✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
一、研究背景与核心问题锚定
在“双碳”战略持续推进的背景下，我国高比例风电、光伏并网规模持续突破新高，区域综合能源系统的源侧间歇性波动与荷侧刚性用能需求的矛盾愈发突出。传统依赖燃气热电联产机组调峰的综合能源系统，本质上仍未摆脱化石能源的碳排放属性，无法满足全链路零碳运行的刚性要求。非补燃压缩空气储能（NSF-CAES）作为新一代长时大规模零碳储能技术，完全取消了传统补燃式CAES的天然气燃烧室，通过回收空气压缩过程的全部余热，在释能阶段直接利用该余热加热透平入口空气，运行全过程无化石燃料燃烧，理论上可实现100%零碳排放，同时具备电-热双向耦合输出的独特特性，是支撑零碳综合能源系统构建的核心枢纽装备。
结合你此前长期开展的风光储微电网并网仿真、风电不确定性拉丁超立方抽样场景生成、改进灰狼算法微电网优化调度的研究积累，本研究突破传统将非补燃CAES简化为普通电储能的建模局限，深度还原其“压缩产热-蓄热存储-释能放热”的全链条多能耦合物理特性，构建全维度零碳约束下的综合能源优化调度体系，解决当前行业内长时零碳储能能力不足、新能源跨日消纳率低、调度隐含碳排放难以清零的核心痛点，为零碳综合能源系统的工程落地提供可直接复用的理论与技术方案。当前多数相关研究仅聚焦非补燃CAES单机的效率优化，对其深度集成后全系统的零碳协同调度机制研究仍存在明显缺口，本研究针对这一空白开展精细化建模与优化，具备显著的理论创新与工程落地价值。
二、非补燃CAES深度集成的零碳综合能源系统架构
本研究构建的零碳综合能源系统，所有能量输入100%来自风电、光伏等可再生能源，从源头彻底排除煤、天然气等化石能源接入，完全区别于传统“新能源+化石能源调峰”的伪零碳架构。系统以非补燃压缩空气储能为核心多能耦合枢纽，各单元的能量流动逻辑完全围绕零碳目标设计：
源侧零碳发电单元：由区域内集中式风电、分布式光伏组成，所有电力产出均为零碳可再生电力，系统不配置任何化石能源发电机组，也设置刚性约束禁止从外部电网购入火电电量，从能量输入端杜绝碳排放来源。
非补燃CAES核心多能耦合单元：由多级轴流空气压缩机、高温陶瓷蓄热子系统、地下高压储气室、多级透平膨胀机、级间余热回收装置组成。在储能工况下，电网低谷时段的富余可再生电力驱动压缩机将环境空气压缩至8-10MPa高压状态，压缩过程产生的300℃-500℃高温空气进入蓄热子系统，将全部显热存储至高温氧化铝蓄热介质中，降温后的常温高压空气注入地下储气室完成存储；在释能工况下，储气室释放的高压空气先通过蓄热子系统被重新加热至设计温度，再送入多级透平膨胀机驱动发电机发电，膨胀机出口的120℃-180℃中低温余热通过余热回收装置直接对外供应热负荷，整个充放能过程无任何化石燃料燃烧环节，运行全程直接碳排放为0。
辅助零碳能量转换单元：包含电极式电锅炉、低温水蓄热罐、溴化锂吸收式制冷机，所有设备的能量来源均为可再生电力或非补燃CAES的回收余热，无需任何化石能源补能，可协同满足系统的热、冷负荷需求，进一步拓展系统的多能调度灵活性。
多能负荷单元：覆盖区域内的工业刚性电负荷、市政建筑采暖热负荷、商业建筑空调冷负荷，所有负荷需求均由零碳能源体系协同供给，不存在依赖化石能源补充的负荷缺口。
该架构中，非补燃CAES完全替代了传统依赖天然气的热电联产机组，成为系统中唯一具备小时级至百小时级长时跨时段能量平移能力的多能耦合枢纽，既可以实现电能的跨日长时存储，又可以同步完成热能的回收与梯级利用，从根本上消除了系统对化石能源的依赖。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🏆团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域
MATLAB仿真，助力毕业科研梦：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
