光热电站接入下新能源高渗透区域电网的优化调度研究

发布时间：2021-01-10 14:00

　　随着越来越多的光热电站并网,将对新能源电网的系统稳定、新能源消纳和区域断面极限等方面产生积极效应,然而如何定量地分析该方面的实际效应缺乏理论支撑,对光热电站的实际规划产生了巨大的阻力。因此需要从光热电站实际出发,研究其在新能源电网建设和运行中的适应性并探讨光热电站不同工况下的运行特性及参与电网调节性能,才能为光热电站建设运行和制定相关标准方面提供强有力的支持。本文首先对光热电站的基本构造和集热形式进行梳理,并利用MATLAB仿真平台建立其主要部件的数学模型,在此基础上,构造多目标函数和相应约束条件,利用HSARSA（λ）算法对问题进行求解,结果表明光热电站最优出力为30.56%,其合理的出力能够提升系统的性能,表明该算法对求解光热接入下新能源电网优化问题有效,且具有收敛快,场景适应性强,解的可靠性高等特点。其次本文建立了基于PSASP平台的光热电站仿真模型,发现光热机组转子惯性时间常数TJ为同容量火电机组的23.01%;光热机组交直轴同步电抗和暂态电抗明显大于火电机组。在完成对其他类型机组的数据辨识后,确定新能源电网中光热电站并网区域的易失稳线路。最后本文以西北某省2020年规划电网为... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

某地区槽式光热电站的储热系统

西安理工大学工程硕士专业学位论文30表3-2续75014825.00000675.00000787.16642787.5702175015825.00000675.00000789.07779788.228775016825.00000675.00000794.98877793.7811875017825.00000675.00000783.61201782.417473301363.00000297.00000353.65511352.66563302363.00000297.00000358.59759357.756683303363.00000297.00000357.21015356.45548DC1825.00000675.00000773.57734771.43976DC2825.00000675.00000788.94748788.10918DC3242.00000198.00000230.00000230.00000利用()算法对光热电站进行出力优化后，新能源消纳量和系统电压波动性的变化曲线为图3-4和图3-5所示。图3-4新能源消纳量变化曲线图Figure3-4Systemstructurediagramofnewenergygrid

3基于()算法的光热电站参与新能源电网最优出力研究31图3-5系统电压误差的变化曲线图Figure3-5Curveofsystemvoltagefluctuation从表3-2可以看出经过()算法优化后的新能源电网的变压波动性得到了很好的改善，各个节点的电压值均满足上下值限定，系统电压波动误差降至122.28kV,整个电网的电压稳定性得到了提高。由图3-4可知，随着迭代次数的逐渐增加，光热电站并网区域的新能源消纳量从刚开始3619.58MW逐渐稳定增加到4579.15MW。可知经过前面定义的()算法的优化流程法对求解光热接入下新能源电网优化问题有效;其收敛速度快，迭代次数达到10次即达到收敛条件且场景适应性强，解的可靠性高3.4本章小结本章针对新能源电网的优化调度问题建立以提高新能源消纳量和降低区域电压波动性的多目标优化函数，并从光热电站的运行机理出发，构造集热子系统接收太阳辐射约束、弃风和弃光率约束、储热罐储放热约束、储热罐能量损耗约束、光热电站发电功率约束、区域电网上送约束、机组备用和爬坡约束、储热罐容量约束、储热罐放热功率约束等，利用智能算法构建光热电站的优化流程并进行求解。利用()算法在MATLAB平台上对光热电站出力大小进行优化，结果表明，系统电压稳定和新能源消纳权重分别取40%,60%时，当机组最优出力为30.56%.表明该算法对求解光热接入下新能源电网优化问题有效，且具有收敛快，场景适应性强，解的精度高等特点。


本文编号：2968834