针对风光出力的不确定性容易对虚拟电厂调度产生影响的问题,提出了基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的新型虚拟电厂优化调度模型。为了降低系统的碳排放,对热电联产机组加装碳捕集(carbon capture and stora...针对风光出力的不确定性容易对虚拟电厂调度产生影响的问题,提出了基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的新型虚拟电厂优化调度模型。为了降低系统的碳排放,对热电联产机组加装碳捕集(carbon capture and storage,CCS)系统;为了提高可再生能源的利用率,在系统中引入电转气(power to gas,P2G)装置,提出CCS-P2G耦合的运行模式;在CCSP2G耦合运行的基础上基于信息间隙决策理论考虑了风光出力的不确定性。通过CPLEX求解器对所建模型进行求解,结果表明,在CCS-P2G耦合运行下,风光出力的利用率达到100%,系统的运行成本降低了12.3%,有效提升了系统的经济性和低碳性;在IGDT策略下通过成本预留,在风光出力的不确定度不超过上限时,能实现调度周期内对虚拟电厂运行的有效管控。展开更多
该文针对可再生能源消纳和虚拟电厂碳减排的问题,提出了一种基于碳捕集系统(carbon capture and storage,CCS)、电转气(power to gas,P2G)和压缩液态CO_(2)储能(liquid carbon dioxide energy storage,LCES)的虚拟电厂(virtual power pl...该文针对可再生能源消纳和虚拟电厂碳减排的问题,提出了一种基于碳捕集系统(carbon capture and storage,CCS)、电转气(power to gas,P2G)和压缩液态CO_(2)储能(liquid carbon dioxide energy storage,LCES)的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)优化调度模型。该模型综合考虑了CCS、P2G和LCES的运行特性,以最大化VPP的碳减排效益和经济效益为目标,通过优化调度VPP内部的可再生能源、储能设备和碳捕集装置,实现了可再生能源的高效利用。提出了一种改进的霜冰优化算法(particle swarm optimizationrime optimization algorithm,PSO-RIME)用以求解VPP调度模型,并通过算例分析去验证所提模型和算法的有效性。结果表明,该模型和算法可以显著提高可再生能源的消纳能力和净收益,降低VPP的碳排放.展开更多
文摘针对风光出力的不确定性容易对虚拟电厂调度产生影响的问题,提出了基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的新型虚拟电厂优化调度模型。为了降低系统的碳排放,对热电联产机组加装碳捕集(carbon capture and storage,CCS)系统;为了提高可再生能源的利用率,在系统中引入电转气(power to gas,P2G)装置,提出CCS-P2G耦合的运行模式;在CCSP2G耦合运行的基础上基于信息间隙决策理论考虑了风光出力的不确定性。通过CPLEX求解器对所建模型进行求解,结果表明,在CCS-P2G耦合运行下,风光出力的利用率达到100%,系统的运行成本降低了12.3%,有效提升了系统的经济性和低碳性;在IGDT策略下通过成本预留,在风光出力的不确定度不超过上限时,能实现调度周期内对虚拟电厂运行的有效管控。
文摘该文针对可再生能源消纳和虚拟电厂碳减排的问题,提出了一种基于碳捕集系统(carbon capture and storage,CCS)、电转气(power to gas,P2G)和压缩液态CO_(2)储能(liquid carbon dioxide energy storage,LCES)的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)优化调度模型。该模型综合考虑了CCS、P2G和LCES的运行特性,以最大化VPP的碳减排效益和经济效益为目标,通过优化调度VPP内部的可再生能源、储能设备和碳捕集装置,实现了可再生能源的高效利用。提出了一种改进的霜冰优化算法(particle swarm optimizationrime optimization algorithm,PSO-RIME)用以求解VPP调度模型,并通过算例分析去验证所提模型和算法的有效性。结果表明,该模型和算法可以显著提高可再生能源的消纳能力和净收益,降低VPP的碳排放.
