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火电机组在风电与储能系统互补中的配置分析

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简介:
本研究探讨了火电机组在集成风电和储能系统的电力网络中扮演的角色及其优化配置策略,旨在提高能源利用效率和电网稳定性。 针对包含风电与火电机组的电力系统,在给定储能系统的配置条件下,提出了一种通过优化储能使用来尽量消除风力发电不确定性,并部分以备用形态出现的研究思路。建立了由两层组成的火电机组组合决策模型:上层目标是实现火电机组组合成本最小化;下层则旨在最大化储能系统对电网中电能时空平移和提供备用的收益,同时考虑了储能系统的不确定消除程度。 该模型充分考虑到了自动发电控制(AGC)机组与非AGC机组的特点以及系统频率调节效应的影响。通过基于分解协调原理的方法,交替迭代上下层问题以求解此优化决策模型,从而决定储能系统的充放电功率、调控范围和火电机组的启停方案。 这种方法不仅能够减少火电机组所需的备用容量,并且还能增强电力系统应对不确定性因素的能力。经过对包含10个机组的电力系统的验证,证明了该方法的有效性及实用性。

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    本研究探讨了火电机组在集成风电和储能系统的电力网络中扮演的角色及其优化配置策略,旨在提高能源利用效率和电网稳定性。 针对包含风电与火电机组的电力系统,在给定储能系统的配置条件下,提出了一种通过优化储能使用来尽量消除风力发电不确定性,并部分以备用形态出现的研究思路。建立了由两层组成的火电机组组合决策模型:上层目标是实现火电机组组合成本最小化;下层则旨在最大化储能系统对电网中电能时空平移和提供备用的收益,同时考虑了储能系统的不确定消除程度。 该模型充分考虑到了自动发电控制(AGC)机组与非AGC机组的特点以及系统频率调节效应的影响。通过基于分解协调原理的方法,交替迭代上下层问题以求解此优化决策模型,从而决定储能系统的充放电功率、调控范围和火电机组的启停方案。 这种方法不仅能够减少火电机组所需的备用容量,并且还能增强电力系统应对不确定性因素的能力。经过对包含10个机组的电力系统的验证,证明了该方法的有效性及实用性。
  • MATLAB关于运行(含高比例场景,附Matlab代码实现).zip
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    本资料深入探讨了MATLAB在火电机组及风能系统中的应用,特别关注于储能系统的优化运行与配置策略。内容涵盖高比例风电接入情形下的技术挑战,并提供详尽的MATLAB代码示例,助力读者掌握相关模型构建和仿真分析技巧。 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果示例。 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等领域的MATLAB仿真项目,涵盖无人机等多种应用。 内容介绍:标题所示的内容涵盖了多个主题。对于每个主题的详细介绍,请参阅主页上的博客文章。 适用人群:适用于本科和硕士阶段的学习与研究使用。 博主简介:一位热爱科研工作的MATLAB开发者,在技术能力和个人修养方面同步提升。若有合作意向,欢迎进一步交流讨论。
  • 超级容器混合研究
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    本研究探讨了在风光互补发电系统中结合使用蓄电池和超级电容器作为混合储能方案的有效性,旨在优化能量储存、提高供电稳定性及延长设备使用寿命。 ### 风光互补发电蓄电池超级电容器混合储能研究 #### 摘要与背景 在新能源领域,尤其是在风光互补发电系统中,有效的能量存储和管理是至关重要的环节。传统上,这类系统的储能主要依赖于铅酸电池,但这些电池存在许多缺点:如循环寿命短、功率密度低、维护需求高以及成本高昂等。这些问题不仅限制了系统的可靠性和效率,还增加了整体的运营成本。因此,本段落提出了一种结合超级电容器与蓄电池的混合储能方案。 #### 超级电容器的优势 作为一种新兴的能量存储设备,超级电容器具备传统电容所不具备的特点:高功率密度和长循环寿命,并且具有类似电池的较高能量密度特性。这使得它能够在短时间内完成充放电过程,特别适合于应对风光互补发电系统中由于天气变化导致的瞬时功率波动。 #### 混合储能系统的设计 混合储能方案通过将超级电容器与蓄电池并联的方式实现,旨在最大化两者的优势:蓄电池提供持续且稳定的能量供应;而超级电容器则在负载或输出功率出现剧烈变动的情况下提供所需的瞬时大功率支持。这种设计能够显著提高系统的效率和可靠性。 #### 实验验证与结果分析 通过模型构建及实验测试证明了该混合储能方案的有效性。实际运行中,当风光互补发电系统遭遇功率波动时,超级电容器可以迅速响应并补充所需能量,从而减轻蓄电池的充放电压力。这不仅延长了蓄电池使用寿命,还降低了系统的维护成本。 #### 混合储能系统的关键技术 1. **储能单元的选择与匹配**:为了实现最佳性能,需要合理选择超级电容器和电池规格,并确保两者兼容。 2. **智能控制系统的设计**:设计高效的控制系统来协调超级电容器与蓄电池之间的能量流动,保证系统的稳定运行。 3. **能量管理系统(EMS)的开发**:研发先进的EMS软件用于监控及优化储能系统操作,包括预测能源供需变化趋势和调整存储策略等。 4. **安全措施和技术保护**:考虑到超级电容器高电压特性带来的风险,必须采取有效的过压与短路防护措施以确保系统的安全性。 #### 结论与展望 通过引入超级电容器和电池的混合储能方案,不仅可以解决风光互补发电系统中储能方面的问题,并且能够显著提升整个系统的性能。未来的研究重点应放在进一步优化储能单元选择、改进控制系统算法以及开发更先进的能量管理系统等方面上,以实现更加高效经济的新能源解决方案。此外,随着超级电容器技术的进步预期其能量密度将进一步提高,这将为混合储能系统带来更大的应用潜力。
  • 光水多模型
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    本文构建了一种用于风光水多能互补发电系统的完整热力学分析模型,即㶲分析模型。该模型旨在评估和优化系统内部的能量转换效率及整体性能,为可再生能源的有效整合与应用提供了理论依据和技术支持。 本段落引入了?的概念来统一度量风能、太阳能及水力等多种异质能源资源,并采用?分析方法构建有效的风力发电、光伏发电与水力发电系统的模型。基于此模型,计算各系统输入和输出的量化指标,同时建立了包括总效率、可持续性指数以及单位损失比在内的多项能效评估标准,用于综合评价风-光-水多能互补发电系统的性能。通过具体案例分析验证了所提出分析方法及效能指标的有效性和准确性。该研究为提升此类系统能源利用效率提供了科学依据。
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    本文旨在探讨风光互补发电系统的工作原理、构成及其在不同应用场景中的优势和挑战,为可再生能源领域的研究与应用提供参考。 近年来,随着风光互补发电系统的应用越来越广泛,并且对其可靠性和经济效益的要求也越来越高,国外相继开发出了一些用于模拟风力、光伏及其互补发电系统性能的大型工具软件包。
  • 基于模糊控制水力Simulink仿真模型及微Matlab仿真模型-含遗传算法光发优化研究
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    本文深入探讨了基于模糊控制的风力与水力互补发电系统以及微电网中的风光储互补发电系统的Simulink和Matlab仿真建模,并引入遗传算法进行风光发电优化配置,旨在提升可再生能源利用效率。 在现代电力系统研究领域中,可再生能源的利用已成为一个重要的焦点问题,其中风光互补发电系统的环保性和可持续性特点尤其受到重视。本段落将详细解析三个相关的Simulink和Matlab仿真模型:基于模糊控制器的风力水力互补发电系统、基于微电网的风光储互补发电系统以及采用遗传算法优化设计的风光发电互补系统。 首先介绍的是基于模糊控制器的风力水力互补发电系统的分析,该系统利用了先进的模糊逻辑控制技术来实现对风能和水能的有效协调使用。通过实时监测风速和水流条件的变化情况,这种智能控制系统能够灵活调整发电机的工作状态以确保整个电力供应体系的安全稳定运行,并且提高整体能源转换效率。由于其高度适应性和灵活性,在面对复杂多变的环境因素时仍表现出色。 接下来是基于微电网架构设计的一套风光储互补发电系统的Matlab仿真模型研究,该模型旨在模拟和分析不同天气条件下分布式电源组件之间的相互作用与协调机制,并对系统稳定性、供电可靠度以及能源调度策略进行评估。通过这种全面细致的建模方式可以为实际工程应用中的微网规划提供重要参考依据。 最后是基于遗传算法优化设计思路下的风光发电互补Matlab仿真模型,该方法利用了生物进化理论来解决复杂的多目标最优化问题,在寻找最佳功率分配方案以实现最大能源产出、成本效益最大化以及减少对传统电力网络依赖方面展现出独特优势。通过智能计算技术的应用能够显著提高系统的整体性能指标。 这三个Simulink和Matlab仿真模型相结合,为风光互补发电系统提供了深入研究的重要工具。模糊控制器增强了风力水力协同工作的协调性;微电网架构展示了不同形式可再生能源集成与管理的有效途径;而遗传算法则在优化设计上发挥了关键作用。通过这些先进的模拟技术手段不仅能更好地理解系统的运行机制和工作原理,还能为制定更优控制策略及提升经济环保效益提供科学依据,并且有助于教育科研领域内相关知识的快速传播与发展推动可再生能源领域的技术创新进步。
  • MATLABMA算法:优化集成 关键词:优化,遗传算法,充放优化
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    本文探讨了在MATLAB环境下利用改进型遗传算法(MA)进行储能系统优化配置的方法,并详细分析了其在风力和太阳能发电集成中的应用效果。通过优化储能系统的充放电策略,提高了可再生能源的利用率与电网稳定性。关键词包括储能优化配置、遗传算法以及储能充放电优化等。 MATLAB代码:基于遗传算法的储能优化配置(可加入风光机组) 关键词: - 储能优化配置 - 遗传算法 - 储能充放电优化 参考文档: 仅有几篇文献可以适当参考。 仿真平台: 采用MATLAB 平台进行建模和求解。 程序优势: 代码注释详实,适合学习使用;非市面上常见的版本,具有较高的质量和实用性,请仔细甄别。 主要内容: 建立了储能的成本模型,包括运行维护成本以及容量配置成本,并以此作为目标函数最小化问题。通过遗传算法求解出最优的运行计划,再根据该方案确定合理的储能容量配置大小。此方法利用了高效的遗传算法进行优化计算,效果显著(具体结果请参见图V)。
  • fengji.zip_力发_模型_
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    fengji.zip是一款专注于储能技术与风力发电结合的研究工具包,包含详尽的储能系统模型和分析方法,助力优化风力发电效率及稳定性。 在 MATLAB Simulink 环境下,分别建立小水电、双馈感应风力发电及超级电容储能系统的模块化仿真模型。
  • 调频建模控制策略研究
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    本研究聚焦于火电机组运行中的频率调节问题,探讨并建立储能系统的数学模型及其优化控制策略,以提高电力系统的稳定性和响应速度。 全球能源互联网的概念得到了广泛认同,旨在通过清洁能源替代化石燃料,并逐步实现以清洁能源为主导、化石燃料为辅助的新型能源结构。然而,风电与太阳能发电这类可再生能源由于其输出功率具有波动性和随机性,在大规模并网时可能引发电网频率稳定性问题。特别是在中国“三北”地区,用于调节电力系统频率的主要手段是火电机组,但这些机组在调频能力和效率方面存在不足。 相比之下,新兴的储能技术具备快速且精确调整功率的能力,能够辅助火电机组更好地参与电网调频过程,并有效提升和改善系统的整体频率响应能力。本段落首先探讨了传统火电机组的一次与二次调频机制以及大规模储能在物理结构及运行控制上的特点;利用PSCAD/EMTDC仿真软件建立了详细的动态模型,包括DEH调节器、汽轮机系统、CCS协调控制系统和锅炉等组件,并在此基础上构建了一套适用于理论分析的简化模型。此外还设计了储能系统的具体电路模块——如能量储存单元、VSC有源逆变器以及直流-直流双向转换装置。 结合火电机组与储能在实际操作中的特性,本段落提出了一个分层控制架构下的协调策略方案:该系统能够使储能技术有效地支持传统发电机组完成一次和二次频率调节任务。
  • 基于布式优化考量
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    本研究探讨了在风光分布式发电系统中,蓄电池储能系统的最优配置方法,旨在提高能源利用效率和系统稳定性。 可以自行调整分布式储能接入的位置、数量以及容量大小。