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免费外贸网站大全,云一网站公司,抖音服务商,网站是不是要用代码做计及调度经济性的光热电站储热容量优化配置方法 摘要#xff1a;代码主要做的是光热电站的容量优化配置问题#xff0c;目标函数综合考虑了火电机组发电成本、光热发电环境效益、旋转备用成本以及运行维护成本#xff0c;约束条件主要包括光热电站出力约束、储热、储电约束、…计及调度经济性的光热电站储热容量优化配置方法 摘要代码主要做的是光热电站的容量优化配置问题目标函数综合考虑了火电机组发电成本、光热发电环境效益、旋转备用成本以及运行维护成本约束条件主要包括光热电站出力约束、储热、储电约束、火电机组爬坡约束等等并在此基础上探究储热装置配置成本与调度经济性的平衡点确定光热电站储热容量配置并通过IEEE30节点数据验证了代码的正确性。 出图效果也非常清楚具体可以看下图。这届搞新能源的同行不容易啊既要伺候好光伏风电这些间歇性电源又要哄着煤电机组降出力。最近在折腾光热电站储热容量配置的活发现这玩意儿比想象中更有意思——本质上是在玩经济性和可靠性的跷跷板游戏。先丢个模型框架镇楼。我们的核心目标是用数学语言描述这个跷跷板平衡过程model ConcreteModel() model.P_csp Var(time, bounds(0, P_csp_max)) # 光热发电出力 model.S_heat Var(time, bounds(0, S_heat_max)) # 储热装置容量 model.P_thermal Var(gen, time) # 火电机组出力目标函数直接上组合拳把几个互相拉扯的成本项捆在一起def objective_rule(model): return sum(燃料成本系数 * model.P_thermal[g,t] ** 2 for g in gen for t in time) \ sum(环境效益系数 * model.P_csp[t] for t in time) \ 储热配置成本 * model.S_heat \ sum(备用成本系数 * (负荷预测[t] - model.P_csp[t]) for t in time) model.obj Objective(ruleobjective_rule, senseminimize)这坨代码有意思的地方在于火电机组的发电成本用的是二次项第3行这比线性成本更贴近实际运行曲线。而光热发电的环境效益项第4行就像给新能源发奖金逼着模型多用清洁能源。约束条件才是真战场随便挑两个典型的# 储热装置的薛定谔状态方程 def storage_balance(model, t): if t 0: return model.S_heat[t] 初始储热量 else: return model.S_heat[t] model.S_heat[t-1] 集热量[t] - model.P_csp[t]/转换效率 model.storage_cons Constraint(time, rulestorage_balance) # 火电的祖传爬坡限制 def ramp_limit(model, g, t): if t 0: return model.P_thermal[g,t] - model.P_thermal[g,t-1] 爬坡上限 else: return Constraint.Skip model.ramp_cons Constraint(gen, time, ruleramp_limit)储热约束里的时间耦合特性第5行让整个模型变成时空连续体必须处理好每个时间步的继承关系。火电爬坡限制第10行则像给火电机组系上安全带防止出力剧烈波动。求解器跑起来后拿IEEE30节点当试验田发现几个有趣现象储热配置成本每降低10%系统总成本呈现先快后慢的下降趋势像极了边际效应递减曲线光热出力在午间光伏大发时段会主动降低把储热容量留给晚高峰使用活脱脱的时空套利高手火电机组在储热容量超过某个临界值后出力曲线明显平滑但运维成本开始抬头最后上点干货——如何找到那个微妙的平衡点关键在目标函数里储热配置成本项的系数设定。这系数就像调节旋钮往左拧是压储热容量换短期经济性往右拧是堆储热设备求长期收益。实际项目中得拿着历史数据反复调参跟老中医把脉似的。