[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 | ||
本发明公开了一种光伏与光热耦合的发电系统及发电控制方法;所述系统包括光伏发电系统、带熔盐储能的光热发电系统、熔盐电加热系统和全厂控制系统。所述全厂控制系统分散控制系统、自动发电控制系统和人工智能深度学习模型系统;在电网负荷需求大于光伏发电功率时,通过全厂控制系统控制光伏发电全部上网、光热发电补充不足的功率;在电网负荷需求小于光伏发电功率时,光伏发电一部分电力上网,多余的电力通过电加热将熔盐加热进行储能。本发明的储能成本低,而且通过全厂控制系统控制功率输出满足电网符合需求,保证了电网的稳定性。且本发明能够不断更新优化深度学习模型,提升全厂的即时控制能力,保证全厂安全稳定运行。
技术领域
本发明涉及太阳能发电技术领域,具体涉及一种光伏与光热耦合的发电系统及发电控制方法。
背景技术
随着社会经济的快速发展,能源需求与日俱增。传统能源在利用过程中产生大量污染,太阳能发电技术作为清洁高效的能源供应方式得到了快速发展。
太阳能光伏发电具有光电转换效率高、成本低的优点。但由于太阳光照强弱变化不定,造成光伏发电系统功率波动较大,并且存在昼发夜停现象,导致光伏电站很难提供持续且稳定的电力供应,而且,目前光伏储能普遍采用锂电池、铅酸电池等储能,储能成本高。带储热的太阳能光热电站可克服太阳光照变化以及天气变化情况,提供稳定的电力供应,而且具有良好的快速调负荷能力。
针对光伏、光热组成的混合发电系统,根据电网负荷如何调控光伏、光热发电的负荷成为目前亟待解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷,本发明提供了一种光伏与光热耦合的发电系统及发电控制方法,本发明利用太阳能光热发电系统内的熔盐储能系统为光伏发电提供储能,解决了光伏电站储能成本高的问题,同时,本发明提供的发电控制方法,可根据电网功率需求准确调控光伏、光热发电系统功率,保证电网稳定性。本发明的技术方案如下:
一种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;
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