面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划研究

发布时间：2025-04-23 01:41

　　2020年我国“30·60”双碳目标的提出,进一步提高了中国在国家自主贡献中的力度,对中国高质量能源发展提出了新要求。自此,构建高比例可再生能源的新型电力系统成为实现“30·60”双碳目标的必由之路。然而,在走向高比例可再生能源电力系统新形态的路上,存在诸多管理决策方面亟待解决的问题,其中极为突出的就是大规模可再生能源消纳的相关问题。随着可再生能源渗透率的提高,电力系统将面临更大的波动性和供应的不确定性。为避免出现大量弃风、弃光的情况发生,提升系统灵活性是最直接有效的解决办法。对此,研究建立并完善提高系统灵活性、促进可再生能源消纳的中长期电力规划模型,探索电力行业优化发展路径,有助于为能源监管部门提供科学的管理决策依据,减少无效投资,对“十四五”规划乃至2035年远景规划有重大参考价值。基于此,本文首先从能源“不可能三角”理论出发,以“安全、经济、低碳”三元目标为优化方向,从基于组合预测的中长期电力需求预测模型研究、基于系统成本的电力资源技术经济分析与增长潜力研究,以及供需两侧资源协同优化的电力规划模型研究三个方面构建了面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划研究体系。其次,通过构建基于...

【文章页数】：166 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图２－４备用容量的灵活服务作用机制??Ｆｉｇ．?２－４?Ｆｌｅｘｉｂｌｅ?ｓｅｒｖｉｃｅ?ｍｅｃｈａｎｉｓｍ?ｏｆ?ｒｅｓｅｒｖｅ?ｃａｐａｃｉｔｙ??

华北电力大学博士学位论文??变时间来平滑需求的变化，两者都旨在更好地匹配需求和供应；３）跨区交易，越来??越多地被用作灵活性资源，并且当ＶＲＥ的可用性较低时提供额外发电资源，或在??发电过剩时帮助其疏导；４）备用容量，为应对正常和紧急运行情况下的意外偏差和??不确定性而设定的备用....

图２－６?ＢＰ神经网络流程图??Ｆｉｇ．?２－６?ＢＰ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??

华北电力大学博士学位论文??３）对待输入的数据样本进行归一化处理??４）对指定训练数据进行训练??５）完成训练后，进行测试??６）完成预测模型建立??Ｉｎｐｕｔ?ｌａｙｅｒ?、ｉｉｉｘ??Ｈｉｄｄｅｎ?ｌａｙｅｒ??图２－５?ＢＰ神经网络拓扑结构图??Ｆｉｇ．?２－５?ＢＰ?ｎｅ....

图２－５?ＢＰ神经网络拓扑结构图??Ｆｉｇ．?２－５?ＢＰ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｔｏｐｏｌｏｇｙ?ｄｉａｇｒａｍ??

华北电力大学博士学位论文??３）对待输入的数据样本进行归一化处理??４）对指定训练数据进行训练??５）完成训练后，进行测试??６）完成预测模型建立??Ｉｎｐｕｔ?ｌａｙｅｒ?、ｉｉｉｘ??Ｈｉｄｄｅｎ?ｌａｙｅｒ??图２－５?ＢＰ神经网络拓扑结构图??Ｆｉｇ．?２－５?ＢＰ?ｎｅ....

本文编号：4041016