💥1 概述

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风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制研究

摘要：为了最大化提升风电的消纳能力,解决我国的弃风问题,提出了一种结合热电联产机组、风电机组、电锅炉和储热装置的综合能源系统。通过建立数学模型研究了3种不同运行方式下,系统对风电的消纳能力和热电联产机组的最佳运行模式。研究结果表明,仅通过热电联产机组自身调节的方式,系统的风电消纳能力只有77.9%;采用热电联产机组结合电锅炉相互调节的方式,可将风电消纳能力提升至92.8%;而采用热电联产机组、电锅炉和储热装置联合调节的方式,系统对于风电的消纳能力则达到97.3%。

关键词：

风电机组;热电联产;电锅炉;储热;

提高清洁能源利用比例是我国重要的能源发展战略,国家能源局提出到2050年非化石能源的利用比例超过50%,并预计在2060年实现碳中和。近年来我国的风电、太阳能等可再生能源利用比例逐年提高﹐但由于风能、太阳能等具有随机性、间歇性﹑出力变化快等特点﹐其大规模的集中并网增加 了电网的调峰难度1。据统计,2020年上半年,全国风电新增并网装机632万 k W,其中陆上风电新增装机526万 k W、海上风电新增装机106 万 k W。截止6月底,全国风电累计装机2.17 亿kW,其中陆上风电累计装机2.1 亿 kW、海上风电累计装机699万k W。虽然通过政府﹑电源侧和电网侧的共同协调﹐弃风问题得到了一定程度的缓解﹐但在个别省份弃风率超过10%[2]。风电渗透率迅速增加﹐其消纳已经成为影响我国风电产业持续健康发展的关键问题。 通过在热电联产机组侧配置储热装置,能达到解耦热电耦合特性的目的﹐提高电力系统优化配置能力,增强电网消纳风电的能力[12-141]。本文建立了基于最大化风电消纳的综合协调供热系统数学模型。综合系统中包含热电联产机组、电锅炉和储热装置,其结构如图1所示。

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一、热电联产机组基本原理与风电消纳的耦合性

2. 热电联产机组的高效性与灵活性挑战 热电联产（CHP）通过同时生产电能和热能，将能源利用效率提升至80%-90%。其核心在于分级利用能量：高品位热能发电，低品位余热供热。然而，传统CHP机组的电热耦合特性（如背压式机组固定热电比）限制了发电灵活性，导致在风电波动时难以快速调节出力。例如，背压式机组发电量完全由供热量决定，无法独立调节。
4. 风电消纳的主要技术瓶颈 波动性与预测偏差：风电的随机性导致功率预测误差随装机容量增长。 地理逆向分布：风电基地多位于“三北”地区，远离东部负荷中心，特高压输电面临安全稳定挑战。 系统灵活性不足：常规机组调峰空间受限，CHP机组因“以热定电”进一步压缩调节能力。

二、风电-CHP联合优化的核心机制

2. 储热装置的解耦作用 储热设备可打破CHP机组的热电耦合约束。例如，在风电出力高峰时储存热能，降低CHP发电需求，腾出电网容量消纳风电；低谷时释放热能补充供热。研究显示，配置储热后风电消纳率可从77.9%提升至97.3%。
4. 电锅炉的灵活调节功能 电锅炉将富余风电转化为热能，直接参与供热系统。与储热联合运行时，系统可动态调整电/热出力比例。例如，某案例中电锅炉使风电消纳率提升14.9%（从77.9%至92.8%）。
6. 多能源互补与需求侧响应 高载能负荷调控：如电熔镁炉参与调度，在风电过剩时增加用电负荷，减少弃风。 跨区域协同调度：通过多区域电热联合系统共享备用容量，优化联络线功率计划。西北地区案例显示，该策略可降低总体运行成本并减少弃风率。

三、优化控制策略与技术路径

2. 多目标优化算法应用 模型构建：目标函数常包括风电消纳最大化、系统成本最小化、污染物排放最低等。例如，NSGA-II算法在内蒙古某电厂优化中平衡经济性与灵活性。 算法改进：改进灰狼算法（MOGGWO）通过简化种群更新机制，缩短求解时间60%以上。
4. 不确定性处理与鲁棒优化 考虑风电预测误差，采用鲁棒多目标优化模型。例如，基于参数敏感区域方法构建的调度模型，通过细菌群体趋药性算法求解，使弃风惩罚成本降低23%。
6. 预测控制与实时调度 模型预测控制（MPC） ：滚动优化热电出力，结合煤耗指标实现经济性。某300MW机组仿真显示，供电煤耗率降低2.1%。 两阶段随机规划：日前阶段制定计划，实时阶段调整联络线功率，应对风电波动。

四、典型案例与实施效果

2. 内蒙古某电厂熔融盐储热项目 配置：2台抽凝式CHP机组+熔融盐储热。 优化结果：侧重经济性时，供电成本降低12%；侧重灵活性时，风电消纳量增加18%。
4. 西北地区多区域协同调度 模型：采用高斯混合模型生成风电场景集，结合交替方向乘子法（ADMM）求解。 效果：弃风率下降9.7%，运行成本减少8.3%。
6. 吉林某热电联产系统 策略：分时电价+热价需求响应。 成果：低谷时段电负荷提升15%，风电利用率提高22%。

五、未来研究方向与挑战

2. 多技术协同优化 当前研究多聚焦单一技术（储热或电锅炉），需探索储热、电锅炉、储能、氢能等多技术耦合系统。
4. 智能控制算法深化 人工免疫系统、深度强化学习等新兴算法在热电负荷协调中的应用尚待突破。
6. 政策与市场机制创新 完善调峰辅助服务市场，推动CHP机组参与电力现货市场，通过价格信号激励灵活性改造。

六、结论

通过储热解耦、电锅炉调节及多目标优化算法，CHP机组可显著提升风电消纳能力。典型案例表明，联合优化策略能使风电消纳率突破95%，同时降低运行成本与污染物排放。未来需进一步整合多能源系统与智能算法，构建适应高比例可再生能源的弹性能源网络。

📚2 运行结果、

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[1]刘丁赫,马聪,王勇.风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制[J].分布式能源,2021,6(01):21-26.DOI:10.16513/j.2096-2185.DE.2106006.

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