独立风力-柴油联合发电系统运行成本分析

独立的风力-柴油联合发电系统能为电网覆盖不到的地区提供稳定的不间断的电能,减少柴油的损耗,改善环境污染状况.文章针对此系统,介绍了系统发电的成本核算,对影响系统发电成本的因素(风速的变化、风力机特性、柴油机特性、蓄电池使用寿命、贷款利率和年限、系统寿命等)进行了详细的分析,并以实例进行了计算,分析了系统发电成本的经济性,为经济地建立风-柴油联合发电系统提供了参考.

基于改进遗传算法的风力-柴油联合发电系统扩展规划

提出基于改进遗传算法的风力-柴油联合发电系统容量扩展规划模型,在满足系统规划和运行等非线性约束条件下,寻求总成本最小的容量扩展方案。在规划总成本中除了计及机组建设的投资费用和运行费用以外,还考虑了因电力供给不足所造成的需求侧停电损失成本。在模型中采用蒙特卡罗方法计算系统的概率性发电成本,不仅考虑了风速随机性、机组随机停运、风速序列和负荷序列相关性,而且考虑了风电穿透功率极限的约束。算例表明,文中所提出的模型和算法是可行的,能对风力发电的规划设计提供一定的帮助。

风力-生物质能联合发电系统在微电网中的扩展规划

提出了基于改进遗传算法的风力-生物质能联合发电系统在微电网中的扩展规划模型,在寻求总成本最小的扩展方案的同时,使微电网可靠性更高,而且满足系统规划和运行的非线性约束条件。在规划总成本中,不但包含机组投资的建设费用和运行费用,而且把电力供给不足所导致的需求侧停电损失成本也考虑在内。在模型中采用了适应性权重和方法构造双目标函数,很好地协调了成本和可靠性的问题。计算表明,文章所提出的模型和算法是可行、有效的,能对智能电网和分布式发电的规划和设计提供一定的理论依据和技术支持。

风能-太阳能-储蓄电池-柴油发电机独立混合发电系统的优化设计

为了提升混合可再生能源系统发电的连续性、可靠性和经济性,通过Matlab数值模拟,提出了一套基于遗传算法的风能-太阳能-储蓄电池组-柴油发电机独立混合可再生能源系统组件规模优化配置模型。通过建立系统能源模型、经济性模型和可靠性模型,并以系统总花费成本最小为限制,求解了系统各组件配置最优解。研究结果表明,该模型能够有效求解出系统各组件最优化配置,并可以根据设计要求的不同得出不同的系统优化结果,能给予决策者更多的选择空间。

独立风-光-蓄混合发电系统的建模与优化

为缓解乌鲁木齐地区环境污染状况,系统地研究了该地区独立风-光-蓄混合发电系统,提出了基于直流总线的独立风-光-蓄混合发电系统结构,对混合系统中的风力发电机、光伏模块及铅酸蓄电池等关键部件进行建模,经济模型采用总净现值成本和平准化能源成本模型,可靠性模型采用负荷失电率.依据乌鲁木齐地区风能、太阳能和户用负载数据,利用遗传算法对该地区独立风-光-蓄混合发电系统进行优化设计.结果表明:独立风-光-蓄混合发电作为一种新型发电方式,可以减少环境空气中总悬浮颗粒物、二氧化硫和氮氧化物等污染物的排放.优化的混合发电系统包括1台风力发电机、12.561 1 m2的光伏模块和14.701 9 kW·h的铅酸蓄电池,负荷失电率为0.019 8,系统最小总成本为87 262元.

风力机－抽水蓄能－柴油机联合发电系统

远离大陆的海岛和电网难于到达的边远地区，采用风力机／柴油机联合发电系统是可行的，但其技术和经济均存在一定问题，而且该类系统仍处在１０ｋＷ和１００ｋＷ级。本文在分析风／柴系统的基础上，探索和论证ＭＷ级的风／抽／柴系统的可行性和合理性，它对解决较大海岛和边远地区社会群体供电有着现实意义。

独立运行风力—柴油发电站的基本类型及比较分析

介绍了独立运行风力－柴油发电站种主要类型和一些有发展潜力类型的基本控制策略。

乌蟒岛130kW风力／柴油独立运行系统电站

本文介绍了一种以风力发电为主、柴油发电为辅、系统动力负荷占６０％以上的新型风力／柴油独立系统模式，并结合在辽宁省建成的一座１３０ｋＷ风力／柴油独立运行示范电站，详述了风力／柴油系统的特点、设计原则和运行结果。该风力／柴油电站节油率达６９．２％，供电成本比柴油发电成本低４０％。

风-光复合发电系统的优化设计

文章介绍风 -光复合发电系统优化设计的一般数学模型 ,即以系统投资最小为目标 ,系统性能指标为约束 ,寻找风力发电机、光伏阵列、蓄电池、柴油机、逆变器和负载之间的最佳匹配功率及系统电能的最优管理及控制策略 ,运用该模型对实例进行计算 ,结果表明 ,风 -光复合发电系统的设计绝不是独立光伏发电系统和独立风力发电系统的简单拼凑 ,风 -光复合发电系统与独立光伏系统的优化设计规律存在较大的差异 ,其设计规律值得进一步深入研究。

世界风力／柴油供电系统的发展回顾

本文介绍了国内外风力／柴油联合供电系统的研究概况，分析了该系统的技术特点，预测了风力／柴油系统总体发展趋势。

基于多任务渐进式学习模型的风-光-荷功率短期预测

同一地区的风电、光伏和负荷功率与风速、辐照度和温度等气象因素密切相关,在电力系统不同运行场景下存在一定的互动耦合关系。为了捕获多源荷间的差异性和相关性,挖掘高维数据中蕴含的潜在规律,提出一种基于深度时空融合网络的多任务渐进式学习模型,实现风-光-荷联合功率预测。首先,基于深度时空融合网络设计共享信息与特有信息子网;然后,构建计及时空相关性的多任务渐进式学习模型,分别对风、光、荷功率的共享和特有时空信息进行由浅至深渐进式提取;最后,将共享信息与特有信息子网所得特征向量进行融合映射,实现对未来风-光-荷功率的联合预测。实际日前风-光-荷联合预测算例结果表明,所提模型可弥补现有多任务模型出现“负迁移”和“跷跷板”现象的不足,提高预测精度和稳健性。

基于风-蓄协调的蓄能机组发电控制策略分析

基于风电与抽水蓄能电站联合调度模式,分析了风能-抽水蓄能联合发电系统的运行方式,探讨了蓄能机组发电控制策略,并以某实际抽水蓄能电站的库水位为约束条件进行了仿真分析。仿真结果表明,联合发电系统与电网的负荷交换功率能够很好地跟踪负荷给定曲线,在最大程度利用风能的条件下,在一定程度解决了风电的波动与不可调节问题。