考虑风电场和光伏电站的电力系统经济调度研究

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风电—光伏—光热发电系统联合优化运行研究

风电—光伏—光热发电系统联合优化运行研究摘要：风电、光伏发电系统具有天然的波动性与随机性特点，使发电系统风险评估难度增加。

为提升规模化新能源的并网消纳能力，需要在电网中配置灵活性储能，并进行发电机组深度调峰。

“风光热储”是近几年多种新能源互补发电的新模式，以有效解决用电高峰期和低谷期存在的电力输出不平衡问题，并提高能源利用率，实现清洁发展。

为此，研究了光热电站的运行机理和工作模式。

本文建立了风电—光伏—光热发电系统联合优化运行模型，以高优先级优化匹配调度曲线的程度，以低优先级优化联合系统的可再生能源消纳能力。

关键词：风电；光伏；光热发电系统；联合；优化运行引言加快发展新能源被认为是优化我国能源结构、促进生态文明建设和经济社会可持续发展的重要战略措施。

在目前“双碳”目标的背景下，削减煤炭直接消费、降低煤炭在一次能源消费中占比、摆脱对煤炭的高度依赖是必然趋势，而大力发展风力、光伏等新能源发电是实现该目标的重要方式。

提高风电和光伏的入网水平成为发电系统发展的主要趋势，而风力、光伏发电的波动性和随机性为电力系统风险评估增加了难度。

1火电机组深度调峰成本计算模型为应对大规模具有随机性、波动性和间歇性的新能源并网，火电机组将面临深度调峰运行新工况，需要建立考虑火电机组深度调峰的成本计算方法。

火电机组的调峰过程根据其出力状态，分为基本调峰阶段和深度调峰阶段。

而深度调峰阶段按照调峰深度与燃烧介质又分为投油深度调峰阶段和不投油深度调峰阶段。

其中，P max为机组出力最大值，Pmin为基本调峰阶段机组出力最小值，P b为不投油深度调峰阶段机组出力最小值，P a为投油深度调峰阶段机组出力最小值。

对于基本调峰阶段，火电机组的调峰成本主要包括燃料成本和启停成本，一般采用二次方公式对煤耗与运行负荷的关系进行拟合。

机组运行在深度调峰阶段时，火电机组运行煤耗会有较大增加。

为了考虑火电机组深度调峰运行工况对煤耗的影响，对于深度调峰阶段，引入火电机组出力的三次方函数描述火电机组的燃料成本。

人工智能对风能光伏发电协同调度的研究

人工智能对风能光伏发电协同调度的研究在当今社会中，人工智能技术的发展日新月异，已经应用到各个领域。

风能和光伏发电作为清洁能源的代表，在能源领域中发挥着重要作用，但是由于受天气等自然因素的影响，其发电效率不稳定。

因此，如何利用人工智能技术来进行风能光伏发电的协同调度，提高清洁能源的利用效率，成为当前亟需解决的问题。

风能与光伏发电的协同调度具有很高的实用价值，不仅可以提高清洁能源的利用效率，还可以降低能源供应的波动性，对于优化电网运行具有重要意义。

通过人工智能技术，可以对风能光伏发电装置进行在线监测和智能化管理，实现最优化发电调度，提高能源利用效率，减少能源浪费。

首先，人工智能技术可以利用大数据分析，对风能和光伏发电的历史数据进行深入研究和分析，建立精准的发电预测模型。

通过对气象数据、太阳辐射数据等多方面因素进行综合分析，可以准确预测未来一段时间内的风能和光伏发电量，为电网调度提供可靠的数据支持。

其次，人工智能技术可以结合智能优化算法，实现风能和光伏发电的协同调度。

通过优化算法对不同发电设备的运行状态进行智能调度，使得风能和光伏发电可以互补性地融合利用，最大限度地提高清洁能源的利用效率。

同时，还可以优化发电设备的运行方式，减少供电成本，提高发电效率。

另外，人工智能技术还可以实现对电网负荷的智能预测与调度。

通过对用户用电习惯、气象条件等数据进行深度学习和建模，可以准确预测电网负荷的波动情况，为风能光伏发电的协同调度提供更加精准的数据支持。

同时，可以通过智能调度系统对电网负荷进行合理调控，减少供需间的不平衡，提高电网的运行效率。

此外，人工智能技术还可以实现对风能光伏发电装置的在线监测和故障诊断。

通过传感器和监测设备对发电设备的运行状态进行实时监测，可以及时发现设备故障和异常情况，保障发电设备的安全稳定运行。

同时，结合人工智能的诊断和预测能力，可以实现对发电设备故障的快速定位和修复，提高设备的可靠性和稳定性。

风电场中的智能电力系统调度与优化决策

风电场中的智能电力系统调度与优化决策随着全球对可再生能源的需求不断增加，风能作为一种重要的清洁能源在能源领域扮演着越来越重要的角色。

风电场作为将风能转化为电能的关键设施，其高效的运营和管理对整个电力系统的稳定性和可靠性至关重要。

在风电场中，智能电力系统调度和优化决策的实施，成为提高风电场效率和降低能源消耗的关键因素。

一、智能电力系统调度智能电力系统调度是指通过自动化和智能化技术来优化风电场的发电、储能和输电等功能的调度安排。

其目标是实现风电场的稳定运行，同时最大限度地利用风能。

1. 发电调度：智能电力系统调度可以根据风场的具体情况，实时调整风机的发电功率。

利用风速和发电功率之间的关系，调整风机的转速和叶片角度，以最大限度地利用风能，并保持风机的安全运行。

2. 储能调度：风电场通常配备储能装置，如电池组或储水设施。

智能电力系统调度可以根据电网需求和电池组状态，合理调配储能设备的充放电策略，以实现电力的平衡和稳定供应。

3. 输电调度：智能电力系统调度还可以优化输电网络的布局和传输方案，以确保风电场的电力能够高效地传输到电网中。

通过对输电线路和变电站的优化配置，可以减少能源传输的损耗和耗费。

二、优化决策优化决策是指通过数学建模和优化算法，对风电场运行和管理的决策进行优化，以提高效率和经济性。

1. 发电优化：优化决策可以通过建立风速和发电功率的数学模型，预测未来的风速变化趋势，并相应地调整风机发电功率。

这有助于提高风电场的发电效率和利用率，减少对备用发电机组的依赖。

2. 储能优化：通过建立电池组的充放电模型，优化决策可以确定最佳的储能策略，使风电场在电网需求高峰时段供电，而在需求低谷时段进行储能。

这样可以充分利用风能，减少对传统电源的依赖。

3. 输电优化：优化决策可以通过建立输电线路和变电站的优化模型，确定最佳的电网布局和传输方案。

通过优化电力传输路径和输电设备的配置，可以减少能量传输的损耗和成本。

三、智能电力系统调度与优化决策的挑战虽然智能电力系统调度和优化决策在提高风电场效率和降低能源消耗方面具有巨大潜力，但也面临一些挑战。

含太阳能光热电站的风-光热-水电力系统联合优化调度

含太阳能光热电站的风-光热-水电力系统联合优化调度田录林;张盛炜;田琦;巨思远;张沛文【摘要】为了最大限度利用风能和太阳能,文章利用光热电站的储能功能及可以灵活调度的水电站来平抑风电的随机波动性.以最大限度减少弃风及联合发电系统的经济效益最大化为目标,建立了风-光热-水电系统优化调度模型,采用含驻留粒子的粒子群算法对调度模型参数进行优化,仿真验证了该调度模型和算法的可行性.研究结果表明:文中所提出的风-光热-水电系统优化调度方案可以有效地平抑风电峰谷差,在保证电力系统安全稳定运行的前提下最大限度的提高了电力系统接纳风电的能力,同时减少了水电站出力波动,有效提高了电力系统整体的经济效益.【期刊名称】《通信电源技术》【年(卷),期】2018(035)011【总页数】4页(P26-29)【关键词】风力发电;光热发电;水力发电;联合调度;粒子群优化算法【作者】田录林;张盛炜;田琦;巨思远;张沛文【作者单位】西安理工大学水利水电学院,陕西西安 710048;西安理工大学水利水电学院,陕西西安 710048;工商银行西安高新支行,陕西西安 710075;西安理工大学水利水电学院,陕西西安 710048;西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048【正文语种】中文0 引言太阳能光热发电技术(Concentrating Solar Power,CSP)是与光伏发电不同的一种太阳能发电技术。

它将太阳光照反射至集热器，再通过换热装置得到高压过热蒸汽来驱动汽轮机发电。

为解决太阳能的不稳定与间歇性问题，光热电站通常配备储热装置以保证给电网供电的稳定。

近年来，光热发电迅速发展。

国家能源局规划到2020年, 国内光热发电装机目标为300万kW[1]。

考虑到未来光热电站的规模以及其良好的调节能力，将光热电站与其他可再生能源发电一并建立联合系统，不仅能平滑电能，而且也能促进可再生能源并网，减少弃风，增加效益。

在光热发电与其他能源发电联合调度研究方面很多学者做出了贡献。

不同场景下,光伏风机储能柴发运行策略调度算法

不同场景下,光伏风机储能柴发运行策略调度算法不同场景下能源系统的运行策略和调度算法一直是能源领域的研究热点之一。

在当今的能源转型背景下，光伏、风机和储能系统作为可再生能源以其清洁、高效的特点逐渐受到人们的关注。

而柴油发电作为传统的发电方式，在一些特定场景下仍然有其不可替代的地位。

本文将从不同场景下光伏、风机、储能和柴油发电的运行策略和调度算法进行全面评估，并探讨其在能源系统中的作用和发展前景。

1. 光伏发电系统光伏发电作为一种清洁能源，受到了广泛的关注。

在不同场景下，光伏发电系统的运行策略和调度算法也有所不同。

在微电网中，如何最大限度地利用光伏发电系统的电力输出，减少对传统电网的依赖，成为了研究的热点。

而在大型光伏电站中，如何降低发电成本、提高发电效率，也是运行策略和调度算法需要解决的问题之一。

2. 风机发电系统类似于光伏发电系统，风机发电系统也是一种常见的可再生能源发电方式。

不同场景下的风机发电系统在运行策略和调度算法上也有所区别。

在风力资源充足的地区，如何合理利用风机发电系统的发电量，将成为运行策略和调度算法的研究重点。

而在风力资源较为匮乏的地区，如何结合其他能源形式，实现风机发电系统的优化运行，也是需要探讨的问题。

3. 储能系统随着电力系统对储能需求的增加，储能技术作为一种能量调节技术，正在逐渐成为能源系统中不可或缺的一部分。

在光伏和风机发电系统中，储能技术的运用可以有效地提高发电系统的稳定性和可靠性。

而在柴油发电系统中，储能技术的引入可以减少对传统燃料的依赖，降低发电成本。

在不同场景下，储能系统的运行策略和调度算法也需要与光伏、风机等发电系统相匹配，以实现整个能源系统的优化运行。

4. 柴油发电系统虽然光伏、风机等可再生能源在能源领域中的地位不断提高，但在某些特定场景下，柴油发电系统仍然有其独特的优势。

例如在偏远地区和应急状态下，柴油发电系统的可靠性和灵活性是不可替代的。

如何通过运行策略和调度算法，提高柴油发电系统的能效和降低排放，仍然值得研究。

电力系统中的经济调度与优化研究

电力系统中的经济调度与优化研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它的稳定运行对于保障国家经济和社会发展具有重要意义。

经济调度与优化作为电力系统运行的关键环节，旨在通过合理分配和优化电力资源的利用，提高系统效率和经济性。

本文将针对电力系统中的经济调度与优化进行深入研究和探讨。

一、电力系统的经济调度电力系统的经济调度是指在满足电力需求的前提下，通过合理调度电源、输电线路和负荷之间的关系，实现系统的稳定运行和经济运营。

经济调度的目标是寻求最优的供电方案，使得系统运行成本最小化，同时满足负荷需求和环境保护要求。

经济调度需要考虑诸多因素，如电力市场的供需状况、各类电源的成本和性能参数、负荷的变化特征等。

为了实现经济调度，需要建立合理的数学模型，并应用优化算法进行求解。

常用的模型包括最小总成本模型、最小二乘模型和可行性约束模型等。

通过这些模型，可以对系统中各个电源单元的出力进行优化和协调，实现供需平衡并最小化系统运行成本。

二、电力系统的优化研究电力系统的优化研究旨在通过改进系统结构、优化运行方式和提高设备利用率，实现电力系统在经济、技术和环境等方面的优化和协调。

1. 结构优化结构优化是指对电力系统的组成部分和连接方式进行调整和优化，以提高系统的经济性和可靠性。

例如，对输电线路的布置和参数进行优化，可以降低输电损耗和运行费用；对电源单元和负荷进行分类和划分，可以提高系统的灵活性和调节能力。

2. 运行优化运行优化是指通过优化控制策略和运行方式，提高电力系统的效率和可靠性。

例如，通过优化发电单元的出力调度、调频和电压控制等策略，可以降低系统的耗能和损失，提高供电质量和可靠性；通过优化负载侧的电能管理和调度控制，可以实现功率优化和需求侧响应，并降低能源浪费。

3. 资源优化资源优化是指通过合理配置和利用电力资源，提高资源的利用效率和经济效益。

例如，通过优化可再生能源的开发和利用，可以降低系统的碳排放和环境影响；通过优化燃料成本和供需匹配，可以降低系统的燃料成本和运营费用。

风力与光伏发电并网问题分析

风力与光伏发电并网问题分析摘要：进入新时期以来，我国各项事业均快速发展，取得了十分理想的成绩，特别是风力与光伏发电行业以惊人的速度向前发展。

电力开发始终是支撑资源输送的重要基础，在维护能源安全中所发挥的作用是无可替代的。

在这其中，风力发电和光伏发电依赖的都是可再生清洁能源，能够进一步凸显出我国电力开发的技术水准，缓解环境开发和经济建设之间的矛盾。

对此，本文以风力与光伏发电为切入点，分析这两者并网中存在的主要问题，提出解决的方法和建议，希望能够给相关从业人员带来一定的参考和启示。

关键词：风力；光伏发电；并网问题引言随着全球经济的迅猛发展，人们对电能的需求愈来愈大，分布式电源也逐渐受到了电力行业的重视。

分布式电源具有清洁、方便调度等优点，得到了广泛应用。

但是由于光伏、风机等分布式电源受自然环境的影响较大，因此当其接入配电网后，会使配电网内部产生一定的变化:一方面，分布式电源调度灵活，在一定程度上提高了电网的可靠性;另一方面，风机、光伏等分布式电源的出力具有随机性及波动性，不稳定的出力可能会对配电网的可靠性产生不利影响。

1风力与光伏发电并网问题1.1电网谐波能够带来电网谐波影响的主要是来自新能源并网体系当中，例如光伏发电站和风力发电站。

具体而言，电网谐波所造成的影响表现如下：一是在并网光伏电站运行的过程中，太阳光照发生变化时，就会导致光伏电站输出功率同步出现谐波间歇变化，导致谐波污染；二是风力与光伏发电厂内并网谐波主要来自风力与光伏发电机组中的电子装置，风力电场中并联补偿电容器以及线路电抗谐振作用。

1.2发电机组制作技术的限制无论是理论研究还是方案规划、技术的选择与工艺组合都存在一定的盲从性，未来的开发并不一定就是一帆风顺、毫无损失的，很有可能会限制了风能和太阳能本身的开发价值。

而且，在真正实现并网之后，电力系统的压力也必然会随之增大，发电容量的拓展在一定程度上也削弱了系统的稳定性。

再加上，尽管国家已经针对并网运行出台了相应的标准，但却并没有针对发电机组运行可靠性的评估做相应的论述，这就导致企业在测试发电系统安全性的时候缺乏必要的参考和依托。

《2024年风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》范文

《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着可再生能源的日益发展和普及，风电作为绿色能源的重要组成部分，已经得到了广泛的应用。

然而，风电的随机性和不确定性给电力系统的运行和调度带来了新的挑战。

本文将探讨风电功率预测的不确定性及其对电力系统经济调度的影响，并提出相应的解决方案。

二、风电功率预测的不确定性风电功率预测的不确定性主要源于以下几个方面：1. 自然环境因素：风速、风向等自然因素的变化会导致风电功率的波动，使得预测结果产生偏差。

2. 设备因素：风电机组的运行状态、维护情况等因素也会影响风电功率的输出，从而影响预测的准确性。

3. 预测模型和方法：现有的预测模型和方法在处理复杂多变的风电场时，可能存在局限性，导致预测结果的不准确。

三、对电力系统经济调度的影响风电功率预测的不确定性对电力系统经济调度的影响主要体现在以下几个方面：1. 调度决策困难：由于风电功率的随机性和不确定性，使得电力系统的调度决策变得困难。

在制定调度计划时，需要考虑到风电功率的预测结果，但预测的不确定性使得调度决策的准确性受到影响。

2. 备用容量需求增加：为了应对风电功率的波动，电力系统需要增加备用容量，以保障电力供应的稳定。

这会导致电力系统的运行成本增加。

3. 能源浪费：由于风电功率的预测误差，可能导致电力系统的发电和用电不平衡，造成能源的浪费。

四、电力系统经济调度的策略与优化措施为了应对风电功率预测的不确定性，需要采取相应的经济调度策略和优化措施：1. 多能互补：通过整合不同类型能源的供应，如风能、太阳能、水能等，形成多能互补的能源系统，以降低对单一能源的依赖和风险。

2. 智能调度：利用先进的调度技术和算法，如优化算法、人工智能等，实现电力系统的智能调度。

通过实时收集和分析电力系统的运行数据，优化调度计划，提高调度决策的准确性。

3. 灵活调度策略：根据风电功率的预测结果和实际运行情况，制定灵活的调度策略。

在风电功率较高时，适当减少其他类型电源的发电量；在风电功率较低时，增加其他类型电源的发电量，以实现电力供需的平衡。

电力系统中的风光互补电力调度与优化策略

电力系统中的风光互补电力调度与优化策略随着环境问题和能源危机的日益突出，可再生能源在电力系统中的应用越来越重要。

其中，风电和光伏发电被广泛认可为两种最具潜力的可再生能源，但也面临着间歇性和不可控性的问题。

为了充分利用这两种能源，提高其可靠性和经济性，需要制定风光互补的电力调度与优化策略。

风电和光伏发电具有互补性的特点，可以相互弥补能源的不足。

风能具有较强的季节性和日变化性，而光能则具有较强的日变化性和小时变化性。

因此，将两种能源相结合，可以有效实现电力的稳定供应。

同时，风光互补还可以最大程度地减少对传统能源的依赖，减少温室气体排放，实现可持续发展的目标。

在电力系统中，风光互补电力调度与优化策略的核心是合理安排风电和光伏发电的发电功率，以满足电力系统的供需平衡。

根据电力需求的变化，需要预测和优化风光发电的输出功率，并与传统发电方式进行协调，实现电网的稳定运行。

下面将介绍一些常用的风光互补电力调度与优化策略。

首先，基于在线预测的策略是一种常见的风光互补电力调度方法。

通过分析历史数据和实时数据，可以预测未来一段时间内的风光发电输出功率。

利用这些预测结果，可以合理安排其他电源的调度，从而实现风光互补发电模式。

此外，在预测过程中还需要考虑天气和气象因素的影响，以提高预测的准确性。

其次，基于能量存储技术的策略也是一种常用的风光互补电力调度方法。

通过使用能量存储系统，可以将风电和光伏发电的多余能量储存起来，以备不时之需。

当风能和光能不足时，可以从能量存储系统中释放出来，实现电力供应的平衡。

能量存储技术的发展对于风光互补电力调度具有重要意义，可以提高电网的灵活性和稳定性。

此外，智能电网技术的应用也可以提升风光互补电力调度的效果。

通过使用智能电表和智能电网系统，可以实现对电力需求和发电能力的实时监测和调度。

基于这些数据，可以优化风光发电的调度，提高电力系统的可靠性和经济性。

智能电网技术还可以支持分布式能源的接入和管理，促进风光互补发电的应用。

考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度

考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度盛四清;张立【摘要】针对风力发电、光伏发电和负荷的不确定性问题,引入预测误差的不确定性.基于不确定规划理论,提出了一种考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度模型.首先分析了风电、光伏以及负荷预测误差的不同概率分布特性,由于其出力特性各不相同,分别采用模糊随机变量和随机变量处理.在此基础上,综合考虑环境污染成本和风光荷出力成本等目标,并采用基于层次分析法的模糊综合多目标处理策略进行处理.根据所建模型,提出了基于混合模拟的进化算法进行求解,算例结果分析表明了所建模型的合理性和有效性.%To deal with the uncertainties of wind power,solar energy and load,the uncertainties of prediction error is introduced,and an optimal model of economic dispatch of power system based on uncertain programming theory is pro?posed,in which the prediction error of wind power,solar energy and load is considered. Firstly,different probabilistic distribution characteristics of wind power,solar energy and load are analyzed. Because of their different characteristics, fuzzy variable and random variable are employed respectively. On the basis of the above analysis,environmental pollut?ant cost and the output cost of wind power,solar energy and load are comprehensively considered,and a multi-objec?tive processing strategy of fuzzy comprehensive evaluation based on analytic hierarchy process is applied. A mixed simu?lation evolutionary algorithm is applied to solve the model based on economic dispatch. The results show the rationality and effectiveness of the proposed model.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2017(029)009【总页数】6页(P80-85)【关键词】不确定性;预测误差;风光互补;经济调度【作者】盛四清;张立【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,保定 071003;华北电力大学电气与电子工程学院,保定 071003【正文语种】中文【中图分类】TM73Abstract:To deal with the uncertainties of wind power，solar energy and load，the uncertainties of prediction error is introduced，and an optimal model of economic dispatch of power system based on uncertain programming theory is pro⁃posed，in which the prediction error of wind power，solar energy and load is considered.Firstly，different probabilistic distribution characteristics of wind power，solar energy and load are analyzed.Because of their different characteristics，fuzzy variable and random variable are employed respectively.On the basis of the above analysis，environmental pollut⁃ant cost and the output cost of wind power，solar energy and load are comprehensively considered，and a multi-objec⁃tive processing strategy of fuzzy comprehensive evaluation basedon analytic hierarchy process is applied.A mixed simu⁃lation evolutionaryalgorithm is applied to solve the model based on economic dispatch.The results show the rationality and effectiveness of the proposed model.Key words:uncertainties；prediction error；wind-solar complementarity；economic dispatch风电和光伏具有清洁无污染和成本低廉等优势，目前已成为可再生能源领域最具发展前景的能源形式。

多能源互补系统负荷调度与经济性分析

多能源互补系统负荷调度与经济性分析随着全球能源结构的深刻变革和可再生能源技术的迅猛发展，多能源互补系统（MES, Multi-Energy Complementary System）作为一种高效整合和优化利用多种能源资源的技术体系，正逐渐成为实现能源转型和可持续发展目标的关键途径。

本文旨在探讨多能源互补系统的负荷调度策略及其经济性分析，通过六个维度全面解析这一领域的发展现状、挑战与机遇。

一、多能源互补系统概述多能源互补系统是指将风能、太阳能、生物质能、水能、地热能等多种可再生能源与传统化石能源相结合，通过智能调度和优化配置，实现能源供应的稳定性和经济性的系统。

该系统能够根据各种能源的时空分布特性和负荷需求，动态调整能源供给结构，达到供需平衡，有效缓解单一能源供应的局限性，提高能源利用效率。

二、负荷调度技术原理及挑战多能源互补系统的负荷调度核心在于实时监测、预测与优化。

首先，通过对各类能源发电量的精确预测，结合用户侧负荷需求的动态变化，实现能源的合理分配。

其次，利用先进的优化算法（如粒子群优化、遗传算法、模型预测控制等），在考虑系统约束条件（如电网稳定性、储能容量限制）的基础上，优化能源的转换与分配策略。

然而，多能源互补系统面临的主要挑战包括：可再生能源的间歇性和不确定性、储能技术的成本与效率、以及复杂系统的实时调控难度。

三、储能技术与系统灵活性储能技术是多能源互补系统中不可或缺的一环，它能显著提升系统的灵活性和可靠性。

电池储能、抽水蓄能、压缩空气储能等多种形式的储能技术可根据系统需求灵活配置，用于平抑可再生能源发电波动，保证连续稳定的能源供应。

储能系统的经济性分析需考虑初始、循环寿命、充放电效率等因素，通过综合评估确定最优储能规模和类型，以最小化系统总成本。

四、经济性分析框架经济性分析是衡量多能源互补系统可行性与效益的关键。

主要指标包括但不限于：回收期、度电成本（LCOE）、净现值（NPV）等。

风力发电与光伏发电储能系统优化设计及经济性分析　

风力发电与光伏发电储能系统优化设计及经济性分析林　振（厦门厦钨智能装备科技有限公司）摘　要：本文针对风力发电和光伏发电的储能系统进行了优化设计研究。

主要从容量匹配、运行策略和经济性评估三个方面进行分析。

结果表明，合理设置储能系统容量并优化运行，可以提高风电光伏发电的平滑性，为电网提供调峰服务，并具有较好的经济效益。

本文为风光发电储能系统的优化利用提供了参考。

关键词：风力发电；光伏发电；储能；经济性0　引言随着全球能源结构的调整和清洁能源的快速发展，新能源发电方式的比重不断提高［1］。

风力发电和光伏发电作为清洁可再生能源的主要形式，在可再生能源发电结构中占有重要地位。

但是，风力发电和光伏发电也存在间歇性强、调峰能力差等问题。

为了提高风力发电和光伏发电的系统稳定性、经济性以及电网适应性，搭建储能系统对其发挥重要作用。

本文针对风力发电与光伏发电储能系统的匹配设计、运行策略和经济性进行综合分析，以期为风力和光伏发电储能系统的规划设计和效益评估提供参考。

1　风力发电和光伏发电储能系统基本概述1.1　风力发电储能系统风力发电储能系统由风力机组、功率电子装置、储能装置组成［2］。

风力机组采用变桨距、变桨角风力机，机组容量一般在1-3MW。

储能系统常采用铅酸蓄电池或锂电池，考虑到成本效益兼顾，蓄电池容量约为风机额定功率的20-40%。

以2MW风机与0.5MW/ 1MWh锂电池组为例，充电时风机额定输出2MW送入电池充电，电池提供0.5MW功率、可储存1MWh能量。

放电时，电池可以提供0.5MW功率，可持续输出2小时。

充放电过程中，通过双向DC/DC转换器连接风机发电机侧直流母线与电池，并通过控制器协调风机、电池、DC/DC的功率分配。

放电时，先从电池提供功率，不足部分从风机补充。

光伏发电储能系统控制策略优化可以提高系统经济性，延长电池寿命。

1.2　光伏发电储能系统光伏发电储能系统主要由光伏数组、逆变器、储能装置组成［3］。

考虑风电场并网的电力系统短期多目标经济调度

理的发电计划，这里对风电场计划发电功率进行修正，正后的风电场计划发电功率如下式所示：修
Ｐｗ￡，）一Ｐｗ，（）・（（ｓ￡ｆ１＋ｅ（）￡）（）３
综合考虑风速和风功率预测、电场运行费用、风风功
计划发电功率与有效功率不等时的费用系数，中其为风电场备用费用系数，ｊ为风电场储存费用系数．由式（）１可以看出，计划发电功率与有效功率差
值过大或者过小，都会影响风电场运行费用，文定本
ｗｉｈｔｅｓｃｒｔｈｌｎｅｗｈｎｌｒｅｃｐｃｔｎｏｒｉｃｎｅｔｄｗｉ．Ｔｈｅｄｍａｄｓｐｅ — ｔｈｅｕｉｙｃａｌｇｅａｇ－ａａｉｗｉｄｐｗｅｏｎｃｅｔｉｅｙｓｈｔｅｎｗｅｎｓｉｒｓｅｔｄｆｒｍｏｉｃｔｏｆｒｄｔｏａｏｒｓｓｅｅｏｏｃｄｓａｃ．Ｏｎｔｅｂｓｓｏｎｐｅｎｎｎｅｏｄｆａｉｎｏａｉｉｎｌｗｅｙｔｍｃｎｍｉｉｐｔｈｉｔｐｈａｉｆｗｉｄｓｅｄａｄｗｉｄｐｗｅｏｅａｔｎｔｅｔｔｌｏｔｆｎｔｎｏｎａｍｓｔｋｎｉｔｈｒ—ｅｍｃｅｕｉｇｍｏｅｎｈｏｒｆｒｃｓｉｇ，ｈｏａｓｕｃｉｆｃｏｗｉｄｆｒｗａａｅｏｓｏｔｔｒｓｈｄｌｄｌｄｔｅｎｎａ
Ｉｔｔｔｎｓｉｕｅ，Ｉｎｈｕ７０５．ｚｏ３００，Ｃｈｉａａｎ）

风电场电力系统的调度与优化

风电场电力系统的调度与优化风能作为一种重要的可再生能源，其发电成本低、无污染、无耗损等优点日益被人们所认识和重视，风电发电已成为可再生能源中占据重要地位的能源之一。

然而，风能的不稳定性和风力发电场布局的特殊性，给风电场电力系统调度和优化带来了一定挑战。

本文将围绕这一问题进行探讨。

一、风电场的电力系统以及调度风电场的电力系统主要由风轮机、桥变电站、交流电缆、集电线路、变电所等组成。

在风电场的运行过程中，系统调度可以通过运用现代信息技术来实现。

系统调度的目标是确保风电场稳定运行和发电优质。

一般情况下，调度的主要策略是优先考虑制导MWh和基础电量的平衡，并结合风力发电场天气预报和市场电价情况，确定发电计划。

二、风电场电力系统调度的影响因素风力发电受地形、气压、湍流等多种各异的因素的影响，以致发电有时候无法全面、质量稳定地实现。

（一）风电机组实际运行状态风电机组运行状态不同，其发电功率也不同。

在调度时，需要考虑风电机组的运行状态，以控制发电功率，达到平衡发电的目的。

（二）天气因素天气因素是风力发电的关键影响因素，因为风力发电主要受到风速的影响。

在调度中应遵循天气预报，合理安排发电计划，以避免出现不必要的损失。

（三）电力市场情况在市场经济这种电力销售模式下，电力市场对风电场发电计划制定产生了直接影响。

在调度时，需要考虑到电力市场的情况，以便更准确地制定计划。

三、风电场电力系统调度的优化方法（一）结合天气预报实现发电计划优化在风电场电力系统的调度中，天气预报是十分重要的信息资源。

如果利用天气预报信息，可以有效地优化发电计划。

在制定发电计划时，需要考虑到风速的波动和天气的变化，进行合理安排。

（二）优化电力系统调度中的资源在调度中，可以通过调整风电机组的运行状态，优化发电计划。

如果有效利用风电机组各项条件，如配合市场电价、平衡基础电量等，可以实现调度优化。

（三）通过智能化技术实现发电计划优化随着科技的不断进步，电力调度已经支持许多智能化技术，在发电计划优化中有很大的应用。

光伏发电系统的电能调度与优化

光伏发电系统的电能调度与优化光伏发电系统是当前可再生能源领域的重要组成部分，它通过将太阳辐射能转化为电能，实现了清洁、可持续的电力生成。

然而，光伏发电系统的可用性和运行效率仍然存在一定的挑战。

电能调度与优化技术成为提高光伏发电系统性能和经济性的关键。

一、光伏发电系统的电能调度1. 储能系统在光伏发电中的作用光伏发电系统在正常工作状态下，会产生电能并将其送入电网，但在某些情况下，光伏发电系统会产生过多的电能，而电网无法完全吸收。

此时，储能系统可以起到缓冲作用，将过剩的电能储存起来，并在需要时释放。

2. 电能调度策略电能调度策略是一种能够实现光伏发电系统性能优化的方法。

常见的电能调度策略包括储能系统的控制策略、光伏发电系统的功率控制策略以及负荷侧的调整策略。

储能系统的控制策略主要包括储能容量的控制和电能的优先调度；光伏发电系统的功率控制策略涉及到功率预测和调整；负荷侧的调整策略主要包括负荷侧的灵活调整和负荷侧的优化配置。

二、光伏发电系统的电能优化1. 基于天气预测的电能优化光伏发电系统的电能生成与天气条件密切相关。

通过天气预测系统，可以准确地估计未来一段时间内的太阳辐射能状况，从而优化光伏发电系统的电能调度。

利用天气预测结果，可以制定合理的光伏发电功率分配方案，以最大程度地提高发电效率。

2. 基于负荷需求的电能优化在光伏发电系统的运行中，负荷需求是一个重要的考虑因素。

通过分析负荷需求的变化规律，可以制定合理的电能调度方案。

在高负荷需求时，光伏发电系统可以充分运行并满足电网需求；在低负荷需求时，可以将多余的电能存储起来，以备不时之需。

3. 基于经济性的电能优化光伏发电系统的电能优化还需要考虑经济性。

通过与电力市场进行交互，可以根据市场电价实施合理的电能调度和优化决策。

例如，在电力市场电价较高时，可以将光伏发电系统的功率调整到最大，以增加收益；而在电力市场电价较低时，可以适当降低光伏发电功率，降低供电成本。

考虑光热电站参与的电力系统优化调度策略研究

考虑光热电站参与的电力系统优化调度策略研究考虑光热电站参与的电力系统优化调度策略研究随着能源需求的不断增长和传统能源资源的枯竭，清洁能源的开发和利用已成为全球能源领域的一项首要任务。

光热电站作为一种可再生能源的形式，在电力系统中发挥着越来越重要的作用。

为了实现电力系统的高效运行和可持续发展，研究光热电站参与的电力系统优化调度策略成为了迫切的需求。

光热电站利用太阳能进行发电，具有稳定可靠、环保清洁的特点。

然而，光热电站的发电受到天气条件等因素的影响，存在一定的时空局限性和波动性。

因此，在电力系统的调度过程中，如何合理安排和调度光热电站的发电容量，以实现系统的最优性能是一个关键问题。

电力系统的优化调度策略目标是在保证电力系统安全稳定运行的前提下，最大化利用清洁能源并降低电力系统的运行成本。

针对光热电站的特点和电力系统的调度需求，可以设计并优化调度模型，通过分析和计算出光热电站在不同天气条件下的发电容量，以满足电力系统对电能的需求。

同时，还可以考虑多种因素，如电力市场的价格变动、电力输送损耗、电力负荷预测等因素，以实现电力系统的优化运行。

通过对系统进行动态优化调度，可以降低电力系统的负荷峰值、提高清洁能源利用率，并减少对传统能源的依赖。

光热电站的参与还可以通过灵活的调度策略来实现对电力系统的响应。

例如，在电力系统负荷较高的时刻，可以通过提前调整光热电站的发电容量，将更多的清洁能源注入到电网中，以满足用户的用电需求。

而在负荷较低的时刻，可以减少光热电站的发电容量，以节约清洁能源资源。

此外，还可以通过光热电站的储能技术，将多余的电能储存起来，以备不时之需。

此外，电力系统的调度策略还可以考虑光热电站与其他清洁能源发电设施的协同作用。

通过与风力发电、水力发电等清洁能源发电设施进行协同调度，可以实现能源互补和优化利用。

例如，在光热电站由于天气等原因无法正常发电时，可以通过调度风力发电或水力发电站的发电容量来弥补能源缺口，以保证电力系统的平稳运行。

电力系统中光伏发电的接入与调度策略分析

电力系统中光伏发电的接入与调度策略分析光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在电力系统中的接入与调度策略是当前研究的热点之一。

本文将从光伏发电的接入方式、调度策略和相关问题分析等方面探讨光伏发电在电力系统中的应用。

一、光伏发电的接入方式目前，光伏发电系统主要采用集中式和分布式两种接入方式。

集中式光伏发电系统主要指规模较大的光伏电站，其特点是光伏电池板集中布置在一定区域内，通过光伏逆变器将直流电转换为交流电并接入电网。

这种接入方式通常需要建设较长的输电线路，存在输电损耗较大、设备投资大等问题。

分布式光伏发电系统采用分散式布局，通常安装在建筑物、农田等地方。

每个分布式光伏电站都可以直接接入电网，通过逆变器将直流电转换为交流电。

这种接入方式可以减少输电损耗，提高电能利用效率，但也存在接入容量限制和电网安全稳定性等问题。

二、光伏发电的调度策略光伏发电的调度策略主要包括功率预测、电网调节、储能装置支撑和市场运作等环节。

1.功率预测准确预测光伏发电的功率是电力系统中合理调度的前提。

光伏发电的功率受到天气、季节和地理位置等因素的影响，因此需要建立精确的预测模型。

目前常用的功率预测方法包括天气模型、历史数据分析和人工智能算法等。

2.电网调节光伏发电的波动性和间歇性使得电网的调节任务更为复杂。

在高光伏发电功率时段，可能会出现过载、频率波动等问题，影响电网的稳定性。

因此，需要合理调度光伏发电系统的出力，通过并网控制系统以及与传统发电设备的协调运行，确保电网的稳定性。

3.储能装置支撑储能技术的应用可以缓解光伏发电波动性和间歇性带来的问题。

利用储能装置将光伏发电产生的多余电能存储起来，在需要时释放，调节电网负荷。

当前常见的储能装置包括电池、超级电容和抽水蓄能等。

合理利用储能装置可以提高光伏发电的消纳能力和电网供电质量。

4.市场运作光伏发电的市场化运作可以激励其参与电力市场竞争，提高效益和可持续发展。

建立合理的价格机制和市场规则，将光伏发电视为一种能源资源，与传统发电方式一同参与市场交易。

光伏电站和风电场储能容量配置的技术经济研究

光伏电站和风电场储能容量配置的技术经济研究摘要：近年来，我国对电能的需求不断增加，光伏电站建设越来越多。

储能系统具有双向吞吐功率的能力，实现了电能的时空转移，为风电安全友好并网提供关键技术支撑。

实际工程中较高的成本制约着储能大规模应用，因此选择容量配置方案时，在满足功能应用性前提下引入经济性评估可加快储能产业化。

本文首先对光伏电站接入电网电能质量评估，其次探讨了储能系统装机容量及充放电功率配置方法，最后就光伏电站和风电场储能容量配置的技术经济措施进行研究，以供参考。

关键词：储能;风电场;风电机组引言在新能源发展过程中，由于光伏发电和风力发电具有间歇性、波动性、随机性的特点，需要配套储能解决弃光弃风问题以及平滑光伏电站和风电场的出力。

因此，对于光伏电站和风电场而言，电网结构薄弱、弃光弃风问题突出的地区储能产业的发展潜力巨大。

然而，如何确定光伏电站和风电场储能系统的装机容量以及如何确定储能系统的充放电功率，需要进行深入的研究和分析。

1光伏电站接入电网电能质量评估在光伏电站的实际应用中，由于DC-AC变换流程的存在，所以需要利用到大功率的电力转换器件实施光伏并网的过程，其相关的技能参数同光伏发电并网相关联，直接影响到整个电网当中的电能质量。

并入电网的光伏电站依据设计容量可以分为不同电压等级的并网方法（高、中、低压等），依据不同的接入电压等级，能够确定不同的电能质量限制数值。

为顺利对光伏电站接入电网的电能质量进行有效评估，必须分析光伏发电的关键技术特点。

2储能系统装机容量及充放电功率配置方法目前已有不少研究者针对储能系统的装机提出了各类配置方法,针对电源侧光伏电站和风电场如何确定储能装机容量以及如何确定储能系统充放电功率，本文提出了一套基于经济性最优的储能系统优化配置方法。

该方法通过对光伏电站和风电场的运行现状分析，结合光伏风电的发电延时曲线，以当地太阳能和风能资源逐时数据和储能系统的单位造价、充放电效率、运行成本、售电电价和储能系统运行年数等因素作为边界条件，以净现值最大为目标计算储能容量配置。

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