电网储能与弃风协调运行方法

提出电网通过储能建立消纳风电的安全屏障,研究储能投入能力评估和判别方法,建立储能运行模型和储能额定功率与风电消纳需求关系模型,构建电制热储热负荷与供暖期弃风相关性分析方法,探索弃风电量、弃风小时数与弃风电力的定性关系。实际分析案例表明,储能消纳弃风效果明显,储能功率按最大弃风功率配置,储能利用效率并不高,电制热储热负荷消纳的是供暖期的弃风电量。     

电、煤锅炉联合供暖消纳弃风策略及效益分析

针对当前中国"三北"地区风电大规模快速发展而存在的大量弃风问题,研究基于电储热锅炉和燃煤锅炉联合供暖的弃风消纳策略,并建立起综合效益分析模型。根据电网运行管理部门的风电出力与负荷预测数据,建立特定时间段内弃风电量计算模型,并在此基础上研究电储热锅炉利用弃风电量储热、放热的"电-热"能量转换模型,提出利用弃风电量替代燃煤锅炉进行供暖的调度策略。根据热网所需总热量及电储热锅炉调度策略,研究燃煤锅炉最佳节煤运行方式,进一步提出电、煤锅炉联合供暖消纳弃风协调调度控制策略。研究电储热锅炉所消纳弃风电量与同等热量下燃煤锅炉煤耗间换算模型,建立电、热锅炉联合消纳弃风的综合效益分析模型。以风电供暖工程实例进行的仿真分析表明,该文提出的电、煤锅炉联合供暖消纳弃风策略可有效提高弃风消纳能力,同时能大幅减少燃煤锅炉煤耗,提升经济和环境效益。     

太阳能热泵-蓄热电锅炉弃风消纳策略仿真

随着清洁能源政策的不断完善,风能和太阳能资源得到了充分的利用,但是风电的“昼低夜高”反调峰特性会导致风电消纳能力受限。为了更大限度且更加灵活地消纳弃风电量,文章设计了以蓄热式电锅炉储热为主导,直接供电模式下的太阳能热泵-弃风蓄热供暖系统。同时,为兼顾系统运行成本和弃风消纳电量,建立了系统的优化调度数学模型,综合考虑弃风量、电锅炉功率、热功率及蓄热量等约束条件,采用NSGAII多目标优化算法对模型进行求解,从而获得蓄热电锅炉运行功率的优化调度方案。研究结果表明,优化调度方案可在保证系统经济运行下合理调度蓄热电锅炉的运行功率,与优化调度前相比,优化后的系统能够多消纳弃风电功率3 261 kW,弃风消纳率可达26%。     

电网非常规调峰与弃风协调调度方法

研究火电机组非常规调峰策略,提出电网非常规调峰裕度指标;分析电网非常规调峰能力,构建非常规调峰发生时间序列计算方法,建立非常规调峰与电制热储热负荷相关性、非常规调峰与弃风相关性以及非常规调峰、电制热储热和弃风的相关性模型。通过一个省级电网实际运行数据分析,表明非常规调峰对电网消纳弃风作用显著,非常规调峰与弃风、电制热储热负荷具有较强的相关性。     

基于Beta分布的空气源热泵联合蓄热器供热系统储热容量最小区间研究

在新疆偏远地区的风电场,为保证风电场建筑冬季供暖舒适性和达到弃风部分消纳的要求,提出利用弃风为空气源热泵联合蓄热器的建筑节能系统的供热模式。为达到降低成本和供暖舒适的目的,对建筑节能系统的储热容量最小区间进行计算。首先通过新疆风电数据计算风电场弃风曲线,根据建筑节能系统的性能对每日弃风进行弃风时段划分,依据弃风时段与供暖时段的匹配差异匹配蓄热器补充热量。提出基于Beta分布的储热容量分布特性的储热容量最小区间研究,并验证计算得到的最小区间的正确性。     

多时间尺度下计及光热—储热的主动配电网主辅联合优化调度

为解决可再生能源弃风、弃光现象与不平衡功率惩罚较重等问题,提出了一种多时间尺度下考虑光热—储热的主动配电网主辅联合调度策略.该策略在满足内部负荷前提下参与电能与备用日前市场,考虑含光热—储热的主动配电网协调调度风电、光伏、需求响应,在促进风光消纳、减少不平衡功率的同时提高主动配电网运行经济性.首先根据含储热的光热电站与...     

提升风电消纳的储热式电锅炉优化规划平台设计

首先分析风电弃风机理,制定储热式电锅炉优化控制策略,提出考虑经济性的储热式电锅炉优化配置方法;然后,根据所提优化配置方法,基于VS2013与SQL2012软件开发储热式电锅炉的优化规划平台;最后,算例基于中国"三北"地区某电网实际运行数据,验证规划平台工作的有效性上通过规划平台分析表明:当电锅炉配置13.4 MW,储热装置配置158.07 MWh时,可减少供热期风电场54.8%弃风电量。该规划平台使用方便,规划结果准确可靠。     

风电弃风电量的计算方法与模型

在深入分析影响风电弃风因素的基础上,从调度运行层面上提出了基于逐小时电力平衡的计算方法。综合考虑火电、水电和风电的发电技术特性,电力和热力平衡、以及输电容量等约束,以系统运行成本最低为目标,建立了弃风电量的计算模型。以我国某风电大省为实际算例,计算2011年该省在接入不同风电容量下的弃风电量比例,验证了文中提出的计算方法和模型的优越性。     

基于经验模态分解和马尔科夫链的弃风电量预测

通过风电场历史功率数据和风电机组功率数据分析,把两组数据之差作为弃风电量时间序列,在此基础上将经验模态分解和马尔科夫链结合,对弃风电量进行预测。首先,将弃风电量时间序列EMD分解,提高序列的平稳性和周期性,生成9个序列分量;然后,将各序列分量进行状态划分,采用马尔科夫链分别对9个分量进行时间序列生成;最后,将各生成的时间序列进行叠加,完成对弃风电量的预测。文章以某风电场为例,对基于经验模态分解和马尔科夫链的弃风电量预测方法进行了仿真验证,结果显示,此方法能较好地跟踪弃风电量的走势,其预测精度达到了相应的要求。     

小时弃风电量的电网弃风电量分析方法

以弃风小时电量为基础,提出各种风力发电总和、弃风电量总和以及弃风率和弃风电量占比模型,分析重要季节、重要时间段弃风率和弃风电量占比,为有针对性消纳弃风电量提供定量技术支撑。运行实例表明,北方地区冬季供暖期弃风电量最大,占到总弃风电量的90%,全天低谷弃风电量占总弃风电量的60%。