考虑火电机组储热改造的电力系统低碳经济调度附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着全球应对气候变化的行动不断推进，电力行业作为碳排放的重要领域，亟需向低碳化转型。光伏发电凭借其清洁、可再生的特点，装机容量快速增长，但受自然条件制约，其功率输出具有随机性和间歇性 。与此同时，火电机组仍是电力供应的主力军，但其高能耗、高碳排放的特性与低碳发展目标相悖。火电机组储热改造通过加装储热装置，可有效调节机组的出力灵活性，使其更好地适应可再生能源接入带来的电力波动 。

在这种背景下，将基于 TCN-GRU-Attention-ABKDE 的光伏功率概率预测与火电机组储热改造相结合，开展电力系统低碳经济调度研究，具有重要的现实意义。一方面，精准的光伏功率预测为系统调度提供了可靠的可再生能源出力信息；另一方面，火电机组储热改造增强了系统灵活性，有助于优化资源配置，降低碳排放，实现电力系统经济与环境效益的双赢。

二、火电机组储热改造原理与关键技术

2.1 改造原理

火电机组储热改造主要是在传统火电机组的基础上，增设储热系统。储热系统一般由蓄热介质、换热器、管道和控制系统等组成 。在电力负荷低谷时段，火电机组产生的多余热量被储存到蓄热介质中；在电力负荷高峰时段或光伏功率不足时，储存的热量被释放出来，用于发电或供热，从而实现火电机组出力的灵活调节。这种方式打破了火电机组 “以热定电” 的运行模式，提高了机组对可再生能源消纳的适应性。

2.2 关键技术

1. 蓄热介质选择：蓄热介质的性能直接影响储热系统的效率和成本。常见的蓄热介质包括显热蓄热材料（如水、砂石）、潜热蓄热材料（如相变材料）和热化学蓄热材料。不同的蓄热介质具有不同的蓄热密度、工作温度范围和循环寿命，需根据火电机组的实际工况和成本预算进行合理选择 。

1. 储热系统与机组的集成技术：实现储热系统与火电机组的高效集成，需要解决热量传输、系统控制等问题。例如，优化换热器的设计和布置，确保热量的快速、高效传递；开发先进的控制系统，实现储热系统与火电机组运行的协同控制，提高系统整体运行效率 。

1. 储热系统的安全与可靠性技术：由于储热系统在高温、高压等工况下运行，需要采取有效的安全防护措施，如设置压力释放装置、温度监测系统等，确保系统安全稳定运行；同时，通过材料选择和结构设计，提高储热系统的可靠性和使用寿命。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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