公路隧道风光水储互补发电系统容量配置研究

为降低公路隧道的电力运营成本,探究可再生能源互补发电系统在公路隧道的应用前景,研究合适的容量配置求解方法。建立利用风、光、水和储能设备的互补发电系统为公路隧道提供电力资源。以特长公路隧道(总长7.1 km)为估算模型,采用改进后的粒子群优化算法,即离散型自适应粒子群优化算法,以全生命周期的建设成本和设备维护成本最小为目标函数,以缺电负荷率(LPSP)和储能电池的状态为约束,对风力发电设备、光伏发电设备、水力发电设备和储能设备的最优容量配置进行求解。结果表明:1)对比标准粒子群算法,离散型自适应粒子群优化算法的总投入成本更少,寻优能力更强;2)对比该隧道1年的用电成本,前期投入将在5年内回本;3)在风光水储互补发电系统的设备全生命使用周期的20年内,该隧道可节省1 920.39万元电费。

计及风光出力相关性的风光水储互补系统优化调度

由于风电、光电及水电出力均具有随机性、波动性等特点,其大规模投入电网所带来的不确定性成为目前多能互补系统研究的难点。对此,构建了以抽蓄电站为储能装置的风光水储互补系统,为充分考虑风光出力的不确定性与相关性,采用Frank-Copula联合概率分布函数生成风光出力场景;在水电站丰平枯时期不同出力特性下综合考虑系统各约束,以互补系统出力波动性最小为目标建立优化调度模型,并采用遗传算法进行求解;最后通过算例分析验证了所提模型的有效性,结果显示在引入抽水蓄能电站后,系统的波动性都有所降低,其中丰水期降低了12.65%,平水期降低了15.79%,枯水期降低了24.26%,这表明风光水储互补系统可以减少风电、光伏发电及水电的波动性对电网的影响。

基于NSGA-Ⅱ的多目标风光水储互补优化模型

构建以新能源为主体的新型电力系统逐渐成为电力行业转型升级的发展趋势。由风电、光伏、水电、储能电池多种新能源组成的多能互补系统,通过对出力条件(风力发电机出力、光伏组件出力、水电站水轮机组出力)、储能电池容量以及充放电功率等约束的综合考虑,建立以系统出力波动性最小和运行经济效益最大为目标的多目标优化模型。利用改进粒子群优化算法和NSGA-Ⅱ优化算法,以中国西北地区某风电场、光伏电站、水电站以及电化学储能电站组成的多能互补系统为例,验证目标模型和求解方法的有效性。算例与结果表明:相比改进MOPSO,采用NSGA-Ⅱ算法求解此风光水储联合系统中的多目标问题可以减少15%的出力波动,提高28 835元/年的经济效益,相对风-光-储互补系统,小型水电站的加入通过NSGA-Ⅱ算法可降低31%的出力波动。

基于水电储能调节的风光水发电联合优化调度策略

为缓解新能源装机容量扩大引起的弃风弃光现象,在已有梯级水电上下电站之间加入储能泵站,提出风光水储短期优化调度策略。构建以风光水储系统负荷跟踪误差最小、梯级水电站发电量最大和梯级水电站发电耗水量最小的多目标优化调度模型;提出基于季节性自回归移动平均(seasonal auto-regressive lntegrated moving average, SARIMA)模型和Copula函数的风光出力预测模型作为优化调度模型的边界条件,通过SARIMA预测模型将风光出力历史数据分解为季节性分量、趋势分量以及随机噪声余项进行全天96个调度时段风光出力预测,并叠加上基于Copula函数生成风光出力预测误差,然后通过拉丁超立方采样以及K-means聚类进行场景生成和缩减得到5个风光出力场景。选取风光典型日出力数据为例进行算例分析,算例结果表明:所提预测模型较SARIMA模型可以显著提高预测准确度,模型预测风光出力均方根误差从33.34、229.49 MW分别下降至0.697、9.534 MW;所提优化调度策略可以在全年丰、平、枯水期有效减少弃风弃光现象,并可将过剩新能源中的50%转化为上级水库储存水能。

基于动态电价引导的风光水储多源能量管理

楼宇智能微网采用一个多输入直流变换器,代替多个单输入直流变换器,实现风光水储能量汇集,简化电路,降低成本,提高能源综合利用率。它优先利用分布式能源,并能根据大电网动态引导电价移峰填谷,降低楼宇总电费,还利用储能装置和抽水储能赚取电网峰谷差价。多种分布式能源单独/同时连续供给负荷,增加新能源消纳能力,提高自动需求响应的快速性、可靠性和灵活性。小功率仿真实验验证了多源能量汇集的可行性和混合供电系统的稳定性。