【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光伏电力调度，特别是涉及一种基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法。
技术介绍
1、气候危机成为新常态，极热天气、洪涝和干旱频频发生。与此同时，煤炭，石油等不可再生能源日益减少，能源危机不断。为实现可持续发展，避免更加严重的气候与能源危机。光伏，风机装机容量的不断增加，清洁电能占比不断提高已经是必然的趋势。煤炭，石油等化石能源价格逐渐上涨，煤电等传统不可再生能源供电比例逐渐减少。
2、随着火电厂面临巨大碳排放成本压力。同时光伏电力和风电的比例增多，其不稳定性也给电网的稳定运行带来威胁和较大的爬坡成本压力。火电机组面临巨大冲击，低负荷运行，深度调峰成为常态，启停频繁，碳排放成本和爬坡成本大大增加。
3、目前关于光伏与火电多能互补相关的调度，无法实现火电厂的稳定运行和火-光电力系统综合收益最大化，导致碳排放和煤炭资源的消耗高，火电厂的碳排放成本较大。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低碳排放和煤炭资源的消耗和火电厂的碳排放成本的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法。
2、一种基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，所述优化调度方法包括：
3、根据火电厂售电收益、火电厂煤耗成本、火电厂机组爬坡成本、火电厂深度调峰机组损耗成本、火电厂投油成本、火电厂碳排放成本和火电厂污染物排放成本，构建火电厂售电收益模型、火电厂煤耗成本模型、火电厂机组爬坡成本模型、火电厂深度调峰机组损耗成本模型、火电厂投油成本模型
4、根据光伏售电收益和光伏发电成本，构建光伏售电收益模型和光伏发电成本模型；
5、根据所述火电厂售电收益模型、所述火电厂煤耗成本模型、所述火电厂机组爬坡成本模型、所述火电厂深度调峰机组损耗成本模型、所述火电厂投油成本模型、所述火电厂碳排放成本模型、所述火电厂污染物排放成本模型、所述光伏售电收益模型和所述光伏发电成本模型，建立火-光电力系统综合收益最大化目标函数，其中，所述火-光电力系统综合收益最大化目标函数的表达式为：
6、，
7、，
8、；
9、其中， f为一天中火-光电力系统总净收益， t为一天中划分的时间段个数，为 t时刻火电厂的净收益，为 t时刻光伏的净收益，为 t时刻火电厂的售电收益，为 t时刻火电厂的煤耗成本，为 t时刻火电厂机组的爬坡成本，为 t时刻火电厂机组的深度调峰损耗成本，为 t时刻火电厂机组的投油成本，为 t时刻火电厂的碳排放成本，为 t时刻火电厂的二氧化硫排放成本，为 t时刻火电厂的氮氧化合物排放成本，为 t时刻光伏的售电收益，为 t时刻光伏的发电成本；
10、根据所述火-光电力系统的电力供需平衡、发电功率和火电厂机组爬坡速率，构建约束条件，其中，所述约束条件为：
11、，
12、，
13、，
14、；
15、其中，为 t时刻光伏的输出功率，为 t时刻火电厂的机组输出功率，为 t时刻目标地区典型的用电情况，为火电厂机组在不停机平稳运行的情况的下所能达到的最小运行功率，为火电厂机组的装机容量，为光伏最小供电功率，为 t时刻预测的光伏输出功率， 为 t时刻火电厂机组的爬坡速率，为煤电机组的最大爬坡速率；
16、根据所述约束条件，采用遗传算法对所述火-光电力系统综合收益最大化目标函数进行迭代求解，获得火电与光电输出功率的最佳值；
17、火-光电力系统调度平台根据所述火电与光电输出功率的最佳值，对所述火-光电力系统的出力情况进行控制，使火-光电力系统综合收益最大化。
18、在其中一个实施例中，所述火电厂售电收益模型的表达式为：
19、；
20、其中，为电价，为 t时刻火电厂的机组输出功率，为火电厂输出功率的持续时间。
21、在其中一个实施例中，火电厂煤耗成本模型的表达式为：
22、，
23、；
24、其中，为煤炭的价格；为 t时刻火电厂机组的煤耗量，煤耗量是关于火电厂机组的发电功率的二次函数，包括二次项系数，一次项系数和常数项系数。
25、在其中一个实施例中，火电厂机组爬坡成本模型的表达式为：
26、，
27、；
28、其中，为火电厂机组的爬坡成本因子，为 t时刻火电厂机组的爬坡速率，为 t时刻与 t-1时刻的火电输出功率之差。
29、在其中一个实施例中，火电厂深度调峰机组损耗成本模型的表达式为：
30、，
31、；
32、其中，为 t时刻火电厂机组深度调峰损耗系数，为火电厂机组的购入成本，为火电厂机组的转子致裂周次，为火电厂机组的购入单价，为火电厂机组的装机容量。
33、在其中一个实施例中，火电厂投油成本模型的表达式为：
34、，
35、；
36、其中，为油价，为 t时刻火电厂机组的投油量，为火电厂机组的投油速率；为 t时刻火电厂机组投油的持续时间。
37、在其中一个实施例中，火电厂碳排放成本模型的表达式为：
38、；
39、其中，为碳税价格；为单位煤耗排放二氧化碳的比例因子。
40、在其中一个实施例中，火电厂污染物排放成本模型的表达式为：
41、，
42、；
43、其中，为二氧化硫排放单价，为每兆瓦时发电量的二氧化硫排放量，为氮氧化合物排放单价，为每兆瓦时发电量的氮氧化合物排放量。
44、在其中一个实施例中，所述光伏售电收益模型的表达式为：
45、；
46、其中，为 t时刻光伏的输出功率，为电价，为光伏的输出功率的持续时间； 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，所述优化调度方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，所述火电厂售电收益模型的表达式为：
3.根据权利要求2所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂煤耗成本模型的表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂机组爬坡成本模型的表达式为：
5.根据权利要求4所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂深度调峰机组损耗成本模型的表达式为：
6.根据权利要求5所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂投油成本模型的表达式为：
7.根据权利要求6所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂碳排放成本模型的表达式为：
8.根据权利要求7所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂污染物排放成本模型的表达式为：
9.根据权利要求1所述的基于碳
10.根据权利要求1所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，所述根据所述约束条件，采用遗传算法对所述火-光电力系统综合收益最大化目标函数进行迭代求解，获得火电与光电输出功率的最佳值，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，所述优化调度方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，所述火电厂售电收益模型的表达式为：
3.根据权利要求2所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂煤耗成本模型的表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂机组爬坡成本模型的表达式为：
5.根据权利要求4所述的基于碳排放的火-光电力系统优化调度方法，其特征在于，火电厂深度调峰机组损耗成本模型的表达式为：
6.根据权利要求5所述的基于碳排放的火-光电力系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵文才，延星，李鹏，王光星，许金生，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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