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基于新能源消纳的火电机组深度调峰策略:构建成本模型及经济调度以确保风电完全消纳的优化方法

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简介:
本文提出了一种新的火电机组深度调峰策略,通过建立成本模型和实施经济调度方案,旨在最大化风能消纳效率,减少新能源浪费。 本研究主要聚焦于新能源消纳的火电机组深度调峰策略,并在此基础上建立了经济调度模型以实现风电全额消纳的目标。该策略分为常规调峰、不投油深度调峰以及投油深度调峰三个阶段,同时构建了相应的成本和经济调度模型。 在制定这些策略时,考虑到了多项约束条件,包括煤燃烧限制、系统旋转备用功率需求、机组启停操作的灵活性及爬坡速率要求等。研究结果表明,在满足上述所有条件下进行优化后的火电机组深度调峰能够有效促进新能源消纳,并且通过经济调度模型的应用可以实现资源的最佳配置。 关键词:新能源消纳;火电机组深度调峰策略;常规调峰;不投油深度调峰;投油深度调峰;成本模型;经济调度模型;煤燃烧约束;系统旋转备用功率约束;启停约束;爬坡约束。

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    本文提出了一种新的火电机组深度调峰策略,通过建立成本模型和实施经济调度方案,旨在最大化风能消纳效率,减少新能源浪费。 本研究主要聚焦于新能源消纳的火电机组深度调峰策略,并在此基础上建立了经济调度模型以实现风电全额消纳的目标。该策略分为常规调峰、不投油深度调峰以及投油深度调峰三个阶段,同时构建了相应的成本和经济调度模型。 在制定这些策略时,考虑到了多项约束条件,包括煤燃烧限制、系统旋转备用功率需求、机组启停操作的灵活性及爬坡速率要求等。研究结果表明,在满足上述所有条件下进行优化后的火电机组深度调峰能够有效促进新能源消纳,并且通过经济调度模型的应用可以实现资源的最佳配置。 关键词:新能源消纳;火电机组深度调峰策略;常规调峰;不投油深度调峰;投油深度调峰;成本模型;经济调度模型;煤燃烧约束;系统旋转备用功率约束;启停约束;爬坡约束。
  • 热联合系统荷协
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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。
  • YALMIP和CPLEX联产控制
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    本研究利用YALMIP与CPLEX工具结合,开发了一种优化算法,旨在提升含风力发电系统的热电联产机组运行效率及可再生能源消纳能力。 本段落内容基于《风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制_刘丁赫》一文编写,主要包括方式1、2、3,并且包含调用ga遗传算法的方法(尽管该部分未完成但作为参考)。程序设计清晰美观,注释详尽明确,参数设置均为自定义设定,无原作者提供的数据。如有运行问题可寻求帮助解答。关于猫咪的相关话题,请参见评论区讨论。手动修改代码以体会使用cplex的奇妙之处。
  • 多时间尺冷热联供综合系统
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    本研究提出了一种针对冷热电联供系统在不同时间尺度上的经济优化调度模型与策略,旨在提高能源使用效率和经济效益。 摘要:本段落研究的代码主要解决冷热电联供综合能源微网在多时间尺度下的优化调度问题。其中,在日前计划阶段通过构建多种场景来描述可再生能源的不确定性,以实现一个运行周期内综合能源微网经济性的最优配置;而在日内调度环节,则依据冷、热、电力需求的不同时间特性及其互补性,提出了一种考虑负荷变化影响的双层滚动优化平抑模型,并据此求解各联供设备在不同时间段内的调整出力。该方法能够清晰地展示结果并生成高质量图表。 核心关键词包括:多时间尺度;冷热电联供;综合能源系统;经济运行调度模型;日前计划安排;不确定性分析;日内调度策略;双层滚动优化平抑技术方案以及联供设备的动态调节机制。
  • 粒子群算网日前光、储、柴油发燃气轮IEEE33节点并考虑运行
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    本研究提出了一种基于粒子群优化算法的调度方案,用于包含风能、太阳能发电、储能系统以及传统发电机(如柴油和燃气轮机)的配电网日前经济调度。通过在IEEE 33节点测试系统上建模并考虑运行成本,展示了该方法的有效性和适用性。 基于粒子群算法的配电网日前优化调度采用IEEE33节点配电网搭建了包含风能、太阳能、储能装置、柴油发电机和燃气轮机的经济调度模型。以最小化运行成本和环境成本为目标,考虑储能设备及潮流约束条件,利用粒子群算法对模型进行求解,得到了各电源每小时的出力情况。
  • MATLAB定性研究
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    本研究运用MATLAB构建了包含风力发电不确定性的经济调度模型,旨在优化电力系统的运行成本与可靠性。 在电力系统规划与运营过程中,经济调度模型是一个至关重要的计算工具,其目的是最小化发电成本,并确保满足电力供需平衡及各种系统约束条件。当引入风电等可再生能源的不确定性因素后,构建并求解这种经济调度模型变得更加复杂和具有挑战性。 本段落将深入探讨如何利用MATLAB来建立一个考虑风电不确定性的经济调度模型。作为一种广泛应用于科学计算、图像处理以及数据分析领域的高级编程环境,MATLAB因其强大的数学运算能力和灵活的数据处理功能,在电力系统领域中备受推崇。在构建此类经济调度模型时,我们需要关注以下几个主要方面: 1. **建模**:首先需要定义一个描述电力系统运行状态的数学模型,包括发电机功率输出、负荷需求、输电线路传输限制以及热力学约束等要素,并且要考虑到风电出力的不确定性。 2. **处理风电不确定性因素**:由于风能具有较高的波动性,可以通过分析历史数据预测未来的风速情况,并用概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)来表示其不确定性质。此外还可以采用区间估计或者随机规划策略以应对各种可能发生的风电出力场景。 3. **优化求解器的选择**:MATLAB的优化工具箱提供了多种求解器,如`fmincon`用于非线性约束问题和`intlinprog`处理整数线性问题。对于大规模混合整数线性规划(MILP)类型的经济调度模型而言,则可以考虑使用CPLEX求解器。 4. **算法设计**:为了增强风电不确定性情况下的系统稳定性,可以选择鲁棒优化策略或机会约束编程方法,前者通过构造不确定集寻求最坏情况下仍可行的解决方案;后者则确保给定概率下满足系统的运行条件。 5. **代码实现与测试验证**:在MATLAB中编写模型数学表达式的函数,并调用相应的求解器进行计算。这包括定义决策变量、目标函数和约束条款,以及设置适当的求解参数。“cplex经济调度鲁棒模型”文件很可能包含具体的实施细节及CPLEX的使用。 6. **结果分析与评估**:对生成的结果集进行后处理分析,例如绘制发电成本曲线图、检查风电出力适应性等,并且要确保系统的稳定性和安全性。此外还可以通过对比不同策略下的效果来评价模型的有效性。 7. **进一步扩展应用范围**:在实际操作中可能需要考虑更多因素如储能设备的应用、多区域协调调度以及碳排放限制等,这些都可以逐步添加到MATLAB环境中进行完善。 总之,在电力系统背景下利用MATLAB建立一个能够处理风电不确定性的经济调度模型是一项技术含量高且充满挑战的任务。通过掌握相关知识和技能,可以更有效地应对可再生能源引入所带来的复杂性,并实现更加高效与可持续的电网管理方案。
  • 学习算
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    本研究提出了一种基于深度强化学习的创新算法,专门用于优化复杂系统中的调度策略。通过模拟和迭代学习过程,该方法能够自动发现并实施高效的资源分配方案,显著提升系统的运行效率与性能稳定性。 深度强化学习的调度策略优化算法可以通过研究项目“walk_the_blocks”来进一步探索。该项目致力于通过深度强化学习技术改进调度策略,并提供了一种新颖的方法来解决复杂系统的资源分配问题。
  • 糊不定性力系统多目标研究
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    本研究聚焦于探讨包含风电随机及模糊不确定性因素下的电力系统多目标优化调度策略,旨在提升系统的运行效率与稳定性。 文章提出了一种新的电力系统多目标调度计划模型及相应的算法,该模型考虑了风电随机模糊多重不确定性的影响。首先,在分析风电并网后电力系统的不确定环境的基础上,采用随机模糊变量来描述风电功率,并用区间形式表示负荷预测的不确定性。
  • 程序.zip
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    本资料探讨了在经济调度框架内优化风电并网运行的方法,提供了一套详细的风电调度程序设计与实现方案。 在电力系统运行中,经济调度是一项至关重要的任务,它旨在以最小的运营成本满足电力需求,并确保系统的稳定性和安全性。风电调度是电力调度的一个分支领域,主要关注如何有效地管理和优化风力发电并网运行的问题,而风电经济调度则进一步考虑了经济效益和环境因素。 经济调度的目标是通过合理安排各类电源的出力来最小化整个系统中的燃料消耗或其他运营成本。在传统的经济调度中,由于风电具有间歇性和不确定性,其并网管理相对复杂。然而,在技术进步和环保政策推动下,风电在电力系统中的比例逐渐增加,因此风电调度成为不可忽视的一部分。 风电调度面临的主要挑战包括风速预测、电网稳定、电力市场交易以及可再生配额制度的实施。准确的风速预测是风电调度的基础,有助于制定更合理的发电计划;而大规模接入后的电网稳定性问题则要求通过动态调度策略来平衡频率和电压的影响。此外,在电力市场的竞价机制下,风电运营商需根据规则参与竞争以获取最佳收益。政府为促进可再生能源的发展所设定的配额制度也影响了风电的消纳与市场定价。 文档可能详细阐述了风电经济调度的相关算法、模型或操作步骤,包括但不限于风功率预测模型、优化策略(如线性规划和遗传算法)、电网稳定性分析以及如何在满足可再生配额制条件下实现经济调度的具体方法。这些内容对于电力系统规划者、风电场运营人员及研究人员来说是非常重要的参考资料。 实际应用中,风电调度需要结合气象数据、电网状态信息与电力市场规则等多方面因素,并利用先进的计算技术和决策支持系统来优化操作流程。随着大数据和人工智能技术的发展,未来的风电调度将更加智能化,能够更好地应对风能的随机性和不稳定性,从而提升电力系统的整体效率及可持续性。
  • (文章复现)Matlab微网共享储配置代码
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    本篇文章通过Matlab编程,探讨并实现了微电网中新能源经济高效利用与共享储能系统的最优配置方案。 《考虑微网新能源经济消纳的共享储能优化配置》一文指出,共享储能是实现可再生能源经济效益的重要手段之一,在合理的投资规模下,应确保储能电站容量与消纳目标相匹配。为此,文章提出了基于新能源消纳的共享储能电站容量功率配置方法,并针对最小化投运成本和最大化微能源网运行经济性的多目标问题建立了双层规划模型。外层模型用于求解电站配置方案,内层模型则负责计算经济消纳率及优化微能源网运行策略。通过Karush-Kuhn-Tucker (KKT)法对上述模型进行了转化与求解。此外,该文献还提供了详细的解读和完整的MATLAB代码复现内容。