隨著全球能源轉型和碳中和目標的推進，零碳排放綜合能源系統的優化調度成為研究熱點。其中，非補燃壓縮空氣儲能（CAES）系統以其高效、環保的特性，顯示出巨大潛力。本文探討了非補燃壓縮空氣儲能系統在綜合能源系統中的集成方法，并詳細介紹了基于 MATLAB 的優化調度代碼實現。

非補燃壓縮空氣儲能系統是一種先進的儲能技術，它通過在低壓和高壓階段存儲和釋放壓縮空氣，無需外部燃料補充，從而避免了碳排放。與傳統補燃式 CAES 相比，非補燃系統具有更高的能源利用效率和環境友好性。在綜合能源系統中，非補燃 CAES 可以與可再生能源（如風能、太陽能）結合，實現能源的平滑輸出和削峰填谷，提升系統穩定性和經濟性。

系統集成方面，非補燃壓縮空氣儲能系統通常包括壓縮機、儲氣罐、膨脹機和熱交換器等組件。在集成過程中，需考慮與電網、可再生能源發電單元以及負荷的協調。優化調度的目標是最大化能源利用效率、最小化碳排放和運行成本。這通常涉及多目標優化問題，包括能源平衡、儲能狀態管理以及負荷需求響應。

MATLAB 作為一種強大的數值計算和仿真工具，非常適合實現非補燃壓縮空氣儲能系統的優化調度。代碼實現主要包括以下幾個步驟：

1. 系統建模：建立非補燃壓縮空氣儲能系統的數學模型，包括壓縮和膨脹過程的能量方程、儲能容量約束以及效率參數。例如，使用狀態空間方程描述儲能水平的變化。

2. 目標函數定義：設定優化目標，如最小化總運行成本或碳排放量。目標函數可表示為：
\[ \min \sum{t=1}^{T} \left( C{\text{grid}}(t) + \lambda \cdot E{\text{carbon}}(t) \right) \]
其中，\( C{\text{grid}}(t) \) 為電網交互成本，\( E_{\text{carbon}}(t) \) 為碳排放量，\( \lambda \) 為權重系數。

1. 約束條件設置：包括功率平衡約束、儲能容量約束、設備運行限制等。例如：

• 功率平衡：\[ P{\text{ren}}(t) + P{\text{CAES}}(t) = P{\text{load}}(t) + P{\text{grid}}(t) \]

- 儲能狀態：\[ E{\text{CAES}}(t+1) = E{\text{CAES}}(t) + \etac Pc(t) - \frac{Pe(t)}{\etae} \]
其中，\( P{\text{ren}} \) 為可再生能源功率，\( P{\text{CAES}} \) 為 CAES 功率，\( E{\text{CAES}} \) 為儲能水平，\( \etac \) 和 \( \eta_e \) 分別為壓縮和膨脹效率。

1. 優化算法實現：使用 MATLAB 的優化工具箱（如 fmincon 或 intlinprog）求解混合整數線性規劃（MILP）或非線性問題。代碼示例可能包括定義變量、設置約束矩陣和調用求解器。

1. 仿真與驗證：通過模擬不同場景（如高可再生能源滲透率或負荷波動），驗證調度策略的有效性。MATLAB 的可視化功能可用于繪制功率曲線、儲能狀態和成本變化圖。

在實際應用中，非補燃壓縮空氣儲能系統的集成和優化調度能顯著提升綜合能源系統的零碳性能。例如，在風能豐富的地區，CAES 可以存儲過剩風電，并在用電高峰時釋放，減少對化石燃料的依賴。通過 MATLAB 代碼實現，研究人員和工程師可以快速測試不同策略，推動實際部署。

非補燃壓縮空氣儲能系統為零碳排放綜合能源優化調度提供了可行方案。MATLAB 的實現不僅簡化了復雜模型的求解，還為系統集成和性能評估提供了強大支持。隨著算法改進和硬件發展，這種集成方法有望在全球能源系統中發揮更大作用。