考慮可再生能源接入的儲(chǔ)能擴(kuò)展規(guī)劃研究
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更多相關(guān)文章: 可再生能源系統(tǒng) 儲(chǔ)能 機(jī)會(huì)約束模型 經(jīng)濟(jì)可行性 減少燃料成本
【摘要】:電力系統(tǒng)現(xiàn)代化將幫助國(guó)家應(yīng)對(duì)處理預(yù)計(jì)能源需求的挑戰(zhàn)——包括應(yīng)對(duì)氣候變化,通過(guò)從可再生資源整合更多的能源和提高不可再生能源處理的效率來(lái)實(shí)現(xiàn)?紤]到目前的氣候條件,更多應(yīng)用清潔能源是非常重要的。先進(jìn)的電網(wǎng)必須保持一個(gè)強(qiáng)大而有彈性的電力輸送系統(tǒng),而且能量存儲(chǔ)可以通過(guò)提高電網(wǎng)運(yùn)行的能力,在應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)中發(fā)揮重要作用,降低成本,確保高可靠性,以及延緩和降低基礎(chǔ)設(shè)施投資。最后,由于它的提供備用電源和電網(wǎng)穩(wěn)定服務(wù)的能力,能量存儲(chǔ)可以用于應(yīng)急準(zhǔn)備。隨著燃料價(jià)格的持續(xù)增長(zhǎng)和環(huán)境問(wèn)題的日益嚴(yán)重,可再生能源,特別是風(fēng)能在全世界變得非常受歡迎。然而,風(fēng)能或太陽(yáng)能的主要缺點(diǎn)是其固有的變異性和來(lái)源的不確定性。這引發(fā)了對(duì)能量?jī)?chǔ)存系統(tǒng)(ESS)的新的興趣。今天ESS被認(rèn)為是解決可再生能源的變異性問(wèn)題最有效的方法在這篇論文中,對(duì)電網(wǎng)中引進(jìn)能量存儲(chǔ)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)可行性進(jìn)行了調(diào)查研究。ESS被用作為平衡變化和減少可再生能源一體化電力系統(tǒng)的總發(fā)電成本的方法。系統(tǒng)擴(kuò)展的研究體現(xiàn)在更多比例的可再生能源的整合和較小比例的傳統(tǒng)能源和燃料消耗率,并做了常規(guī)和所提出系統(tǒng)之間的比較。一個(gè)機(jī)會(huì)約束模型被提出,并考慮用來(lái)處理與可再生能源系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的不確定性,進(jìn)化遺傳算法是被用于解決模型的。該模型是在MATLAB中實(shí)現(xiàn)并應(yīng)用到一個(gè)位于中國(guó)西部的案例。結(jié)果包含的事實(shí)是,儲(chǔ)能系統(tǒng)可以被用作為一種可再生能源系統(tǒng)大規(guī)模一體化的可靠來(lái)源。
【關(guān)鍵詞】:可再生能源系統(tǒng) 儲(chǔ)能 機(jī)會(huì)約束模型 經(jīng)濟(jì)可行性 減少燃料成本
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】:TK02
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-13
- 1 INTRODUCTION13-21
- 1.1 Research Significance13
- 1.2 Motivation13-15
- 1.3 Renewable Energy and Storage Systems a Future15-16
- 1.4 Literature Review16-18
- 1.4.1 Capacity Expansion Planning Problem16-17
- 1.4.2 Capacity Expansion Planning Problem With RES17
- 1.4.3 Storage System with RES17-18
- 1.5 Methodology for thesis completion18-19
- 1.6 Thesis Outline19
- 1.7 Research Objective19-21
- 2 Energy Storage System21-34
- 2.1 Storage methods21-26
- 2.1.1 Current State of Electric Storage21-23
- 2.1.2 Advance energy storage systems23-24
- 2.1.3 State of energy storage projects24-26
- 2.2 Energy Storage Systems Cost Analysis26-34
- 2.2.1 Technologies and Application Categories27
- 2.2.2 Technologies Considered27
- 2.2.3 Cost Calculations27-28
- 2.2.4 Capital Cost28-29
- 2.2.5 Present Worth29
- 2.2.6 Economic Assumptions29
- 2.2.7 Cost and Performance Assumptions29-30
- 2.2.8 Results30-34
- 3 Mathematical model34-47
- 3.1 Introduction34
- 3.2 Storage Expansion Planning with Renewable Energy Integration Model34
- 3.3 Chance Constrained Model34
- 3.4 Model Formulation34-35
- 3.5 Objective Function35-39
- 3.5.1 Investment cost35-36
- 3.5.2 Fuel Cost36-37
- 3.5.3 Operation and maintenance cost37-39
- 3.6 System Modeling and Constraints39-42
- 3.6.1 Energy Storage Model39-40
- 3.6.2 Renewable energy generators40-41
- 3.6.3 Annual Enetgy Demand Constraint41
- 3.6.4 Power Generation Constraint41
- 3.6.5 Upper and Lower Bond Constraint41-42
- 3.7 Evolutionary based Genetic Algorithm42-43
- 3.7.1 Outline of the Algorithm42-43
- 3.8 Solution Procedure using GA43-44
- 3.8.1 Fitness Function43
- 3.8.2 Genome Structure43-44
- 3.8.3 Initial Population44
- 3.8.4 Operator Probabilities44
- 3.9 Procedure Flow Chart44-46
- 3.10 Constraint Violation Handling46
- 3.11 Applied Algorithm46-47
- 4 Case Study47-68
- 4.1 Description47-48
- 4.2 Case study data48-50
- 4.2.1 Existing power plants48-49
- 4.2.2 New power plants49-50
- 4.3 Data for load forecast50
- 4.4 Assumptions50-51
- 4.5 Base Case51-57
- 4.5.1 Financial Analysis Base Case53-56
- 4.5.2 Summary Base Case56-57
- 4.6 Proposed case57-64
- 4.6.1 Financial Analvsis Proposed Case60-63
- 4.6.2 Summary Proposed Case63-64
- 4.7 Analysis with Storage Systems64-66
- 4.8 Comparison of Case Study66-68
- 5 Conclusion68-70
- 5.1 Conclusion68
- 5.2 Future Work68-70
- References70-74
- Acknowledgement74
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8 黃s,
本文編號(hào):926733
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