[发明专利]一种光伏与光热耦合的发电系统及发电控制方法有效
申请号: | 202011054537.8 | 申请日: | 2020-09-29 |
公开(公告)号: | CN112217232B | 公开(公告)日: | 2022-07-15 |
发明(设计)人: | 纪培栋;李心;宋二乔;王聪 | 申请(专利权)人: | 浙江中光新能源科技有限公司 |
主分类号: | H02J3/38 | 分类号: | H02J3/38;H02J3/46;H02J3/28 |
代理公司: | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人: | 王晶;胡晶 |
地址: | 310018 浙江省杭州市江干区杭州经*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 光热 耦合 发电 系统 控制 方法 | ||
1.一种光伏与光热耦合的发电控制方法,其特征在于,在保证光热发电系统最低运行负荷的基础上,优先将光伏发电系统的电力送入电网,包括以下步骤:
S1:建立一种光伏与光热耦合的发电系统;
S2:判断电网功率需求P是否大于光热发电系统最低运行负荷M0,若是,则执行步骤S21,若否,则执行步骤S22;
其中,步骤S21包括:判断“电网功率需求P-光伏发电系统的发电功率N1”是否大于光热发电系统最低运行负荷M0,若是,则执行步骤S211,若否则执行S212;
步骤S211,全厂控制系统控制光伏发电系统上网功率N1、光热上网功率P-N1,此时光伏、光热发电功率满足电网功率需求P;进入步骤S3;
步骤S212,所述全厂控制系统控制光伏发电系统上网功率P-M0、光热上网功率M0,此时光伏、光热发电功率满足电网功率需求P,同时全厂控制系统启动熔盐电加热系统,加热功率为N1-(P-M0);进入步骤S3;
其中,步骤S22包括:判断电网功率需求P是否大于光伏发电系统的发电功率N1,若是,则执行步骤S221,若否则执行S222;
步骤S221,所述全厂控制系统控制光热发电系统停机,光伏发电系统上网功率N1,并上报电网调度中心无法满足负荷需求;进入步骤S3;
步骤S222,所述全厂控制系统控制光热发电系统停机,控制光伏发电系统上网功率P,同时全厂控制系统启动熔盐电加热系统,加热功率为N1-P;
S3:供电工作完成;
其中,所述光伏与光热耦合的发电系统,包括光伏发电系统、光热发电系统、熔盐电加热系统和全厂控制系统,其中:
所述光伏发电系统,用于进行光伏发电,并通过所述全厂控制系统向电网和熔盐电加热系统提供电力;
所述光热发电系统,用于进行光热发电,并通过所述全厂控制系统向电网提供电力;
所述熔盐电加热系统,用于将所述光伏发电系统多余的电力提供给所述光热发电系统;所述光伏发电系统多余的电力,是指光伏发电系统的发电功率对应的电力减去其提供给电网的电力;
所述全厂控制系统,用于根据电网负荷需求,控制光伏发电系统、光热发电系统、熔盐电加热系统的运行;
所述全厂控制系统包括分散控制系统、自动发电控制系统和人工智能深度学习模型系统;其中:
所述分散控制系统用于对光伏发电系统、光热发电系统和熔盐电加热系统的各个设备进行集中监视、操作、管理和分散控制;
所述自动发电控制系统用于控制光伏发电系统和光热发电系统的发电功率来满足电网负荷需求;
所述人工智能深度学习模型系统采用卷积神经网络建立深度学习模型,所述深度学习模型包括:数据输入层、卷积计算层、激活函数层、池化层、全连接层;
所述数据输入层的输入数据包括分散控制系统存储的历史数据和监控采集的实时数据;所述历史数据和实时数据包括但不限于电网负荷数据、发电功率数据、光资源数据和气象数据;
通过数据输入层的输入数据的不断更新,深度学习模型可不断训练优化;运用深度学习模型对分散控制系统和自动发电控制系统的控制指令作即时更新;
所述熔盐电加热系统设置于所述光热发电系统内部,并通过所述全厂控制系统与所述光伏发电系统连接;
所述光伏发电系统、光热发电系统通过全厂控制系统向电网供电;光伏发电系统通过全厂控制系统、熔盐电加热系统将多余的电力存储在光热发电系统里。
2.如权利要求1所述的光伏与光热耦合的发电控制方法,其特征在于,所述熔盐电加热系统的设计功率为:光伏发电系统装机容量*效率因子,所述效率因子为0.8-0.9。
3.如权利要求1所述的光伏与光热耦合的发电控制方法,其特征在于,所述光热发电系统包括熔盐储能系统和汽轮发电机组,所述熔盐储能系统的储热量设计值为:储能时长*汽轮发电机组额定功率/汽轮发电机组热效率+光伏发电系统年发电量/365;所述储能时长为2-18小时。
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