计及调度经济性的光热电站储热容量配置方法【IEEE30节点】附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着可再生能源在电力系统中的占比不断提升，光热电站凭借其可储热特性在电力系统稳定与灵活调度中发挥重要作用。本文针对 IEEE 30 节点系统，提出一种计及调度经济性的光热电站储热容量配置方法。通过构建包含光热电站运行成本、与电网交互成本以及储热系统全生命周期成本的经济性目标函数，综合考虑电力系统功率平衡、光热电站运行约束、储热系统充放电约束等条件，建立储热容量配置模型。采用智能优化算法对模型进行求解，通过仿真分析验证了该方法能够在保障电力系统稳定运行的前提下，有效降低光热电站参与电力调度的成本，实现调度经济性与系统可靠性的平衡，为光热电站储热容量的合理配置提供理论依据与技术支持。

关键词

光热电站；储热容量配置；调度经济性；IEEE 30 节点系统；智能优化算法

一、引言

在 “双碳” 目标推动下，以光热发电为代表的可再生能源快速发展。光热电站通过储热系统可实现电力的灵活调节与稳定供应，有效缓解可再生能源发电的间歇性与波动性问题。然而，储热容量的合理配置直接影响光热电站的投资成本、运行效益以及参与电力系统调度的经济性。在 IEEE 30 节点这样的典型电力系统中，研究光热电站储热容量配置方法，对提升电力系统灵活性、优化能源资源配置、实现电力系统经济高效运行具有重要意义。目前，已有部分关于储热容量配置的研究，但在计及调度经济性方面仍有完善空间，本文将围绕此展开深入探讨。

二、光热电站与 IEEE 30 节点系统运行特性分析

2.1 光热电站运行特性

光热电站主要由集热系统、储热系统和发电系统组成。集热系统通过聚光装置将太阳能转化为热能，储热系统可在光照充足时储存多余热能，在光照不足或电力需求高峰时释放热能驱动发电系统发电。其发电功率受太阳辐照强度、储热系统储热状态等因素影响，具有一定的可调性，但同时也存在集热效率限制、储热系统充放电效率损失等约束。

2.2 IEEE 30 节点系统特性

IEEE 30 节点系统包含 6 台发电机、41 条输电线路和 21 个负荷节点，是电力系统研究中的经典测试系统。该系统的负荷需求呈现周期性波动，传统发电机组在应对负荷变化时存在响应速度慢、调节成本高的问题。光热电站接入后，可利用其储热特性参与系统调度，与传统机组协同运行，优化系统发电资源配置。

三、计及调度经济性的储热容量配置模型构建

3.1 目标函数

以光热电站参与 IEEE 30 节点系统调度的经济性最优为目标，构建目标函数。目标函数主要包括以下三个部分：

3.1.1 光热电站运行成本

3.1.2 与电网交互成本

3.1.3 储热系统全生命周期成本

3.2 约束条件

3.2.1 电力系统功率平衡约束

3.2.2 光热电站运行约束

3.2.3 储热系统充放电约束

3.2.4 储热系统容量状态约束

四、模型求解算法

采用智能优化算法对上述储热容量配置模型进行求解，如粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）等。以粒子群优化算法为例，其求解步骤如下：

初始化：确定粒子群规模、最大迭代次数、惯性权重、学习因子等参数，随机生成粒子群的初始位置和速度，粒子的位置代表储热容量配置方案。

适应度计算：根据每个粒子的位置，代入目标函数和约束条件，计算其适应度值，即调度经济性指标。

粒子更新：根据粒子群优化算法的速度和位置更新公式，更新粒子的速度和位置。

最优解更新：比较每个粒子的适应度值与自身历史最优适应度值以及全局最优适应度值，更新个体最优位置和全局最优位置。

终止判断：判断是否达到最大迭代次数或满足收敛条件，若满足则输出全局最优解，即最优的储热容量配置方案；否则返回适应度计算步骤继续迭代。

五、仿真分析

5.1 仿真场景设置

在 MATLAB 环境下搭建 IEEE 30 节点系统模型，并接入光热电站。设置调度周期为一天，划分为 24 个时段，收集系统中各发电机参数、负荷曲线、太阳辐照强度数据等。分别设置不同的储热系统初始投资、充放热效率、购售电价格等参数，构建多种仿真场景。

5.2 结果分析

不同储热容量配置方案对比：分析不同储热容量下光热电站的调度经济性，包括总运行成本、与电网交互成本、储热系统成本等指标。结果表明，存在一个最优的储热容量配置方案，可使调度经济性达到最佳。

与传统配置方法对比：将本文提出的计及调度经济性的储热容量配置方法与传统基于经验或固定比例的配置方法进行对比。结果显示，本文方法在降低运行成本、提高系统经济效益方面具有显著优势。

参数敏感性分析：研究储热系统初始投资、充放热效率、购售电价格等参数对储热容量配置结果和调度经济性的影响，为实际工程应用提供参数优化依据。

六、结论

本文提出的计及调度经济性的光热电站储热容量配置方法，通过构建合理的目标函数和约束条件，结合智能优化算法求解，能够在 IEEE 30 节点系统中实现光热电站储热容量的优化配置，有效提升调度经济性。仿真结果验证了该方法的有效性和优越性。未来研究可进一步考虑更多实际因素，如不确定性因素对光热电站运行的影响、与其他可再生能源的协同优化等，完善储热容量配置方法，推动光热发电技术在电力系统中的高效应用。