4、混合能源发电优化：从数据到实践的全面解析

混合能源发电优化：从数据到实践的全面解析

1. 引言

随着公众节能意识的提升，太阳能、风能、生物质能和水能等可再生能源（RES）的利用日益广泛。印度计划到2022年实现175GW的可再生能源装机目标，风能是最大的可再生能源，太阳能则是增长最快的。然而，可再生能源具有间歇性，风速的随机性导致风电生产存在不确定性，日照和辐照度的昼夜及季节性变化也会影响太阳能输出。

为了实现混合能源的优化发电，分析这些不确定性至关重要。可以通过蒙特卡罗、泰勒级数等方法进行不确定性分析。风电场的不确定性分析可基于威布尔、瑞利或对数正态参数的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）；太阳能的不确定性则可通过光伏模块建模和基于日照水平的功率输出分析来确定。

随着可再生能源在电网中占比的增加，将其集成到现有网络面临诸多挑战。为了评估和维持发电、输电和需求之间的平衡，运营商需要提前了解可再生能源的瞬时可用性、预期和响应变化。OPF、DCPF和ACPF等方法可用于记录和验证随机和间歇性可再生能源发电集成后的功率流变化。

系统中输电线路功率流的变化和压力运行会导致拥堵，从而引入拥堵成本到节点边际定价（LMP）中，增加了LMP计算的复杂性。ACOPF、3参数、决策树模型和P2P等方法可用于评估有无输电约束下的LMP。网络可靠性参数如总传输容量（TTC）、可用传输能力（ATC）和传输可靠性裕度（TRM）对于确保网络安全可靠运行至关重要，它们会随功率流变化而波动。

通过分析线路功率流、LMP和可靠性参数，可以管理系统中的拥堵，实现混合能源发电的优化。优化混合发电框架分为三个部分，分别关注输电线路功率流模式、母线LMP和可靠性参数，以确定混合发电的最佳位置。