CN114188981A - 一种光热机组的优化运行方法、系统、存储介质及计算设备 - Google Patents

一种光热机组的优化运行方法、系统、存储介质及计算设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种光热机组的优化运行方法、系统、存储介质及计算设备，本发明根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量，根据最大无功支撑量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重以及光热机组发出有功的单位成本，计算考虑光热机组发出有功功率消纳自身清洁电力和发出无功功率支撑当地风光电力稳定运行的光热机组运行指标，根据光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例，为光热机组与近区新能源的协调优化运行及控制提供决策支持。

Description

一种光热机组的优化运行方法、系统、存储介质及计算设备
技术领域
本发明涉及一种光热机组的优化运行方法、系统、存储介质及计算设备，属于电力系统及其自动化技术领域。
背景技术
光伏发电和风力发电是清洁能源领域中技术成熟、具备规模开发的发电方式，近年来，基于同步机发电的光热机组不断投入运行，光热发电兼具同步机发电和清洁能源的双重优势，在将太阳能转化为清洁电力发电的同时，可以利用同步机发电的特性，为电网提供相应的无功电压支撑，促进近区光伏、风电等传统电力电子变流器接入形式的新能源消纳。
但由于光热机组总容量有限，若自身发出有功较高，虽然提供了一定清洁能源，但同时挤占了机组容量，无法发出足够的无功，对近区基于电力电子变流器的新能源支撑效果较弱，一旦发生电网故障，可能造成大规模脱网，影响总的清洁能源消纳；另一方面，若光热机组自身着重发出或吸收无功，则由于机组容量或散热限制，无法转化光热集热系统的太阳能，造成自身弃光，最终也影响了清洁能源消纳。
因此在光热机组的运行策略上，必须取得提高电网电压稳定性和清洁能源消纳的平衡，即需要优化光热机组有功无功运行比例，但是目前没有相应的方法。
发明内容
本发明提供了一种光热机组的优化运行方法、系统、存储介质及计算设备，解决了背景技术中披露的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种光热机组的优化运行方法，包括：
获取风光能源基地未来时段的风速预测曲线、光照预测曲线和可支配太阳能热功率；
根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量；
根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量以及预设的光热机组总容量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标；
根据未来时段的光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例。
根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量，包括：
对未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线进行时段划分，计算各时段内的平均风速和平均光照；
根据各时段内的平均风速和平均光照，计算各时段内的平均电压；
若平均电压满足预设的电压安全约束，根据风光能源基地并网母线接受到的无功变化的灵敏度，计算各时段中光热机组对风光能源基地的无功支撑量；
从各时段的无功支撑量中筛选出最大无功支撑量。
电压安全约束为：
-Uε＜Uj-Vi.j＜Uε
其中，Uj为第j个风光能源基地并网点母线额定电压值，Uε为电网电压安全裕度，Vi.j为第j个风光能源基地的第i个时段内的平均电压。
计算各时段中光热机组对风光能源基地的无功支撑量的公式为：
Figure BDA0003393479930000031
其中，Qi为第i个时段中光热机组对风光能源基地的无功支撑量，N为风光能源基地的数量，ΔQ为光热机组发出的无功摄动量，Ss.j为第j个风光能源基地并网点母线的短路容量，ΔQj为ΔQ对第j个风光能源基地无功影响量，
Figure BDA0003393479930000032
为风光能源基地并网母线接受到的无功变化的灵敏度，Uj为第j个风光能源基地并网点母线额定电压值，Vi.j为第j个风光能源基地的第i个时段内的平均电压，Uo.j为第j个风光能源基地并网点母线在光热机组无功变化前的电压有名值。
根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量以及预设的光热机组总容量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标，包括：
根据最大无功支撑量以及预设的电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本，计算稳定性指标；
根据稳定性指标、可支配太阳能热功率以及预设的光热机组总容量、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标。
计算稳定性指标公式为：
Figure BDA0003393479930000033
其中，F1为稳定性指标，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，μQ为电压稳定权重，ηQ为光热机组发出无功的单位成本。
计算未来时段的光热机组运行指标公式为：
Figure BDA0003393479930000041
其中，Fa为未来时段的第a台光热机组运行指标，F1为稳定性指标，S为光热机组总容量，μP为清洁能源消纳权重，ηP为光热机组发出有功的单位成本，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，P热-P储为风光能源基地中光热电站可支配太阳能热功率，P热为光热电站接收到的太阳能热功率，P储为光热电站的储能功率,λa为光热电站中第a台光热机组可支配太阳能热功率占该光热电站可支配太阳能热功率的比例。
根据光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例，包括：
比对同一光热机组不同未来时段的运行指标，选择最大的运行指标优化光热机组的有功和无功运行比例；
或者，
对比同一光热电站中多台光热机组同一未来时段的运行指标，选择最大的运行指标优化相应光热机组的有功和无功运行比例。
一种光热机组的优化运行系统，包括：
预测数据获取模块：获取风光能源基地未来时段的风速预测曲线、光照预测曲线和可支配太阳能热功率；
最大无功支撑量计算模块：根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量；
运行指标计算模块：根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量以及预设的光热机组总容量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标；
比例优化模块：根据未来时段的光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例。
运行指标计算模块包括：
稳定性指标计算模块：根据最大无功支撑量以及预设的电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本，计算稳定性指标；
光热机组运行指标计算模块：根据稳定性指标、可支配太阳能热功率以及预设的光热机组总容量、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标。
稳定性指标计算模块计算稳定性指标的公式为：
Figure BDA0003393479930000051
其中，F1为稳定性指标，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，μQ为电压稳定权重，ηQ为光热机组发出无功的单位成本。
光热机组运行指标计算模块计算未来时段的光热机组运行指标的公式为：
Figure BDA0003393479930000052
其中，Fa为未来时段的第a台光热机组运行指标，F1为稳定性指标，S为光热机组总容量，μP为清洁能源消纳权重，ηP为光热机组发出有功的单位成本，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，P热-P储为风光能源基地中光热电站可支配太阳能热功率，P热为光热电站接收到的太阳能热功率，P储为光热电站的储能功率，λa为光热电站中第a台光热机组可支配太阳能热功率占该光热电站可支配太阳能热功率的比例。
一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行光热机组的优化运行方法。
一种计算设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行光热机组的优化运行方法的指令。
本发明所达到的有益效果：本发明根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量，根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重以及光热机组发出有功的单位成本，计算考虑光热机组发出有功功率消纳自身清洁电力和发出无功功率支撑当地风光电力稳定运行的光热机组运行指标，根据光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例，为光热机组与近区新能源的协调优化运行及控制提供决策支持。
附图说明
图1为光热机组的优化运行方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种光热机组的优化运行方法，包括以下步骤：
步骤1，获取风光能源基地未来时段的风速预测曲线、光照预测曲线和可支配太阳能热功率；
步骤2，根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量；
步骤3，根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量以及预设的光热机组总容量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标；
步骤4，根据未来时段的光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例。
上述方法根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量，根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重以及光热机组发出有功的单位成本，计算考虑光热机组发出有功功率消纳自身清洁电力和发出无功功率支撑当地风光电力稳定运行的光热机组运行指标，根据光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例。
上述未来时段的风速预测曲线、光照预测曲线以及可支配太阳能热功率可直接从电网调控中心风光预测系统获取；假设未来时段的长度为T，基于T时段的预测曲线，可以计算出考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量，过程可以为：
11)对未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线进行时段划分，计算各时段内的平均风速和平均光照。
假设共有N个风光能源基地，风光能源基地区域内包括风电站、光伏电站、光热电站等，将各风光能源基地T时段的风速、光照预测曲线，划分为M个时间段，计算第j个风光能源基地的第i个时段内的平均风速
Figure BDA0003393479930000081
和平均光照
Figure BDA0003393479930000082
12)根据各时段内的平均风速和平均光照，计算各时段内的平均电压。
根据平均风速
Figure BDA0003393479930000083
和平均光照
Figure BDA0003393479930000084
采用电力系统模型，可计算出每个时段内的电网潮流，其中，电力系统模型为电力系统运行方式相应的模型，模型中的参数包括系统潮流数据和新能源高低电压穿越曲线参数在内的元件动态模型参数；
根据每个时段内的电网潮流，可获得每个风光基地并网母线在T时段内的电压曲线，从而可获得各时段内的平均电压。
13)若平均电压满足预设的电压安全约束，根据风光能源基地并网母线接受到的无功变化的灵敏度，计算各时段中光热机组对风光能源基地的无功支撑量。
电压安全约束采用：
-Uε＜Uj-Vi.j＜Uε
其中，Uj为第j个风光能源基地并网点母线额定电压值，Uε为电网电压安全裕度，Vi.j为第j个风光能源基地的第i个时段内的平均电压。
若Uj-Vi.j满足上述约束，则认为风光能源基地在第i个时段内的电压是安全的，否则认为电压不安全。
在电压安全的情况下，采用下式计算无功支撑量：
Figure BDA0003393479930000085
其中，Qi为第i个时段中光热机组对风光能源基地的无功支撑量，N为风光能源基地的数量，ΔQ为光热机组发出的无功摄动量，Ss.j为第j个风光能源基地并网点母线的短路容量，ΔQj为ΔQ对第j个风光能源基地无功影响量，
Figure BDA0003393479930000091
为风光能源基地并网母线接受到的无功变化的灵敏度，Uo.j为第j个风光能源基地并网点母线在光热机组无功变化前的电压有名值。
14)从各时段的无功支撑量中筛选出最大无功支撑量。
对M个时段下的Qi进行排序，获得最大的Qi，记为Qmax，则Qmax即为出的最大无功支撑量。
根据最大无功支撑量Qmax以及预设的电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本，可以计算出稳定性指标，过程可以如下：
将Qmax与光热机组的最大无功功率能力SQ.max进行对比，结合电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本，采用以下公式计算稳定性指标；
Figure BDA0003393479930000092
其中，F1为稳定性指标，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，μQ为电压稳定权重，ηQ为光热机组发出无功的单位成本。
根据计算出的稳定性指标、可支配太阳能热功率以及预设的光热机组总容量、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，可以计算出未来时段的光热机组运行指标，过程可以如下：
根据计算出的稳定性指标，结合光热机组的总容量约束和T时段内光热电站可支配的太阳能热功率约束，计及清洁能源消纳权重和光热机组发出有功的单位成本，采用以下公式计算未来时段的光热机组运行指标；
Figure BDA0003393479930000101
其中，Fa为未来时段的第a台光热机组运行指标，S为光热机组总容量，μP为清洁能源消纳权重，ηP为光热机组发出有功的单位成本，P热-P储为风光能源基地中光热电站可支配太阳能热功率，P热为光热电站接收到的太阳能热功率，P储为光热电站的储能功率,λa为光热电站中第a台光热机组可支配太阳能热功率占该光热电站可支配太阳能热功率的比例。
根据光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例，优化方式根据实际需求而定，主要有以下两种：
1、比对同一光热机组不同未来时段的运行指标，选择最大的运行指标优化光热机组的有功和无功运行比例。
根据最大的运行指标可以获得相应的Qmax，光热机组优先满足Qmax，剩余的功率即为有功。
2、对比同一光热电站中多台光热机组同一未来时段的运行指标，选择最大的运行指标优化相应光热机组的有功和无功运行比例。
假设光热电站A中有1～3号光热机组，对比1～3号光热机组同一未来时段的运行指标，若2号光热机组的运行指标最大，那么采用该运行指标优化2号光热机组的有功和无功运行比例，1和3号光热机组当前不优化。
上述方法为光热机组与近区新能源的协调优化运行及控制提供决策支持。
基于相同的技术方案，本发明还公开了现有的软件系统，即一种光热机组的优化运行系统，包括：
预测数据获取模块：获取风光能源基地未来时段的风速预测曲线、光照预测曲线和可支配太阳能热功率。
最大无功支撑量计算模块：根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量。
运行指标计算模块：根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量以及预设的光热机组总容量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标。
运行指标计算模块包括：
稳定性指标计算模块：根据最大无功支撑量以及预设的电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本，计算稳定性指标；
稳定性指标计算模块计算稳定性指标的公式为：
Figure BDA0003393479930000111
其中，F1为稳定性指标，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，μQ为电压稳定权重，ηQ为光热机组发出无功的单位成本。
光热机组运行指标计算模块：根据稳定性指标、可支配太阳能热功率以及预设的光热机组总容量、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标；
光热机组运行指标计算模块计算未来时段的光热机组运行指标的公式为：
Figure BDA0003393479930000112
其中，Fa为未来时段的第a台光热机组运行指标，F1为稳定性指标，S为光热机组总容量，μP为清洁能源消纳权重，ηP为光热机组发出有功的单位成本，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，P热-P储为风光能源基地中光热电站可支配太阳能热功率，P热为光热电站接收到的太阳能热功率，P储为光热电站的储能功率，λa为光热电站中第a台光热机组可支配太阳能热功率占该光热电站可支配太阳能热功率的比例。
比例优化模块：根据未来时段的光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例。
上述光热机组的优化运行系统各模块处理数据的流程和方法一致，这里不重复描述了。
基于相同的技术方案，本发明还公开了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行光热机组的优化运行方法。
基于相同的技术方案，本发明还公开了一种计算设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行光热机组的优化运行方法的指令。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (14)

1.一种光热机组的优化运行方法，其特征在于，包括：
获取风光能源基地未来时段的风速预测曲线、光照预测曲线和可支配太阳能热功率；
根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量；
根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量以及预设的光热机组总容量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标；
根据未来时段的光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例。
2.根据权利要求1所述的一种光热机组的优化运行方法，其特征在于，根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量，包括：
对未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线进行时段划分，计算各时段内的平均风速和平均光照；
根据各时段内的平均风速和平均光照，计算各时段内的平均电压；
若平均电压满足预设的电压安全约束，根据风光能源基地并网母线接受到的无功变化的灵敏度，计算各时段中光热机组对风光能源基地的无功支撑量；
从各时段的无功支撑量中筛选出最大无功支撑量。
3.根据权利要求2所述的一种光热机组的优化运行方法，其特征在于，电压安全约束为：
-Uε＜Uj-Vi.j＜Uε
其中，Uj为第j个风光能源基地并网点母线额定电压值，Uε为电网电压安全裕度，Vi.j为第j个风光能源基地的第i个时段内的平均电压。
4.根据权利要求2所述的一种光热机组的优化运行方法，其特征在于，计算各时段中光热机组对风光能源基地的无功支撑量的公式为：
Figure FDA0003393479920000021
其中，Qi为第i个时段中光热机组对风光能源基地的无功支撑量，N为风光能源基地的数量，ΔQ为光热机组发出的无功摄动量，Ss.j为第j个风光能源基地并网点母线的短路容量，ΔQj为ΔQ对第j个风光能源基地无功影响量，
Figure FDA0003393479920000022
为风光能源基地并网母线接受到的无功变化的灵敏度，Uj为第j个风光能源基地并网点母线额定电压值，Vi.j为第j个风光能源基地的第i个时段内的平均电压，Uo.j为第j个风光能源基地并网点母线在光热机组无功变化前的电压有名值。
5.根据权利要求1所述的一种光热机组的优化运行方法，其特征在于，根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量以及预设的光热机组总容量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标，包括：
根据最大无功支撑量以及预设的电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本，计算稳定性指标；
根据稳定性指标、可支配太阳能热功率以及预设的光热机组总容量、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标。
6.根据权利要求5所述的一种光热机组的优化运行方法，其特征在于，计算稳定性指标公式为：
Figure FDA0003393479920000031
其中，F1为稳定性指标，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，μQ为电压稳定权重，ηQ为光热机组发出无功的单位成本。
7.根据权利要求5所述的一种光热机组的优化运行方法，其特征在于，计算未来时段的光热机组运行指标公式为：
Figure FDA0003393479920000032
其中，Fa为未来时段的第a台光热机组运行指标，F1为稳定性指标，S为光热机组总容量，μP为清洁能源消纳权重，ηP为光热机组发出有功的单位成本，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，P热-P储为风光能源基地中光热电站可支配太阳能热功率，P热为光热电站接收到的太阳能热功率，P储为光热电站的储能功率,λa为光热电站中第a台光热机组可支配太阳能热功率占该光热电站可支配太阳能热功率的比例。
8.根据权利要求1所述的一种光热机组的优化运行方法，其特征在于，根据光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例，包括：
比对同一光热机组不同未来时段的运行指标，选择最大的运行指标优化光热机组的有功和无功运行比例；
或者，
对比同一光热电站中多台光热机组同一未来时段的运行指标，选择最大的运行指标优化相应光热机组的有功和无功运行比例。
9.一种光热机组的优化运行系统，其特征在于，包括：
预测数据获取模块：获取风光能源基地未来时段的风速预测曲线、光照预测曲线和可支配太阳能热功率；
最大无功支撑量计算模块：根据未来时段的风速预测曲线和光照预测曲线，计算考虑电压安全约束的光热机组对风光能源基地的最大无功支撑量；
运行指标计算模块：根据可支配太阳能热功率、最大无功支撑量以及预设的光热机组总容量、电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标；
比例优化模块：根据未来时段的光热机组运行指标，优化光热机组有功和无功运行比例。
10.根据权利要求9所述的一种光热机组的优化运行系统，其特征在于，运行指标计算模块包括：
稳定性指标计算模块：根据最大无功支撑量以及预设的电压稳定权重、光热机组发出无功的单位成本，计算稳定性指标；
光热机组运行指标计算模块：根据稳定性指标、可支配太阳能热功率以及预设的光热机组总容量、清洁能源消纳权重、光热机组发出有功的单位成本，计算未来时段的光热机组运行指标。
11.根据权利要求10所述的一种光热机组的优化运行系统，其特征在于，稳定性指标计算模块计算稳定性指标的公式为：
Figure FDA0003393479920000041
其中，F1为稳定性指标，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，μQ为电压稳定权重，ηQ为光热机组发出无功的单位成本。
12.根据权利要求10所述的一种光热机组的优化运行系统，其特征在于，光热机组运行指标计算模块计算未来时段的光热机组运行指标的公式为：
Figure FDA0003393479920000051
其中，Fa为未来时段的第a台光热机组运行指标，F1为稳定性指标，S为光热机组总容量，μP为清洁能源消纳权重，ηP为光热机组发出有功的单位成本，Qmax为最大无功支撑量，SQ.max为光热机组的最大无功功率能力，P热-P储为风光能源基地中光热电站可支配太阳能热功率，P热为光热电站接收到的太阳能热功率，P储为光热电站的储能功率，λa为光热电站中第a台光热机组可支配太阳能热功率占该光热电站可支配太阳能热功率的比例。
13.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于：所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至8所述的方法中的任一方法。
14.一种计算设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至8所述的方法中的任一方法的指令。
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