一种储热系统容量优化配置方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种储热系统容量优化配置方法、装置、电子设备及介质，属于电力系统领域，配置方法包括：首先求出电力系统成本最小以及光热电站收益最大时分别对应的储热系统容量，求得的两容量之间即为最优容量区间；其次，赋予初值A

【技术实现步骤摘要】
一种储热系统容量优化配置方法、装置、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及电力系统领域，特别是涉及一种储热系统容量优化配置方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]风电、光伏等新能源的快速发展有效降低了碳排量，但由于风电具有随机性、波动性及反调峰特性，光伏也具有不可控性，其发电情况同四季、昼夜及阴晴等气象条件紧密相关，大规模并网导致了严重的弃风、弃光问题，调峰容量严重不足。
[0003]光热发电作为新兴的发电技术，近年来在我国的装机容量得到了快速的增长。光热电站具有快速调节能力，调峰能力强，调度灵活性高，能够与常规火电机组协调平抑风光波动。通过合理地制定光热电站发电计划，能够缩减以风电、光伏为代表的多种新能源大规模并网带来的巨大波动性，以实现再生能源消纳可再生能源；但其调峰效果依赖于储热系统的容量配置，容量越大，其调峰效果越显著，但经济性也会随之变差。
[0004]综上所述，光热电站具有良好的调节能力，可有效缓解电力系统调峰压力，是未来高比例可再生能源电力系统中的重要调峰资源；为此，本专利技术旨在保证电力系统良好调本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种储热系统容量优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：建立系统优化调度成本模型；建立光热电站收益模型；获取风电、光伏发电、光照强度以及负荷数据；基于所述风电、光伏发电、光照强度以及负荷数据对所述系统优化调度成本模型进行求解得到第一最优容量E
hmax1
；基于所述风电、光伏发电、光照强度以及负荷数据对所述光热电站收益模型进行求解得到第二最优容量E
hmax0
；基于所述第一最优容量和所述第二最优容量确定最优容量区间E
hmax0
≤E
hmax
≤E
hmax1
；令A
max
＝0，i＝1，E
i
＝E
hmax1
；其中，A
max
为最大综合满意度，i为循环变量，E
i
为第i次求解的储热容量，E
hmax1
为最优容量区间的上限；在所述最优容量区间内，基于所述风电、光伏发电、光照强度以及负荷数据对所述系统优化调度成本模型进行求解得到第一结果；在所述最优容量区间内，基于所述风电、光伏发电、光照强度以及负荷数据对所述光热电站收益模型进行求解得到第二结果；将所述第一结果和所述第二结果进行量化，得到第一满意度和第一满意度；基于所述第一满意度和所述第二满意度确定综合满意度A
i
；判断当前所述综合满意度是否大于最大综合满意度，得到第一判断结果；当第一判断结果表示为是时，则令A
max
＝A
i
；，E
hmax
＝E
i
；当第一判断结果表示为否时，则判断当前循环次数是否大于循环周期，得到第二判断结果；当第二判断结果表示为是时，则输出E
hmax
；当第二判断结果表示为否时，则令i＝i+1，E
i
＝E
hmax1
‑
ΔE，返回步骤“在所述最优容量区间内，基于所述风电、光伏发电、光照强度以及负荷数据对所述系统优化调度成本模型进行求解得到第一结果”；其中，ΔE表示步长。2.根据权利要求1所述的储热系统容量优化配置方法，其特征在于，所述系统优化调度成本模型的表达式为：F＝min(F1+F2+F3+F4+F5+F6)。其中，F为电力系统总运行成本，F1为火电机组运行成本，F2为新能源电厂运维成本，F3、F4为光热电站与火电机组深度调峰成本，F5为弃电惩罚成本，F6为储热系统建设成本。3.根据权利要求1所述的储热系统容量优化配置方法，其特征在于，所述光热电站收益模型的表达式为：C＝max(
‑
C1‑
C2‑
C3‑
C4+C5+C6)。其中，C为光热电站收益，C1为光热发电运行维护成本，C2为储热系统建设成本，C3为调峰分摊成本，C4为弃风、弃光惩罚成本，C5为深度调峰收益，C6为电量上网收益。4.根据权利要求1所述的储热系统容量优化配置方法，其特征在于，所述将所述第一结果和所述第二结果进行量化具体是通过模糊隶属度函数进行量化。5.根据权利要求1所述的储热系统容量优化配置方法，其特征在于，所述系统优化调度成本模型和所述光热电站收益模型的约束条件相同，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王学斌，于世鹏，傅国斌，崔杨，宋锐，丁玉杰，赵焕蓓，孙海斌，蔡生亮，
申请(专利权)人：东北电力大学国网青海省电力公司，
类型：发明
国别省市：