光热风电联合运行调度策略研究(3)
表1 CSP电站参数
表2 水电站参数
确认相关信息和国家的政策文件,设定各种能源的导入费用(表3)。
表3 不同能源电力上网电价
图3是一般性的一日负荷预测,图4是风力发电的预测输出。发电站的最大风力预测为354 MW,这一数据数值占总设备容量的98.3%,最小为28 MW,这一数据数值占总装容量为7.8%,高峰与低峰之间的谷差数据为相差326 MW,占安装容量的90%。从上述数据中可以看出风能驱动电力的输出效能水平的随机峰差数值之间有很大的差别,对负荷有着逆峰值特性。
图3 负荷预测值
图4 风电和光热功率预测图
4.2 算例验证分析
在CRPSO算法中,将总体大小设定为100,重复最多500次,操作设定为20次。计算非火力发电站时,风力和水力的输出效能水平(图5)。纳入太阳能发电站时,风力、光热和水力体系的共同调控成效水平见图6。
图5 风、水电输出
图6 风、光热、水电输出
从图4开始,风力发生很大变化,最小数据数值为26 Mw,占总设置容量的7.2%,最大数据数值为289 MW,占总安装容量的80.2%。峰值之间的差为263 MW,占已安装容量的73%。水力发电站的输出峰值与峰谷的差值为239 MW,占总安装容量的36.7%。为弥补风力发电的变动和负荷顶峰的谷差连续性地调整水力,水力发电所就会面临较大的压力,这对发电站和系统都会带来影响。从图5中可以得知,追加了能储存能源的光热发电站后,风力发电输出的高峰和谷差是199 MW,占总设置容量的55.2%。水力峰值与谷差为185 MW,占总装容量的28.4%。风力发电站的输出更稳定,被废弃的风量大幅度减少。水力发电输出的变动也被有效地削减,大幅度强化了对应风力变动和负荷顶峰与谷差系统全体的能力。根据表4可以得知,追加CSP发电站后,整个体系的经济效能收益大幅度提升,每日能增加23.796 3万元。
表4 有无CSP电站经济效益对比 单位:万元
基于上述分析,风力-光能-热能-水力发电系统的最佳调控机制和常驻粒子的聚合粒子群体算法应用于电力体系中能有效地补偿风力随机变动,显著提升了风能驱动电力的效能水平。与此同时,将水力发电输出的变动抑制到了最小限度,并大幅强化了容量。综上,该系统可以有效地改善整个体系的经济效能收益水平。
5 结论
为了对属于清洁能源的风能资源和太阳能资源进行最大程度的运用,本研究利用了光热发电站的能源储藏功能来对风力的随机变动进行平滑拟合,使用常驻粒子集聚粒子群体实现粒子优化算法,对风力热力系统进行研究,建立了最佳的调度模式并优化了模型参数。模拟结果显示,风力-光能-热能-水力发电系统的最佳调控机制能够对风能驱动电力的峰值差异实现平滑效应,确保电力体系在实际运行过程当中的安全性,这不仅最大程度地提升了电力体系接受风力的能力,同时还减少了水力发电站输出的变动,有效地改善了整个电力体系的经济效能收益水平。
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文章来源:《水力发电学报》 网址: http://www.slfdxbzz.cn/qikandaodu/2021/0502/491.html
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