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低碳環(huán)境下的電熱聯(lián)合系統(tǒng)源荷協(xié)同消納棄風調(diào)度策略

發(fā)布時間:2023-05-07 23:13
  隨著全球氣候變暖等問題逐漸引起重視,我國正加快能源轉(zhuǎn)型的步伐,努力實現(xiàn)低碳的目標。針對目前機組碳排放量較多、“三北”地區(qū)棄風率仍較高的現(xiàn)象,本文主要對碳排放交易機制、源荷協(xié)同過程、多時間尺度滾動調(diào)度策略及風電不確定性進行研究,以達到低碳、經(jīng)濟的調(diào)度目標,并進一步提高風電消納能力,減小調(diào)度計劃偏差,提升調(diào)度效果的可靠性。首先,分析了碳排放交易過程的作用機理,建立了包含火電機組和熱電機組的碳排放交易模型,采用純凝火電機組深度調(diào)峰改造、熱電機組調(diào)節(jié)范圍擴展及可中斷電鍋爐實現(xiàn)了源荷協(xié)同過程,考慮熱網(wǎng)特性并引入碳排放交易成本函數(shù),構(gòu)建了低碳環(huán)境下的電熱聯(lián)合系統(tǒng)源荷協(xié)同模型。算例仿真證明了模型可提高風電消納能力,能優(yōu)先減少碳排放強度高機組的電出力,實現(xiàn)了低碳、低成本的梯級消納。然后,分析了多時間尺度滾動調(diào)度策略,提出了滾動計劃和實時計劃能進一步釋放熱電機組調(diào)度靈活性及調(diào)節(jié)靈活性的特點,建立了日前計劃、滾動計劃及實時計劃的滾動修正模型。算例仿真表明隨著預(yù)測精度增加,單一熱負荷或風電出力滾動時棄風率降低、調(diào)度計劃偏差減小,而電負荷滾動呈現(xiàn)部分相反特性,同時證明了多時間尺度調(diào)度能進一步提高風電消納率并縮...

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 碳排放交易機制研究現(xiàn)狀
        1.2.2 電熱聯(lián)合系統(tǒng)源荷協(xié)同消納棄風研究現(xiàn)狀
        1.2.3 電熱聯(lián)合系統(tǒng)多時間尺度滾動調(diào)度研究現(xiàn)狀
        1.2.4 計及風電不確定性的電熱聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 低碳環(huán)境下的源荷協(xié)同消納棄風模型
    2.1 引言
    2.2 電熱聯(lián)合系統(tǒng)碳排放交易建模研究
        2.2.1 碳排放交易機理分析
        2.2.2 電熱聯(lián)合系統(tǒng)碳排放交易模型
    2.3 電熱聯(lián)合系統(tǒng)源荷協(xié)同模型
        2.3.1 熱網(wǎng)模型
        2.3.2 純凝火電機組深度調(diào)峰模型
        2.3.3 熱電機組調(diào)節(jié)范圍擴展模型
        2.3.4 電熱柔性負荷模型
    2.4 低碳環(huán)境下電熱聯(lián)合系統(tǒng)源荷協(xié)同消納棄風模型
        2.4.1 目標函數(shù)
        2.4.2 約束條件
    2.5 算例分析
        2.5.1 算例系統(tǒng)及原始數(shù)據(jù)
        2.5.2 調(diào)度結(jié)果分析
        2.5.3 源荷協(xié)同過程分析
    2.6 本章小結(jié)
第3章 電熱聯(lián)合系統(tǒng)源荷協(xié)同多時間尺度滾動調(diào)度
    3.1 引言
    3.2 日前調(diào)度分析
    3.3 多時間尺度滾動調(diào)度模型
        3.3.1 多時間尺度滾動調(diào)度策略
        3.3.2 滾動計劃模型
        3.3.3 實時計劃模型
    3.4 算例分析
        3.4.1 算例系統(tǒng)及原始數(shù)據(jù)
        3.4.2 日前計劃與滾動計劃調(diào)度結(jié)果對比分析
        3.4.3 多時間尺度滾動調(diào)度結(jié)果分析
        3.4.4 碳排放交易價格對滾動調(diào)度消納棄風效果影響分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 計及風電不確定性的源荷協(xié)同消納棄風方案
    4.1 引言
    4.2 風電不確定性分析
    4.3 基于K-means聚類技術(shù)的風電典型場景生成方法
        4.3.1 K-means聚類技術(shù)
        4.3.2 算例典型場景生成
        4.3.3 PFS聚類評價指標
    4.4 計及風電不確定性的源荷協(xié)同消納棄風模型
        4.4.1 目標函數(shù)
        4.4.2 約束條件
    4.5 仿真結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號:3811515

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