考虑可再生能源接入的储能扩展规划研究
本文关键词：考虑可再生能源接入的储能扩展规划研究
更多相关文章： 可再生能源系统 储能 机会约束模型 经济可行性 减少燃料成本
【摘要】：电力系统现代化将帮助国家应对处理预计能源需求的挑战——包括应对气候变化,通过从可再生资源整合更多的能源和提高不可再生能源处理的效率来实现。考虑到目前的气候条件,更多应用清洁能源是非常重要的。先进的电网必须保持一个强大而有弹性的电力输送系统,而且能量存储可以通过提高电网运行的能力,在应对这些挑战中发挥重要作用,降低成本,确保高可靠性,以及延缓和降低基础设施投资。最后,由于它的提供备用电源和电网稳定服务的能力,能量存储可以用于应急准备。随着燃料价格的持续增长和环境问题的日益严重,可再生能源,特别是风能在全世界变得非常受欢迎。然而,风能或太阳能的主要缺点是其固有的变异性和来源的不确定性。这引发了对能量储存系统(ESS)的新的兴趣。今天ESS被认为是解决可再生能源的变异性问题最有效的方法在这篇论文中,对电网中引进能量存储系统的经济可行性进行了调查研究。ESS被用作为平衡变化和减少可再生能源一体化电力系统的总发电成本的方法。系统扩展的研究体现在更多比例的可再生能源的整合和较小比例的传统能源和燃料消耗率,并做了常规和所提出系统之间的比较。一个机会约束模型被提出,并考虑用来处理与可再生能源系统相关联的不确定性,进化遗传算法是被用于解决模型的。该模型是在MATLAB中实现并应用到一个位于中国西部的案例。结果包含的事实是,储能系统可以被用作为一种可再生能源系统大规模一体化的可靠来源。
【关键词】：可再生能源系统 储能 机会约束模型 经济可行性 减少燃料成本
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TK02
【目录】：
- 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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