计及储能实时调节的火电机组日前两阶段随机优化调度

张海波; 段瑞; 申杰; 黄松涛; 尚国政

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1290

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计及储能实时调节的火电机组日前两阶段随机优化调度

更新时间：2025-12-10

- 计及储能实时调节的火电机组日前两阶段随机优化调度
- 计及储能实时调节的火电机组日前两阶段随机优化调度
- 太阳能学报 2025年第11期页码：119-128
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1290
  中图分类号： M734
- 网络出版：2025-12-04，
  
  纸质出版：2025-12-04
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张海波, 段瑞, 申杰, 等. 计及储能实时调节的火电机组日前两阶段随机优化调度[J]. 太阳能学报, 2025,(11):119-128.

张海波, 段瑞, 申杰, et al. 计及储能实时调节的火电机组日前两阶段随机优化调度[J]. 2025, (11): 119-128.
张海波, 段瑞, 申杰, 等. 计及储能实时调节的火电机组日前两阶段随机优化调度[J]. 太阳能学报, 2025,(11):119-128. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1290.

张海波, 段瑞, 申杰, et al. 计及储能实时调节的火电机组日前两阶段随机优化调度[J]. 2025, (11): 119-128. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1290.

摘要

为充分发挥储能的灵活调节能力以在日前调度阶段平滑火电机组计划出力

构建计及储能实时调节的日前两阶段随机优化调度模型。该模型同时考虑日前调度和实时运行模拟两阶段调度过程

在日前阶段基于风光预测输出确定火电机组的机组组合和备用容量计划

在实时阶段利用H-P滤波分解方法对风光实时场景的系统净负荷进行分解

将其分解为高频分量和趋势分量

利用储能实时调节来平抑净负荷的高频分量

火电机组来平抑净负荷的趋势分量

以此达到平滑日前调度阶段火电机组计划出力的目的。算例表明

该模型可有效减少火电机组计划调节次数

减少火电机组调节成本

提高火电寿命

且在现有新能源装机下本模型的应用效果随着地区新能源渗透率的提升而更加明显。

Abstract

In order to give fully exploit to the flexible regulation capability of energy storage to smooth the planned output of thermal power units in the day-ahead dispatch phase

a day-ahead two-stage stochastic optimal dispatch model is constructed to take into account the real-time regulation of energy storage. The model simultaneously considers the two-stage scheduling process of day-ahead scheduling and real-time operation

determines the unit commitment and reserve capacity plan of thermal power units based on the wind and solar prediction output in the day-ahead stage

uses the H-P filter decomposition method to decompose the system net load in the wind and solar real-time scenarios

applies real-time energy storage adjustments to stabilize the high-frequency components in the net load

which is first decomposed into high-frequency and trend components

and thermal power units to stabilize the trend components of the net load

so as to achieve the purpose of smoothing the planned output of thermal power units in the day-ahead scheduling stage. The example shows that the model can effectively reduce the number of planned thermal power unit regulation

reduce the thermal power unit regulation cost

and improve the thermal power life

and the application of the model under the existing new energy installed capacity is more obvious with the increase of renewable energy penetration rate in the region.

关键词

Keywords

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