【电力系统】基于燃压缩空气储能系统的零碳微能源互联网优化调度附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球气候变暖问题的日益严峻，构建零碳能源体系已成为国际共识和发展趋势。微能源互联网(Micro Energy Internet, MEI)作为一种新型的分布式能源系统，凭借其清洁、高效、灵活的特点，在实现能源转型和构建零碳未来中扮演着重要角色。然而，微能源互联网中可再生能源发电的间歇性和波动性给系统的稳定运行和能源利用效率带来了挑战。因此，储能技术的引入对于平抑可再生能源的出力波动，保障系统供需平衡至关重要。本文将重点探讨基于燃压缩空气储能（Burning Compressed Air Energy Storage, BCAES）系统的零碳微能源互联网优化调度策略，旨在提升系统运行的经济性和环境效益，为实现零碳能源目标提供可行方案。

压缩空气储能（Compressed Air Energy Storage, CAES）技术是一种成熟的大规模储能技术，其原理是将电能转化为压缩空气的势能储存起来，并在需要时释放压缩空气驱动燃气轮机发电。传统的CAES系统需要天然气燃烧来提升压缩空气的温度，效率较低，并且产生碳排放。而燃压缩空气储能系统（BCAES）则通过利用生物质燃料或其他低碳燃料代替天然气，从而大幅降低碳排放，甚至实现零碳运行。

一、燃压缩空气储能系统的优势与挑战

BCAES系统作为一种新型的储能技术，在微能源互联网中应用具有以下优势：

• 大规模储能能力： BCAES系统可以提供数小时乃至数天的储能时长，能够有效平抑可再生能源发电的波动性，满足微能源互联网的长期能源存储需求。

• 地理位置限制较少： 与抽水蓄能等储能技术相比，BCAES系统对地理位置的依赖性较低，可以灵活部署在不同的微能源互联网中。

• 能源转化效率较高： 相比传统的CAES系统，BCAES系统通过优化燃烧过程和采用先进的燃气轮机技术，可以实现更高的能源转化效率。

• 环保效益显著： 使用生物质燃料等低碳燃料，BCAES系统能够显著降低碳排放，甚至实现零碳运行，符合零碳微能源互联网的发展目标。

然而，BCAES系统在实际应用中也面临着一些挑战：

• 燃料成本： 生物质燃料的成本相对较高，可能会影响BCAES系统的经济性。需要积极探索更经济、可持续的低碳燃料来源。

• 燃烧过程的控制： 生物质燃料的燃烧过程较为复杂，需要精确控制燃烧温度、压力等参数，以保证系统的稳定运行和污染物排放符合标准。

• 设备维护成本： 压缩机、燃气轮机等设备的维护成本较高，需要加强设备的监测和维护，以延长设备的使用寿命。

• 与微能源互联网的协调控制： BCAES系统需要与微能源互联网中的其他设备进行协调控制，以实现最佳的运行效果。

二、基于BCAES的零碳微能源互联网优化调度模型

为了充分发挥BCAES系统在零碳微能源互联网中的作用，需要构建合理的优化调度模型。该模型应综合考虑以下因素：

• 可再生能源发电预测： 准确预测光伏、风电等可再生能源的发电量，为BCAES系统的充放电决策提供依据。可以使用时间序列分析、机器学习等方法进行预测。

• 负荷预测： 准确预测微能源互联网的负荷需求，包括居民用电、工业用电等，为BCAES系统的供电决策提供依据。

• BCAES系统运行约束： 考虑BCAES系统的充放电功率限制、储能容量限制、燃烧过程约束等，确保系统的安全稳定运行。

• 燃料成本： 将燃料成本纳入优化目标，选择成本最低的燃料，并优化燃烧过程，以降低系统的运行成本。

• 碳排放约束： 设定碳排放上限，确保系统的碳排放量满足零碳目标的要求。可以通过碳捕集、碳交易等方式降低碳排放。

• 电网交互： 允许微能源互联网与外部电网进行能量交换，以提高系统的供电可靠性和经济性。

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