• 文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑多热源协同互补的含先进绝热压缩空气储能系统容量配置方法》

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    这篇文章标题指的是一种容量配置方法，其考虑了多个热源之间的协同作用和互补关系，同时还涉及到先进的绝热压缩空气储能系统。让我们逐步解读标题中的关键词：

    1. 多热源：指的是系统中有多个热能来源，这些热源可能来自于不同的能源类型或是不同的能源转换设备，例如太阳能、生物质能等。

    2. 协同互补：表示这些多个热源之间具有协同作用，彼此之间可以相互补充或增强，以提高整体系统的性能和效率。

    3. 含先进绝热压缩空气储能系统：指的是在系统中包含了先进的绝热压缩空气储能技术。这种技术可以利用压缩空气来储存能量，并在需要时释放以供电力或热力系统使用。绝热压缩意味着在压缩和释放过程中几乎没有能量损失。

    4. 容量配置方法：指的是一种确定系统中各个组件（如储能系统、热源等）容量的方法。这个方法可能涉及到对系统的需求进行分析，然后根据需求和性能特点来确定各组件的容量大小，以实现系统的最优性能。

    综合起来看，这篇文章很可能介绍了一种针对具有多种热能来源的系统，通过考虑它们之间的协同作用和引入先进的绝热压缩空气储能技术，来确定最佳容量配置的方法。这种方法可能有助于提高能源系统的整体效率和可靠性。

    摘要：先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed air energy storage，AA-CAES)具备天然的热电联供特性，能够有效缓解供热期出现的弃风问题。若能在规划阶段充分考虑运行需求，进而合理地配置储能容量，则能够在解决弃风问题的前提下，最大程度对燃煤机组进行清洁替代。为此，该文提出了多热源协同互补的AA-CAES系统容量配置模型。首先本模型在能量输入端，引入电锅炉预热压缩机入口空气，以增大压缩机输气系数并提高机组产热量；其次在扩展热源端，通过太阳能反射镜场收集光热，以提高系统储热水平；并在计及储能系统各模块实际运行效率约束之余，以运行总成本最小为目标，计算储能容量配置最优解。再次，分析供热时长及环境温度等因素对投资成本回收年限的影响，并计算不同情况下本模型投资成本的回收年限，得出建设本模型可盈利的硬性条件；最后，基于东北某地区供热期及非供热期典型日负荷及气象数据在IEEE-39节点系统完成算例分析，验证所提模型有效性。

    这段摘要主要描述了一种先进绝热压缩空气储能（AA-CAES）系统，以及该系统在解决供热期弃风问题和清洁替代燃煤机组方面的潜在价值。以下是对摘要的逐步解读：

    1. AA-CAES系统的特性：

      • AA-CAES系统具有热电联供特性，这意味着它可以在供热期间利用储能系统中的热能，从而有效地缓解因弃风而产生的问题。这样的系统设计有助于提高可再生能源的利用率。

    2. 合理配置储能容量的重要性：

      • 在系统规划阶段充分考虑运行需求并合理配置储能容量是至关重要的。这样做可以确保在解决弃风问题的同时，最大程度地减少对传统燃煤机组的依赖，实现对其进行清洁替代的目标。

    3. 多热源协同互补的系统容量配置模型：

      • 文章提出了一种新的容量配置模型，其中考虑了多个热源之间的协同作用和互补关系。这个模型在设计上有以下几个关键特点：
        • 在能量输入端，通过引入电锅炉预热压缩机入口空气，增大了压缩机输气系数，提高了机组产热量。
        • 在扩展热源端，通过利用太阳能反射镜场收集光热，提高了系统的储热水平。
        • 在考虑了储能系统各模块实际运行效率约束的同时，以运行总成本最小为目标，计算出了储能容量的最优配置方案。

    4. 投资成本回收年限分析：

      • 文章还对供热时长、环境温度等因素对投资成本回收年限的影响进行了分析，并计算了不同情况下的投资成本回收年限，得出了建设该模型的可盈利硬性条件。

    5. 验证模型有效性：

      • 最后，通过在东北某地区的供热期和非供热期进行典型日负荷和气象数据的算例分析，验证了所提出模型的有效性。

    综合来看，这篇文章主要介绍了一种结合了多热源协同互补特性的AA-CAES系统，以及相应的容量配置模型和经济性分析，旨在解决可再生能源波动性带来的挑战，并推动清洁能源替代传统能源的发展。

    关键词：    供热期;先进绝热压缩空气储能;太阳能集热模块;容量配置;热电联产;

    1. 供热期：指在寒冷季节或需要供暖的特定时间段内，需求热能用于室内加热或工业生产。在这个期间，能源需求通常会增加，因为人们需要额外的热量来保持舒适或维持生产。

    2. 先进绝热压缩空气储能 (AA-CAES)：是一种高效能量储存技术，利用压缩空气将电能转化为潜在机械能，再将其存储，然后在需要时释放并转换回电能。该技术相比传统的CAES系统更为先进，因为它更加注重能量损失的最小化，提高了系统的效率和灵活性。

    3. 太阳能集热模块：指利用太阳能收集器（如太阳能反射镜）来捕获和集中太阳辐射，将其转换为热能的设备或系统。在该上下文中，太阳能集热模块可能用于提供额外的热能，用于AA-CAES系统中的热电联产或储热。

    4. 容量配置：指确定储能系统的适当容量以满足特定的能源需求和运行要求。在这种情况下，容量配置涉及确定AA-CAES系统的存储能力，以便在供热期间有效地利用储能系统。

    5. 热电联产：是一种能量利用方式，同时生产电力和热能。在这个上下文中，AA-CAES系统可能通过热电联产的方式，在释放储能时产生热能，并用于供暖或工业用途，提高能源利用效率。

    仿真算例：

    本文基于改进的IEEE-39节点系统进行仿真分 析，AA-CAES电站接入原系统的节点10，系统结 构图如附录中图B1所示。AA-CAES系统各模块建 设成本见附录中表B1，AA-CAES系统运行参数及 容量规划约束范围见附录中表B2和B3。CHP机组 与常规火电机组参数取自文献[21]。 本文参考我国东北某地区全年典型日电、热负 荷及风电数据，通过加权平均计算得到供热期及非 供热期负荷和风电预测曲线，见附录图B2；并在 Meteonorm 8软件中调取该地区气象数据，通过加 权平均计算，得到供热期及非供热期太阳直接法向 辐射强度预测曲线，见附录图B3。为促进风电消 纳，解决供热期出现的弃风问题，本文将弃风成本 设为200元/MW。 为验证本文所提容量配置模型的有效性，设置 以下场景进行对比分析： 1）场景一：传统调度场景，系统内电负荷由 风电场和燃煤机组提供，CHP独自承担热负荷。 2）场景二：在场景一的基础上加入外扩太阳 能集热模块的AA-CAES系统，但不进行预热处理。 3）场景三：在场景二的基础上增设预热模块， 利用太阳能产出热量加热压缩机入口空气。4）场景四：多热源协同互补，太阳能集热模 块不再参与预热进程，由电锅炉在储能时段预热空 气，空余时段作为热源供给热负荷。

    仿真程序复现思路：

    1. # Import necessary libraries
    2. import numpy as np
    3. import pandas as pd
    4.  
    5. # Define functions for loading data and running scenarios
    6. def load_data(file_path):
    7.     """Load data from a CSV file."""
    8.     return pd.read_csv(file_path)
    9.  
    10. def run_scenario(system, load_data, wind_data, solar_data, scenario_type, preheat=False):
    11.     """Run a simulation scenario."""
    12.     # Perform simulation based on the scenario type
    13.     if scenario_type == 1:
    14.         # Scenario 1: Traditional Dispatch
    15.         result = traditional_dispatch(system, load_data, wind_data, solar_data)
    16.     elif scenario_type == 2:
    17.         # Scenario 2: AA-CAES with Solar Thermal Integration (without preheating)
    18.         result = aa_caes_solar_integration(system, load_data, wind_data, solar_data, preheat=False)
    19.     elif scenario_type == 3:
    20.         # Scenario 3: AA-CAES with Solar Thermal Integration (with preheating)
    21.         result = aa_caes_solar_integration(system, load_data, wind_data, solar_data, preheat=True)
    22.     elif scenario_type == 4:
    23.         # Scenario 4: Multi-Source Complementary Heating
    24.         result = multi_source_heating(system, load_data, wind_data, solar_data)
    25.     else:
    26.         raise ValueError("Invalid scenario type")
    27.     
    28.     return result
    29.  
    30. def traditional_dispatch(system, load_data, wind_data, solar_data):
    31.     """Simulate traditional dispatch scenario."""
    32.     # Perform simulation logic here
    33.     return simulation_results
    34.  
    35. def aa_caes_solar_integration(system, load_data, wind_data, solar_data, preheat=False):
    36.     """Simulate AA-CAES with solar thermal integration scenario."""
    37.     # Perform simulation logic here
    38.     return simulation_results
    39.  
    40. def multi_source_heating(system, load_data, wind_data, solar_data):
    41.     """Simulate multi-source complementary heating scenario."""
    42.     # Perform simulation logic here
    43.     return simulation_results
    44.  
    45. # Main simulation logic
    46. if __name__ == "__main__":
    47.     # Load IEEE-39 node system and AA-CAES system information
    48.     ieee_39_system = load_ieee_39_system()
    49.     aa_caes_system = load_aa_caes_system()
    50.  
    51.     # Load weather and load data
    52.     load_data = load_data('load_data.csv')
    53.     wind_data = load_data('wind_data.csv')
    54.     solar_data = load_data('solar_data.csv')
    55.  
    56.     # Set up AA-CAES system at node 10
    57.     ieee_39_system.add_aa_caes_system(node=10, aa_caes_system=aa_caes_system)
    58.  
    59.     # Run scenarios
    60.     result_scenario_1 = run_scenario(ieee_39_system, load_data, wind_data, solar_data, scenario_type=1)
    61.     result_scenario_2 = run_scenario(ieee_39_system, load_data, wind_data, solar_data, scenario_type=2, preheat=False)
    62.     result_scenario_3 = run_scenario(ieee_39_system, load_data, wind_data, solar_data, scenario_type=3, preheat=True)
    63.     result_scenario_4 = run_scenario(ieee_39_system, load_data, wind_data, solar_data, scenario_type=4)
    64.  
    65.     # Analyze results
    66.     analyze_results(result_scenario_1, result_scenario_2, result_scenario_3, result_scenario_4)

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