基于哈里斯鹰优化算法的光伏储能容量配置优化

在双碳目标下,高比例的光伏等新能源接入对电网造成了冲击。针对此问题,从电站侧出发,基于最低的光伏功率平均波动率和储能系统成本这两个优化目标,提出了一种基于哈里斯鹰优化算法的储能容量配置优化模型,通过聚类算法将天气类型分为四种并分别进行优化。结合算例分析,所提出的模型对储能配置问题在雨雪等较差的工况可将日均波动率从54.61%降低至13.60%,晴天等较好的工况日均波动率可下降约5%。通过双层优化,确定出最终储能配置方案为2.5 MW/4.59 MW·h,结合全年数据进行优化验证,此方案下全年平均波动率从19.41%下降至11.33%,全周期成本814.75万元。

生物质循环流化床飞灰烧失特性研究

选取2家典型生物质电厂除尘器处的飞灰,通过热重-傅里叶红外光谱联用(TG-FTIR)、X射线荧光光谱(XRF)、能谱(EDS)和X射线衍射(XRD)等分析手段,对飞灰的成分及其在高温下的失重特性进行研究。研究发现,生物质飞灰的高温失重机理较为复杂,在空气中加热时,碱金属氯盐的蒸发从380℃开始缓慢进行,600℃以下主要进行未燃碳的燃尽与碳酸镁的分解;600~750℃主要进行碳酸钙的分解;750℃后蒸发速度迅速上升,直至950℃完全蒸发;950℃以上发生矿物质的玻璃化反应和碱金属硫酸盐的蒸发。鉴于目前电力行业和ATSM对生物质飞灰含碳量的测试结果均不准确,该根据生物质飞灰的烧失机理,提出更加精确的氮气和空气气氛下600℃烧失量之差含碳量测试方法。