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🔥 内容介绍
在全球积极推进能源转型,大力发展可再生能源的背景下,风电和光伏因具有清洁、可持续等优势,装机容量不断攀升。然而,其固有的间歇性、波动性和随机性,给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。抽水蓄能电站凭借技术成熟、储能容量大、调节速度快等特性,成为缓解风电、光伏接入难题的有效手段。本研究深入剖析风电、光伏与抽水蓄能电站的互补调度运行机制,构建了综合考虑多种因素的互补调度模型,并通过仿真实验进行验证。结果表明,该互补调度运行模式能够显著提升风电、光伏的消纳能力,增强电力系统的稳定性和可靠性,为促进可再生能源在电力系统中的高效利用提供了重要的理论与实践支撑。
关键词
风电;光伏;抽水蓄能电站;互补调度;电力系统稳定性
一、引言
随着全球气候变暖问题日益严峻,减少碳排放、实现能源的可持续发展已成为世界各国的共识。在众多可再生能源中,风电和光伏以其资源丰富、环境友好等特点,得到了迅猛发展。根据相关统计数据,近年来全球风电和光伏的装机容量呈现出爆发式增长。例如,我国在过去几年间,风电和光伏装机总量不断刷新纪录,为能源结构的低碳转型做出了重要贡献。
然而,风电和光伏的发电特性却为其大规模接入电力系统带来了阻碍。风力发电依赖于风速,风速的不稳定使得风电输出功率波动频繁;光伏发电则受光照强度、天气等因素影响,呈现出明显的间歇性和随机性。当大量风电和光伏接入电网时,会导致电力系统的功率平衡难以维持,电压和频率出现较大波动,严重威胁电力系统的安全稳定运行。与此同时,电力系统对调节电源的需求愈发迫切,需要一种能够有效平抑风电、光伏功率波动,保障电力可靠供应的技术手段。
抽水蓄能电站作为一种成熟的储能技术,具备独特的优势。它通过在电力低谷期将水从下水库抽到上水库储存能量,在电力高峰期将水从上水库放至下水库进行发电,实现了电能的灵活存储与释放。抽水蓄能电站的响应速度快,能够在短时间内调节发电功率,其储能容量大,可对大规模的风电和光伏功率进行有效调节。因此,研究风电、光伏与抽水蓄能电站的互补调度运行,对于提高可再生能源的消纳能力,保障电力系统的安全稳定运行具有重要的现实意义。
二、风电、光伏与抽水蓄能电站特性分析
2.1 风电特性
2.1.1 功率输出特性
风电机组的功率输出与风速密切相关,其功率特性曲线呈现出典型的非线性特征。在切入风速以下,风机无法启动发电;当风速处于切入风速和额定风速之间时,风机输出功率随风速的增加而近似线性增长;而当风速超过额定风速后,风机通过调节桨距角等方式保持额定功率输出;当风速达到切出风速时,风机将停止运行,以保护设备安全。实际的风速具有显著的随机性和波动性,受到地形、季节、昼夜等多种因素影响,这使得风电功率难以准确预测,给电力系统的调度带来了极大困难。
2.1.2 时空分布特性
从空间分布来看,风能资源在不同地区存在较大差异。沿海地区、高原地区以及一些开阔的平原地带,风能资源较为丰富,是建设风电场的理想选址。然而,这些地区的风电开发程度与当地的电力需求并不一定匹配,存在能源供应与需求的空间错配问题。从时间分布上,风速在不同季节、不同时段也有所不同。例如,在某些地区,冬季风速较大,风电出力相对较高;而在夏季,风速可能较低,风电发电量相应减少。此外,昼夜之间的风速变化也会导致风电功率在一天内出现较大波动。
2.2 光伏特性
2.2.1 功率输出特性
光伏发电的功率输出主要取决于光照强度和温度。在一定范围内,光伏电池的输出功率与光照强度近似成正比关系。当光照强度增强时,光伏电池产生的电流增大,从而使输出功率提高。然而,温度对光伏电池的性能也有显著影响,随着温度升高,光伏电池的开路电压会下降,导致输出功率降低。由于光照强度和温度受到天气、昼夜交替等自然因素的制约,光伏发电具有明显的间歇性和波动性。在晴朗的白天,光照充足,光伏发电功率较高;而在阴天、雨天或夜晚,光照强度减弱甚至为零,光伏电站几乎无法发电。
2.2.2 时空分布特性
在空间上,太阳能资源的分布同样存在不均衡性。一般来说,低纬度地区、干旱少云地区的太阳能资源更为丰富。但这些地区的电力需求与太阳能资源的分布也并非完全一致,同样面临着能源输送和消纳的问题。从时间角度分析,光伏发电具有明显的日周期性,白天有光照时发电,夜晚则停止发电。而且,不同季节的光照时间和强度不同,导致光伏发电量在季节间也存在较大差异。例如,在夏季,白昼时间长,光照强度高,光伏发电量相对较多;而在冬季,白昼时间缩短,光照强度减弱,发电量相应减少
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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
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