這個標題涵蓋了城市多能源系統規劃中的兩個重要方面：垃圾處理和調峰需求，并強調了規劃的可持續性。

1. 考慮垃圾處理：

   • 含義：?垃圾處理指的是城市廢棄物的管理和處置。這可能涉及到廢物分類、回收利用、焚燒或填埋等方法。
   • 重要性：?垃圾處理對城市環境和居民生活質量有著重要影響。可持續的垃圾處理方法有助于減少環境污染、資源浪費，提升城市的可持續性。

2. 調峰需求：

   • 含義：?調峰需求是指在能源系統中對電力需求進行管理，以便在高峰期降低電力需求，減輕電力系統負擔。
   • 重要性：?調峰需求管理有助于提高電力系統的效率，減少能源浪費，降低對傳統能源的依賴，促進可再生能源的有效利用。

3. 可持續化城市多能源系統規劃：

   • 含義：?可持續化城市多能源系統規劃是指在城市能源系統設計中，考慮到經濟、社會和環境的可持續性，綜合考慮多種能源形式的規劃。
   • 重要性：?可持續化規劃有助于實現能源的高效利用、降低碳排放，提高城市抗災能力，并促進城市的長期可持續發展。

綜合而言，這個標題表明研究的焦點是如何在城市多能源系統規劃中，綜合考慮垃圾處理和調峰需求，以實現城市能源系統的可持續發展。這可能涉及到整合不同形式的能源，采用創新的垃圾處理方法，以及制定有效的調峰策略，以更好地滿足城市的能源需求，減輕環境負擔。

摘要：隨著"垃圾圍城"的日益加劇及城市能源體系中多種能源形式間相互融合的不斷深入,垃圾處理設施供能與多能源系統間的相互影響和作用越來越成為城市能源系統規劃所需考慮的重點問題之一。針對計及能源化利用型廢物處理設施的城市多能源系統規劃問題,該文研究廢物處理設施的能源供需特性及其調峰潛力,提出垃圾焚燒電廠和污水制氣設施參與電網氣網調峰策略,構建可持續性多能源系統規劃模型。最后參考東北某市的實際能源與垃圾堆存量數據,建立可持續化城市多能源系統規劃仿真模型,仿真結果及分析表明,該文提出的多能源系統規劃模型可有效降低城市多能源系統規劃成本,實現垃圾處理能力、垃圾供能與調峰需求間的高效協調。

這段摘要涵蓋了一項關于城市能源系統規劃中垃圾處理設施和多能源系統之間相互影響的研究。以下是對摘要的詳細解讀：

1. 背景：

   • "垃圾圍城"的日益加劇：指城市垃圾問題不斷升級，可能涉及廢棄物的積累和環境影響。
   • 多種能源形式間相互融合：指城市能源系統中不同種類的能源相互整合，可能包括傳統能源和可再生能源的結合。

2. 研究焦點：

   • 垃圾處理設施供能與多能源系統的相互影響：研究城市垃圾處理設施如何影響城市的能源系統，以及反過來，城市能源系統如何影響垃圾處理設施。

3. 具體研究內容：

   • 能源化利用型廢物處理設施的城市多能源系統規劃問題：關注能源化利用的廢物處理設施，研究它們在城市多能源系統規劃中的問題和挑戰。
   • 廢物處理設施的能源供需特性及調峰潛力：研究廢物處理設施在能源方面的特性，以及它們在調峰方面的潛力。

4. 提出的解決方案：

   • 垃圾焚燒電廠和污水制氣設施參與電網氣網調峰策略：建議利用垃圾焚燒電廠和污水制氣設施參與電力和氣體網絡的調峰策略，以平衡能源供需。

5. 模型構建：

   • 構建可持續性多能源系統規劃模型：為了解決上述問題，提出了一個可持續性多能源系統規劃模型，該模型可能涉及各種因素，如能源供需、環境影響等。

6. 實際案例參考：

   • 參考東北某市的實際數據：使用實際的能源和垃圾數據來驗證提出的模型的有效性。

7. 研究結論：

   • 仿真結果及分析表明：通過仿真研究，驗證了提出的多能源系統規劃模型的有效性，強調其在降低規劃成本、實現垃圾處理、能源供給和調峰需求協調方面的潛力。

綜合來看，這項研究旨在通過深入研究廢物處理設施與多能源系統之間的關系，提出可持續性規劃模型，并通過實際數據驗證，為城市能源系統規劃提供了有益的見解。

關鍵詞:垃圾處理;負荷調峰;多能源耦合;系統規劃;可持續性;

這五個關鍵詞涉及到能源系統和環境可持續性的多個方面。下面是對每個關鍵詞的解讀：

1. 垃圾處理：

   • 含義：?指對廢棄物、垃圾進行處理和管理的過程。在能源系統中，垃圾處理可能包括廢棄物的能源回收、焚燒、填埋等方法，以減少對環境的不良影響。
   • 關聯：?可能與能源產生、廢棄物再利用、環境保護等領域相關。

2. 負荷調峰：

   • 含義：?是指在電力系統中對電力負荷進行調整，以適應不同時間段內的能源需求波動。這通常涉及到提高或降低發電能力，以保持電力系統的平衡。
   • 關聯：?與電力系統優化、可再生能源波動性、智能電網等領域密切相關。

3. 多能源耦合：

   • 含義：?指不同能源形式的整合和協同運用，以提高能源利用效率。這可能包括對傳統能源和可再生能源的混合利用，以及能源系統的多樣性。
   • 關聯：?與能源轉型、可再生能源整合、能源系統規劃等領域相關。

4. 系統規劃：

   • 含義：?指對一個系統進行有序、綜合和長遠的設計、組織和管理。在能源領域，系統規劃可能涉及到電力系統、能源基礎設施、能源政策等方面的規劃。
   • 關聯：?與可持續性規劃、基礎設施規劃、政策制定等領域有關。

5. 可持續性：

   • 含義：?指能夠滿足當前需求而不損害未來世代滿足其需求的能力。在能源領域，可持續性通常與環保、資源利用效率和氣候變化等問題有關。
   • 關聯：?與可持續能源、碳中和、環境保護等領域緊密相連。

這五個關鍵詞的綜合理解可以幫助解決能源系統中的復雜問題，促使發展更加環保、高效和可持續的能源解決方案。

仿真算例：

求解方法 本文建立的考慮垃圾處理與調峰需求的可持 續化多能源系統規劃模型是典型的混合整數線性 規劃問題，本文在 MATLAB 平臺上調用 CPLEX 求 解器進行求解。

參數設定 本文選取東北某市的能源與垃圾數據，在改進 的 IEEE33 節點配電系統、20 節點配氣系統，5 節 點的熱力管網耦合成的多能源系統進行驗證。 以 2019 年為規劃的基準年，規劃年限為 10 年， 即 2019—2028 年。2019 年城市的生活垃圾填埋場 有垃圾堆存量 650 萬噸，其堆存上限為 1500 萬噸。 2019 年該城市的日最大電負荷為 6000MW、熱負荷 為 1000MW、氫負荷為 10000m3 、氣負荷為 70000m3 ， 各類負荷年增長率取 4%；參考文獻[27]的數據及計 算方法，得到該城市未來年垃圾產量預估曲線如 圖 2 所示；本文設定春夏秋冬 4 種典型日，其持續 天數分別為 87、92、86、100 天，這 4 種典型日的 負荷曲線如附表圖 A1 所示。給定每年電網的調峰 目標為全年最高負荷的 25%，氣網的調峰目標為全 年最高負荷的 20%，4 種典型日的風光出力特性曲 線如附圖 A2 所示，參考文獻[28]的方法，將全年風 光出力場景設定為 36 個；貼現率取 5%；電網待建 線路的單位投資成本為 24 萬元/km，壽命為 25 年， 單位長度電阻與電抗分別為 0.31?/km、38?/km； 熱網待建管道建設成本為 1.2 萬元/km，壽命為 20 年，氣網待建管線建設成本為 1000 萬元/km， 壽命為 30 年。電網氣網的能源交互價格見附錄 表 A1[29-30]。對于多能源系統中的風電機組、光伏電源、熱電機組、多源轉換與存儲裝置、垃圾焚 燒電廠、污水制氣設施的主要參數見附表 A2、 A3[7,23,31]；城市垃圾處理補貼見附表 A4；污染物 處排放系數及治理成本見附表 A5[32]，熱電機組的 成本系數見附表 A6。

?規劃方案設置 為驗證本文提出的可持續化多能源系統規劃 模型的可行性和有效性，本文通過對比 3 種多能源 系統規劃方案進行分析。 方案 1：只根據負荷增長率等能源數據進行多 能源系統規劃，不考慮垃圾產能的影響，對于垃圾 的處理方式只是利用傳統的填埋或者轉運處理。 方案 2：同時考慮負荷增長率等能源數據與垃 圾產能進行多能源系統規劃，但沒有考慮可再生能 源滲透率增加后電網氣網的調峰需求與垃圾產量 增長的影響。 方案 3：本文提出的考慮垃圾能源利用特性與 處理需求發展多能源系統規劃模型，利用垃圾能源 化處理設施參與電網氣網調峰，考慮可再生能源滲 透率增加后電網氣網的調峰需求與垃圾產量增長 的影響。

仿真程序復現思路：

復現這篇文章的仿真思路涉及使用 MATLAB 平臺以及調用 CPLEX 求解器來解決混合整數線性規劃問題。下面是一個簡化的仿真復現思路，以及用 MATLAB 表示的偽代碼示例：

1. 建立混合整數線性規劃模型：
   • 使用 MATLAB 中的 Optimization Toolbox 或 YALMIP 工具箱，定義混合整數線性規劃問題的目標函數、約束條件、決策變量等。
   • 根據文章描述，考慮垃圾處理與調峰需求的可持續化多能源系統規劃模型，確保模型包含相關的能源系統參數和約束條件。

% 偽代碼示例
% 定義決策變量
x = intvar(n, 1); % 例如，n 是變量的數量，可以表示不同的能源設施建設情況等% 定義目標函數
objective = ...; % 根據文章中的目標函數定義% 定義約束條件
constraints = [...]; % 根據文章中的約束條件定義% 構建混合整數線性規劃模型
problem = optimproblem('Objective', objective, 'Constraints', constraints, 'Type', 'min');% 求解器設置
solver = 'cplex'; % 使用CPLEX求解器
options = optimoptions('cplex', 'Display', 'off');% 調用求解器求解
[x_opt, fval, exitflag, output] = solve(problem, 'Solver', solver, 'Options', options);

1. 參數設定：
   • 將文章中描述的參數設置轉化為 MATLAB 中的變量和常量。
   • 使用這些參數初始化混合整數線性規劃模型。

% 偽代碼示例
% 設置仿真參數
num_years = 10;
...% 初始化參數
max_garbage_storage = 1500; 
...% 將參數應用到模型中
constraints = [constraints, x <= max_garbage_storage, ...];

1. 規劃方案設置：
   • 根據文章描述，實現方案 1、方案 2 和方案 3 的約束條件，以及相關的目標函數。
   • 分別求解這三種方案，比較它們的效果。

% 偽代碼示例
% 方案 1 的約束條件和目標函數
constraints_case1 = [...];
objective_case1 = ...;% 構建混合整數線性規劃模型
problem_case1 = optimproblem('Objective', objective_case1, 'Constraints', constraints_case1, 'Type', 'min');% 調用求解器求解
[x_opt_case1, fval_case1, exitflag_case1, output_case1] = solve(problem_case1, 'Solver', solver, 'Options', options);% 同樣的方式設置方案 2 和方案 3，進行求解
...% 比較三種方案的結果

這只是一個簡化的示例，實際情況中需要根據具體問題和模型的復雜性進行適當的調整和擴展。