✅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
在全球能源转型的大背景下,可再生能源的开发与利用已成为应对气候变化、保障能源安全的关键举措。风能和水能作为两种重要的可再生能源,在全球能源结构中的占比日益提高。国际能源署(IEA)的数据显示,过去十年间,全球风电装机容量以每年 15% 的速度增长,水电装机容量也稳步提升 。然而,风能和水能各自存在局限性,如风能的间歇性和不稳定性,以及水电开发受地理条件限制等问题,制约了它们的进一步发展。
为了突破这些瓶颈,风 - 水电联合优化运行模式应运而生,成为可再生能源发展的关键方向。这种联合模式通过将风能和水能有机结合,实现两者优势互补,不仅能提高能源供应的稳定性和可靠性,还能提升能源利用效率,降低对环境的影响。在我国,云南、四川等地已开展风 - 水电联合项目试点,初步取得了良好的经济和环境效益 。因此,深入研究风 - 水电联合优化运行,对于推动能源转型、实现可持续发展具有重要的现实意义。
探秘风 - 水电互补原理
风 - 水电联合优化运行模式的基础在于风能和水能的互补特性,这种互补性主要体现在时空分布和能量特性两个方面。通过两者的有机结合,可以有效克服各自的局限性,提高能源供应的稳定性和可靠性。
(一)时空互补性
从时间分布来看,风电的出力受气象条件影响显著,具有明显的间歇性和波动性。在风力较弱或无风时段,风电出力大幅下降甚至为零;而在强风时段,风电出力又可能超出预期 。相比之下,水电的发电过程相对稳定,主要取决于水库的水位和流量。在丰水期,水电可以持续稳定地发电;在枯水期,虽然发电量会有所减少,但通过合理的水库调度,仍能保证一定的电力输出。
这种时间分布上的差异使得风 - 水电具有良好的互补性。在风电出力较低的时段,水电可以增加发电,填补电力缺口;而在风电出力充足时,水电可以适当减少发电,节省水资源。例如,在我国西北地区,冬季风力资源丰富,风电出力较大,但水电处于枯水期,发电量相对较少;而在夏季,水电进入丰水期,风电出力则相对平稳。通过风 - 水电联合运行,可以实现电力的稳定供应,满足不同季节的用电需求。
从空间分布来看,风电场通常建设在风力资源丰富的地区,如沿海地区、高原地区和山区等;而水电站则多分布在河流落差大、水资源丰富的区域。这种空间分布的差异为风 - 水电联合开发提供了有利条件。通过合理规划风电场和水电站的布局,可以实现资源的优化配置,提高能源开发效率。例如,在我国西南地区,既有丰富的水能资源,又具备一定的风能资源。通过在该地区建设风 - 水电联合项目,可以充分利用当地的自然条件,实现风能和水能的协同开发。
(二)能量特性互补
在能量特性方面,水电具有较强的稳定性和可调度性。水电站可以根据电网的负荷需求,通过调节水轮机的导叶开度或水库的泄水量,快速调整发电功率,实现对电网的调峰、调频和调压等功能。而风电的波动性和间歇性则给电网的稳定运行带来了挑战。风力的突然变化会导致风电出力的大幅波动,增加电网的调节难度和运行风险。
将水电与风电联合运行,可以充分发挥水电的调节作用,有效平抑风电的波动。当风电出力增加时,水电可以适当减少发电,避免电网出现过负荷;当风电出力减少时,水电则可以迅速增加发电,维持电网的功率平衡。这种能量特性的互补,不仅可以提高风电的消纳能力,减少弃风现象,还能增强电网的稳定性和可靠性,保障电力系统的安全运行 。例如,在一些风 - 水电联合项目中,通过建立智能调度系统,实时监测风电和水电的出力情况,并根据电网需求进行动态调整,实现了两种能源的高效协同运行。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 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
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇