CN110119850B - 基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法 - Google Patents
基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110119850B CN110119850B CN201910426456.7A CN201910426456A CN110119850B CN 110119850 B CN110119850 B CN 110119850B CN 201910426456 A CN201910426456 A CN 201910426456A CN 110119850 B CN110119850 B CN 110119850B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- photo
- thermal
- heat storage
- thermal power
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000005338 heat storage Methods 0.000 title claims abstract description 116
- 238000010248 power generation Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 43
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 26
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 26
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims description 12
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 11
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 6
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 6
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 4
- 238000012887 quadratic function Methods 0.000 claims description 3
- 238000000465 moulding Methods 0.000 claims 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 abstract description 4
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 9
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 239000011541 reaction mixture Substances 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 2
- 230000003828 downregulation Effects 0.000 description 2
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 230000003827 upregulation Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 1
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 1
- 239000013529 heat transfer fluid Substances 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
- G06Q30/0206—Price or cost determination based on market factors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S50/00—Market activities related to the operation of systems integrating technologies related to power network operation or related to communication or information technologies
- Y04S50/14—Marketing, i.e. market research and analysis, surveying, promotions, advertising, buyer profiling, customer management or rewards
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Finance (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Wind Motors (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法，步骤包括：S1.构建光热发电模型：根据光热电站的光热发电特性，建立光热发电模型，用于表征光热电站的集热环节、储热环节和发电环节；S2.日前调度阶段：预测次日风电出力以及光照强度，并根据所述光热发电模型制定次日光热电站的储热量调度计划和电出力调度计划；S3.实时调度阶段：按照电出力调度计划安排区域内各个发电厂的输出功率，并实时在预设范围内调整光热电站的储热量调度计划，以对所述区域内各个发电厂的输出功率进行实时优化调度。本发明实现方法简单，能够充分利用光热电站的发电特性，可以提高区域内发电厂调度的灵活性和能源利用效率，减少环境污染。
Description
技术领域
本发明涉及光热发电技术领域，尤其涉及一种基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法。
背景技术
迅速发展的风力发电技术在一定程度上缓解了能源危机，但因其强波动性和强间歇性的特点，风电难以像火电一样被直接调度。目前通常是将风电、火电厂组合成风电-火电组合电厂，一方面可以提高风电场的调节能力，另一方面可以通过组合电厂内部电负荷的优化调度降低日前申报出力与组合电厂实际出力的偏差以降低惩罚成本。组合电厂可将风电机组、火电机组、可控负荷等各种分布式资源在电气特性方面聚合，利用先进的信息技术和多层次控制手段，协调优化内部各单元运行，以打捆外送的方式向电网申报出力，因此能够有效平抑风电并网带来的波动，实现对风电资源的直接调度。但是组合电厂在日前申报出力的过程中，因其内部随机单元出力的不确定性，造成组合电厂实际出力偏离日前申报值。火电机组配合调节能力较弱且频繁调整成本大的特点，很大程度地限制了组合电厂实时调节的能力，使得实际出力难以跟踪日前申报计划，如何有效地降低实时出力与日前申报的偏差是目前有待解决的问题。
增加储电装置能够有效的降低组合电厂实时出力与日前申报电量的偏差，但是储电设备投资高昂且安装后利用率较低，不利于组合电厂的经济运行。随着光热发电技术的逐步成熟及成本降低，光热电站正呈现良好的发展势头。因此，光热电站的出力灵活可控、可调度性强的特性，可被利用于解决组合电厂实际出力偏离其申报值的难题。
双阶段优化调度对应的电力市场分别为日前电力市场与实时辅助平衡市场，在日前电力市场中，会公布日前的24小时售电价格，电厂可以根据24小时售电价格申报电出力，而在实时辅助平衡市场中，若电厂实际出力大于申报出力，则多余出力会以低于日前的电力价格(下调电价)出售这部分电量；若电厂实际出力小于申报出力，则不足的出力必须以高于日前电价的电力价格(上调电价)购买这部分不足的缺额出力。上层调度中心作为光热-风电-火电组合电厂的信息中枢，负责根据天气以及历史情况预测次日光照强度及风电出力，并根据日前市场电价、碳排放价格等信息，在保证光热电站稳定运行的情况下，调节光热电站中储热装置的储热量，以净收益最大为目标，做出组合电厂的日前调度计划并上报电网；由于风电出力和光照强度具有波动性，在实时调度中上层调度中心综合考虑实时辅助平衡市场中的上下调电价、燃料成本、风电出力偏差量、可调节储热量等因素，制定相应的实时调度计划，通过改变光热电站的储热量，调节光热-风电-火电组合电厂的出力，以实现其最大收益。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单，能够充分利用光热电站的发电特性，可以提高区域内发电厂调度的灵活性和能源利用效率以及环境污染小、经济效益好的基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法，步骤包括：
S1.构建光热发电模型：根据光热电站的光热发电特性，建立光热发电模型，用于表征光热电站的集热环节、储热环节和发电环节；
S2.日前调度阶段：预测次日风电出力以及光照强度，并根据所述光热发电模型制定次日光热电站的储热量调度计划和电出力调度计划；
S3.实时调度阶段：按照电出力调度计划安排区域内各个发电厂的输出功率，并实时在预设范围内调整光热电站的储热量调度计划，以对所述区域内各个发电厂的输出功率进行实时优化调度。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S1中建立的光热发电模型包括集热模型、储热模型和发电模型，用于表征光热电站的集热环节、储热环节和发电环节。
作为本发明的进一步改进，所述集热模型刻画了光热电站在集热环节中将太能能转化为热能的过程，可表示为：
其中，
Dt为光热电站在t时刻吸收的热功率和光照强度；ηp-h、Sp分别为光热转换效率和太阳能镜场面积；
所述储热模型刻画了光热电站在储热环节中将收集的热能储存在储热装置的过程，可表示为：
其中，
为光热电站的发电系统在t时刻消耗的热能；
为光热电站在t时刻舍弃的热能；
为储热装置在t时刻的吸、放热功率；
为热能损失系数；
分别为储热装置在t和t-1时刻的储热量；
分别为储热装置的放热效率、吸热效率和热损失率。
所述发电模型刻画了光热电站在发电环节中将储存的热量进行发电的过程，可表示为：
其中，Pcsp,t、ηh-e为光热电站的发电功率和热电转换效率。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S2中具体根据先指定时间段内气象历史数据预测次日的气象数据，并综合日前电价、碳排放价格、燃料成本、设备运行成本、日前风电预测出力、日前预测光照强度，以光热-风电-火电组合电厂的预测收益最大化为目标，制定所述光热-风电-火电组合电厂的储热量调度计划和电出力调度计划。
作为本发明的进一步改进，光热-风电-火电组合电厂的预测收益具体按下式计算得到：
其中，fda为日前优化调度策略的预计净收益；fe、fgen、
fcsp分别为售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本和光热电站的运行成本，且满足
其中，ke,t为日前阶段的电价；Pg,t、PCSP,t、Pw,t分别为火电厂日前计划出力、光热电站日前计划出力和风电场日前预测出力；a、b、c为耗能函数拟合为二次函数后的火电厂单位耗能系数；e、
分别为火电厂的碳排放强度系数和碳排放惩罚系数；
分别为火电厂和光热电站的单位产能运行维护成本系数。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S3具体根据实时电价、碳排放惩罚、火电厂燃料成本、光热电站中的可调节储热量以及实时辅助平衡市场中的上下调电价、风电出力偏差量中一种或多种调整所述光热-风电-火电组合电厂的储热量调度计划，以修正光热-风电-火电组合电厂的电出力调度计划，使得光热-风电-火电组合电厂的实际收益最大。
作为本发明的进一步改进，光热-风电-火电组合电厂的实际收益具体按下式计算得到：
其中，fre为实时调度时光热-风电-火电组合电厂的实际收益，f′e、f′gen、
f′csp、fP分别为实时调度时光热-风电-火电组合电厂的售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本、光热电站的运行成本和申报偏差功率的出售费用或者购买费用，且满足
其中，ke',t为实时阶段的电价；ΔPt为实时调度中组合电厂的申报偏差功率，即实时调度阶段出力与日前阶段申报出力的偏差值；实时调度阶段下所有变量符号加上“’”标识，变量含义与日前调度阶段相同。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S3还包括预测当前指定时间段内的风电出力，综合预测的所述风电出力来调整所述储热量，进而修正光热-风电-火电组合电厂在实时阶段下的电出力调度计划。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S3还设置有储热容量约束、储热量变化上下限约束，即按照设置的所述储热容量约束、储热量变化上下限约束调整光热电站的储热量调度计划。
作为本发明的进一步改进，所述储热容量约束表示为：
其中，
为储热装置的最小储热量；λ为满负荷小时数；
为光热电站在发电环节中的最大发电功率。
所述储热量变化上下限约束表示为：
其中，
为储热装置的最大充放热功率；
为光热电站的储热装置在t时刻的吸、放热功率。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
1)本发明通过构建光热-风电-火电组合电厂，不但能够降低碳排放水平，还能协调优化其内部各单元的出力安排，使得风电成为可调度资源，同时获得更好的运行效益。
2)本发明构建的光热-风电-火电组合电厂包含了配置储热装置的光热电站，利用光热电站的光热发电特性，组合电厂能够更好地协调其内部各单元出力，有效的增加组合电厂运行的灵活性，避免频繁调节火电厂中火电机组的出力，降低设备的运行维护成本。
3)本发明基于双阶段优化调度实现对光热-风电-火电组合电厂中储热量的优化调度，通过调节光热电站中储热装置的储热量，可以使得光热-风电-火电组合电厂在实时调度时可以更好的调节其电出力，能够在实际生产运行中获得更高的收益，同时可以有效提高能源的利用率、降低碳排放和煤耗，从而缓解温室效应，减少环境污染。
4)本发明将光热电站聚合到风电-火电组合电厂中一同参与申报出力，相较于光热电站和风电-火电组合电厂各自申报，含光热电站的光热-风电-火电组合电厂能够充分挖掘光热电站出力灵活可控、可调度性强的调节潜力，通过其内部协同优化，降低组合电厂的申报偏差电量和火电机组的运行成本，增加组合电厂收益，可以更好地解决因日前预测误差造成光热-风电-火电组合电厂的实际出力偏离其申报值的问题。
5)本发明进一步在日前调度模式中，结合日前电价、风电场出力、设备运行成本以及环境污染等多种因素，提供最优的电力申报计划，制定光热-风电-火电组合电厂中内部各单元的出力计划方案。在实时调度模式中，根据风电场出力的变化量，在日前申报计划方案的基础上，通过调节光热电站中储热装置的储热量，修正光热电站的出力，能够有效降低申报偏差功率，降低申报偏差惩罚成本，使得光热-风电-火电组合电厂在实时辅助平衡市场中获得更大收益。
附图说明
图1是本实施例基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法的实现流程示意图。
图2是本实施例光热-风电-火电组合电厂的储热量双阶段优化调度流程图。
图3是本实施例光热-风电-火电组合电厂的调度原理示意图。
图4是本发明具体实施例中的风电出力和光照强度曲线示意图。
图5是本发明具体实施例中日前及实时辅助平衡市场中的电价曲线示意图。
图6是本发明具体实施例中不同储热容量下火电厂出力曲线示意图。
图7是本发明具体实施例中不同储热容量下光热电站出力曲线示意图。
图8是本发明具体实施例中光热-风电-火电组合电厂的申报偏差功率曲线示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。
如图1所示，本实施例基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法，步骤包括：
S1.构建光热发电模型：根据光热电站的光热发电特性，建立光热发电模型，用于表征光热电站的集热环节、储热环节和发电环节；
S2.日前调度阶段：预测次日风电出力以及光照强度，并根据所述光热发电模型制定次日光热电站的储热量调度计划和电出力调度计划；
S3.实时调度阶段：按照电出力调度计划安排区域内各个发电厂的输出功率，并实时在预设范围内调整光热电站的储热量调度计划，以对所述区域内各个发电厂的输出功率进行实时优化调度。
如图2所示，本实施例基于双阶段优化调度的方式实现含光热电站的光热-风电-火电组合电厂的优化调度，双阶段优化调度包括日前优化阶段和实时优化调度阶段。
日前优化调度的目标是根据预测数据向电网调度中心上报能够使得组合光热-风电-火电组合电厂获得最大收益的次日出力计划，其步骤如下：
(1)上层调度中心根据长期气象历史数据预测次日的风量和太阳直接辐射指数等数据，计算得到每隔30分钟的风电出力和光热电站收集的热量。
(2)上层调度中心综合考虑日前市场电价、碳排放价格、风电出力、光热电站收集的热量、火电厂燃料成本等因素。优化次日光热-风电-火电组合电厂的出力计划，并向电网申报次日出力曲线。
(3)电网调度中心确认光热-风电-火电组合电厂次日出力方案并以此确定该地区其他电厂的出力。
实时优化调度考虑光热电站的出力灵活可控，可以实时改变光热电站中储热装置的储热量，提高光热-风电-火电组合电厂的调节能力，使电厂在实时辅助平衡市场中获得更大收益。实时调度的步骤如下：
(1)光热-风电-火电组合电厂根据超短期气象数据，预测超短期风电出力和太阳能直接辐射指数曲线。
(2)综合考虑碳排放惩罚、火电厂燃料成本、光热电站可调节热量以及实时辅助平衡市场中的上下调电价，光热-风电-火电组合电厂进行经济性优化调度，制定最优调度方案，获得最大收益。
如图3所示，本实施例将光热电站聚合到一般的组合电厂中，构成含光热电站的光热-风电-火电组合电厂，充分挖掘光热电站的调节潜力，提升组合电厂的调节能力，并参与具有上下调电价的实时辅助平衡市场竞争。以日前的最优调度结果作为组合电厂的日前申报出力；在实时辅助平衡市场中充分利用光热电站的调节能力，减小实时出力与日前申报电量的偏差，降低组合电厂的运行成本，提高运行净收益，可以有效提高能源的利用率、降低碳排放和煤耗，从而缓解温室效应，减少污染。
本具体实施例中，含储热装置的光热电站主要由太阳能镜场、集热塔、热力循环装置、储热装置以及发电系统五个部分构成。光热电站利用太阳能镜场和集热塔收集热量，通过热力循环装置中的传热流体进行能量流传递，收集的热量最终经过朗肯循环进行发电或者储存在储热系统中；储热装置的配备使得光热电站具有良好的能量时移特性，可以有效弥补太阳能本身间歇性与波动性的不足，从而保证光热电站能够提供稳定可控的电力供应。本文考虑日前调度和实时调度的需要，根据光热电站模型应用范围对其进行建模，模型的时间尺度为半小时级。
本实施例中，步骤S1对光热电站的集热环节、储热环节和发电环节进行建模。集热塔将太阳能镜场反射的光能收集转化为热能，光热电站在集热环节中吸收的热功率可表示为：
在式(1)中，
Dt为光热电站在t时刻吸收的热功率和光照强度；ηp-h、Sp分别为光热转换效率和太阳能镜场面积。
本实施例中，光热电站在储热环节中收集的热能可以通过热力循环装置中的热力流体储存到储热装置中，也可以直接供应给发电系统发电，同时发电系统用于发电的热能也可以来自储热系统；由于受储热装置容量和运行经济性的限制，收集的热能也可能被舍弃，则光热电站热功率守恒约束可表示为：
在式(2)中，
为发电系统在t时刻消耗的热能；
为光热电站在t时刻舍弃的热能；
为储热装置在t时刻的吸、放热功率；
为热能损失系数；
为储热装置的放热效率。
本实施例中，储热装置的运行特性可用吸放热能力、热传输效率以及容量等指标来刻画，其数学模型可表示为：
在式(3)中，
分别为储热装置在t和t-1时刻的储热量；
分别为热损失率、吸热效率。
本实施例中，储热装置的存在使得光热电站的出力稳定可控，且储热装置容量决定着光热电站的运行性能。利用汽轮发电机组的“满负荷小时数(full-load hour,FLH)来刻画光热电站的最大储热容量，6FLHs表示在无光照条件下能够保证光热电站的发电机组在额定功率下运行6小时的最大储热量；为了防止热力流体凝固和保证光热电站稳定运行，储热装置也有最小储热量限制，则储热装置的容量约束可表示为：
在式(4)中，
为储热装置的最小储热量；λ为满负荷小时数；
为光热电站发电系统的最大发电功率。
本实施例中，储热装置不能同时充放热，其单位时间段的充放热功率也有一定的限制，可表示为：
在式(5)中，
为储热装置的最大充放热功率；
为储热装置在t时刻的吸、放热功率。
本实施例中，光热电站在发电环节的发电功率可表示为：
在式(6)中，Pcsp,t、ηh-e为光热电站的发电功率和热电转换效率。
本实施例中，上层调度中心综合考虑日前电价、风电预测出力、燃料成本、碳排放惩罚成本、光照强度等因素，制定能够使得光热-风电-火电组合电厂净收益最大化的日前调度策略，并向电网申报出力，净收益计算如下：
在式(7)中，fda为日前优化调度策略的预计净收益；fe、fgen、
fcsp分别为售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本和光热电站的运行成本。且满足
在式(8)中，ke,t为日前电价；Pg,t、Pw,t分别为火电厂出力和风电上网功率；a、b、c为耗能函数拟合为二次函数后的火电厂单位耗能系数；e、
分别为火电厂的碳排放强度系数和碳排放惩罚系数；
分别为火电厂和光热电站的单位产能运行维护成本系数。
本实施例中，在实时调度阶段上层调度中心根据超短期风电预测出力、光照强度以及辅助平衡市场电价对光热-风电-火电组合电厂进行优化调度，制定实时调度策略，对火电出力、光热电站出力以及其储热装置充放热策略做出及时调整，降低申报偏差功率，使得实际收益最大化，实际收益可表示为：
ΔPt＝(P′g,t+P′w,t+P′csp,t)-(Pg,t+Pw,t+Pcsp,t) (11)
在式(9)至(11)中，fre为光热-风电-火电组合电厂实时优化调度策略的净收益；k′e,t为辅助平衡市场交易的电价；ΔPt为实时调度中组合电厂的申报偏差功率，即实时调度出力与日前申报出力的偏差值；实时调度下所有变量符号加上“’”标识，变量含义与日前调度相同。
在实时辅助平衡市场中，光热-风电-火电组合电厂超出日前申报出力的偏差电量必须以低于日前电价的下调电价kdown在市场中卖出；出力不足的部分按照以高于日前电价的上调电价kup在市场中购买，上调电价和下调电价根据当时市场中的竞标电价决定，则实时调度中的电价可以表示为：
显然，当实时调度出力高于日前申报出力时，申报偏差功率ΔPt为正，组合电厂必须在辅助平衡市场中以下调电价出售这部分出力；当实时调度出力低于日前申报出力时，申报偏差功率ΔPt为负，组合电厂必须在辅助平衡市场中以上调电价购买这部分缺额，由此造成了大量经济损失。通过调整光热电站中储热装置的充放热策略来修正光热电站的出力，减少实时调度阶段中的申报偏差功率，综合考虑实时辅助平衡市场中的上下调电价、燃料成本等因素，实现电厂效益最大化。
本具体实施例以中国西北某地区为例，选取装机容量为900MW的火电厂、400MW的风电场、100MW的光热电站为研究对象。实施例中碳排放惩罚系数
单位产能碳排放系数e＝0.76；光热电站的满负荷小时数λ＝6；风电出力和光照强度的日前预测场景、实时场景如图4所示，日前电价、辅助平衡市场的上调、下调电价如图5所示。
本具体实施考虑到光热电站的调节性能取决于其储热容量，利用满负荷小时数FLH来刻画光热电站的最大储热容量，选取FLH分别为6、7、8，比较分析在不同储热容量下光热-风电-火电组合电厂优化运行的结果。
表1不同储热容量下光热-风电-火电组合电厂双阶段成本收益对比
从图6-图8和表1分析可知，随着光热电站储热容量的增加，光热-风电-火电组合电厂的申报偏差电量从369.4MWh降低至194.9MWh，下调收益和上调成本均有所减少，由燃料成本、设备运维成本和碳排放成本构成的组成电厂运行成本也有所降低。
在1-12和39-48两个没有光照的时段里，光热电站储热容量越大，初始储热量越大，在这两个时段里光热电站的可发电量也就越大，在日前阶段不再以最低出力状态运行，在实时阶段出现正申报偏差电量的时段里，使得光热电站能够降低出力，减少储能装置放热量；而在实时阶段出现负申报偏差电量的时段里，增加储能装置放热量，增加光热电站出力，有利于降低火电厂出力，减少燃料成本、设备运维成本和碳排放惩罚成本。
在20、21、34、37、38这五个时段里，由于日前电价处于峰值阶段，在日前申报计划中，火电厂和光热电站均处于满发状态，当实时阶段出现负申报偏差的情况时，火电厂和光热电站无法增加出力来减少需要购买的申报电量缺额，所以增大储热装置容量也无法达到调节效果。
光热电站储热容量的大小影响光热-风电-火电组合电厂解决实际出力偏离其申报值问题的能力，储热容量越大，光热电站的调节能力越强，组合电厂参与辅助平衡市场交易的偏差电量越小，合理配置储热容量有助于组合电厂取得更高的经济效益。
上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。
Claims (1)
1.基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法，步骤包括，其特征在于：
S1.构建光热发电调节模型：根据光热电站的光热发电调节特性，建立光热发电调节模型，用于表征光热电站的集热环节、储热环节和发电环节；
所述步骤S1中建立的光热发电调节模型包括集热模型、储热模型和发电模型，用于表征光热电站的集热环节、储热环节和发电环节；
所述集热模型刻画了光热电站在集热环节中将太阳能转化为热能的过程，表示为：
其中，
Dt为光热电站在t时刻吸收的热功率和光照强度；ηp-h、Sp分别为光热转换效率和太阳能镜场面积；
所述储热模型刻画了光热电站在储热环节中将收集的热能储存在储热装置的过程，表示为：
其中,
为光热电站的发电系统在t时刻消耗的热能；
为光热电站在t时刻舍弃的热能；
为储热装置在t时刻的吸、放热功率；
为热能损失系数；
分别为储热装置在t和t-1时刻的储热量；
分别为储热装置的放热效率、吸热效率和热损失率；
所述发电模型刻画了光热电站在发电环节中将储存的热量进行发电的过程,表示为:
其中,Pcsp，t、ηh-e为光热电站的发电功率和热电转换效率；
S2.日前调度阶段：预测次日风电出力以及光照强度，并根据所述光热发电调节模型制定次日光热电站的储热发电调节计划和电出力调度计划；
所述步骤S2中具体根据先指定时间段内气象历史数据预测次日的气象数据，并综合日前电价、碳排放价格、燃料成本、设备运行成本、日前风电预测出力、日前预测光照强度，以光热-风电-火电组合电厂的预测收益最大化为目标，制定所述光热-风电-火电组合电厂的储热发电调节计划和电出力调度计划；
光热-风电-火电组合电厂的预测收益具体按下式计算得到：
其中,fda为日前优化调度策略的预计净收益，fe、fgen、
fcsp分别为售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本和光热电站的运行成本,且满足
其中,ke，t为日前阶段的电价；Pg,t、Pcsp,t、Pw,t分别为火电厂日前计划出力、光热电站日前计划出力和风电场日前预测出力；a、b、c为耗能函数拟合为二次函数后的火电厂单位耗能系数；e、
分别为火电厂的碳排放强度系数和碳排放惩罚系数；
分别为火电厂和光热电站的单位产能运行维护成本系数；
S3.实时调度阶段：按照电出力调度计划安排区域内各个发电厂的输出功率，并实时在预设范围内调整光热电站的储热发电调节计划，以对所述区域内各个发电厂的输出功率进行实时优化调度；
所述步骤S3具体根据实时电价、碳排放惩罚、火电厂燃料成本、光热电站中的可调节储热量以及实时辅助平衡市场中的上下调电价、风电出力偏差量中一种或多种调整所述光热-风电-火电组合电厂的储热量调度计划,以修正光热-风电-火电组合电厂的电出力调度计划,使得光热-风电-火电组合电厂的实际收益最大；
光热-风电-火电组合电厂的实际收益具体按下式计算得到:
其中,fre为实时调度时光热-风电-火电组合电厂的实际收益,f′e、f′gen、
f′csp分别为实时调度时光热-风电-火电组合电厂的售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本、光热电站的运行成本和组合电厂申报偏差功率的出售费用或者购买费用,且满足
其中,k′e，t为实时阶段的电价；ΔPt为实时调度中组合电厂的申报偏差功率,即实时调度阶段出力与日前阶段申报出力的偏差值；实时调度阶段下所有变量符号加上“’”标识,变量含义与日前调度阶段相同；
所述步骤S3还包括预测当前指定时间段内的风电出力,综合预测的所述风电出力来调整所述储热量,进而修正光热-风电-火电组合电厂在实时阶段下的电出力调度计划；
所述步骤S3还设置有储热容量约束、储热量变化上下限约束,即按照设置的所述储热容量约束、储热量变化上下限约束调整光热电站的储热量调度计划；
所述储热容量约束表示为:
其中﹐
为储热装置的最小储热量；λ为满负荷小时数；
为光热电站在发电环节中的最大发电功率；
所述储热量变化上下限约束表示为:
其中,
为储热装置的最大充放热功率；
为光热电站的储热装置在t时刻的吸、放热功率。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910426456.7A CN110119850B (zh) | 2019-05-22 | 2019-05-22 | 基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910426456.7A CN110119850B (zh) | 2019-05-22 | 2019-05-22 | 基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110119850A CN110119850A (zh) | 2019-08-13 |
| CN110119850B true CN110119850B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=67523002
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910426456.7A Active CN110119850B (zh) | 2019-05-22 | 2019-05-22 | 基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110119850B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111431213A (zh) * | 2020-03-13 | 2020-07-17 | 郑州大学 | 激励风电场和抽水蓄能电站联合运行的厂网协调方法及其联合调度方法 |
| CN115276088B (zh) * | 2022-08-02 | 2023-08-08 | 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 | 一种联合发电系统中光热电站储热容量优化配置方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103296679B (zh) * | 2013-05-20 | 2016-08-17 | 国家电网公司 | 电力系统中长期优化运行的中长期风电出力模型建模方法 |
| CN108039736B (zh) * | 2017-11-14 | 2019-05-17 | 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 |
| CN108280556B (zh) * | 2018-04-02 | 2022-03-15 | 长沙理工大学 | 基于热负荷调节的供电量双阶段优化调度方法 |
| CN108629462B (zh) * | 2018-05-17 | 2021-02-19 | 杭州华电下沙热电有限公司 | 含储能的综合能源微网优化规划方法及综合能源微网系统 |
| CN109742813B (zh) * | 2019-03-22 | 2023-03-24 | 中国电建集团青海省电力设计院有限公司 | 基于mpc的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法 |
-
2019
- 2019-05-22 CN CN201910426456.7A patent/CN110119850B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110119850A (zh) | 2019-08-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111738497B (zh) | 计及需求侧响应的虚拟电厂双层优化调度方法 | |
| CN102694391B (zh) | 风光储联合发电系统日前优化调度方法 | |
| CN110365013B (zh) | 一种光热-光伏-风电联合发电系统的容量优化方法 | |
| CN112952805A (zh) | 一种考虑柔性氢需求的电氢能源系统调度方法 | |
| CN110807588B (zh) | 一种多能源耦合综合能源系统的优化调度方法 | |
| CN108521132B (zh) | 多能互补支撑电网频率调节的多时间尺度优化控制方法 | |
| CN116109076A (zh) | 能量和调峰市场下考虑需求响应的虚拟电厂优化调度方法 | |
| Zhang et al. | Multi-objective day-ahead optimal scheduling of isolated microgrid considering flexibility | |
| CN111049198A (zh) | 考虑储能寿命和调频性能的风储联合运行优化方法及系统 | |
| Song et al. | A fuzzy‐based multi‐objective robust optimization model for a regional hybrid energy system considering uncertainty | |
| CN110119850B (zh) | 基于光热发电调节的储热量双阶段优化调度方法 | |
| CN116050637A (zh) | 基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法及系统 | |
| CN116599148A (zh) | 一种面向新能源消纳的氢电混合储能两阶段协同规划方法 | |
| Lu et al. | Day‐Ahead Scheduling for Renewable Energy Generation Systems considering Concentrating Solar Power Plants | |
| Saha | Adaptive model-based receding horizon control of interconnected renewable-based power micro-grids for effective control and optimal power exchanges | |
| CN113128844A (zh) | 一种基于供电设备容量限制下分布式电源规划方法 | |
| CN117013522A (zh) | 考虑分布式电源和气电协同的综合能源系统调度优化方法 | |
| Zurita et al. | Identifying optimum CSP plant configurations for spot markets using a dispatch optimization algorithm–A case study for Chile | |
| CN109638886B (zh) | 一种基于CVaR的风电日前出力申报优化方法 | |
| CN116914821A (zh) | 一种基于改进粒子群算法的微电网低碳优化调度方法 | |
| Cui et al. | International practice of improving power system flexibility and its enlightenment to China | |
| Zhang et al. | Optimal bidding strategy of PV-storage system in the electricity market | |
| CN111555270A (zh) | 一种综合能源优化与动态分析的方法及系统 | |
| Jinglin et al. | Multi-objective Collaborative Planning Method for Micro-energy Systems Considering Thermoelectric Coupling Clusters | |
| CN117856214A (zh) | 一种含氢储能系统的微网日前调度方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |