风电碰上光热和热电联产，这个组合听起来就像能源界的“复仇者联盟“。今天咱们聊聊这个混合发电系统的调度门道，重点拆解下怎么用代码把风、光、热三个老伙计协调明白

最新推荐文章于 2026-01-09 13:38:13 发布

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主题：风电-光热-CHP联合发电系统优化调度关键词：光热发电；热电联产；优化调度；本文联合发电系统主要包含了风电、光热发电（CSP）、热电机组和纯凝机组，以CSP、热电机组和纯凝机组的发电成本最低为优化目标建立了调度模型，部分出图如下。适合在此基础模型上进行进一步拓展。

先看系统架构：风电负责看天吃饭，光热电站（CSP）既当发电厂又当储能罐，热电机组玩的是热电联供，纯凝机组当备胎。目标就一个——让这三个传统机组的发电成本打到最低。这里头最有趣的是CSP的热存储特性，白天存的热量晚上还能接着发电，相当于自带充电宝。

建模时得考虑几个硬约束：热电联产机组的热电耦合关系（发电量和供热不能劈腿）、CSP的镜场集热效率随太阳辐射变化、风电的间歇性还得留出备用容量。举个代码片段，看目标函数怎么构建：

def objective_rule(model):
    return sum(csp_cost*P_csp[t] + chp_cost*(P_chp[t]+Q_chp[t]) 
              for t in model.TimePeriods)

model.total_cost = Objective(rule=objective_rule, sense=minimize)

这里把CSP的发电成本、CHP机组电热双输出成本打包求和。注意CHP的成本计算方式，既要算发电成本也得算供热成本，毕竟烧的是同一炉子煤。

处理热电耦合约束时得小心，CHP机组的热电比不是固定的。比如某型号机组的热电出力可行域可能像个平行四边形，这时候要用分段约束：

for t in model.TimePeriods:
    model.chp_ratio.add(
        Q_chp[t] == 0.8*P_chp[t] + 30  # 假设线性关系
    )
    model.chp_limits.add(
        (200 <= P_chp[t] <= 500),
        (200 <= Q_chp[t] <= 400)
    )

这种线性近似虽然粗暴但实用，真要较真可以用更精确的工况曲线拟合。实际项目中我们遇到过某电厂的热电曲线像心电图，这时候就得上分段线性化或者神经网络逼近了。

结果可视化时，重点看三张图：CSP储热罐的充放状态、CHP机组运行在热电图的哪个位置、风电消纳率随时间变化。用matplotlib画储热状态可以这样：

plt.stackplot(time, storage_in, storage_out, 
              labels=['充电','放电'])
plt.axhline(y=storage_capacity, color='r', linestyle='--')

那条红色虚线标出储热上限，能直观看出什么时候该放热救场。记得给风电波动留足备用容量，某次仿真忘记这个，结果凌晨两点风电骤降时系统直接崩了。

这个模型还能往多个方向扩展：加上碳交易成本、引入熔盐储热寿命损耗模型，或者把电价波动做成交互式变量。最近在试水用强化学习代替传统优化，让系统自己学着在复杂环境下苟住——虽然现在效果像人工智障，但未来可期。

搞能源优化就像炒菜，火候（约束条件）和配料（成本权重）差一点，出来的可能是黑暗料理。下次可以聊聊怎么处理风光预测的玄学误差，那才是真正的刺激战场。