【技术实现步骤摘要】
考虑不确定性的光热
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生物质混合电站鲁棒优化调度模型
[0001]本专利技术属于电力系统电源调度领域，特别涉及考虑不确定性的光热
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生物质混合电站鲁棒优化调度模型。
技术介绍
[0002]近年来，能源危机和环境污染问题愈发严重，寻求可再生能源逐步代替化石能源已成为世界各国的共识。在能源替代发展过程中，光热发电凭借其良好的可控性和可调度性，受到了广泛的关注。光热发电未来有望成为我国主要清洁能源发电技术之一。
[0003]为了降低间歇性可再生能源发电对系统运行稳定性的影响，光热电站需配备大容量的储热系统，导致其综合发电成本高于主流发电方式，而光热
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生物质混合发电是一种在提高运行调度能力的同时降低平准化发电成本的理想选择。生物质作为可再生能源的一个分支，其与光热电站的混合发电可以实现100％的可再生能源发电的目标，提高系统运行灵活性，在国家节能减排政策的推广下，可得到较好的发展。此外，光热电站和生物质锅炉通过共享电厂设备，能更大程度地降低电厂投资成本。
[0004]2012年世界上第一座商业化生物质和光热耦合电站(Termosolar Borges电站)在西班牙投运，也证明了该混合模式的可行性。总体而言，有关光热
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生物质混合电站的研究尚处于起步阶段，虽然在热力学仿真方面已有部分研究成果，但在并网调度优化、电力市场竞标策略等方面的研究较少。
技术实现思路
[0005]专利技术目的：针对以上问题，本专利技术提出考虑不确定...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.考虑不确定性的光热
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生物质混合电站鲁棒优化调度模型，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1，综合考虑混合电站参与电力市场所获利润、并网运行环境效益、风光削减惩罚成本、各组分运行维护成本以及系统运行约束，构建考虑光热
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生物质混合电站参与市场运行确定性优化调度模型；输入原始数据；所述运行约束条件包括：功率平衡约束、光热电站运行约束、生物质锅炉运行约束、风电场运行约束；所述原始数据包括：电力市场价格、负荷、风电功率、光热功率上下限，混合电站各组分参数、成本系数、鲁棒系数；步骤2，针对混合电站运行面临的电力市场价格、负荷、风电功率、光热功率不确定性问题，在确定性优化调度模型的基础上，采用鲁棒优化方法处理不确定问题，构建光热
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生物质混合电站参与电力市场鲁棒优化调度模型，并采用GAMS中CPLEX求解器求解该鲁棒优化模型；步骤3，在不确定参数波动区间内采用蒙特卡洛模拟法生成电力市场电价、风电功率、光热功率、负荷的场景；计算混合电站运行风险成本并将其纳入目标函数，即为混合电站计及风险后的运行利润，输出混合电站参与电力市场出力计划曲线和运行策略。2.根据权利要求1所述的考虑不确定性的光热
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生物质混合电站鲁棒优化调度模型，其特征在于：所述步骤1建立了光热
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生物质混合电站参与市场运行确定性优化调度模型，包括以下步骤：光热
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生物质混合电站作为独立运营商，参与电力市场运行，其目标为净利润最大；综合考虑混合电站参与电力市场所获利润、并网运行环境效益、风光削减惩罚成本、各组分运行维护成本，目标函数如下：其中，F
tem
为混合电站t时段参与电力市场所获得的利润；F
thy
为混合电站t时段并网运行所带来的环境效益；F
tcurt
为混合电站在t时段的弃风、弃光惩罚成本；F
twind
、F
tsf
和F
tes
分别为混合电站中风电场、光场和储热系统t时段的运行维护成本；F
tbio
为混合电站中生物质锅炉t时段的运行维护和燃料总成本；每部分的具体表达式如下：t为时间的索引，T表示总时段数。3.根据权利要求2所述的考虑不确定性的光热
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生物质混合电站鲁棒优化调度模型，其特征在于：所述的目标函数中，考虑以下因素：1)电力市场收益混合电站在满足负荷需求的同时，参与电力市场，获得经济收益；F
tem
＝λ
tem
P
tem
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)式中：表示t时段电力市场的价格；P
tem
表示t时段混合电站在电力市场的竞标量；2)混合电站环境效益风电、光热电站等清洁能源并网运行时，会相应减少燃煤电站的并网发电量，降低硫、硝等环境污染物的排放，由此将会产生一定的环境效益；F
thy
＝ρ
csp
P
tpb
+ρ
w
P
tw
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式中：ρ
csp
、ρ
w
分别表示光热电站和风电并网的环境效益系数；P
tpb
为t时段功率模块输出
电功率；P
tw
分别为t时段风电场上网电功率；3)弃风、弃光惩罚成本F
tcurt
＝λ
csp
P
tsc
+λ
w
P
twc
ꢀꢀꢀꢀ
(4)式中：λ
csp
、λ
w
分别为弃光、弃风惩罚系数；P
tsc
、P
twc
分别为t时段混合电站光场弃光、风电场弃风功率；4)风电场运行维护成本风电场运行维护成本与其输出功率近似成线性关系，表示为：F
twind
＝OM
w
(P
twe
+P
tw
)
ꢀꢀꢀ
(5)式中：OM
w
为风电场单位运行维护成本系数；P
twe
为t时段风电场到电热转换器的输出功率；5)光场运行维护成本光场的运行维护成本与光热电站输出热功率近似成线性关系，表示如下：F
tsf
＝OM
sf
P
tsh
η
pb
ꢀꢀꢀꢀ
(6)式中：OM
sf
为光场单位运行维护成本系数；P
tsh
为t时段光场总可用热功率；η
pb
为功率模块的综合热电转换效率；6)储热系统运行维护成本光热电站储热系统的运行维护成本与其放热功率有关，计算公式为：F
ttes
＝OM
tes
P
tout
η
pb
ꢀꢀ
(7)式中：OM
tes
为储热系统单位运行维护成本系数；P
tout
为储热系统在t时段放热功率；7)生物质锅炉运行维护及燃料总成本生物质锅炉的运行维护成本与其输出电功率近似呈线性关系；此外，生物质锅炉运行过程中会产生燃料成本；生物质锅炉的总成本表示如下：F
tbio
＝OM
bio
P
tbio
η
pb
+λ
bio
P
tbio
η
pb
ꢀꢀ
(8)式中：OM
bio
是生物质锅炉的单位运行维护成本；λ
bio
是生物质锅炉燃料的单位成本；P
tbio
为t时段生物质锅炉产热功率。4.根据权利要求3所述的考虑不确定性的光热
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生物质混合电站鲁棒优化调度模型，其特征在于：所述的步骤1中，构建光热
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生物质混合电站参与市场运行确定性优化调度模型的约束条件，所述约束条件包括：1)功率平衡约束混合电站产生的电功率需要满足负荷需求，电功率差额参与电力市场获得收益，即：P
tpb
+P
tw
＝P
tem
+P
tl
ꢀꢀ
(9)式中：P
tpb
、P
tw
分别为t时段功率模块输出电功率、风电场上网电功率；P
tem
、P
tl
分别为t时段混合电站在电力市场的竞标功率和系统负荷；2)光热电站运行约束a.光场约束太阳直射光线照射到光场，通过光热转换为热能，光场产热功率表示如下：E
tsolar
＝η
sf
P
tsolar
ꢀꢀꢀꢀ
(10)式中：为t时段光场产热功率；P
tsolar
为t时段光场接收的太阳总辐射功率；η
sf
为光场的综合光热转换效率；
光场输出的热功率与产热功率相等；然而，当太阳辐射强度过大时，光场需弃掉一部分能量；因此，光场输出的热功率需考虑弃热；弃热功率需满足如下上下限约束：能量；因此，光场输出的热功率需考虑弃热；弃热功率需满足如下上下限约束：式中：P
tsc
是混合电站光场在t时段的弃光功率；b.储热系统约束储热系统当前时刻的储热量与储热功率、放热功率和前一时刻的储热量相关，即：式中：为储热系统在t+1时段的储热量；为储热系统在t时段的储热量；η
tes
为储热系统的热量耗散系数；P
tin
为t时段储热系统在的储热功率；P
tout
为t时段储热系统的放热功率；储热系统在储放热过程中伴随着热量损失，表示如下：P
tin
＝(P
tet
+P
tbt
+P
tht
)η
c
ꢀꢀ
(14)式中：η
c
为储热系统的储热效率；η
d
为储热系统的放热效率；P
tet
为t时段风电场电热转换器到储热系统的输出热功率；P
tbt
【专利技术属性】
技术研发人员：臧海祥，马铭欣，赵梓舒，卫志农，孙国强，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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