【摘 要】
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伴随着全球能源危机以及环境污染问题的日趋加重,以风电为代表的可再生能源因其可持续性、低污染等优点得到了飞跃式发展。然而风电出力具有较大的波动性和随机性,加之在北方的供暖期,受到热电联产（Combined Heating and Power System,CHP）机组“以热定电”的限值,进而造成中国北部沿海地区弃风现象频繁发生。另外,沿海地区海水淡化过程所产生的高耗能成本也是迫切需要解决的重要问题。
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伴随着全球能源危机以及环境污染问题的日趋加重,以风电为代表的可再生能源因其可持续性、低污染等优点得到了飞跃式发展。然而风电出力具有较大的波动性和随机性,加之在北方的供暖期,受到热电联产（Combined Heating and Power System,CHP）机组“以热定电”的限值,进而造成中国北部沿海地区弃风现象频繁发生。另外,沿海地区海水淡化过程所产生的高耗能成本也是迫切需要解决的重要问题。针对以上问题,本文从沿海地区综合能源系统（Integrated Energy System,IES）角度出发,分析了海水淡化负荷可调节特性的作用机理,建立了含海水淡化负荷的沿海地区IES优化运行模型,旨在促进可再生能源消纳的同时降低系统运行成本。首先,概述了海水淡化技术以及IES风电消纳的国内外研究现状,搭建了沿海地区IES框架,分析了系统中主要设备的出力特性,同时对海水淡化相关理论进行阐述,并以反渗透（Reverse Osmosis,RO）技术为例对海水淡化负荷进行模型构建。然后,分析了海水淡化负荷调节效应的作用机理,构建了以系统日运行总成本最小和弃风量最少为优化目标的沿海地区IES优化运行模型,并对其中相应设备的出力状况进行约束;针对所构建的模型,从基本粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）出发,设计了惯性权重系数与学习因子改进、交叉变异改进两种改进策略对该算法进行优化,以提升算法的全局搜索能力,并提出了基于改进粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）的沿海地区IES优化运行策略。最后,以冬季中国北部某沿海地区为例进行仿真验证,对比分析了鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）、遗传算法（Genetic Algorithm,GA）与本文所提出IPSO算法的寻优能力,以及是否考虑海水淡化负荷调节效应对系统运行优化的影响,结果表明本文所提出的IPSO算法脱离局部最优能力更强、粒子寻优更加精准,同时也有效验证了本文设计的IES运行策略在提升系统运行经济性、促进新能源消纳等方面具有显著作用。
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