面向新型电力系统的电热储协同调控技术

[课题来源]:国家重点研发计划项目(2022YBF4100700)東南大東南大學东南大学能源与环境学院目录》東南大學東南大學碳达峰碳达峰碳中和《“十四五”现代能源体系规划》2024年，国家能源局印发了《加快构建新型电力系统行动方案》的通知，坚持清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的基础原则，加快推进新型电力系统3探索与新型电力系统发展相适应的新一代煤电发展路径，着力提升火电调节能力，加强电网调峰储能和智能化调度能力建设，支撑新型电力系统构建。434東南大學東南大學电源侧储热海上/陆地风电太阳能光伏/光热储热储能生物质核能燃气发电储能电网侧电网侧充电熔盐储能充电储能侧储能侧电热储系统协同调控虚拟电厂用户侧供热负荷需求电动汽车建筑光伏一体化虚拟电厂用户侧供热负荷需求电动汽车建筑光伏一体化负荷侧62.1难题一难题一：低碳运行工况难确定难题二难题二：a5MSHIT182Q难题三：难题三：快速变负荷能力不足号机AGC信号P(MW号机AGC信号P(MW)20-3000:3004:30难题四难题四：RR重大重大需求挑战关键技术电热储系统清洁低碳、安全可靠、灵活智能运行目标电热储系统清洁低碳、安全可靠、灵活智能运行8①234调控对象关键技术1:调控对象关键技术1:基于智能算法的热电联供系统长短期优化调控技术■多模式热电联供系统(高背压+增汽机+抽汽+切缸)特性预测混合建模特性预测混合建模研究亮点**0预测基础0预测基础热电联供系统优化调控热工设备件*怎3技术路线件*怎出出口多模式耦合的热电联供系统建模热电联供系统由分散式向集中式、小型化向大型化、本地供热向长输供热发展，系统通常耦合抽汽供热、高背压乏汽供热、增汽机乏汽供热、切缸供热等多模式供热，需准确建立各供热设备的特性模型。P机2供热气复GH[1]CaoY,eral.Comparativeanalysisonthermodynamicperfonnanceofcombinedheatandpowersystememployingsteamejectoraseascadedheatsink.Energv.2口多模式耦合的热电联供系统建模可行边界条件机组运行热电可行域是负荷优化调度策略的关键前提口机组最大功率J00400500600700500900热负荷QMW)电负荷AMW)电负荷AMW)热负荷QMW)定量表示总电、热负荷指令(Pp,Gp)下系统的热电解s00口锅炉最大蒸发量口最大供热抽汽流量口最大排汽温度口机组运行背压2004006008001000120914001600180020006009动力工程学报，2023,43(11);1516-1522.123.1基于智能算法的热电联供系统长短期优化调热电负荷优化分配给定全厂热电负荷指令B、Ga可行域约束获得一系列合理(初始)工况点计算每个工况点对应的目标函数值，迭代更新个体或热负荷优化分配给定机组电负荷指令和全厂热负荷指令RP、G₃根据热负荷指令约束及热电可行域约束获得一系列合理(初始)工况求解流程求解流程氧统总热耗量/MW氧统总热耗量/MW262020340360380新400440460480500520大热负荷调度模式222o热电负荷调度模式热电负荷调度模式√总热耗量最小√系统碳排放最少2x⁰m502001590290250300359400450500550的2!3804004204404600455高背压抽凝机组电功率MW東南大學東南大學口热电联供系统实时负荷智能调度策略基于典型热电负荷指令下的优化调度结果，采用BP神经网络构建负荷优化调度工况库，通过模型高精度实时预测，实现热电联供系统实时负荷智能调度。热负研优化调度模式悟电负荷优化词度模式热负研优化调度模式悟电负荷优化词度模式奥壁路电负荷令R、共，共型热电负荷指令BC.热电新优化调度模型热鱼荷优化调度模式(C.G.Q_y=02)热电负荷优化调度机式热电负荷优化调度机式输主层参数27n2m→n7n2m→naP对认胜aa■,鞋时流整0阳时调然磨磨常葡刑[1]CaoY,etal.OperationoptinizationforaCHPsystemnsinganinegratedapproachofANNandsimulationdatabase.ApplThermEng,2025,266:125771.東南大學東南大學口考虑热惯性的长输热电供热系统规划策略热性账账aa心Gmm下+n,一保工I.EI]ChenR.CaoY,ctal.MuniobectiofracombindheatadpoermniitstemcectoratuiedbonuyEnreyEcomomiehaEavironmeot(SBmadysi東南大學東南大學关键技术2:关键技术2:新型长时储能系统智能运行宽负荷调节技术调控对象调控对象研究亮点技术路线研究亮点技术路线储能辅助工*阴一4一大规模长时储能4出“贝M点国L.一4DPm3.2新型长时储能系统智能运行宽负荷调节技术R锅炉工业供汽X储能过程燕汽冷却器预热器匹配主蒸汽大比例潜热释能供热过程I]MaY,CmoY.SiEMulibectiopimizai3.2新型长时储能系统口耦合熔盐储能的机组宽负荷运行跨时空协调优化max{△P,n}火积分析火积分析zQT再热系统旁路放热T再热系统旁路放热06LMPCMHeater-un注汽放热烟分析烟分析aeeNharr需要对Pareto前沿折中处理F--F--*,m[I]LiB,CaoY,etal.Thernodynamicanalysisandoperationstralegyoptimizationofcoupldmoltensaltenergystoragesystemforcoal-firedpower口耦合熔盐储能的机组宽负荷运行跨时空协调优化吗7画吗7画决策变量可行域及放热效率w0混合整数非线性规划日前调度模型混合整数非线性规划日前调度模型ua,;Pa(mw.'ms)+ucFPp.Pbase.(mymis,min(mywi)≤msi≤ms,max(mo04883.2新型长时储能系统智能运行宽负荷调节技术東南大學口高温绝热压缩空气储能系统智能运行调控1]田√压缩空气储能/释能过程动态响应机制√压气储能系统运行全过程智能调控策略√基于充储动态预测的系统实时滚动优化r生血ma各收扰动起始1505预点上54身04082e序1华A8罪博落句得谨博年望华昆44畅iz3尊法实现贵任基动态响应机制时回火有展、特征得拉庚智能灵活调控系统集成优化动楼中防真海核度故障诊断站[HanX,YangZ.CaoY,eta.Offdesignpeformanceforhelarge-scalehigh-temperatureadiaiccompress调控对象关键技术3:调控对象关键技术3:基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术①煤电+供热+压缩CO₂储能系统；②气电+超临界CO₂联合循环研究亮点研究亮点技术路线三BRMM3.3基于强化学习的机组CCS与供热协同控制母管口L压缸君接口回P₁P₁PLePAGciPPacz03:10[1]展宗波。任吉平，丁立平，孙兆龙，丁衡，曹越、高背压抽凝热电联供系统建模及快速变负荷控制策略研究[J].发电技术，2024.22口煤电机组耦合储能的变负荷协同控制(煤电+供热+压缩CO₂储能)压缩CO₂⑧⑤⑧◎“2⑥⑧肺◎RRD口td88ped中中中中Te02srpin[1]HeT,CaoY,etal.ThermodynamicanalysisandopimizationofaCCEScoupledwithacombinedheatingandpowerunit.EnergvComersMfanage,23.3基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术mm压缩机S透平印刷电路板式sisxsisx√储能变速-释能节流策略具有更优的系统性能和更宽的工况范围東南大學東南大學口燃气-超临界CO₂联合循环快速变负荷控制nn财袖快90通→-团n温度K温度K十共轴结构阻·换热者冷端出口温度《实验值)阻·换热者冷端出口温度《实验值)换热器热端出口温度(实验值》换热器冷端出口温度(仿真值)2P"换热器冷痛入口温度换热器热痛入口温度1换热器冷痛入口温度换热器热痛入口温度1弊am[2]CaoY,etal.ThernocconomicanalysisofagasturbineandcascadedCO2combinedcycleusingthermaloilas東南大學東南大學口燃气-超临界CO₂联合循环快速变负荷控制试验次数准确性户试验次数准确性户%%i(e)测试样本i控对器模性托(/次)在最优滑压运行策略下，超临界CO₂控对器模性托(/次)在最优滑压运行策略下，超临界CO₂底循环能够高效回收燃机排气中的余热，可以快速准确地提供变工况控制参考。[1]CaoY,etal.Off-designperformanceanalysisofagas-supereriticalcarbondioxidecombinedcycleundermulti-stagem变工况模型耗时00每万次预测总耗时65秒—神经网络模型耗时東南大學東南大學口燃气-超临界CO₂联合循环快速变负荷控制快速变负荷下燃气-超临界CO₂联合循环协同控制架构状态变量：X=(x₁,x₂,x₃,x4,x,x₆,x,)=(P,T,q,&,q,Pe,c,)化Bx..国应应B输入变量：U=(u,u₂,u₃,u4,蓝25时比例负荷控制加略均分负荷控制防略一快速变负荷控制策略功丰Mw功丰Mw3.厂系统总负前实际值系统总负荷设定值负荫分配时间快速变负荷；[1]贾博清，曹越，等，超临界CO₂余热利用系统动态特性及最优负荷控制策略研究[J].热能动力工程，2024,39(10):102-112.27口燃气-超临界CO₂联合循环快速变负荷控制CC十单65四a到a到人人醮i向s[江1控制参数整定控制参数整定Z=(r,h,Kp,Kaβor.βo2.βaAzmmP富[1]CaoY,etal.Optimumdesignofbivariateoperationstrategyforasupercritical/transcriticalCO₂bybridwasteheatrecoverysystemdriven[2]孙韬志，曹越，等，基于遗传算法的超临界CO₂压缩机防喘振自抗扰控制[J].热能动力工程，2024,39(9),162-169.28東南大學東南大學关键技术4:关键技术4:电热储系统多模态状态监控及安全调控技术中中时出出显 口多模态非平稳过程状态监控及故障诊断口电热储系统控制回路在线品质评估方法口机组运行全过程快速闭环故障自愈控制口基于随机性指标的在线品质评估方法口自预警信息+专家经验故障自愈控制3.4深度调峰、清洁燃料掺烧形势下电热储过程表现为短稳定模态与多过渡模态融合的复杂特征，需要实现其多模态非平稳过程智能化状态监控，提出高精度数据驱动故障诊断技术，保障设备安全运行。ta98物都理类都理类福“P“相四出监一二22…中中東南大學3.4电热储系统多模态状态监控及安全调控技术東南大學口电热储系统控制回路在线品质评估方法4体Poc路正2℃engvhsrG3Poc路正2℃engvhsrG310NYefnengblikdaSsNoe02008