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        考慮碳排放目標的配電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化調(diào)度研究

        2023-12-21 07:50:00中國三峽新能源集團股份有限公司甘肅分公司肖俊元蘇東妹
        電力設備管理 2023年21期
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)荷發(fā)電機組儲能

        中國三峽新能源(集團)股份有限公司甘肅分公司 肖俊元 蘇東妹

        1 引言

        隨著全球?qū)p少碳排放和可持續(xù)發(fā)展的呼吁日益增加,電網(wǎng)系統(tǒng)的能源優(yōu)化和碳排放控制成為關(guān)注的焦點。本文旨在研究電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化調(diào)度問題,綜合考慮碳排放目標,實現(xiàn)電網(wǎng)的高效、可靠和環(huán)保運行。

        2 電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化模型

        2.1 問題描述和假設

        優(yōu)化調(diào)度電網(wǎng)的源、網(wǎng)、荷、儲的運行是提高電力系統(tǒng)效率和可靠性的重要任務。然而,在考慮碳排放目標的背景下,如何實現(xiàn)電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度是一個復雜的問題。本文主要關(guān)注兩方面問題。一方面是最小化電網(wǎng)的碳排放量,并在保證電力供需平衡的前提下實現(xiàn)源、網(wǎng)、荷、儲的優(yōu)化調(diào)度,另一方面是處理電網(wǎng)的物理約束條件,包括輸電線路容量、變壓器容量等限制?;诖?,做出如下假設:電網(wǎng)中的源、網(wǎng)、荷、儲之間的關(guān)系是靜態(tài)的,即不考慮短期變化和動態(tài)調(diào)度;電力需求是已知的,并且變化較為平穩(wěn);電網(wǎng)的物理約束條件是已知的,并且不會發(fā)生變化。

        通過以上問題描述和假設,建立一個可行的電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化模型,實現(xiàn)碳排放目標和電力供需平衡的優(yōu)化調(diào)度。

        2.2 目標函數(shù)的建立

        在電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化調(diào)度中,其目標是在保證電力供需平衡的前提下,最小化電網(wǎng)的碳排放量。為了實現(xiàn)這一目標,建立以下目標函數(shù)(考慮碳排放目標):

        式中,T為調(diào)度的時間段數(shù);N 為電網(wǎng)中的節(jié)點數(shù);M 為發(fā)電設備的數(shù)目;K 為儲能設備的數(shù)目;Cijkt為節(jié)點i 在時刻t 通過發(fā)電設備j 和儲能設備k的單位功率所產(chǎn)生的碳排放量;Pijkt為節(jié)點i 在時刻t 通過發(fā)電設備j 和儲能設備k 的功率。

        該目標函數(shù)的含義是對所有節(jié)點、發(fā)電設備、儲能設備和時間段內(nèi)的碳排放量進行累加,并最小化總碳排放量。

        2.3 約束條件的定義

        在電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化調(diào)度問題中,需要定義一系列約束條件,以保證電力供需平衡,滿足電網(wǎng)的物理約束和設備的運行限制。

        電力供需平衡約束:

        式中,Pijkt為節(jié)點i 在時刻t 通過發(fā)電設備j 和儲能設備k 的功率;Pijlt為節(jié)點i 在時刻t 通過發(fā)電設備j 和負荷l 的功率;Pijxt為節(jié)點i 在時刻t 的外部電力輸入功率;Dit為節(jié)點i 在時刻t 的電力需求。

        該約束條件保證電力供應和需求之間的平衡。

        發(fā)電設備運行約束:

        該約束條件確保發(fā)電設備的功率在合理范圍內(nèi)。

        線路功率限制約束:

        節(jié)點電壓限制約束:

        以上約束條件的定義可以確保優(yōu)化調(diào)度方案滿足電力供需平衡、電網(wǎng)物理約束和設備運行限制,實現(xiàn)電網(wǎng)的穩(wěn)定運行和碳排放目標。

        3 數(shù)據(jù)收集和處理

        3.1 數(shù)據(jù)來源和獲取

        從電網(wǎng)運營記錄、監(jiān)測設備或歷史數(shù)據(jù)庫中獲取電力系統(tǒng)的歷史運行數(shù)據(jù),包括發(fā)電設備的運行情況、負荷數(shù)據(jù)、儲能設備的狀態(tài)等。通過安裝傳感器和監(jiān)測設備,實時采集電網(wǎng)各個節(jié)點的電流、電壓、功率等數(shù)據(jù)。獲取能源市場的數(shù)據(jù),包括電力價格、電力交易數(shù)據(jù)等[1]。在數(shù)據(jù)獲取過程中,確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性較為重要,采集到的數(shù)據(jù)應包括足夠的時間范圍和空間范圍,充分反映電網(wǎng)的運行特征和變化情況。

        3.2 數(shù)據(jù)處理和預處理方法

        數(shù)據(jù)獲取后,需要進行數(shù)據(jù)處理和預處理,以便在優(yōu)化調(diào)度模型中使用。包括數(shù)據(jù)清洗、插值、平滑等處理方法,消除數(shù)據(jù)中的噪聲和不完整性,并使其適合模型的使用。

        3.3 數(shù)據(jù)的準確性和可靠性驗證

        為了確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性,在數(shù)據(jù)收集和處理過程中需要進行驗證,見表1。

        表1 數(shù)據(jù)的準確性和可靠性驗證的方法

        4 算法和優(yōu)化方法

        4.1 基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法

        啟發(fā)式算法是一類基于經(jīng)驗和啟發(fā)式規(guī)則的優(yōu)化方法,能夠在大規(guī)模、復雜的問題中尋找近似最優(yōu)解。常見的啟發(fā)式算法包括遺傳算法(GA)、粒子群優(yōu)化算法(PSO)、模擬退火算法(SA)等。

        4.2 算法的流程和實現(xiàn)細節(jié)

        具體實現(xiàn)啟發(fā)式算法的流程可以根據(jù)問題的特點進行調(diào)整,一般的步驟如圖1所示。

        圖1 啟發(fā)式算法的流程

        4.3 算法的收斂性和有效性分析

        收斂性分析:監(jiān)測目標函數(shù)值的變化情況,檢查算法是否能夠逐步接近最優(yōu)解,繪制收斂曲線或計算收斂速度評估算法的收斂性能[2]。

        效果對比:將啟發(fā)式算法與其他優(yōu)化方法進行對比,例如傳統(tǒng)的數(shù)學規(guī)劃方法或其他啟發(fā)式算法,比較其最優(yōu)解質(zhì)量、計算時間和搜索效率,以評估啟發(fā)式算法的有效性[3]。

        5 案例研究和結(jié)果分析

        5.1 案例描述和參數(shù)設置

        某個城市的電網(wǎng)系統(tǒng)具體參數(shù),將用于建立電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化調(diào)度模型,并進行后續(xù)的優(yōu)化和分析。

        一是城市電網(wǎng)的供電能力:電網(wǎng)的供電能力為100MW,表示系統(tǒng)的最大供電容量。二是城市的負荷需求曲線:根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和預測模型確定了一周內(nèi)每小時的負荷需求曲線,描述該城市在不同時間段的負荷需求量。三是可再生能源發(fā)電:擁有一座風力發(fā)電場,其容量為50MW。風力發(fā)電量隨風速的變化而變化,可以通過實時監(jiān)測獲得。四是儲能系統(tǒng):擁有一座儲能站,其儲能容量為30MWh,最大充放電功率為10MW。儲能系統(tǒng)可以在電網(wǎng)需求高峰時段進行儲能和釋放儲能,平衡電網(wǎng)的供需差異。五是發(fā)電機組:城市配備了兩臺發(fā)電機組,分別為燃氣輪機和蒸汽輪機。燃氣輪機的容量為60MW,蒸汽輪機的容量為80MW。這些發(fā)電機組可以根據(jù)電網(wǎng)需求和市場條件進行運行和調(diào)度。

        5.2 優(yōu)化結(jié)果分析

        根據(jù)以上參數(shù)設置,使用所建立的優(yōu)化模型進行電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化調(diào)度。通過運行優(yōu)化算法,得到優(yōu)化結(jié)果后,分析如下。一是負荷滿足率:分析優(yōu)化結(jié)果中負荷滿足率,即城市負荷需求被滿足的程度。通過對比優(yōu)化前后的負荷滿足率,評估優(yōu)化的效果。二是發(fā)電機組和儲能系統(tǒng)的運行狀態(tài):分析優(yōu)化結(jié)果中發(fā)電機組和儲能系統(tǒng)的運行狀態(tài),包括發(fā)電機組的出力、儲能系統(tǒng)的充放電功率等。解釋各設備的調(diào)度策略,如何合理分配發(fā)電機組的出力和儲能系統(tǒng)的充放電。三是能源利用效率:計算優(yōu)化結(jié)果中的能源利用效率,即發(fā)電機組和儲能系統(tǒng)的利用率。分析優(yōu)化調(diào)度是否能夠充分利用可再生能源和儲能系統(tǒng),提高能源的利用效率。

        5.3 碳排放目標的實現(xiàn)效果評估

        在優(yōu)化目標中考慮碳排放目標時,可以對優(yōu)化結(jié)果進行碳排放目標效果評估,分析優(yōu)化結(jié)果中的碳排放量,與設定的碳排放目標進行對比,并評估優(yōu)化調(diào)度對碳減排的效果[4]。

        5.4 對比試驗和敏感性分析

        為了進一步評估優(yōu)化算法的性能和穩(wěn)定性,可以進行對比試驗和敏感性分析。

        對比試驗:與其他優(yōu)化方法進行對比,例如傳統(tǒng)的數(shù)學規(guī)劃方法或其他啟發(fā)式算法。比較其在相同案例下的優(yōu)化結(jié)果、計算時間和收斂速度。通過對比試驗,可以評估基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法的優(yōu)越性。

        敏感性分析:對算法的參數(shù)進行敏感性分析,評估參數(shù)變化對優(yōu)化結(jié)果的影響??梢哉{(diào)整參數(shù),例如儲能容量、風力發(fā)電容量等,觀察優(yōu)化結(jié)果的變化情況,有利于了解參數(shù)對最優(yōu)解的敏感程度,進一步優(yōu)化參數(shù)的選擇[5]。

        綜合對比試驗和敏感性分析的結(jié)果,評估優(yōu)化算法在電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲優(yōu)化調(diào)度問題中的性能和穩(wěn)定性,可以為實際電網(wǎng)運營提供指導,并為未來的研究提出改進和優(yōu)化的方向。

        6 結(jié)語

        在考慮碳排放目標的情況下,使用基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法成功實現(xiàn)了電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲的優(yōu)化調(diào)度。優(yōu)化調(diào)度能夠合理分配發(fā)電機組和儲能系統(tǒng)的出力,滿足城市的負荷需求,并且能夠利用可再生能源和儲能系統(tǒng)。在優(yōu)化結(jié)果中,發(fā)電機組和儲能系統(tǒng)的運行狀態(tài)得到了有效調(diào)度,提高了能源利用效率,實現(xiàn)了碳減排目標。

        優(yōu)化調(diào)度能夠解決電網(wǎng)供需不平衡的問題,確保城市負荷需求得到滿足,提高了電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性。通過合理調(diào)度發(fā)電機組和儲能系統(tǒng),優(yōu)化調(diào)度能夠盡可能地利用可再生能源和儲能系統(tǒng),減少了對傳統(tǒng)能源的依賴,促進了可持續(xù)能源的應用??紤]碳排放目標的優(yōu)化調(diào)度,能夠有效減少碳排放量,有利于城市的低碳發(fā)展和環(huán)境保護。

        研究中使用的數(shù)據(jù)來源和處理方法可能存在一定的誤差和不確定性。因此,進一步提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性是一個重要的改進方向。此外,基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法在本研究中取得了良好的效果,但仍有進一步改進的空間。例如,可以嘗試結(jié)合多種優(yōu)化算法,引入更多的問題特定的啟發(fā)式規(guī)則,提高算法的搜索效率和收斂速度。

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