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基于论文复现的含风电电力系统的源-荷多时间尺度调度方法研究——考虑碳捕集电厂的低碳特性

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简介:
本研究探讨了含风力发电和碳捕集技术的电力系统,在源-荷双端进行多层次时间尺度上的调度策略,旨在实现低碳高效的能源管理。 逐步提高风电等可再生能源发电的比例,并对火电机组进行低碳化改造,同时利用多种需求侧资源,是实现能源电力领域碳达峰、碳中和目标的重要手段。首先,挖掘电源与负荷两侧的低碳资源并分析其特性,在碳捕集电厂安装烟气旁路系统及溶液存储装置,形成综合灵活运行方式以协调风电发电;在用户端利用不同响应速度的价格型和激励型需求响应资源来克服多时间尺度下碳捕集电厂灵活性不足的问题。通过源荷资源的协同优化,可以提升系统的低碳性能。 其次,构建了涵盖日前、日内及实时三个阶段的源荷协调低碳经济调度模型,以优化负荷分配与旋转备用计划,并改善失负荷和弃风问题。 最后,在改进后的IEEE-39节点系统中进行了算例分析。结果表明本段落提出的调度方法能够利用电源与用户侧可调节资源的优势,实现电力系统的低碳经济调度目标。

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    本研究探讨了含风力发电和碳捕集技术的电力系统,在源-荷双端进行多层次时间尺度上的调度策略,旨在实现低碳高效的能源管理。 逐步提高风电等可再生能源发电的比例,并对火电机组进行低碳化改造,同时利用多种需求侧资源,是实现能源电力领域碳达峰、碳中和目标的重要手段。首先,挖掘电源与负荷两侧的低碳资源并分析其特性,在碳捕集电厂安装烟气旁路系统及溶液存储装置,形成综合灵活运行方式以协调风电发电;在用户端利用不同响应速度的价格型和激励型需求响应资源来克服多时间尺度下碳捕集电厂灵活性不足的问题。通过源荷资源的协同优化,可以提升系统的低碳性能。 其次,构建了涵盖日前、日内及实时三个阶段的源荷协调低碳经济调度模型,以优化负荷分配与旋转备用计划,并改善失负荷和弃风问题。 最后,在改进后的IEEE-39节点系统中进行了算例分析。结果表明本段落提出的调度方法能够利用电源与用户侧可调节资源的优势,实现电力系统的低碳经济调度目标。
  • 计及-.zip
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    本研究探讨了在电力系统中引入碳捕集技术后,如何优化含此类电厂的电网调度策略。通过分析不同时间尺度下的供需平衡问题,提出了一种有效的源-负荷协调方案,旨在提升系统的低碳特性和运行效率。 逐步增加风电等可再生能源发电的比例,并对火电机组进行低碳化改造,同时利用多种需求侧资源,是实现能源电力领域碳达峰、碳中和目标的重要途径。首先,本段落分析了电源与负荷两侧的低碳资源及其特性,在燃煤电厂安装烟气旁路系统和溶液存储器,使该类电厂能够灵活运行,并能与其他风电发电设施协调配合;在需求侧则采用不同响应速度的价格型和激励型需求响应措施来克服多时间尺度下碳捕集电厂灵活性不足的问题。通过源荷资源的协同优化,提高系统的低碳性能。 其次,本段落构建了一个涵盖日前、日内及实时三个阶段的低碳经济调度模型,并在此基础上进行负荷分配以及旋转备用计划的最优化调整以减少弃风与失电问题的发生概率。 最后,在改进后的IEEE-39节点电力系统中进行了实际案例分析。结果显示,该调度方法能够充分利用电源和负载侧可调节资源的优势,从而实现整个电力系统的低碳经济运行目标。
  • 优化不确定MATLAB程序
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    本程序运用MATLAB开发,针对含有风力发电的电力系统,旨在进行低碳优化调度,特别强调处理电源与负荷的不确定性因素。 本段落探讨了在电力系统低碳调度中考虑源荷两侧不确定性的方法,并引入模糊机会约束来优化风电系统的运行效率。该研究涵盖储能、风光发电设备以及火电机组及水电机组,解决了目标函数中的分类特征约束问题与非线性约束/目标的线性转化挑战,并充分考虑到机组启停时间的要求。在制定调度策略时,不仅考虑了常规的运营成本和弃风弃光带来的损失,还加入了碳排放的成本考量。 该程序设计完整且模块化,注释详尽易懂,非常适合学习使用。
  • 交易下经济
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    本研究探讨了包含风力发电在内的能源体系,在参与碳交易市场背景下的低碳调度策略和经济效益分析。 基于碳交易的含风电系统的低碳经济调度方法研究了一种结合风力发电与碳排放交易机制的电力系统优化调度策略,旨在实现经济效益与环境保护的双重目标。通过分析不同情景下的碳价格变化对风电接入的影响,并提出相应的调度模型和算法,以促进清洁能源的有效利用和减排效果的最大化。
  • 转气协和垃圾焚烧虚拟优化案.zip
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    本研究探讨了一种结合碳捕集技术与垃圾焚烧发电的虚拟电厂优化调度策略,着重于电力到气体能量转换技术的应用及其在提高能源系统灵活性和可持续性方面的潜力。 MATLAB代码:计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度 关键词包括:碳捕集、虚拟电厂、需求响应、优化调度、电转气协同调度。 本段落的主要内容是关于一个包含电转气协同和碳捕集以及垃圾焚烧的虚拟电厂优化调度问题。基本框架是以碳捕集电厂为中心,通过与电转气系统及燃气机组相结合的方式进行能源利用。在此过程中,从碳捕集中获得的CO2可以作为电转气系统的原料,生成的天然气则供应给燃气机组使用;同时联合调度将碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移以平抑可再生能源波动,使风电/光伏得以间接调用并灵活应用。 代码采用非智能算法求解方式完成优化任务。由于本段落问题复杂度高,难以通过智能算法有效解决,因此选择使用yalmip+cplex作为求解工具来实现目标调度方案。
  • MATLAB及YALMIP代码:不确定处理(,支持CPLEX或GUROBI)
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    本文介绍了一套基于MATLAB和YALMIP的电力系统优化模型,专注于实现低碳调度策略,并有效应对风力发电等可再生能源带来的不确定性和负荷波动。该代码支持使用CPLEX或GUROBI求解器进行高效计算。 本MATLAB代码用于电力系统的低碳调度,在风力发电、储能系统以及火电机组与水电机组的组合下进行优化调度,同时考虑了源荷两侧的不确定性,并引入了模糊机会约束。程序利用YALMIP工具箱并可选择CPLEX或GUROBI作为求解器。该代码解决了含有分类特征的目标函数和非线性约束/目标的线性转化问题,还充分考虑了机组启停时间的限制条件。其目标是优化运行成本、减少弃风弃光现象以及降低碳排放成本。 程序设计注重模块化与清晰注释,便于学习理解,并且经过测试证明稳定可靠。适合需要深入研究电力系统低碳调度的学生或研究人员使用。
  • 转气协和垃圾焚烧虚拟优化MATLAB程序
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    本MATLAB程序旨在优化含有碳捕集与垃圾焚烧发电的虚拟电厂运行,通过协调电转气技术,提高能源利用效率及灵活性。 为了促进多能源互补及推动能源低碳化发展,本段落提出了一种计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型。该模型通过引入碳捕集电厂、电转气技术和燃气机组之间的协同利用框架,使得从碳捕集中获得的二氧化碳可以作为电转气过程中的原料生成天然气,并供应给燃气发电单元使用;同时,联合调度机制能够转移碳捕捉和烟气处理过程中产生的能耗负荷,以平衡可再生能源(如风电和光伏)的波动性。这有助于间接地将这些能源调节为可控状态并灵活利用。 由于所构建的优化模型具有高维度非线性的特性,求解过程较为复杂,本段落设计了一种新型反余切复合微分进化算法来解决这一问题。通过仿真结果验证了该方法的有效性:不仅能够实现削峰填谷的效果以改善电力供需平衡,还能提高可再生能源的接纳能力,并且可以有效降低虚拟电厂的成本和碳排放量。
  • 综合能经济优化.rar
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    本研究探讨了在综合能源系统中利用柔性负荷进行低碳经济优化调度的方法,旨在提高系统的运行效率和环保性能。 随着低碳发展的不断推进,综合能源系统(IES)已成为实现减排目标的重要技术手段。基于能源集线器的概念,并结合需求侧柔性负荷的可平移、可转移及可削减特性,构建了一个包含风光储设施、燃气轮机和柔性负荷在内的IES模型。该模型在考虑运行成本与碳交易成本的基础上,以总成本最低为目标建立了低碳经济调度模型,并采用鲸鱼优化算法对案例进行了求解。通过不同场景的对比分析,探讨了碳交易因素对于能源调度的影响以及在碳交易体系下合理调度柔性负荷能够为IES进一步减少碳排放和降低系统成本所带来的积极作用。研究结果显示,在碳交易框架内,柔性负荷参与调度可以显著提高系统的经济效益与环境效益。
  • CAES和种柔能与备用联合优化
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    本研究探讨了含压缩空气储能(CAES)及多样化柔性负载的电力系统,在多时间尺度下实现电能和旋转备用的协同优化调度,以提升整体运行效率与经济性。 为了应对大规模风电接入的需求,压缩空气储能(CAES)技术和柔性负荷主动响应技术近年来得到了快速发展。本段落研究对象为包含CAES电站、可转移负荷、可中断负荷、直接负荷控制(DLC) 负荷、风电场和常规机组的电力系统,并综合考虑了这些元件在日前、日内以及实时时间尺度下的调度特性及其备用与调频的应用潜能,建立了源-荷-储协调互动的多时间尺度电能-备用联合调度模型。该模型以最小化电网运营商总支出成本为目标,能够同时制定系统的发电计划、旋转备用采购和使用计划及自动发电控制(AGC)参与因子配置方案。通过基于修改版PJM-5Bus系统进行仿真验证了所建立的调度模型的有效性。
  • Matlab和Yalmip优化模型在不确定条件下应用
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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。