深度调峰下机组安全节能控制策略研究及实施

随着能源的日益短缺和环境问题的不断加剧,光伏及风电等新能源接入电网占比越来越高,由于新能源受环境、天气影响,新能源供电负荷实时变化,接入量占比逐步增长,给电网负荷平衡能力提出了更高要求。在电力系统中,调峰是一项重要的技术手段,目前电力系统调峰主要利用火电机组的负荷能力,以往火电深调下限为50%Pe,随着新能源发电上网占比增加,一些地区要求火电机组深调下限降低,甚至到20%Pe。而对于发电机而言,需要适当调整调峰操作,确保其安全性。因此,本文旨在探讨一种基于深度学习的方法来优化火力发电机组调峰操作,从而实现在电网安全稳定运行前提下更好的新能源消纳能力,以供参考。