简介:摘要:随着我国社会经济的不断发展,制造行业自动化成为当前行业发展的关键。我国的中药自动化制药过程中,需要利用节能手段进行科学的能效管理,促进中药自动化制药过程的优化控制,从而提升中药制造的水平和效率。但是,在传统的中药自动化制药过程中,能效管理手段的应用还不成熟,无法对制药流程进行科学的优化控制,极大阻碍了中药自动化制药的发展,影响了中药自动化制药的效率与质量,造成中药生产过程中能源的浪费与不合理利用。随着科技的不断进步,能效管理理论的不断发展,可弥补中药自动化制药过程中能源消耗大的问题,推动中药自动化制药能效管理的进一步发展。能效管理的应用很大程度了拓宽了中药自动化制药的发展道路,对中药制造发展有着重要意义。通过对当前中药自动化制药流程进行分析,提出能效管理及优化控制的具体应用策略。
简介:摘要:电力是国民经济的命脉,电力数据则是真实反映经济运行状况的“晴雨表”。最新数据显示,我国在2020年1-11月份的全社会用电量达到66772亿千瓦时,同比增速也从9月的0.9%升到11月的2.5%。可以确定的是,截至2020年12月底,同比增速还会提高。进入2020年12月以来,我国多地出现了多年未见的“拉闸限电”。尽管停电给工业生产、服务业发展和居民生活带来了不便,但从另一个角度来看,这对尚在特殊时期的经济恢复而言,的确是一个“积极”的信号。相比国外仍处停工停产、失业率飙升的状况,这一定程度体现了中国经济的韧性与活力。鉴于此,文章结合笔者多年工作经验,对基于NILM数据的电力用户能效量化分析方法提出了一些建议,仅供参考。
简介:摘要:对社区综合能源系统需求侧潜在的大量可控负荷,提出了考虑需求侧可控负荷的含储能社区综合能源系统优化调度模型。首先,分析了综合能源系统的框架并以此建立了包含能源生产、转换、存储等模块的数学模型。其次,根据需求侧电、热可控负荷的响应类型建立了三类负荷响应模型。最后,以社区综合能源系统在一个调度周期内综合运行成本最小为目标,构建考虑可控负荷的社区综合能源系统优化调度模型。 关键词:需求响应;负荷曲线;储能;优化调度 1 引言 需求侧响应技术是社区综合能源系统重要的技术组成部分,通过采取一定的激励措施,使用户主动参与到社区综合能源系统的优化过程中,可以有效缓解出力机组的供能压力、提高运行的稳定性[1-2]。为促进能源更加高效的利用,相关研究人员先后针对区域综合能源系统的调度模型展开研究。文献[3]通过与用户直接签订协议,以直接控制空调、热水器等特定设备;文献[4-5]考虑微网在独立运行模式下,分析可平移负荷参与优化调度对系统调度成本的影响。 基于此,文中计及不同可控负荷参与到需求响应的特点,构建了可平移负荷、可削减负荷的数学模型,对社区综合能源系统的各个模块建立模型。 2 社区综合能源系统框架模型 文中研究的社区综合能源系统涵盖电、热、气等多种能源种类,该能源系统的主要构成设备包括光伏发电、风电机组等可再生能源、燃气微燃机、燃气锅炉、电锅炉等,辅以一定量的电、热储能设备。其拓扑结构图如图1所示。 图1 社区综合能源系统拓扑结构图 2.1 能源生产模块设备模型 (1)燃气微燃机模型 燃气微燃机是一类新发展起来的小型燃气热力发动机,烟气余热量与输出电功率之间的关系可由下式表示: (1) 式中: 为在t时段燃气轮机排出的烟气余热量; 为在t时段燃气轮机的发电效率; 为燃气轮机的热损失系数。 (2)燃气锅炉 在该社区型综合能源系统中,考虑到在传导过程中存在热辐射等因素,会出现部分能量损失,有: (2) 式中: 为燃气锅炉在时段t输出的热能; 为燃气锅炉在时段t的额定输出热功率; 为燃气锅炉的供热效率,文中取0.9。 2.2 能源转换模块设备模型 电锅炉是一类将电能转变为热能的设备,其在单位时间内产热量与消耗电能的关系为: (3) 式中: 为在时段t内电锅炉的输出热量; 为在时段t内电锅炉消耗的电量; 为电锅炉的制热能效比,文中取3。 2.3 能源存储模块设备模型 (1)蓄电池组模型 为了准确描述蓄电池的剩余电量值,一般采用荷电状态(State of charge,SOC)来表示蓄电池组的剩余容量与其完全充电状态下电量的比值,有: (4) 式中: 为蓄电池在t时段的SOC; 为蓄电池在t-1时段的SOC;τe为蓄电池的损耗系数; 、 为时段t内蓄电池的充、放电功率; 、Ef分别为蓄电池的充、放电标志位,Ec、 均∈{0,1}且不可同时为1; 为蓄电池的额定容量。 3 考虑可控负荷参与的含储能社区综合能源系统优化调度模型 文中综合考虑了系统的经济性和碳排放两个方面的指标因素,并将系统的CO2排放量换算成碳化物排放惩罚成本计入系统的综合运营成本F。目标函数F即为: (7) 式中,F1为系统的机组运行维护成本;F2为系统向外电网购电费用;F3为系统需求侧可控负荷参与优化调度的激励费用;F4为系统在运行过程中排放CO2的惩罚成本。 4 算例分析 4.1 算例数据 文中选取某试点社区作为算例分析对象,该小区以24h作为一个调度周期,采样间隔为1h,且根据用能需求按照分时电价向大电网购入电能,其中11:00-16:00、19:00-22:00为峰时段,电价0.82元/kWh;0:00-8:00为谷时段,电价为0.25元/kWh;8:00-11:00、16:00-19:00、22:00-24:00为平时段,电价为0.53元/kWh。天然气购入价格为2.5元/m3,蓄电池组、储热罐的额定容量为300kWh,最大蓄放能次数均为8次。 图2 负荷及可再生能源出力预测曲线 为进一步分析优化前后对系统运行的影响,分析对比了优化前后需求侧可控负荷的分布情况,如表1所示。 表1优化前后可控负荷响应情况 参数 场景1 场景3 可平移电负荷 时段/h 6/7/8/9/10 17/18/19/20/21 功率/kW 87.8/100.7/133.6 170.2/150.8 87.8/100.7/133.6 170.2/150.8 可削减电负荷 时段/h 11/12/13/14/15 11/12/13/14/15 功率/kW 36.9/38.3/38.7 38.7/36.9 123/127.7/129.0 130.0/123.0 可平移热负荷 时段/h 5/6/7/8/9 16/17/18/19/20 功率/kW 36.4/65.1/47.9 84.8/106.0 36.4/65.1/47.9 84.8/106.0 可削减热负荷 时段/h 18/19/20/21/22 18/19/20/21/22 功率/kW 13.5/18.2/17.2 13.9/12.3 45.1/60.7/57.3 46.2/41.0 由表1可知,经过优化后可平移负荷是整体平移,相比优化前仅改变了用能的时段,并没有改变负荷的用能功率;而可削减负荷则在最大削减次数限制下优先在用能高峰期响应削减操作。 5 结论 本文在构建社区型综合能源系统需求侧可控负荷模型的基础上,考虑了电、热可控负荷及储能设备参与优化调度,以系统在一个调度周期综合运行成本最小为优化目标建立优化调度模型,提高了系统的经济性。 参考文献 林俐,张玉.激励型需求响应参与主动配电网优化调度的不确定性分析[J].华北电力大学学报(自然科学版),2020,47(05):10-20. 贾宏杰,王丹,徐宪东,等.区域综合能源系统若干问题研究[J].电力系统自动化,2015,39(7):198-207. 孙可,何德,李春筱,等.考虑冰蓄冷空调多模式的工厂综合能源系统多能协同优化模型[J].电力建设,2017,38(12):12-19. 陶耀东. 含电动汽车及可平移负荷独立微电网控制策略的研究[D].哈尔滨工业大学,2017. 李振坤,岳美,胡荣,等.计及分布式电源与可平移负荷的变电站优化规划[J].中国电机工程学报,2016,36(18):4883-4893+5112. 南思博,李庚银,周明,等.智能小区可削减柔性负荷实时需求响应策略[J].电力系统保护与控制,2019,47(10):42-50.
简介:摘要当前由于用户用电量较低,存在光伏电力无法就地消纳的问题,而储能系统消纳性能也具有缺陷,故提出面向新能源消纳的分布式光伏储能系统优化配置方法研究。以电网净收益为目标函数,构建分布式光伏储能系统优化配置模型,以此为基础,推出模型求解算法——SAPSO算法,计算光伏电网潮流变量,基于SSAPSO算法求解构建模型,算法输出结果即为分布式光伏储能系统优化配置结果。实验结果显示,光伏自消纳率与储能容量均能满足分布式光伏电力消纳需求,光伏电网整体效益得到增加,通过本文研究为分布式光伏发电技术发展.