本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主的专栏栏目《论文与完整程序》
这个标题表明研究的主题涉及到光热电站系统中的储热容量优化配置，而优化的目标是在系统中实现调峰需求并平衡光热电站的收益。让我们逐步解读这个标题的关键要素：
-
系统调峰需求： 指的是在能源系统中，特别是光热电站系统中，需要考虑对能源产生和使用的峰值进行调节，以满足不同时间段的需求波动。这可能涉及到能量的储存和释放，以便在需要时提供额外的能量。
-
光热电站收益平衡： 指的是确保光热电站的经济运行，即在发电和销售能量的过程中实现平衡。这包括考虑电站的运营成本、电价波动以及可能的收入来源。
-
储热容量优化配置： 意味着通过优化设计储热系统的容量，以更好地满足系统的调峰需求并最大化光热电站的经济效益。这可能涉及到确定储热设备的规模、性能参数和操作策略等方面的决策。
因此，这个研究的关键目标是通过储热容量的合理配置，使得光热电站在满足系统调峰需求的同时，经济效益最大化。这可能需要在经济、工程和运营等多个方面进行综合考虑，以找到最佳的储热容量配置方案。
摘要：储热系统是光热电站参与调峰的基础，若能在规划阶段充分考虑运行需求，进而合理地配置储热系统容量，则能够有效缓解系统调峰压力，提高光热电站运行经济性。为此，该文提出一种兼顾系统运行成本与光热电站收益的优化配置方法，同时考虑光热电站调峰补偿及分摊，进一步优化配置结果。首先，建立系统成本优化模型，利用风光资源的互补特性，对各发电机组出力进行决策，实现系统运行成本最优；其次，在考虑光热电站传统模型的基础上，计及调峰收益与分摊费用建立光热电站个体优化模型，以期提高其投资积极性。采用模糊隶属度函数对模型求解结果进行量化，取两者均值作为综合满意度，并以满意度最大为目标，通过迭代计算得到储热系统容量配置的最优解。最后，基于IEEE-30节点进行算例仿真，得到最优储热容量为3295MW·h，相比不计调峰补偿时运行成本降低3.15万元，验证了所提方法的可行性。
这个摘要详细描述了一项研究，主要关注光热电站中储热系统的优化配置，以实现系统调峰和提高光热电站的经济性。以下是摘要的主要要点的解读：
-
储热系统的重要性： 摘要强调储热系统在光热电站中参与调峰的基础作用。这意味着储热系统在能源系统中具有关键的角色，可以通过调整储热系统的容量来有效缓解系统调峰压力。
-
规划阶段的关键性： 强调在规划阶段充分考虑运行需求，并合理配置储热系统容量。这表明在光热电站的设计和规划过程中，对储热系统的容量进行合理的配置对于实现系统调峰和提高经济性至关重要。
-
综合优化方法： 文章提出了一种兼顾系统运行成本和光热电站收益的优化配置方法。这涉及建立系统成本优化模型和光热电站个体优化模型，以实现整体的经济性最优。
-
模糊隶属度函数的应用： 采用模糊隶属度函数对模型求解结果进行量化，这表明在不确定性和模糊性方面引入了一定的方法。这可以提高模型的适应性，尤其是在考虑到现实中存在的各种不确定性的情况下。
-
仿真和验证： 使用IEEE-30节点进行算例仿真，得到了最优的储热容量为3295MW·h。结果显示，相较于不考虑调峰补偿时，运行成本降低了3.15万元。这验证了所提出的方法在实际应用中的可行性。
总体而言，这项研究通过综合考虑系统调峰需求、经济性和模糊性，提出了一种能够在规划阶段优化配置光热电站储热系统容量的方法，并通过仿真验证了该方法的有效性。
关键词： 光热电站;容量配置;深度调峰;风光消纳;经济性分析;
-
光热电站： 指的是一种利用太阳能光热转换为电能的电站。这可能涉及使用反射镜或透镜来集中太阳光，产生高温，然后利用这种高温产生蒸汽，最终驱动发电机产生电能。
-
容量配置： 意味着确定光热电站中储热系统的适当规模或容量。在这个上下文中，可能指的是通过调整储热系统的容量来满足光热电站的运行需求，以实现系统的最优性。
-
深度调峰： 可能指的是在能源系统中进行更加精确和灵活的负荷调节，以适应变化的能源需求。在这里，与光热电站相关，可能是通过储热系统的深度调整，实现对系统调峰的更为深入和有效的处理。
-
风光消纳： 意味着吸纳和整合风能和太阳能，使其成为能源系统的一部分。这可能涉及到有效地整合风力发电和太阳能发电，以平衡能源供需，减少浪费。
-
经济性分析： 涉及对光热电站运行的经济效益进行评估和分析。这可能包括考虑成本、收益、运维费用等因素，以便在容量配置和系统运行中做出经济上合理的决策。
在这个背景下，研究可能致力于通过深度调峰和风光消纳来提高光热电站的经济性，并通过容量配置来优化储热系统，以满足系统运行的经济和可持续发展目标。
仿真算例：
本文以改进的 IEEE-30 节点进行算例分析，系 统接线图如图 5 所示。其中光伏电站与风电场装机 容量均为 250MW，光热电站装机容量为 100MW， 运行参数如表 1 所示，其他参数见附录 B。为了验证所提储热容量配置模型的可行性，首 先通过本文所提模型得出最优储热容量并对结果 进行分析，然后设置 3 个典型场景，通过对比分析 本文算例的有效性。 1）场景 1：采用单日数据进行计算，考虑光热电站调峰收益及费用分摊。 2）场景 2：采用多日数据进行计算，不考虑光 热电站调峰收益及费用分摊。 3）场景 3：采用多日数据进行计算，考虑光热 电站调峰收益及费用分摊
仿真程序复现思路：
以下是一个简化的示例：
import numpy as np
import pandas as pd
# 定义电力系统类
class PowerSystem:
def __init__(self, pv_capacity, wind_capacity, csp_capacity):
self.pv_capacity = pv_capacity
self.wind_capacity = wind_capacity
self.csp_capacity = csp_capacity
self.results = {}
def simulate_scenario(self, data, scenario):
# 根据场景进行仿真
if scenario == 1:
# 场景 1：使用单日数据进行计算，考虑光热电站的调峰收益和费用分摊
self.results[scenario] = self.run_simulation(data, True)
elif scenario == 2:
# 场景 2：使用多日数据进行计算，不考虑光热电站的调峰收益和费用分摊
self.results[scenario] = self.run_simulation(data, False)
elif scenario == 3:
# 场景 3：使用多日数据进行计算，考虑光热电站的调峰收益和费用分摊
self.results[scenario] = self.run_simulation(data, True)
else:
print("Invalid scenario")
def run_simulation(self, data, consider_csp):
# 在这里实现具体的仿真逻辑
# 根据数据和设置运行电力系统模拟
# 返回仿真结果
# 这里只是一个示例，具体的仿真逻辑需要根据你的模型来实现
simulated_data = data * np.random.rand() # 示例：使用随机数模拟数据
if consider_csp:
simulated_data += self.csp_capacity * np.random.rand() # 示例：考虑光热电站的影响
# 在这里可以添加更多的仿真逻辑
return simulated_data
# 定义数据导入函数
def load_data():
# 在这里实现数据导入逻辑，可能使用 pandas 读取数据文件
# 返回数据集
data = pd.read_csv("your_data.csv") # 示例：假设数据以CSV格式存储
return data
# 主程序
if __name__ == "__main__":
# 初始化电力系统
power_system = PowerSystem(pv_capacity=250, wind_capacity=250, csp_capacity=100)
# 导入数据
data = load_data()
# 仿真三个场景
for scenario in range(1, 4):
power_system.simulate_scenario(data, scenario)
# 打印仿真结果
for scenario, result in power_system.results.items():
print(f"Scenario {scenario} Result: {result}")
这只是一个基本的框架，具体的实现需要根据你的电力系统模型和数据结构进行调整。请确保根据你的实际需求对这个框架进行修改和扩展。
![[C#]使用PaddleInference图片旋转四种角度检测](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4e8c0ad87bf64a338e52f995061282d9.jpeg)
