CN108984875B - 一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法。该方法统计分析光热历史出力特性,确定光热装机参与系统电力平衡容量的方法。首先,收集光热电站多个历史年8760逐时光资源大小。其次,建立线性优化模型,带入光资源数据及储热罐参数,求解该电站每一历史年的日保证热量,取一个保证率水平下的值为该电站的日保证热量,并计算形成储热调节因子表;通过查询储热调节因子,求得每一电站的日保证热量。最后将求得的每个电站的日保证热量带入建立求解光热电站工作出力的模型,进而求得系统中的光热机组参与电力平衡容量。采用本方法可计算光热机组参与电力平衡的容量,适用于系统电源装机方案的充裕度评估、调度方式安排等。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统规划和运行调度领域,特别涉及一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法。
背景技术
太阳能光热发电技术(concentrating solar power,CSP,简称光热)作为光伏发电以外另一种主要的太阳能利用方式,正在逐渐影响以光伏发电为主的太阳能产业格局。光热电站近年来发展迅速,装机规模不断扩大。依据电站本身的经济性,其设计往往配备较大的储热装置,能够平移所吸收的光热能,且具有跨日调节能力,使得光热机组有一定替代常规机组带负荷的能力。但光资源具有波动性与随机性,光热电站在光资源较差的天,不启动运行;甚至,可能遇到电站连续多日出力都为零的情况。如何确定光热机组参与系统电力平衡的容量,目前尚无明确方法,为规划人员评估系统装机充裕度水平带来巨大挑战。
发明内容
本发明的目的在于提供一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法,采用本方法可计算光热机组参与电力平衡的容量,适用于系统电源装机方案的充裕度评估、调度方式安排等。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法,包括以下步骤:
1)收集光热电站所在地的多个历史年8760逐小时光资源数据;
2)建立线性优化模型,带入光资源条件及储热罐参数,求解电站每一历史年日保证热量,取一个保证率水平下的值为该电站的日保证热量,并计算形成储热调节因子表;通过查询储热调节因子,求得每一电站的日保证热量;
3)将求得的每一电站的日保证热量带入建立求解光热电站工作出力的模型,通过分支定界法计算求解,得到系统最大负荷所在的典型日24小时逐时光热电站有功出力计划;
4)比较系统最大负荷在考虑光热工作出力前后的差,计算得出系统中的光热机组参与电力平衡容量。
作为本发明的进一步改进,步骤1)中,8760逐时光资源大小以逐时吸收的热量表示。随着光热电站的储热时长改变,其镜场大小也应随之优化调整,集热器吸收的热量也有所差异,即光资源大小有所差异。但在计算日保证热量时,影响计算结果的是光资源连续都较差的天,此时可忽略镜场改变对集热器吸收的热量影响,认为集热器吸收热量不变。
作为本发明的进一步改进,步骤2)中,对于某一历史年,以该年电站的日保证热量最大作为目标函数,即:
考虑的约束条件为:
(2-1)等式约束。
热罐每天结束时存储的热量为前一天剩余热量加上当日从光资源吸收热量减去汽轮机消耗热量,如下式所示。
(2-2)不等式约束。
热罐存储的热量应不大于热罐的最大储热量,如下式所示。
0≤Ei≤Emax
式中,Emax为热罐存储的最大热量。
每日用于发电的热量的最小值应满足以下约束。
通过单纯形法求解上述建立的线性模型可得电站该年的日保证热量。
作为本发明的进一步改进,重复上述计算,得到多个历史年的日保证热量,将每一年的日保证热量按大小排列,取一定保证率水平下的值为该电站的日保证热量。
作为本发明的进一步改进,步骤2)中,引入储热调节因子α,由下式确定。对不同最大储热量的热罐,重复以上计算,形成储热调节因子表。
对于每个光热电站,查询储热调节因子表,计算日保证热量。
作为本发明的进一步改进,步骤3)中,对系统最大负荷日的负荷曲线,考虑风光出力进行修正,在净负荷曲线上计算光热机组的工作出力。
以考虑光热出力修正后的负荷最大值及总需电量最小为目标,目标函数如下:
考虑的约束如下:
对任意一个光热电站,例如第n个电站,还应满足以下约束:
以热罐为节点的热功率平衡约束为:
热罐储热状态方程为:
αn为该电站的储热调节因子,通过查询储热调节因子表确定。
输入蒸汽发生器的热功率主要用途分为两部分,一部分用于启动汽轮机,一部分用于发电:
汽轮发电机的热电转换关系为:
用于发电的热功率不超过汽轮机最大输入功率:
机组最小启停机约束:
机组启动时刻约束:
机组出力限制约束:
热罐释放的热功率要满足约束:
热罐的存储热量要满足约束:
相对于现有技术,本发明的有益效果是:
本发明通过对多个历史年光资源数据分析,结合电站运行特点,建立线性优化模型求解光热电站的日保证热量;随后在最大负荷典型日净负荷曲线,以电站的日保证热量为该日供热量,建立优化模型计算电站的工作出力;最后通过比较计及光热机组工作出力前后系统最大负荷的变化,从而确定光热机组参与电力平衡的容量。计算方法能够定量计算光热机组参与系统平衡的容量。可避免由于低估光热机组的容量效益导致系统装机过多,从而导致系统新能源消纳困难及火电利用小时数过低,造成一定程度的投资浪费;另一方面,也可避免由于高估光热机组的容量效益导致系统装机不足,造成系统电力紧缺,供电可靠性低。
进一步,本发明结合工程设计经验,建立的优化模型更加符合光热电站实际情况。
附图说明
图1是本发明的策略流程图;
图2是算例中储热调节因子随热罐储量变化图;
图3是算例系统日净负荷曲线图;
图4是光热机组不同出力系数下热电转换效率曲线图;
图5是典型日光热工作出力图。
具体实施方式
下面结合附图,对计算某地光热机组参与电力平衡容量的实例作详细说明。应该强调的是,下述说明仅仅是实例性的,而不是为了限制本发明的范围及其应用。
如图1所示,本发明一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法,该方法统计分析光热历史出力特性,确定光热装机参与系统电力平衡容量的方法。首先,收集光热电站多个历史年8760逐时光资源大小。其次,建立线性优化模型,带入光资源数据及储热罐参数,求解该电站每一历史年的日保证热量,取一个保证率水平下的值为该电站的日保证热量,并计算形成储热调节因子表;通过查询储热调节因子,求得每一电站的日保证热量。最后将求得的每个电站的日保证热量带入建立求解光热电站工作出力的模型,进而求得系统中的光热机组参与电力平衡容量。采用本方法可计算光热机组参与电力平衡的容量,适用于系统电源装机方案的充裕度评估、调度方式安排等。具体步骤如下:
1)首先以单机50MW装机,最大储热量为1638MWh的光热电站为例,收集光热电站的2005-2014年8760逐年逐小时的光资源数据(数据来自NSRDB美国国家太阳辐射数据库,以电站集热器吸收的热量表示)。由于数据量较大,本例中不全部附上。遇到连续不利天气时对日保证热量的计算值影响较大,本说明中只列出影响计算结果的连续不利天气的光资源情况。以2005年为例,如表1所示。
表1某地2005年光资源情况(片段)
序号/天 | 光资源/MWh | 序号/天 | 光资源/MWh |
119 | 888 | 125 | 0 |
120 | 1535 | 126 | 0 |
121 | 0 | 127 | 0 |
122 | 0 | 128 | 468 |
123 | 370 | 129 | 732 |
124 | 0 | 130 | 1109 |
2)其次,带入光资源数据及光热机组参数到步骤2)所建立的模型。
以电站2005年待求的日保证热量最大作为目标函数,即:
考虑的约束条件为:
(2-1)等式约束。
热罐每天结束时存储的热量为前一天剩余热量加上当日从光资源吸收热量减去汽轮机消耗热量,如下式所示。
(2-2)不等式约束。
热罐存储的热量应不大于热罐的最大储热量,如下式所示。
0≤Ei≤Emax
式中,Emax为热罐存储的最大热量,本例中为光热机组的输入参数1638MWh。
每日用于发电的热量的最小值应满足以下约束。
通过单纯形法求解上述建立的线性模型,可得2005年,最大储热量为1638MWh的光热电站,其日保证热量为287MWh。
对最大储热量为1638MWh的光热电站,重复上述计算工作,可得2005-2014年的逐年日保证热量,结果见表2。若取90%的保证率,则该电站的日保证热量为221MWh。
表2 2005-2014年的逐年日保证热量
对于不同最大储热量的光热机组,重复上述工作。并根据以下公式计算储热调节因子,计算结果见表3。
表3日保证热量计算结果
最大储热量/MWh | 日保证热量/MWh | 储热调节因子 |
819 | 137 | 0.167 |
936 | 156 | 0.167 |
1053 | 176 | 0.167 |
1170 | 188 | 0.160 |
1287 | 196 | 0.152 |
1404 | 204 | 0.146 |
1521 | 213 | 0.140 |
1638 | 221 | 0.135 |
1755 | 229 | 0.131 |
1872 | 238 | 0.127 |
3)其次,依据步骤3)计算光热机组的工作出力。
本算例系统中日净负荷曲线如图3所示,系统最大负荷为11000MW。考虑光热装机2000MW,针对每一类型的机组,根据不同的最大储热量,可查上表及图2得到储热调节因子,进而确定日保证热量。为了简化,本算例假定系统只有单一类型的光热电站,电站参数如下:
额定装机(电):50MW;
最小出力:10MW;
最小开机时间:1~2小时;
最小停机时间:0;
热罐储量:通常以储热小时数来描述热罐的储量,即热罐满容量可满足汽机满功率运行小时数,14h;
汽轮机额定热功率:117MW/t;
汽轮机的效率曲线:汽轮机热效率与其工况密切相关,当输出电功率越大时,其效率越高,电出力越小,热效率越低。模型中使用的效率曲线见图4,并将其线性化后输入模型。
启动热量损失:88MWh/t。
以考虑光热出力修正后的负荷最大值及总需电量最小为目标,目标函数如下:
考虑的约束如下:
对任意一个光热电站,例如第n个电站,还应满足以下约束:
以热罐为节点的热功率平衡约束为:
热罐储热状态方程为:
式中,αn见表2,取0.135,En,max取1638MWh。
输入蒸汽发生器的热功率主要用途分为两部分,一部分用于启动汽轮机,一部分用于发电:
汽轮发电机的热电转换关系为:
用于发电的热功率不超过汽轮机最大输入功率:
机组最小启停机约束:
机组启动时刻约束:
机组出力限制约束:
热罐释放的热功率要满足约束:
热罐的存储热量要满足约束:
用分支定界法求解上述模型,得到各个光热电站工作出力,见图5。
4)最后,依据步骤4)计算光热机组参与电力平衡的容量。
系统原最大负荷为11000MW,经光热修正后的最大负荷为10361MW,光热参与电力平衡的容量为639MW。
由算例可见,本发明方便实用,便于确定光热机组参与电力平衡的容量,有助于规划人员进行电源装机方案评估及调度人员合理调度安排系统各电源。
以上内容是对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施方式仅限于此,对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单的推演或替换,都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)收集光热电站所在地的多个历史年8760逐小时光资源数据;
2)建立线性优化模型,带入光资源条件及储热罐参数,求解电站每一历史年日保证热量,取一个保证率水平下的值为该电站的日保证热量,并计算形成储热调节因子表;通过查询储热调节因子,求得每一电站的日保证热量;
3)将求得的每一电站的日保证热量带入建立求解光热电站工作出力的模型,通过分支定界法计算求解,得到系统最大负荷所在的典型日24小时逐时光热电站有功出力计划;
4)比较系统最大负荷在考虑光热工作出力前后的差,计算得出系统中的光热机组参与电力平衡容量;
步骤2)中,对某一历史年,以电站的日保证热量最大作为目标函数,即:
考虑的约束条件为:
(2-1)等式约束
热罐每天结束时存储的热量为前一天剩余热量加上当日从光资源吸收热量减去汽轮机消耗热量,如下式所示:
(2-2)不等式约束
热罐存储的热量应不大于热罐的最大储热量,如下式所示:
0≤Ei≤Emax
式中,Emax为热罐存储的最大热量;
每日用于发电的热量的最小值应满足以下约束:
通过单纯形法求解上述建立的线性模型可得电站该年的日保证热量;
步骤3)中,对系统最大负荷日的负荷曲线,考虑风光出力进行修正,在净负荷曲线上计算光热机组的工作出力;
以考虑光热出力修正后的负荷最大值及总需电量最小为目标,目标函数如下:
考虑的约束如下:
Pt′=Pt Load-Pt CSP
式中,Pt Load为t时刻系统净负荷;Pt CSP为t时刻光热总出力:
对第n个电站,还应满足以下约束:
以热罐为节点的热功率平衡约束为:
热罐储热状态方程为:
αn为该电站的储热调节因子,通过查询储热调节因子表确定;
输入蒸汽发生器的热功率主要用途分为两部分,一部分用于启动汽轮机,一部分用于发电:
汽轮发电机的热电转换关系为:
用于发电的热功率不超过汽轮机最大输入功率:
机组最小启停机约束:
机组启动时刻约束:
机组出力限制约束:
热罐释放的热功率要满足约束:
热罐的存储热量要满足约束:
2.根据权利要求1所述的一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法,其特征在于,步骤1)中,8760逐时光资源数据以电站逐时吸收的热量表示。
3.根据权利要求1所述的一种计算光热机组参与电力平衡容量的方法,其特征在于,步骤2)中,重复上述计算,得到多个历史年的日保证热量,将每一年的日保证热量按大小排列,取一定保证率水平下的值为该电站的日保证热量。
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CN (1) | CN108984875B (zh) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007228676A (ja) * | 2006-02-22 | 2007-09-06 | Hitachi Ltd | 発電所運用計画作成装置およびその方法 |
CN104408534A (zh) * | 2014-12-05 | 2015-03-11 | 浙江大学 | 基于联立方程模型的塔式太阳能热电系统运行优化方法 |
CN107453377A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-12-08 | 国网能源研究院 | 基于系统成本效益最优的太阳能热发电储热配比分析方法 |
CN107565613A (zh) * | 2017-09-18 | 2018-01-09 | 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司 | 一种考虑电力辅助服务市场的光热电站日前优化调度方法 |
CN107702079A (zh) * | 2017-09-18 | 2018-02-16 | 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司 | 一种含有电加热装置的光热电站及其建模和优化运行方法 |
CN107944733A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-20 | 华中科技大学 | 一种含风电、需求响应和压缩空气储能的电网调度方法 |
CN108039736A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-05-15 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种提高风电接纳能力的大容量储热储电协调调度方法 |
CN108063451A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-22 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种提高风电接纳能力的电网多元优化调度方法 |
-
2018
- 2018-07-02 CN CN201810707713.XA patent/CN108984875B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007228676A (ja) * | 2006-02-22 | 2007-09-06 | Hitachi Ltd | 発電所運用計画作成装置およびその方法 |
CN104408534A (zh) * | 2014-12-05 | 2015-03-11 | 浙江大学 | 基于联立方程模型的塔式太阳能热电系统运行优化方法 |
CN107453377A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-12-08 | 国网能源研究院 | 基于系统成本效益最优的太阳能热发电储热配比分析方法 |
CN107565613A (zh) * | 2017-09-18 | 2018-01-09 | 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司 | 一种考虑电力辅助服务市场的光热电站日前优化调度方法 |
CN107702079A (zh) * | 2017-09-18 | 2018-02-16 | 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司 | 一种含有电加热装置的光热电站及其建模和优化运行方法 |
CN108039736A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-05-15 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种提高风电接纳能力的大容量储热储电协调调度方法 |
CN108063451A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-22 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种提高风电接纳能力的电网多元优化调度方法 |
CN107944733A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-20 | 华中科技大学 | 一种含风电、需求响应和压缩空气储能的电网调度方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
含储热光热电站的电网调度模型与并网效益分析;陈润泽等;《电力系统自动化》;20141022(第19期);全文 * |
含有电加热装置的光热机组运行策略研究;孙沛等;《智慧电力》;20180320(第03期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN108984875A (zh) | 2018-12-11 |
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