随着全球能源转型和碳中和目标的推进，零碳排放综合能源系统的优化调度成为研究热点。其中，非补燃压缩空气储能（CAES）系统以其高效、环保的特性，显示出巨大潜力。本文探讨了非补燃压缩空气储能系统在综合能源系统中的集成方法，并详细介绍了基于 MATLAB 的优化调度代码实现。

非补燃压缩空气储能系统是一种先进的储能技术，它通过在低压和高压阶段存储和释放压缩空气，无需外部燃料补充，从而避免了碳排放。与传统补燃式 CAES 相比，非补燃系统具有更高的能源利用效率和环境友好性。在综合能源系统中，非补燃 CAES 可以与可再生能源（如风能、太阳能）结合，实现能源的平滑输出和削峰填谷，提升系统稳定性和经济性。

系统集成方面，非补燃压缩空气储能系统通常包括压缩机、储气罐、膨胀机和热交换器等组件。在集成过程中，需考虑与电网、可再生能源发电单元以及负荷的协调。优化调度的目标是最大化能源利用效率、最小化碳排放和运行成本。这通常涉及多目标优化问题，包括能源平衡、储能状态管理以及负荷需求响应。

MATLAB 作为一种强大的数值计算和仿真工具，非常适合实现非补燃压缩空气储能系统的优化调度。代码实现主要包括以下几个步骤：

1. 系统建模：建立非补燃压缩空气储能系统的数学模型，包括压缩和膨胀过程的能量方程、储能容量约束以及效率参数。例如，使用状态空间方程描述储能水平的变化。

2. 目标函数定义：设定优化目标，如最小化总运行成本或碳排放量。目标函数可表示为：
\[ \min \sum{t=1}^{T} \left( C{\text{grid}}(t) + \lambda \cdot E{\text{carbon}}(t) \right) \]
其中，\( C{\text{grid}}(t) \) 为电网交互成本，\( E_{\text{carbon}}(t) \) 为碳排放量，\( \lambda \) 为权重系数。

1. 约束条件设置：包括功率平衡约束、储能容量约束、设备运行限制等。例如：

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

- 储能状态：\[ E{\text{CAES}}(t+1) = E{\text{CAES}}(t) + \etac Pc(t) - \frac{Pe(t)}{\etae} \]
其中，\( P{\text{ren}} \) 为可再生能源功率，\( P{\text{CAES}} \) 为 CAES 功率，\( E{\text{CAES}} \) 为储能水平，\( \etac \) 和 \( \eta_e \) 分别为压缩和膨胀效率。

1. 优化算法实现：使用 MATLAB 的优化工具箱（如 fmincon 或 intlinprog）求解混合整数线性规划（MILP）或非线性问题。代码示例可能包括定义变量、设置约束矩阵和调用求解器。

1. 仿真与验证：通过模拟不同场景（如高可再生能源渗透率或负荷波动），验证调度策略的有效性。MATLAB 的可视化功能可用于绘制功率曲线、储能状态和成本变化图。

在实际应用中，非补燃压缩空气储能系统的集成和优化调度能显著提升综合能源系统的零碳性能。例如，在风能丰富的地区，CAES 可以存储过剩风电，并在用电高峰时释放，减少对化石燃料的依赖。通过 MATLAB 代码实现，研究人员和工程师可以快速测试不同策略，推动实际部署。

非补燃压缩空气储能系统为零碳排放综合能源优化调度提供了可行方案。MATLAB 的实现不仅简化了复杂模型的求解，还为系统集成和性能评估提供了强大支持。随着算法改进和硬件发展，这种集成方法有望在全球能源系统中发挥更大作用。