热电联产(combined heat and power,CHP)机组作为区域综合能源系统中的核心耦合单元,是实现其高效运行的关键。然而CHP机组固有的热电耦合特性对其灵活调节能力和运行性能的提升存在一定限制,且其“以电定热”和“以热定电”的调度策略...热电联产(combined heat and power,CHP)机组作为区域综合能源系统中的核心耦合单元,是实现其高效运行的关键。然而CHP机组固有的热电耦合特性对其灵活调节能力和运行性能的提升存在一定限制,且其“以电定热”和“以热定电”的调度策略缺乏前瞻性考虑多元负荷和可再生能源的波动特征。集成储能系统可有效实现热电解耦,然而储能的充放电能力受其能量状态的影响。基于此,该文采用长短记忆神经网络对区域综合能源系统中多元负荷及可再生能源进行预测,以考虑多元负荷及可再生能源的时序波动,提出耦合源-荷多元预测与电热混合储能的主动调度策略。构建计及碳排放惩罚、可再生能源弃电惩罚及运行成本的优化调度模型。以某区域综合能源系统为例,对比分析“以电定热”、“以热定电”和“主动调度”策略。结果显示,长短记忆神经网络的最大预测误差为4.7%。采用电-热混合储能主动调度策略的运行成本比“以电定热”和“以热定电”运行策略分别降低了11.12%和3.67%。此外,主动调度策略可在平滑热电比负荷曲线的同时降低区域综合能源系统购电成本,并且对CHP机组的能效具有促进作用,进一步降低了区域综合能源系统的运行成本。展开更多
“双碳”目标下,为进一步降低综合能源系统(integrated energy system,IES)碳排放,提升可再生能源消纳能力,提出一种IES低碳经济运行优化策略。首先引入阶梯型碳交易机制约束IES的碳排放;然后建立耦合电转气(power to gas,P2G)和碳捕集...“双碳”目标下,为进一步降低综合能源系统(integrated energy system,IES)碳排放,提升可再生能源消纳能力,提出一种IES低碳经济运行优化策略。首先引入阶梯型碳交易机制约束IES的碳排放;然后建立耦合电转气(power to gas,P2G)和碳捕集系统(carbon capture system,CCS)模型,并细化P2G两阶段运行;接着在传统热电联产机组(combined heat and power,CHP)中引入卡琳娜循环与电锅炉联合运行,构造热电灵活输出的CHP模型;最后以系统运维成本、碳交易成本、购能成本和弃风弃光成本之和最小为优化目标,构建IES低碳经济调度模型,并设置不同运行场景对比分析。结果表明:IES碳排放减少38.45%,运行总成本降低10.37%,验证了所建模型的低碳性和经济性。展开更多
混合储能系统具有储能容量大、调节能力强等优点,有助于提高综合能源系统(integrated energy system,IES)的需求响应能力。首先,构建了一种电-氢-热混合储能系统(electric-hydrogen-thermal hybrid energy storage system,EHT-HESS),其...混合储能系统具有储能容量大、调节能力强等优点,有助于提高综合能源系统(integrated energy system,IES)的需求响应能力。首先,构建了一种电-氢-热混合储能系统(electric-hydrogen-thermal hybrid energy storage system,EHT-HESS),其中采用电解槽(electrolytic cell,EC)、蒸气重整反应(steam methane reforming,SMR)装置、储氢、热电联产氢燃料电池(hydrogen fuel cell,HFC)设备,实现电、气向氢能的转换,以及以氢能作为中间模态的“制氢-储氢-放氢/电/热”功能。其次,建立考虑EHT-HESS的IES需求响应策略优化模型,其中考虑IES响应电价和气价,同时根据富余风电量,进行购电、购气、用电、用热、用氢等策略决策的综合需求响应(integrated demand response,IDR)行为;并采用信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)计入概率分布未知的风电严重不确定性,采用基于综合范数的分布鲁棒优化(distributionally robust optimization,DRO)方法计入概率分布不完备的电价严重不确定性。最后,算例验证了模型和方法的合理性及有效性,并表明IES装设热电联产HFC构建EHT-HESS可实现氢能向电能与热能的转换,有助于增加风电消纳量,增加IDR决策的鲁棒性。展开更多
文摘热电联产(combined heat and power,CHP)机组作为区域综合能源系统中的核心耦合单元,是实现其高效运行的关键。然而CHP机组固有的热电耦合特性对其灵活调节能力和运行性能的提升存在一定限制,且其“以电定热”和“以热定电”的调度策略缺乏前瞻性考虑多元负荷和可再生能源的波动特征。集成储能系统可有效实现热电解耦,然而储能的充放电能力受其能量状态的影响。基于此,该文采用长短记忆神经网络对区域综合能源系统中多元负荷及可再生能源进行预测,以考虑多元负荷及可再生能源的时序波动,提出耦合源-荷多元预测与电热混合储能的主动调度策略。构建计及碳排放惩罚、可再生能源弃电惩罚及运行成本的优化调度模型。以某区域综合能源系统为例,对比分析“以电定热”、“以热定电”和“主动调度”策略。结果显示,长短记忆神经网络的最大预测误差为4.7%。采用电-热混合储能主动调度策略的运行成本比“以电定热”和“以热定电”运行策略分别降低了11.12%和3.67%。此外,主动调度策略可在平滑热电比负荷曲线的同时降低区域综合能源系统购电成本,并且对CHP机组的能效具有促进作用,进一步降低了区域综合能源系统的运行成本。
文摘“双碳”目标下,为进一步降低综合能源系统(integrated energy system,IES)碳排放,提升可再生能源消纳能力,提出一种IES低碳经济运行优化策略。首先引入阶梯型碳交易机制约束IES的碳排放;然后建立耦合电转气(power to gas,P2G)和碳捕集系统(carbon capture system,CCS)模型,并细化P2G两阶段运行;接着在传统热电联产机组(combined heat and power,CHP)中引入卡琳娜循环与电锅炉联合运行,构造热电灵活输出的CHP模型;最后以系统运维成本、碳交易成本、购能成本和弃风弃光成本之和最小为优化目标,构建IES低碳经济调度模型,并设置不同运行场景对比分析。结果表明:IES碳排放减少38.45%,运行总成本降低10.37%,验证了所建模型的低碳性和经济性。
