计及风、光、水能混合发电系统的建模与研究

提出了一种风光水混合发电系统,该系统包括风力发电、光伏发电、水力发电等子系统。在建立混合发电系统数学模型的基础上,分析了风光水抽水蓄能混合发电、风光互补抽水蓄能发电以及风光水简单混合发电3种运行方案的差异。通过实例仿真,对混合发电系统运行问题进行了探讨。仿真结果表明,风能、光能和水能互补性显著,可再生能源混合发电系统具有较大优势,抽水蓄能可解决电能生产与消费在时间上的不平衡问题。     

Economic Evaluation of Power System Flexibility by Commercial Air Conditioner Control with Large Penetration of Photovoltaic Generation

High penetration of intermittent renewable energy such as photovoltaic (PV) and wind power could cause shortage of power system flexibility. Demand response is expected to help supply ancillary service instead of the conventional power plant. Commercial air conditioners are a promising responsive load for demand response because they account for a large proportion of power consumption in the power system. We calculate a system operation cost and hourly operation pattern of each power plant by using the optimal power generation model considering flexibility supply from controlling commercial air conditioner. We obtained the following results as an effect of commercial air conditioner control. (1) The power generation of oil fired power plants decreases at peak time and annual fuel cost of oil fired plant is reduced by approximately 30% at most in Kanto area. (2) The percentage of rated operation mode of LNG combined cycle plants increases. (3) Curtailed energy rate of PV decreases because a power storage amount by pumped hydropower generation increases. (4) Required battery capacity to reduce PV curtailed amount decreased by combining battery energy storage system in case of high penetration of PV.     

抽水蓄能助力风光稳定外送的最佳配置策略

跨区域、大规模的新能源电力输送是应对国内风光资源与负荷中心逆向分布特点与实现碳中和的必然要求,而风光出力固有的随机性、间歇性和波动性给新能源打捆稳定输送带来了挑战。水电具有的“电源+储能”的双重身份为平抑新能源波动、提升-风-光-水混合能源系统灵活性,以及促进新能源打捆外送提供了解决思路。以抽水蓄能为例,针对风-光-抽水蓄能混合能源系统,提出一种计及抽水蓄能电站运行功率约束、库容约束、进出水量约束的容量配置优化方法,旨在量化抽水蓄能对新能源打捆外送的助力效果,即确定单位抽水蓄能可支撑的新能源外送容量,构建并求解以最小化抽水蓄能投资成本为目标且满足各典型运行场景的容量规划模型。     

分时电价影响下的多能源虚拟电厂双层优化调度

随着风光等可再生能源的大规模接入,其随机性、波动性的出力特点使得电力系统的调度变得困难甚至会造成严重的弃风弃光问题。为减小大规模新能源接入对电网带来的冲击,提出了一种基于分时电价的虚拟电厂双层优化调度模型。在上层模型中,以风光预测出力为计划出力进行申报,针对实际出力与预测出力之间的偏差,燃气轮机和储能电池协调配合对其进行平抑,在风光消纳最大的基础上,求得偏差最小的补偿方案,然后将上层出力传递至下层模型。在下层模型中,基于分时电价对抽水储能装置制定控制策略,以减小净负荷波谷差,然后采用自适应粒子群算法对各个火电机组的出力进行寻优。最后对比分析了不同风光预测误差对虚拟电厂经济性的影响,研究了抽水蓄能装置给净负荷曲线所带来的改变。结果表明:模型可以提升新能源消纳水平,基于分时电价的虚拟电厂能够实现收益最大化,保证区域内供需平衡。     

Combining the Wind Power Generation System With Energy Storage Equipment

With the advancements in wind turbine technologies, the cost of wind energy has become competitive with other fuel-based generation resources. Due to the price hike of fossil fuel and the concern of global warming, the development of wind power has rapidly progressed over the last decade. The annual growth rate has exceeded 26% since the 1990s. Many countries have set a goal for high penetration levels of wind generation. Recently, several large-scale wind generation projects have been implemented all over the world. It is economically beneficial to integrate very large amounts of wind capacity in power systems. Unlike other traditional generation facilities, using wind turbines presents technical challenges in producing continuous and controllable electric power. A distinct feature of wind energy is its nature of being “intermittent.” Since it is difficult to predict and control the output of wind generation, its potential impacts on the electric grid are different from the traditional energy sources. At a high penetration level, an extrafast response reserve capacity is needed to cover the shortfall of generation when a sudden deficit of wind takes place. To enable a proper management of the uncertainty, this paper presents an approach to make wind power become a more reliable source on both energy and capacity by using energy storage devices. Combining the wind power generation system with energy storage will reduce fluctuation of wind power. Since it requires capital investment for the storage system, it is important to estimate the reasonable storage capacities for the desired applications. In addition, an energy storage application for reducing the output variation during the gust wind is also studied.      

考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度策略

文章以风-光-柴-储系统为研究对象,为了研究新能源出力不确定性对该系统的影响,提出了一种新能源出力复合预测模型。为提高风-光-柴-储系统运行的经济性、环保性和安全性,提出了考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度模型,并采用了带有Monte Carlo模拟的遗传算法对模型进行求解。文章采用了负荷缺失率(Load Loss Rate, LLR)和置信概率对系统的安全性进行评价,并分析了其对系统调度结果的影响。仿真结果表明,该文所提出的考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度模型,可以降低新能源出力不确定性对系统的影响,且该方法可以有效平衡系统的经济性和安全性。     

支撑碳中和目标的电力系统源-网-储灵活性资源优化规划

2020年9月,中国提出将努力争取2060年前实现碳中和。大力发展风电、光伏高比例并网的新能源电力系统,是实现碳中和目标的重要途径。由于新能源发电具有波动性和随机性,因此需要提升系统灵活性以保障高比例新能源电力系统的安全、可靠和经济运行。以实现2060年碳中和目标为边界,采用内嵌全年8 760 h全景时序生产模拟的电力规划模型与方法,考虑各类灵活性资源约束,从不同时间和空间尺度统筹优化新能源电源、储能及电网互联容量,为实现碳中和目标提供可行方案。在此基础上,开展系统弃电率、新能源电源装机、储能配置及电网互联容量灵敏度分析,进一步论证模型方法的有效性,并量化分析高比例新能源电力系统源-网-储协同规划的效益。     

促进新能源消纳的混合发电系统

太阳能发电功率逐日增加,以往单一的光伏发电系统并网运行的可调度性和可控性不足,提出了一种新的混合发电系统以提高调度的灵敏性.此系统包括风电场、光伏电厂、光热电站和电加热器.电加热器主要是将多余的风能、光能转化为热能并储存在太阳能发电厂的储热罐中,利用储热光热电站良好的可调度性和可控性,提高系统的旋转备用和爬坡能力,削减...     

含抽蓄电站的多端柔性直流电网风光接入容量配比优化方法

针对含风、光、抽蓄电站的多端柔性直流电网,协调规划其风光接入容量配比,可以充分利用不同类型电源的互补作用,实现大规模新能源的平稳送出和消纳。提出基于时序生产模拟的多端柔性直流电网风光接入容量配比优化方法,以发电清洁性最优为目标,综合考虑柔性直流电网运行限制、新能源弃电率、负荷调峰需求和抽蓄电站运行限制等约束条件,建立适应于多端柔性直流电网的风光接入容量配比优化模型。以新能源全年出力为输入,通过时序生产模拟仿真开展模型优化计算,确定各送端换流站的风光最优接入容量配比。以某四端柔性直流电网为例开展仿真测试,结果显示所提出模型能够充分利用风光的互补作用和抽蓄电站的调节作用得到最优的风光接入容量配比,验证了所提方法的有效性和工程实用性。     

含分布式电源的配电网中混合储能优化配置

以光伏及风力发电为代表的分布式电源,其出力的波动性、间歇性及随机性等特点使得所接入的配电网面临来自规划、运行的多重挑战,储能装置的快速响应特性使其成为应对间歇式电源在配电网渗透率日益提高形势下电网安全经济运行问题的重要手段。针对配电网的削峰填谷及平滑负荷变化场景需求,搭建了以成本和电力系统优化运行为目标,同时计及电网和储能装置运行约束的混合储能系统容量优化配置模型,并基于典型储能功能定位计算得出储能类型及容量。算例分析结果表明,该模型智能化地实现了典型场景下混合储能的优化配置。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。     

基于含储热的热电联产与抽水蓄能的风电消纳协调控制策略

在研究电热负荷与不同时间尺度风功率波动特性的基础上,分析了含储热的热电联产与抽水蓄能协调运行对风电消纳的影响,并提出了基于含储热的热电联产与抽水蓄能的两级协调控制策略。一级协调控制以系统运行成本最小和风电消纳电量最大为目标,根据电热负荷和风电预测出力,通过含储热的热电联产与抽水蓄能在调节容量上的优化配置,提高系统运行经济性和风电消纳率;二级协调控制针对风电出力的实时波动,根据风电计划上网偏差,通过含储热的热电联产与抽水蓄能的协调控制,平抑风电实时波动。以6节点系统为例,验证了所提协调控制策略的有效性,结果表明含储热的热电联产与抽水蓄能的两级协调运行可以有效降低系统运行成本,提高风电消纳水平,保证大规模风电接入情况下电网安全稳定运行。     

含多种分布式能源的独立微网优化配置研究

考虑微网系统以及分布式能源发电具有随机和不确定性的特点,提出含分布式能源的独立微网优化配置问题。构建含太阳能光伏发电、风力发电、柴油机、蓄电池储能等多种分布式电源的微网系统,设计了系统结构图,并运用HOMER软件进行仿真分析。针对微网系统的可靠性和经济性,结合仿真与调试的结果,确定最终含分布式能源的独立微网优化配置方案。     

风电-光伏-光热联合发电系统的模糊多目标优化模型

为实现以风光为代表的高比例新能源在电力系统中的友好并网,集成风电场、光伏电站和光热电站为多电源系统,提出风电-光伏-光热联合发电系统的模糊多目标优化模型。利用含储热光热电站良好的可调度性与可控性,为系统提供旋转备用与爬坡支撑,削减风光出力随机性与不确定性,从而实现其削峰填谷功能。以系统并网效益最大和输出功率方差最小为目标建立优化模型,通过定义目标隶属度函数将确定性模型模糊化,并采用最大满意度指标法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,利用基于差分进化的粒子群DE-PSO(particle swarm optimization based on differential evolution)算法进行求解。算例系统仿真结果表明:模糊多目标优化能充分利用光热电站优势实现整体运行效果最优,从而验证了所提优化运行模型的可行性和有效性。     

计及负荷频率特性的风水电系统频率特性分析

随着新能源占比的升高，在水电资源丰富的云南电网中，依赖传统机组一次调频已不能满足云南异步联网系统频率稳定性的要求。针对大型水电水锤效应引起的功率反调问题，提出了一种计及负荷频率特性的风储联合调频控制策略。首先建立了传统电源（水轮机）、双馈风机、储能系统、综合负荷的频域模型传递函数；然后采用直流潮流法简化电网，得到了负荷扰动下风储节点频率响应解析式。在电力系统仿真程序PSD\|BPA中搭建含风储、水机、负荷的四机系统。通过对解析式的理论分析和四机系统的仿真验证，分析了静态负荷模型比例、频率特征参数以及储能占比等因素对系统频率的影响。结果表明，计及负荷频率特性的风储联合调频能有效减小系统频率偏差。     

风电-光电-抽水蓄能电站联合优化运行综述

风电、光电和抽水蓄能电站在时间和空间上具有很强的互补性,通过风电、光电和抽水蓄能电站的联合运行,合理配置三者的容量可以有效的降低风电和光电的间歇性和随机性带来的效益损失,提高电网对风电和光电的消纳程度。较为全面地详述了风光蓄联合优化运行的原理,模型及其求解方法,并提出了目前研究中存在的问题。     

可再生能源高渗透率区域“网-源-储-荷”协调规划案例分析

为应对可再生能源快速发展,适应能源互联网的发展需求,以规划大规模接入可再生能源的金寨县为例,进行了“网-源-储-荷”协调规划研究。通过配置储能、水电调节以及主动负荷控制等,充分利用原有电网资源,实现可再生能源的就近接入与就地消纳;通过地区风光互补,并与大型火电及抽水蓄能电站进行协调运行优化,显著降低了各层级电力外送规模。     

分布式新能源发电中储能系统能量管理

本文对蓄电池和超级电容组成储能系统的能量管理进行研究,根据两种储能装置的特点和剩余容量以及分布式发电系统的状态,将储能系统的工作模式分类,并对每种工作模式采用不同的控制策略,发挥蓄电池和超级电容自身的优点,保证系统内部的功率平衡,减小风能、太阳能等新能源发电系统功率波动对外部电网的冲击,并实现孤岛运行。最后通过分布式新能源发电系统仿真和实验平台对控制策略进行了验证。     

Optimum scheduling of micro grid connected wind-pumped storage hydro plant in a frequency based pricing environment

This paper presents a new formulation to maximize the operational profit of a micro grid connected hybrid system having wind farm and pumped storage unit for a day ahead electricity market in a frequency based pricing environment. Under frequency based pricing mechanism in India, the pricing for energy exchange is adaptive as per Availability Based Tariff (ABT) rate structure and the payment for deviation from schedule, i.e. Unscheduled Interchange (UI) charge is inversely proportional to the prevailing grid frequency. In this work, a small power system is considered as micro grid and it is expected that the hybrid system connected with the micro grid has a role to play to maintain the micro grid frequency. The pump storage hydro plant is operated to serve the dual role of minimizing the UI flow and maximizing the system economy by participating in frequency control based on energy price. The uncertainties in wind power prediction and loads are considered. The optimum operating schedule of PSH unit in coordination with wind farm is investigated. The optimization is performed by utilizing the water storage availability of pump storage hydro unit. An optimization algorithm is proposed and solved using Artificial Bee Colony algorithm. The solution of the proposed approach gives the strategies to be followed by the hybrid system to operate its pump storage unit. The effect of the initial storage water volume on the performance of the hybrid system has also been investigated. It reveals that the PSH units would not operate simply to compensate for the short fall or the surplus generation of the wind units in a frequency based pricing system. Rather, the pump storage units should take the advantage of the low price periods to maximize the profit of the hybrid system. The hourly energy management scenarios of the hybrid system with the micro grid are reported and the numerical case studies on PSH plant scheduling demonstrate the effectiveness of the proposed approach.