【光热电站CSP】含光热电站的热—电综合能源系统优化调度_基于光热发电的聚光集热系统控制与优化-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_daizuo/article/details/146217918

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着能源结构的转型和对环境保护的日益重视，构建清洁、高效、可持续的能源系统已成为全球共识。综合能源系统 (Integrated Energy System, IES) 作为一种能够实现多种能源形式协同利用、优化配置的先进能源供应模式，在提高能源利用效率、降低排放和增强能源系统可靠性方面具有显著优势。光热电站 (Concentrated Solar Power, CSP) 作为一种能够稳定输出电力的可再生能源发电技术，其与IES的融合为构建更加清洁、高效的能源系统提供了新的契机。因此，含光热电站的热—电综合能源系统优化调度问题，已成为当前能源领域的研究热点。

本文将深入探讨含光热电站的热—电综合能源系统优化调度问题，首先阐述其重要性和必要性，然后分析光热电站特性及其对IES调度的影响，进而总结常见的调度目标与约束条件，并介绍现有的优化调度方法，最后展望该领域未来的发展方向。

一、含光热电站的IES优化调度的重要性与必要性

构建含光热电站的IES并进行优化调度具有重要的意义和迫切的必要性，具体体现在以下几个方面：

提高可再生能源消纳能力： 随着风电、光伏等间歇性可再生能源的装机容量不断增加，电网消纳能力面临严峻挑战。光热电站自带储热能力，能够平滑光伏等可再生能源的出力波动，提高可再生能源的消纳水平，降低弃风、弃光现象的发生。通过IES的优化调度，可以充分发挥光热电站的储热作用，协调各种能源形式的出力，实现可再生能源的最大化利用。
提升能源利用效率： 传统的能源供应模式往往存在能量梯级利用不足的问题，导致能源浪费。IES能够将电力、热力、冷力等多种能源形式进行耦合，实现能源的梯级利用和协同优化。光热电站不仅能够发电，还可以提供热能，满足区域内的供热需求。通过IES的优化调度，可以实现能源的综合利用，提高整体能源利用效率，降低能源消耗。
降低碳排放： 传统的化石能源发电方式是碳排放的主要来源。光热电站利用太阳能发电，具有零碳排放的优势。通过在IES中引入光热电站，可以减少对化石能源的依赖，降低碳排放强度，助力实现碳达峰、碳中和的目标。优化调度策略可以进一步优化光热电站的运行方式，使其能够更有效地替代化石能源，进一步降低碳排放。
增强能源系统可靠性： 能源系统的可靠性是保障社会经济运行的重要基础。单一能源供应模式容易受到外部因素的影响，导致供能中断。IES能够将多种能源形式进行互联互通，形成相互支撑的网络。光热电站的储热能力可以在紧急情况下提供备用电力，增强能源系统的抗风险能力。通过优化调度，可以合理分配各种能源的出力，提高能源系统的可靠性和安全性。

二、光热电站特性及其对IES调度的影响

光热电站作为IES的重要组成部分，其独特的运行特性对IES的优化调度产生显著影响，需要充分考虑以下几个方面：

太阳辐射的间歇性和波动性： 太阳辐射强度受气候条件的影响，具有明显的间歇性和波动性。这使得光热电站的发电出力也呈现出类似的变化规律。IES调度需要考虑太阳辐射的不确定性，制定灵活的调度策略，以保证电网的稳定运行。
储热系统的存在： 储热系统是光热电站的关键组成部分，能够将太阳能转化为热能存储起来，并在需要时释放出来发电。储热系统的存在使得光热电站具有一定的可控性，能够平滑光伏等间歇性可再生能源的出力波动，提高电力系统的稳定性。调度需要充分利用储热系统的调节能力，优化光热电站的出力曲线，满足电网的负荷需求。
光热电站的发电效率： 光热电站的发电效率受太阳辐射强度、环境温度、以及运行状态等多种因素的影响。优化调度需要考虑这些因素，选择最佳的运行方式，提高光热电站的发电效率。例如，在太阳辐射强度较高时，可以提高光热电站的发电出力，而在太阳辐射强度较低时，可以利用储热系统发电。
光热电站的运行成本： 光热电站的运行成本包括启动成本、维护成本、以及运行过程中的损耗等。优化调度需要在保证供能可靠性的前提下，尽量降低光热电站的运行成本，提高IES的经济效益。

三、IES优化调度的目标与约束条件

IES优化调度的目标通常是实现系统的经济性、环保性和可靠性。

经济性目标： 经济性目标通常以最小化系统的运行成本为目标，包括燃料成本、启停成本、维护成本、购电成本等。公式可以表示为：
ini

min C = ∑ [C_fuel + C_start + C_maintenance + C_purchase]

其中，C_fuel代表燃料成本，C_start代表启停成本，C_maintenance代表维护成本，C_purchase代表购电成本。
环保性目标： 环保性目标通常以最小化系统的碳排放量为目标。公式可以表示为：
ini

min E = ∑ E_emission

其中，E_emission代表系统的碳排放量。为了同时考虑经济性和环保性，可以使用多目标优化方法，例如加权法，将多个目标转化为单目标进行求解。
可靠性目标： 可靠性目标通常以满足系统的负荷需求为目标，保证电、热、冷等各种能源的供应。公式可以表示为：
ini

P_load = ∑ P_generation

其中，P_load代表负荷需求，P_generation代表各个能源的出力。

除了上述目标之外，IES的优化调度还需要满足一系列的约束条件，主要包括：

电网约束：
包括节点电压约束、线路潮流约束、系统旋转备用约束等，保证电网的稳定运行。
设备运行约束：
包括发电机组的出力上下限约束、储能设备的充放电功率约束、热网的水力约束等，保证设备的正常运行。
能量平衡约束：
包括电力平衡约束、热力平衡约束、冷力平衡约束等，保证能源供需平衡。
光热电站特有的约束：
包括集热器面积限制、储热容量限制、透平进汽量限制等，保证光热电站的稳定运行。

四、IES优化调度方法

针对含光热电站的IES优化调度问题，现有的研究主要集中在以下几个方面：

确定性优化方法： 确定性优化方法假设所有输入参数都是已知的，例如预测负荷曲线、光伏出力曲线、风电出力曲线等。常用的确定性优化方法包括线性规划 (Linear Programming, LP)、混合整数线性规划 (Mixed-Integer Linear Programming, MILP)、非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP) 等。这些方法能够有效地求解大规模的优化问题，但无法处理输入参数的不确定性。
随机优化方法： 随机优化方法考虑了输入参数的不确定性，例如预测误差等。常用的随机优化方法包括随机规划 (Stochastic Programming, SP)、鲁棒优化 (Robust Optimization, RO) 等。随机规划通过模拟多种可能的场景，来考虑不确定性，但计算复杂度较高。鲁棒优化通过寻找对所有可能场景都可行的解，来保证系统的鲁棒性，但往往会过于保守。
模型预测控制 (Model Predictive Control, MPC)： MPC是一种基于模型的控制方法，通过预测未来一段时间内的系统状态，制定最优的控制策略。MPC能够动态地调整系统的运行状态，适应不断变化的环境条件。MPC在IES优化调度中具有广泛的应用前景，可以有效地处理输入参数的不确定性，提高系统的运行效率和可靠性。
智能优化算法： 智能优化算法是一类基于自然界或生物行为的优化算法，例如遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)、粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)、模拟退火算法 (Simulated Annealing, SA) 等。这些算法具有较强的全局搜索能力，能够有效地求解复杂的优化问题，但往往需要较长的计算时间。