计及氢能高效利用和热电灵活输出的综合能源系统源荷灵活运行策略

为进一步发挥氢能高效利用优势,构建绿色低碳能源系统,提出一种计及氢能高效利用和热电联产灵活输出的综合能源系统源荷灵活运行策略。首先,对源侧供能模型进行两方面改进:一是引入含风电制氢、燃气混氢、多能用氢和储氢的氢能利用模型,并考虑到电解水和甲烷化反应过程中的热量散失情况,引入热量回收装置,构建计及热量回收的氢能高效利用模型;二是针对常规热电联产灵活性不足的问题,构建含电锅炉和有机朗肯循环的热电灵活输出模型,以解耦常规热电联产“以热定电”和“以电定热”限制。其次,在荷侧引入含可转移、可削减和可平移的电、热柔性负荷,以缓解电、热负荷峰谷差,并与源侧相结合,形成源荷灵活运行模型。最后,综合考虑阶梯型碳交易成本、设备运行维护成本、弃风成本以及购能成本,建立综合能源系统源荷灵活优化运行模型。采用CPLEX求解器对所提综合能源系统源荷灵活运行模型进行求解,并设置不同场景进行对比。结果表明,相比常规氢能利用模型,考虑所提计及热量回收的氢能高效利用模型时,系统的总成本、碳排放量分别降低了1.92%、4.22%,并且引入热电联产改进模型后,其总成本、碳排放量可进一步降低4.08%、7.32%,实现系统低碳、经济和灵活运行。

10kV箱变改造为发电机转子护环感应加热电源的研究与应用

在某核电站汽轮发电机转子首次检修和绕组发生绝缘缺陷时,需要采用感应加热法拆除转子护环进行检查与处理。本文结合电站实际情况及护环拆装需求,经过分析与计算,按照最优的单绕组供电方案将工程建设期退役的10kV箱式变电站改造成拆装发电机转子护环所需的感应加热电源,并在两台百万千瓦级汽轮发电机的首次大修和转子绝缘缺陷处理中实现成功应用,有效保障了核电站发电机大修工期,节约了大修成本。

海上风氢系统与沿海电网能量协同优化调度

为实现海上风电的高效消纳和绿色氢能的制备,提出一种海上风氢系统与沿海电网能量协同优化调度方法。首先,通过评估海上风电场间的风能耦合效应,建立考虑风能异域强化利用的风电场群发电转移模型。其次,量化分析风电场的疲劳载荷与疲劳成本之间的关系,构建考虑检修便利性的风电场群均衡载荷模型。基于此,提出风电场群综合效能调控模型,以协调发电与疲劳寿命之间的关系。然后,考虑海上风流因素对船舶航行时间的影响,建立电氢并举的能量外送模型。最后,以系统运行成本最小为目标,提出考虑主动孤岛、制氢效率特性以及系统旋转备用的海上风氢系统与沿海电网能量协同优化调度模型。算例验证了所提方法的有效性和优越性,为海上风电制氢能量调度提供了一种新的思路。

基于CWT-RES34的风电机组叶片裂纹状态评估

为有效进行风电机组叶片运行时的裂纹状态评估,提出一种基于连续小波变换(Continue Wavelet Transform,CWT)和残差神经网络(Residual Networks,ResNet)结合的叶片裂纹状态评估方法。首先对叶片加速度振动信号做CWT后生成二维彩色时频图像,然后将图像分别作为训练集和测试集,使用34层ResNet进行训练和诊断,最后选取天津某风电场提供的1.5 MW风力发电机作为研究对象,根据其样本数据将叶片故障程度按照裂纹长度和宽度分为健康、轻微、中等、严重、危险5种状态,评估平均准确率高达98.23%,方法的有效性和可行性得到验证。

风电和光伏发电功率联合预测与预调度框架

随着多区域互联电力系统的发展,风电、光伏等新能源发电大规模并网,风电-光伏功率的联合预测和协调调度是必然趋势和迫切需求。为此,从风电-光伏发电的时空相关性分析出发,对风电-光伏功率时空耦合、风电光伏联合预测建模、风电光伏联合预测模型参数优化、考虑风电-光伏联合预测的电力系统预调度等方面进行了分析讨论。首先,研究揭示风电-光伏功率在时间-空间上的交互影响机理,提出面向多时间尺度的风电-光伏功率时间互补性分析方法,建立风电-光伏发电空间相关性量化模型,构建基于多阶图卷积神经网络风电-光伏发电时空耦合模型;基于此,研究提出了融合异构图神经网络的风电-光伏联合预测方法,建立了风电-光伏联合预测模型参数优化模型,构建了新能源有功功率预测误差矢量评价体系,为风电-光伏联合发电系统的协调调度和控制提供决策支撑;在风电-光伏联合发电预测的基础上,采用风电、光伏发电时间互补、空间互济的思路探讨了风电-光伏联合的电力系统预调度策略和方法,对不同时间尺度风电-光伏的协调调度策略进行了剖析,建立了电网-区域-集群-场站空间递阶的风电-光伏联合发电系统分层调度框架。最后,展望了未来风电-光伏联合预测与预调度方面应研究的方向。

风能和太阳能清洁能源的发展现状与挑战

风能和太阳能作为技术较为成熟且装机规模较大的可再生清洁能源,其发展是推动能源结构绿色低碳转型的关键。2023年,全球新增可再生清洁能源发电装机达510吉瓦,其中太阳能光伏发电占四分之三,成为绝对主力。得益于太阳能和风能发电装机的快速增长,全球可再生清洁能源发电量占比首次超过30%。中国风能和太阳能资源丰富,风能和太阳能可开发量分别为10.9~20.1太瓦和45.6~58.9太瓦。

压水堆核电厂反应堆冷却剂泄漏率优化计算

反应堆冷却剂泄漏率是压水堆核电厂重点监测的一项数据,根据电厂定期试验程序需要每天测量。由于目前国内核电厂对反应堆冷却剂泄漏率计算研究较少,在计算中存在一些不足。文章讲述了泄漏率计算的基本原理,从系统设计的角度对不同的运行工况进行分析,得到每种工况下的边界公式。同时基于电厂大量实际运行数据,确定了每种工况下的通用计算公式,结果满足电厂提出的验收条件。通过文章的方法计算冷却剂泄漏率,既能得到比较准确的计算结果,又能满足电厂计算便捷易于操作的要求。

“华龙一号”核电厂多样化保护系统设计研究

数字化仪控技术在核电厂中的应用大大提高了核电厂运行的效率、安全性和可靠性。然而数字化技术又引发了软件共因故障(SWCCF)问题,特别是安全级仪控系统的软件共因故障,它可能导致整个系统瘫痪从而对仪控系统的纵深防御造成极大影响。为了缓解数字化安全级系统软件共因故障的后果并提高核电厂的安全性,需要设计一套不受安全级系统软件共因故障影响的多样化保护系统(DAS)。在发生SWCCF的情况下,DAS系统对反应堆提供必要的保护,以保证反应堆安全。文章系统介绍了“华龙一号”全球首堆福清5、6号核电厂中DAS系统的设计方法,并对DAS系统的概念、总体结构、设计准则和设计要点等进行了详细的分析说明。

压水堆核电厂堆腔内蒸汽爆炸风险分析研究

在核电厂严重事故中,压力容器失效后熔融物和冷却剂相互作用,可能引发蒸汽爆炸现象,威胁堆腔完整性,增加裂变产物释放到环境中的风险。保守计算分析显示爆炸后果严重。文章采用风险分析进行评价,考虑事故后果和发生频率。通过概率论与确定论相结合分析堆腔的失效概率。根据影响参数的概率分布进行抽样计算,获得了爆炸载荷的概率分布。将载荷的概率分布结合堆腔混凝土失效曲线,得到可能导致堆腔损坏的概率为1.03%。

可再生能源电制氢合成氨系统的并/离网运行方式与经济性分析

可再生能源电制氢合成氨(renewablepowerto ammonia,Re Pt A)是风力发电、光伏发电等可再生能源的大规模消纳方式之一,也是化工行业实现低碳清洁发展的重要技术路线之一。利用风电光伏电解水制氢合成氨系统模型,分析电网调峰型系统、电网友好型系统、工艺离网型系统的绿氨成本,并对电化学储能设备规模、储氢设备规模、电解水制氢设备规模、电解水制氢设备效率等影响因素进行敏感性分析。基于3种绿氨系统的设备配置方案和运行方式评估不同类型系统所需的电网调峰电量,提出3种系统所适合的应用场景。研究结论是近期应该发展电网友好型RePtA系统,远期应该发展工艺离网RePtA系统。

考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度

为有效应对海上风电固有的间歇及波动性给港口多能微网带来的不确定性风险,提出一种考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。首先,结合Wasserstein距离实现风电出力概率分布模糊集的精确刻画,并通过非参数核密度估计拟合海上风电预测误差概率分布,获得不同置信水平下风电出力区间及场景。其次,分析氢能船舶、汽车等移动氢能存储资源对间歇性风电出力的能源存储潜力,并结合用能心理、交通属性差异,将两者分别建模为激励型、价格型需求响应,实现港口移动氢能存储灵活性资源的高效聚合。再次,针对含移动氢能存储的港口多能微网,构建基于概率分布模糊集的日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型,并运用线性决策规则与强对偶理论将其转换为混合整数线性规划模型求解。最后,基于海上风电实测数据进行仿真验证。结果证明,移动氢能存储可显著提升港口多能微网的低碳灵活性,所提模型在兼顾港口多能微网经济性的同时,可进一步保证风电不确定性风险下的鲁棒性。

平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置

针对电-氢混合系统协同平抑接入新型电力系统的新能源波动问题,提出考虑碱性电解槽运行特性的电-氢混合储能容量优化配置方案。首先,基于经验模态分解,将原始风电功率信号分解为符合波动量限值的直接并网分量和混合储能功率任务;在综合考虑电化学储能和氢储能介质充放电功率约束和存储状态约束的基础上,制定计及碱性电解槽运行特性的混合储能能量管理策略。基于此策略,以综合成本最小为目标,建立用于平抑风电波动的电-氢混合储能容量配置模型,并通过实际数据进行计算分析。算例结果表明,所提策略下的容量配置方案,在满足平抑需求的前提下,可以有效提高系统经济性。

110 k V变电站光伏节能减排系统研究

基于A 110 kV变电站,探讨了光伏节能减排系统的设计思路和应用效果。构建的光伏节能减排系统借助光伏发电技术,将太阳能转化为电能,为变电站提供清洁能源,降低对传统电网的依赖,同时有效降低成本,实现节能降耗目标,这对于促进中国电力行业健康、可持续发展极为有利。

电厂超临界机组中凝结水负荷调节技术研究

本文针对电厂超临界机组中的凝结水负荷调节技术进行了深入研究。并以某公司为例,展示如何通过优化策略和方法来提高凝结水负荷调节技术的性能,提出了一系列优化策略和方法,包括动态滑压优化、AGC及一次调频控制系统优化、控制逻辑优化、智能算法应用、引入新技术、实时监控和调整以及培训和演练。以上方法可有效提升凝结水负荷调节技术的性能,对于提高超临界机组的运行安全性和经济性具有重要意义。

风光制氢合成氨系统的多时段可调度域分析

为直观描述风光发电制氢合成氨(power-to-ammonia,P2A)系统的柔性负荷调节潜力,计及制氢、合成氨化工过程的负载调控特性,基于动态规划思想和计算几何理论,提出其多时段可调度域(multi-stagedispatchableregion,MSDR)的刻画方法。所提方法将多时段间相互耦合的鲁棒约束变换为“氢缓冲罐贮量–合成氨产率”状态空间中的确定性多面体约束,使得对于可调度域内的任意系统状态,均存在满足完整调度过程安全约束的“制氢流量–氨产率爬坡速率”控制序列,从而实现P2A系统可调度能力的可视化。所提MSDR模型可进一步用于构造多时段鲁棒优化调度,在保证可行性的前提下优化P2A系统的经济收益。最后,基于内蒙古自治区某在建示范工程构造算例,验证所提方法的有效性。

失效率预计法在电磁阀控制回路优化中的应用

为避免核电厂快关电磁阀误动作,降低其失效率,采用冗余设计提升其控制回路的可靠性,同时应用失效率预计法,确定可靠性框图,建立相应数学模型,进行控制回路失效率预计,同时对改造后方案进行论证,证明其提升设备运行可靠性,从而保障核电厂可靠运行。

基于混合分解和PCG-BiLSTM的风速短期预测

为降低风速的随机性对风力发电的影响,提高风速短期预测的精准度,提出一种基于混合分解、双通道输入、多分支PCG-BiLSTM深度学习模型的短期风速预测方法。首先,将全年风速数据分为春、夏、秋、冬4个季度,选取春季作为主要实验对象;其次,利用奇异谱分解(SSD)和变分模态分解(VMD)以降低原始春季风速数据复杂度,生成具有不同模态且复杂度低的子分量,两种不同模式子分量组合为混合分量,实现不同模式分解算法的优势互补;最后,将混合分量以双通道的形式输入到多分支PCG-BiLSTM深度学习模型中,其模型的每个分支由卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)并联组成时空特征提取模块,用于提取两种分解分量组合的混合分量的时空特征,各分支提取对应混合分量的时空特征经聚合后再由双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步提取风速信号的正向和反向双向波动规律,进而得到最终的风速预测结果。多组实验结果表明:提出的组合预测方法在短期风速预测中具有较高的精度和泛化能力,优于其他传统预测方法。

含整体煤气化燃料电池-碳捕集电厂的风火储系统分布鲁棒调度方法

整体煤气化燃料电池(integrated gasification fuel cell,IGFC)是与碳捕集技术高度适配的清洁、高效、稳定的绿色煤电技术,有望克服传统碳捕集技术在低浓度CO_(2)环境下产生的高成本、高能耗问题。该文构建含IGFC碳捕集电厂的风火储发电系统。研究IGFC碳捕集电厂的运行机理,对IGFC内部各环节建立数学模型,提出工况匹配时燃烧利用率和阴极空气利用率需要满足的运行条件,并针对该型碳捕集电厂的电碳特性进行分析。为计及风电出力的不确定性,构建风火储系统的两阶段分布鲁棒经济调度模型,引入k阶适应性理论,提出基于正交支撑子集策略的求解方法来获得鲁棒对等式。最后,在改进IEEE-30节点系统中进行算例分析,结果表明,该型碳捕集电厂可利用阳极碳富集的优势,实现系统低碳经济调度的目标,并验证所提优化方法能为可行解提供可解释性。

模型信息联合校正型自抗扰控制策略

为解决微电网受到不确定扰动时,会对直-直变换器输出的电能质量产生严重影响的问题,该文提出一种模型信息联合校正型自抗扰控制技术(ADRC-MIR)。在该控制策略中,首先借助串联超前校正的思想,以比例微分校正环节对线性扩张状态观测器的扰动观测传递函数进行修正,使其可实现对总和扰动更精确的跟踪;然后,根据状态空间平均法从被控系统中提取部分模型信息,将其写入修正后的线性扩张状态观测器的系数矩阵并最终构建出ADRC-MIR;随后基于理论推导,给出改进控制器的参数整定公式及其物理意义,并从噪声抑制、扰动抑制及其频域特性等方面指出改进后的控制器可提升控制品质的原因。最后通过对比不同工况下的数值仿真验证所提控制策略的可行性与正确性。

面向光伏集群的配电网模型⁃数据联合驱动无功/电压控制

传统配电网的无功/电压控制(VVC)方法,难以兼顾控制决策的全局最优性与实时响应能力,分布式光伏(DPV)的分散化、高比例并网导致该矛盾日益突出。结合模型优化的寻优能力与深度强化学习的在线决策效率,提出了面向光伏(PV)集群的配电网模型-数据联合驱动VVC策略。首先,考虑日前优化调度与日内实时控制的运行特征,结合DPV集群划分,构建了配电网分布式两阶段VVC框架;然后,以系统运行网损最低为目标,建立了配电网分布式日前VVC模型,并提出了基于Nesterov加速梯度的分布式求解算法;其次,以日前决策为输入量,建立了基于部分可观马尔可夫博弈的配电网实时VVC模型,并提出了基于迭代终止惩罚函数的改进多智能体深度确定性策略梯度算法;最后,基于MATLAB/PyCharm软件平台进行了算例分析,验证了所提方法的全局趋优性以及实时响应能力,提高了PV高比例接入配电网运行的经济性和安全性。