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随着国家新能源基地的建成,甘肃风电基地将成为世界上最大的风电基地,但同时也面临着巨大的挑战。新能源基地风电主要面临的是输送能力、调频调峰、电力电量消纳和系统稳定四大问题。大规模风电的送出和消纳问题凸显,已直接影响到风电企业的效益和风电行业的发展。为保障新能源基地风电的稳定送出和有效消纳,结合甘肃电网的实际情况,针对甘肃河西地区新能源基地运行以来暴露的风电送出能力问题,分析了西北750 kV主网送出能力和330/110 kV电网就地消纳能力的主要影响因素,以及大规模风电外送对甘肃河西地区电网的影响,提出了提高输送能力和确保系统稳定的措施。 相似文献
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目前多端柔性直流电网多用于海上风电,但多端柔直本质上并不能抑制新能源出力波动。介绍了一种抽蓄电站和经多端柔性直流电网接入的大规模新能源间的协调互补优化控制方案。在网省调度中心设置控制主站,抽蓄电站内设置执行子站。主站担任主要数据分析、抽蓄电站有功调整指令发布等功能,并具备不同的控制模式。子站担任接收主站发布抽蓄电站有功调整指令,根据抽蓄电站内的实时运行工况,对每台机组的调速器发出实际执行指令。该系统主要用于解决跨区新能源消纳和风电光伏接入系统后对系统稳定性的影响,同时系统还具备应急功率波动控制功能,在华北电网出现大量功率缺额时提供紧急频率支援。仿真结果表明,协调互补优化控制方案能够有效地抑制新能源出力波动,降低新能源波动对华北电网的冲击,实现新能源的友好送出。 相似文献
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为了搭建稳定的、以风力发电作为独立电源驱动海水淡化装置的联合系统配电网络结构,结合风力发电和海水淡化联合技术的研究应用现状,分别剖析了风电电源特性及海水淡化工艺装置的负荷特性,提出了针对离网型风力发电和海水淡化联合技术的配电方案。搭建了包含离网型风力发电机组、储能装置、海水淡化工艺系统在内的独立小型微电网系统,构成一套完整的联合系统配电网络结构,同时作为保证该微网系统稳定运行的边界条件,引入了储能系统,有效地解决了离网型风电电源和海水淡化负荷的匹配问题,为就地消纳风力发电及孤岛海水淡化工业用电开辟了新的解决模式和思路。. 相似文献
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针对多微网联合经济调度下的多主体利益与系统优化调度矛盾,提出一种考虑动态交流潮流约束的分布式优化与涌现利益再分配的多微网联合经济调度模型。其中,采用交替方向乘子法将全局变量——联络线功率、微电网向主网的购售电功率转化为局部变量,在满足局部优化条件基础上,实现系统整体优化目标;并利用Shapley值法按各微电网主体对系统边际贡献进行涌现收益再分配,解决系统优化与个体利益冲突矛盾。IEEE 33节点系统仿真结果表明:所提模型能有效克服独立式和集中式优化存在的缺陷,明显提高区域系统经济性和本地风电、光伏的消纳利用率,并有降低通信负担和保护微电网主体运行隐私作用,同时有效解决了联盟成员涌现收益分配不公平的问题。 相似文献
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随着“双碳”目标的提出,微电网作为分布式电源利用的有效形式,受到能源管理应用领域的广泛关注。随着微电网数量增加,多微网端对端(peer to peer, P2P)能源交易有助于促进区域内能源的互联互济和清洁能源的就地消纳。在考虑微电网的碳排放特性和需求响应潜力的基础上,构建多微网P2P能源交易模型实现配电侧供需协同以及确定其最优交易策略。首先,提出了微电网运行优化模型,以运行费用最小化为目标鼓励微电网参与需求响应;其次,实现微电网内部购售电和储能充放电碳排放的量化,并计算微电网的碳排放成本;再次,基于广义纳什议价理论构建P2P能源交易模型并在模型中加入潮流约束,在保证电力系统安全稳定运行的基础上实现多微网的能源共享和收益分配。最后,基于IEEE-33节点系统进行算例分析。结果表明,考虑需求响应和碳排放费用的多微网P2P能源交易有助于促进微电网之间的能源共享和新能源消纳。 相似文献
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通过海上风电与海水抽蓄联合运行参与电网的调峰调度,可有效促进海上风电消纳,助力电网调峰,但需要进行海水抽蓄多目标优化定容研究,解决海水抽蓄成本回收问题以及多目标之间的主观偏好与客观冲突对优化决策的影响等关键问题。为此,本文提出了考虑调节费用补偿的海水抽蓄多目标优化定容方法,通过海水抽蓄调节费用双向补偿机制,保障抽蓄调节利益;考虑风电不确定性,计及风蓄联合出力跟踪电网负荷误差最小、海上风电运营效益最大和海水抽蓄收益最大,建立风蓄联合运行多目标优化模型,实现多主体利益共赢。以双向补偿电价、海水抽蓄上水库容量、海水抽蓄机组容量为优化决策变量,通过NSGA-Ⅱ方法优化得到Pareto前沿解集;通过K-means算法对Pareto前沿解集进行聚类作为备选方案;采用层次分析法-熵权法进行主、客观赋权;通过TOPSIS方法将备选方案与理想方案比较排序选出最优解。仿真算例结果验证了本文海水抽蓄优化定容方案能够兼顾新能源消纳效果与多主体利益共赢。 相似文献
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在可再生能源发电系统中,为平缓系统输出功率的波动,使其可控性和稳定性更强,普遍利用储能系统作为能量缓冲装置.由于储能装置的资金投入与其容量基本上成正比,合理评估计算储能容量对于整个系统的综合经济效益较为重要.提出利用太阳能和风能的互补性,组成风光互补系统,基于频谱分析,对风、光的能量配比进行仿真计算.结合实测数据,确定了风、光最佳能量配比,减小了对储能系统的容量要求.可以优化风光互补系统的综合经济效益,为今后风光互补系统的设计提供参考. 相似文献
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风蓄火联合运行电力系统动态经济优化调度 总被引:1,自引:0,他引:1
针对风电的波动性和反调峰特性,为减少火电系统调峰压力,考虑到抽水蓄能机组启停迅速、工况转化灵活等良好的运行特性,建立风电-抽水蓄能电站-火电站联合调度模型。以充分利用清洁能源、降低系统运行成本和火电机组平稳运行为目标建立多目标优化调度模型,充分发挥抽水蓄能机组在电力系统中的调节作用。以避免系统容量冗余、避免火电机组频繁启停和低负荷运行为原则,确定火电机组调度台数。利用引入maxmin函数和ε支配的改进多目标粒子群算法对模型进行求解。通过算例分析,研究抽水蓄能机组的运行效益及联合调度时抽水蓄能机组的调度运行规律和各类机组间的配合运行特点,计算结果表明模型能够为充分利用风电提供良好的调度运行策略,具有一定的实用性。 相似文献
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风电的间歇性、波动性和反调峰特性导致大量风能成为弃风,致使风电的经济效益和环保效益均受到影响。针对风电和抽水蓄能以及火电出力的不同特性,文中采用内外两层模型嵌套求解,即优先建立内层风蓄联合运行收益最大和风电入网波动最小的双目标模型,以决定抽水蓄能机组的抽水功率或发电功率,再在外层建立计及不同置信水平风电预测误差的风蓄火联合收益最大的目标模型。以抽水蓄能和风电合作运行来应对风电的不确定性,同时采用机会约束规划来处理模型中的随机变量。采用粒子群优化-遗传算法混合优化算法求解模型,并通过IEEE 30节点系统验证了该模型在增加系统经济效益的同时可以降低风电出力波动性。 相似文献
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为解决并网风电系统的调峰难题,减少弃风,增加电网消纳风电容量,采用抽水蓄能系统(pumped hydro system,PHS)储存弃风.从系统中各电源的特性出发,构建了含风力-抽蓄发电的电力系统数学模型,在满足系统需求和各类电源的技术特性下,以整个系统的运行成本最小为目标函数,采用实数编码的遗传算法进行仿真计算.结果表明:采用PHS不但能够减少弃风,而且在弃风时PHS获得的经济效益较没有弃风时获得的经济效益更好.综合各影响因素和评价指标的分析,得出了PHS在系统中的最优容量,对更好地利用风电及优化资源配置有一定指导意义. 相似文献
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风电出力的时间特性是制约风电消纳的重要因素之一。文中以提高风电利用率为主要目的,利用电池储能消纳系统弃风,并分析储能在运行过程中的带来的诸多效益,如风电并网效益,环保效益等。依据风速时序特性生成大量场景并结合基于KD距离的场景削减技术,综合考虑各效益项及储能成本,获得具有普适性的综合收益,并以此为目标构建模型,优化储能的容量配置。文中提出互斥技术优化储能的运行策略,通过引入0-1辅助变量,计及运行过程中储能的充放电功率和越限功率的相互关联特性,将表征储能运行策略的分段函数线性化,从而显著的缩小系统的计算时间。并通过算例验证所提方法的有效性。 相似文献
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针对单个变速抽蓄调频容量不足和风电场调频后转子转速恢复容易引发频率二次跌落的问题,提出一种风电场与多分布式变速抽水蓄能协同调频控制策略。首先,当电网发生频率事件时,该策略根据风电场风速和区域内多分布式变速抽水蓄能可调节容量对电网频率提供支撑。然后,针对风电调频后转子转速恢复过程容易引发系统频率二次跌落的问题,在风电转子转速恢复时通过多分布式变速抽蓄提供功率支撑来缓解系统频率二次跌落。最后,以含风电场与分布式变速抽蓄的四机两区域系统为例,通过Matlab/Simulink仿真验证了所提控制策略相比风电场和多分布式变速抽水蓄能独立调频对于系统具有更好的调频效果。 相似文献
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针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法:计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。 相似文献
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以储能实时充放电弥补风电日前预测出力与实际出力之间的误差,可达到间接提高风电预测精度和风电利用效率的目的,但是受储能成本制约,必须探讨储能最佳容量选取方法。以弃风降低量、火力备用减小量、环境友好效益与储能投资、运行维护成本对比分析为准则,基于风电预测误差的概率分布特点,确定不同误差补偿度,配置相应补偿度下的储能容量,获得相应储能容量下的经济效益,进而计算出回收储能成本年份。基于补偿度、储能容量、回收成本年份三者关系确定了最佳补偿度下的储能容量配置和回收成本年份。通过对新疆148.5 MW风电场仿真验证及效益评估,将风电日前预测误差限制到±25%,最佳补偿度为91.5%,最佳储能容量为12.28 MW,约7.58年收回成本。 相似文献