【摘 要】
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风电、光伏发电发展迅速,其上网电量不断增大,使得能源结构发生了显著改变。受风光出力随机波动性的影响,大规模并网后容易引起电力系统功率波动,给电网调度与新能源消纳增加了难度。配置了储热系统（thermal energy storage,TES）的光热（Concentrating Solar Power,CSP）电站具有良好的出力调节能力,因此,可以利用CSP电站出力灵活可调的特点平衡风光出力的波动性
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风电、光伏发电发展迅速,其上网电量不断增大,使得能源结构发生了显著改变。受风光出力随机波动性的影响,大规模并网后容易引起电力系统功率波动,给电网调度与新能源消纳增加了难度。配置了储热系统（thermal energy storage,TES）的光热（Concentrating Solar Power,CSP）电站具有良好的出力调节能力,因此,可以利用CSP电站出力灵活可调的特点平衡风光出力的波动性,减小高比例新能源出力波动对电网造成的影响。（1）介绍了风力发电、光伏发电、CSP发电以及电加热装置（electric heater,EH）的基本原理及系统结构,分析了EH的储放热原理以及含TES的CSP电站与电阻式电加热炉结合后能量转换特性,为本文后续建模提供了理论依据。（2）针对风光大规模并网高效消纳问题,首先,利用EH的电制热能力,消纳多余风光出力,作为CSP电站备用电源增加其调节能力,考虑系统对备用容量灵活多样性的要求,利用CSP电站和EH优越的双向调节能力提供部分备用;其次,以新能源发电的日出力最大和系统运行成本最小为目标,建立计及EH的风光热联合发电系统日前-日内优化调度模型。日前调度以风光预测出力和负荷需求为基础,寻求最优火电和CSP电站调度出力,并将日前调度结果作为日内滚动的输入变量,结合超短期风光、负荷预测数据,制定日内调度模型,再利用CSP电站快速响应特性配合火电机组平衡风光预测误差;最后,算例结果表明所提模型能够有效提高新能源消纳水平,降低火电机组调峰压力与备用压力。（3）考虑高比例新能源与负荷的不确定性,构建了光热-光伏-风电联合发电系统二层优化调度模型。将风光出力等效为负的负荷,上层优化模型以系统剩余负荷方差的期望值最小为目标函数,下层模型以火电机组和CSP电站总运行成本最低为目标函数。首先,采用确定的多场景分析法描述日前风光出力预测的不确定性,日内风光、负荷不确定性利用梯形模糊数等价模型表征,通过清晰等价类和设置不同的置信度水平求解模型;其次,基于日前风光出力预测场景集确定系统剩余负荷,结合火电和CSP电站进行日前优化调度。将日前调度结果作为参考量对日内风光与负荷进行预测,利用预测数据将风光与负荷用梯形模糊参数的四元组表示,进行日内优化调度,确定火电机组与CSP电站实际调度出力和旋转备用计划;最后,通过算例分析验证了该模型可有效提高风电、光伏等高比例新能源消纳。
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