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核电在风电接入条件下的电力系统调峰协调优化模型

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简介:
本研究提出了一种针对高比例风电接入的电力系统,在保证电网安全稳定的前提下,通过优化调度策略实现核电与风电协同调峰的方法。 本段落提出了一种风电接入下的核电参与电力系统调峰的风-核-火多源协调优化模型,有效缓解了风电消纳问题,并提高了电力系统的经济运行水平。在确保安全裕度的前提下,该模型将核电线性功率升降速率分为三个档位进行离散处理,减少了变量数量。通过使用4个0-1变量和一个整数变量实现了调峰时三挡速度、两挡深度及低功率时段的灵活选择,相较于现有的核电调峰模型更具灵活性且变量更少。 此外,本段落采用了一种改进的极限场景法来表示风电预测中的不确定性:利用一个确定性的风电预测情景与两个极端情况来覆盖置信区间内的所有可能。这种方法不仅简化了问题复杂度而且优化了备用容量配置。 计算结果显示,在实际情况下选择最经济的负荷跟踪方案后,系统发电总成本相较于核电基荷运行模式减少了22%,而相对于固定调峰模型则下降12%;同时全额消纳原本在其他两种方式下无法接纳的风电出力。因此该优化模型能够有效削峰填谷,并缓解电网面临的调峰压力。

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    本研究提出了一种针对高比例风电接入的电力系统,在保证电网安全稳定的前提下,通过优化调度策略实现核电与风电协同调峰的方法。 本段落提出了一种风电接入下的核电参与电力系统调峰的风-核-火多源协调优化模型,有效缓解了风电消纳问题,并提高了电力系统的经济运行水平。在确保安全裕度的前提下,该模型将核电线性功率升降速率分为三个档位进行离散处理,减少了变量数量。通过使用4个0-1变量和一个整数变量实现了调峰时三挡速度、两挡深度及低功率时段的灵活选择,相较于现有的核电调峰模型更具灵活性且变量更少。 此外,本段落采用了一种改进的极限场景法来表示风电预测中的不确定性:利用一个确定性的风电预测情景与两个极端情况来覆盖置信区间内的所有可能。这种方法不仅简化了问题复杂度而且优化了备用容量配置。 计算结果显示,在实际情况下选择最经济的负荷跟踪方案后,系统发电总成本相较于核电基荷运行模式减少了22%,而相对于固定调峰模型则下降12%;同时全额消纳原本在其他两种方式下无法接纳的风电出力。因此该优化模型能够有效削峰填谷,并缓解电网面临的调峰压力。
  • 大规并网、火联合
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    本研究探讨了在高比例风电接入电网的情境下,如何实现风力发电与火力发电的有效结合及优化调度,以提高电力系统的运行效率和稳定性。 本段落构建了一个综合考虑机组能耗成本最低、环境成本最低以及火电机组平稳运行为目标的风气火联合优化动态经济调度模型。通过采用启发式搜索方法来确定最优的机组组合,以避免火电机组频繁启停及系统容量冗余过大问题。提出了一种改进的混合粒子群算法,并利用包含10台发电机组的测试系统验证了该算法的有效性。最后,选取某地区电网作为实例进行仿真计算,结果表明所提出的调度模型与改进后的粒子群算法具有可行性和有效性。
  • 基于消纳热联合源荷
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    本研究探讨了在电力系统中引入电热联合系统的可行性及其对促进风电消纳的影响,提出了一种源荷协调优化调度策略。通过合理配置热电资源和需求侧管理措施,提高电网接纳可再生能源的能力,并保证供电稳定性与经济性。 在能源互联网的框架内,电热联合系统被证明是有效消纳风电的一种手段。为此,我们构建了一个包含储热、热电联产及需求响应资源在内的综合电热调度模型。该方法分两阶段进行:第一,在日前调度阶段,通过机组、储热装置和基于电价的需求响应措施来应对短期预测的风力发电;第二,在日内调度阶段,则利用机组与激励型需求响应策略处理超短期风电预测数据。 我们的目标函数是将系统运行成本降至最低,并综合考虑弃风惩罚费用及需求响应的成本后,建立了电热联合系统的优化模型。为了解决由于过多约束条件导致的复杂性问题,我们采用了一种改进版帝国竞争算法来求解该模型,从而提高了所获得解决方案的实际可行性。 通过案例分析表明,提出的调度策略能够显著提升风电在电热联合系统中的消纳能力。
  • 基于Matlab和Yalmip低碳源荷不确定应用研究
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    本研究运用Matlab与Yalmip工具开发了电力系统的低碳调度优化模型,并探讨了该模型在电源负荷不确定性条件下的有效性及适应性。 本段落研究了在电力系统源荷不确定性下的低碳调度优化模型,并应用Matlab与Yalmip求解器进行分析。该模型考虑风电并网的背景下,引入模糊机会约束以处理不确定因素的影响。程序中涵盖了储能、风光发电、火电机组及水电机组等多种电源类型,解决了目标函数中的分类特征约束问题和非线性约束向线性转化的问题,并且充分考虑到机组启停时间的要求。在成本方面,模型不仅关注运行成本还考虑了弃风弃光造成的损失以及碳排放的成本。 整个项目代码结构清晰、模块化编程风格明显,注释详细便于学习理解。核心关键词包括电力系统调度;源荷不确定性;MATLAB;YALMIP;含风电低碳调度;模糊机会约束;储能与风光发电机组及火电、水电机组等不同类型的电源设备参与优化调度研究。 该模型在处理复杂能源结构和不确定因素的同时,实现了对成本的有效控制,并为实际电力系统的运行提供了理论支持和技术参考。
  • 不确定性因素鲁棒度.pdf
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    本文探讨了在包含风力发电不确定性的条件下,电力系统的鲁棒优化调度方法,旨在提高系统的稳定性和效率。 本段落主要探讨了风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度问题。随着国家对可再生能源发电的重视,风力发电技术正在迅速发展。作为一种成熟的可再生能源发电方式,风力发电具有一定的随机性和间歇性,难以准确预测其输出功率。这种不确定性给电力系统的经济调度带来了重大挑战,如何最大化利用风电资源并减少其波动对系统的影响是需要解决的关键问题。 在以往的研究中,国内外专家们已经深入研究了含风电不确定性的调度问题。一些文献采用概率密度函数和场景法来建模不确定性,但随着场景数量的增加计算复杂度显著提升;另一些则使用模糊方法处理不确定性,但这要求有丰富的实践经验以确定隶属函数。此外,还有许多成果是通过应用概率分析等手段取得。 本段落在综合研究了各种不确定性的理论与技术优缺点后提出了一种新的鲁棒优化调度模型,并利用自动发电控制(AGC)响应来应对风电输出力的波动,保持电力系统的稳定运行和供电可靠性。 文章的核心内容在于建立了考虑风电不确定性因素影响下的电力系统鲁棒优化调度模型。该模型通过预测区间对风电输出进行规划,增强了电力系统的抗扰能力。具体来说,在此模型中作者提出了一种基于AGC响应机制来处理风电波动的鲁棒性方法,能够及时监控和调整风力发电的变化以维持整个电网的安全运行。 研究结果表明,所提出的调度方案可以有效应对风电功率变化带来的挑战,并提高电力系统的供电可靠性。此外,该策略还能应用于其他不确定性的场景中提升系统性能。 本段落的研究不仅为电力供应公司提供了新的解决方案来管理可再生能源的不确定性风险,还能够帮助研究人员进一步探索和改进相关技术以增强电网稳定性与效率。
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    本资料探讨了针对DC风电场集电系统的优化策略,旨在提高风电场的整体效率与性能。涵盖从设计到实施的具体方案和案例分析。 风电场集电系统优化可以采用遗传算法进行直接应用。
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    本资源为电力系统优化运行与调度相关资料,主要介绍如何利用MATLAB进行电力系统机组组合优化。内含示例代码和案例分析,适合研究人员及工程师学习使用。 这段文字描述了一个关于电力系统调度的机组组合优化的代码。
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    本研究探讨了在严格碳排放限制下,如何通过优化调度策略提升电力系统的运行效率与环保性能,旨在为实现绿色能源转型提供决策支持。 电力系统优化调度在碳排放约束下的研究与分析.zip
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