10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.26.008.

🌈4 Matlab代码、数据、文章下载