【技术实现步骤摘要】
基于MPC的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法
本专利技术属于电力系统运行与控制领域，尤其涉及基于MPC(ModelPredictiveControl模型预测控制)的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法。
技术介绍
目前，我国风电、光伏装机容量保持持续增长，但风电、光伏发电功率随机波动，配套常规电源调节能力严重不足，使得弃风弃光问题越发凸显。近年来，光热发电成为继光伏发电之后又一种重要的太阳能发电形式，其具备天然储能特性，也具备常规机组并网的响应调节特性，是一种可调度、可控制的新能源发电形式。因此，研究风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法，对平抑风电、光伏发电功率波动，促进风电、光伏消纳，具有重要意义。目前，含光热接入的新能源有功优化调度方法，国内外已经具有一定研究基础，主要分为以下两个方面：1)利用光热发电与风电的功率互补特性，研究光热与风电等新能源的有功互补优化调度方法，但是，关于风电、光伏和光热等多种能源互补运行场景下联合发电系统优化调度方法有待进一步深入研究。2)利用光热电站储热罐的蓄热作用，发挥光热电站的调节能力，从而应对风电、光伏等...
【技术保护点】
1.基于MPC的风电‑光伏‑光热‑火电联合发电优化调度方法，其特征在于,所述风电‑光伏‑光热‑火电联合发电优化调度方法包括以下步骤：S1：获取风电‑光伏‑光热‑火电联合发电系统预测信息；S2：建立光热电站热‑电转化模型；S3：建立光热电站储热罐状态预测模型；S4：建立风电‑光伏‑光热‑火电联合发电系统优化调度模型；S5：提出风电‑光伏‑光热‑火电联合发电系统滚动优化调度方法。
【技术特征摘要】
1.基于MPC的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法，其特征在于,所述风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法包括以下步骤：S1：获取风电-光伏-光热-火电联合发电系统预测信息；S2：建立光热电站热-电转化模型；S3：建立光热电站储热罐状态预测模型；S4：建立风电-光伏-光热-火电联合发电系统优化调度模型；S5：提出风电-光伏-光热-火电联合发电系统滚动优化调度方法。2.根据权利要求1所述的基于MPC的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法，其特征在于,所述S1包括获取风电场、光伏电站可发电功率预测信息，光热电站法向辐射量预测信息和系统负荷预测信息。3.根据权利要求1所述的基于MPC的一种风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法，其特征在于,所述S2包括以下步骤：S201：光热电站通过集热装置将镜场反射的光能转化为热能，计算光热电站捕获的热功率Ptcsp,r：Ptcsp,r＝η1SDt(1)式中，η1表示光-热转化效率，S表示镜场的面积，Dt表示t时段该镜场的太阳能法向辐射强度；S202：建立光热电站的热-电转化模型，该模型包含：风电、光伏发电功率较大阶段的充电模型，见式(2)；风电、光伏发电功率较小阶段的放电模型，见式(3)；Ptcsp,c＝(1-η2)Ptcsp,r(2)Ptcsp,f＝η3PtTS,f(3)式中，Ptcsp,c为光热电站的充电功率，η2表示光热电站储热系统的充热损失率，Ptcsp,f为光热电站的放电功率，η3表示光热电站热-电转化效率，PtTS,f表示光热电站储热罐的放热功率。4.根据权利要求1所述的基于MPC的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法，其特征在于,所述S3包括以下步骤：以第k日光热电站初始蓄热量C(k|k)为初始值，以第k日时段t光热电站的充、放电功率Ptcsp,c、Ptcsp,f为待优化控制变量，推导得到k+1日光热电站初始蓄热量C(k+1|k)的预测方程，如下式所示：式中，ΔC(k|k)表示第k日光热电站储热罐的蓄热量变化值，T表示每日的优化调度时段数，ΔT表示每个优化调度时段的时长；表示第k日时段t系统负荷需求功率；继续扩写式(4)，得到基于第k日光热电站初始蓄热量状态信息C(k|k)的未来N日光热电站初始蓄热量{C(k+1|k)，C(k+2|k)，L，C(k+N|k)}的预测模型，如下式所示：式中，ΔC(k|k)、ΔC(k+1|k)、…、ΔC(k+N-1|k)表示未来N日光热电站储热罐的蓄热量变化值。5.根据权利要求1所述的基于MPC的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法，其特征在于,所述S4包括以下步骤：为了实现风电-光伏-光热-火电联合发电系统的经济调度、减少弃风弃光电量，建立以联合发电...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱子琪，祁秋民，张文松，李美玲，王瑜，王正辉，李鑫，李洛，李兴，张丽娟，刘义龙，张舒凯，岳超，
申请(专利权)人：中国电建集团青海省电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：青海,63
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。