基于多能互补的热电联供型微网优化运行

基于多能互补的热电联供型微网优化运行

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_60703264/article/details/145993927

内容介绍

随着全球能源危机和环境污染日益严重，以清洁、高效、可靠为特征的微网技术得到了广泛的关注和发展。热电联供（Combined Heat and Power, CHP）型微网作为一种典型的微网形式，能够同时满足用户的电力和热力需求，显著提高能源利用效率，降低碳排放。然而，CHP型微网的运行优化面临着诸多挑战，包括可再生能源的间歇性波动、用户负荷的动态变化、不同能源形式之间的复杂耦合关系等。因此，基于多能互补的热电联供型微网优化运行成为当前研究的热点和关键。

热电联供型微网的优势与挑战

热电联供型微网的核心优势在于其能够实现能量的梯级利用，大幅提升能源的综合利用效率。传统的发电模式是将燃料的化学能转化为电能，剩余的热能直接排放到环境中，造成巨大的能量浪费。而CHP技术则能够将发电机组产生的余热回收利用，用于供暖、制冷或工业生产等，从而显著提高能源利用率，降低能源成本和环境污染。

具体而言，热电联供型微网具有以下优势：

• 提高能源利用效率:
  CHP技术可以将能量的综合利用效率提高到 80% 以上，远高于传统发电模式的 40% 左右。

• 降低能源成本:
  通过高效利用能源，CHP型微网可以显著降低用户的能源费用。

• 减少环境污染:
  CHP型微网可以采用清洁能源，如天然气、生物质等，并减少化石燃料的使用，从而降低碳排放和其他污染物排放。

• 提高供电可靠性:
  CHP型微网可以独立于大电网运行，在电网发生故障时，仍然可以为用户提供稳定的电力和热力供应，提高供电的可靠性和安全性。

然而，CHP型微网的运行优化也面临着诸多挑战：

• 可再生能源的间歇性波动:
  太阳能和风能等可再生能源具有间歇性和波动性，对CHP型微网的稳定运行带来挑战。

• 用户负荷的动态变化:
  电力和热力负荷具有随时间和季节变化的特性，增加了CHP型微网运行优化的复杂性。

• 不同能源形式之间的复杂耦合关系:
  电、热、气等不同能源形式之间存在复杂的耦合关系，需要考虑各种能源之间的转换和协调。

• 运行控制的复杂性:
  需要综合考虑经济性、环保性和可靠性等多个目标，并采取先进的控制策略，才能实现CHP型微网的优化运行。

多能互补技术在热电联供型微网中的应用

为了应对上述挑战，多能互补技术成为提高CHP型微网性能的关键。多能互补是指将多种能源形式进行有机结合，通过协调运行，实现能量的优化配置和高效利用。在CHP型微网中，常用的多能互补技术包括以下几种：

• 可再生能源的集成:
  将太阳能光伏、风力发电等可再生能源集成到CHP型微网中，可以降低对化石燃料的依赖，减少碳排放。为了应对可再生能源的间歇性波动，通常需要配备储能系统，如电池储能或储热系统，以平滑出力波动，提高供电的稳定性。

• 电网互联与灵活调度:
  CHP型微网可以与大电网互联，实现电力双向交互。在可再生能源发电充足时，可以将多余的电力出售给电网；在可再生能源发电不足时，可以从电网购电，从而提高能源利用效率和系统运行的灵活性。

• 多种储能技术的应用:
  除了电池储能和储热系统外，还可以采用抽水蓄能、压缩空气储能等多种储能技术，以满足不同时间尺度的能量存储需求。例如，抽水蓄能适合大规模长时间的能量存储，而电池储能则适合快速响应的短时能量存储。

• 冷热电三联供（CCHP）技术:
  将制冷设备（如吸收式制冷机）集成到CHP型微网中，可以利用余热进行制冷，实现冷、热、电三联供，进一步提高能源利用效率。

• 能源互联网技术的应用:
  利用能源互联网技术，可以实现不同能源网络之间的互联互通，提高能源系统的灵活性和可靠性。例如，可以将电力网络、天然气网络和热力网络连接起来，实现能源的优化调度和协同运行。

热电联供型微网的优化运行策略

基于多能互补的热电联供型微网优化运行策略旨在实现经济性、环保性和可靠性等多目标的综合优化。常用的优化运行策略包括：

• 基于模型预测控制（MPC）的优化:
  MPC是一种先进的控制方法，它能够预测未来一段时间内的系统状态，并根据预测结果进行优化控制。在CHP型微网中，MPC可以预测未来一段时间内的电力和热力负荷、可再生能源发电量以及能源价格，并根据预测结果进行优化调度，从而实现经济运行。

• 基于智能优化算法的优化:
  智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，可以用于求解复杂的优化问题。在CHP型微网中，可以使用智能优化算法求解最优的运行策略，以实现经济性、环保性和可靠性等多目标的综合优化。

• 基于鲁棒优化的优化:
  考虑到可再生能源发电和负荷预测的不确定性，可以采用鲁棒优化方法，保证系统在各种不确定性情况下都能稳定运行。鲁棒优化可以提供一种保守的优化策略，确保系统在最坏情况下也能满足约束条件。

• 考虑用户侧响应的优化:
  用户侧响应是指用户根据能源价格或激励信号，调整自身的用能行为。将用户侧响应纳入到CHP型微网的优化运行中，可以提高系统的灵活性和经济性。例如，可以制定分时电价，引导用户在用电高峰时段减少用电，从而降低系统的运行成本。

• 基于数据驱动的优化:
  利用大数据分析和机器学习技术，可以从大量的历史数据中学习系统的运行规律，并建立系统的模型。基于数据驱动的模型可以用于预测负荷、可再生能源发电量以及设备的状态，从而提高优化运行的精度和效率。

结论与展望

基于多能互补的热电联供型微网优化运行是实现能源高效利用和降低环境污染的重要途径。通过集成可再生能源、采用多种储能技术、应用先进的控制策略，可以显著提高CHP型微网的经济性、环保性和可靠性。

未来，随着智能电网、能源互联网、大数据和人工智能等技术的不断发展，CHP型微网的优化运行将朝着更加智能化、协同化和自适应化的方向发展。未来的研究方向包括：

• 更加精准的负荷和可再生能源发电量预测:
  提高预测精度是提高CHP型微网运行优化效率的关键。

• 更加灵活和智能的控制策略:
  需要开发更加先进的控制算法，以适应不断变化的运行环境。

• 更加高效和经济的储能技术:
  储能技术的进步将为CHP型微网的优化运行提供更大的灵活性。

• 更加深入的用户侧响应机制研究:
  充分发挥用户侧的潜力，可以提高系统的灵活性和经济性。

• 更加完善的能源市场机制:
  完善的能源市场机制可以为CHP型微网的运行提供更好的激励和引导。

运行结果

参考文献

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