一种智能多元新能源调峰调频装置

本发明涉及新能源调度，具体涉及一种智能多元新能源调峰调频装置。

背景技术：

1、近年来，我国西北地区电源结构趋向同质化，青海水电调峰能力已发挥至极限，各省时段性互补优势减弱，负荷高峰省间互济愈发困难。火电占比相对高的新疆、陕西、宁夏，近年来受一次能源价格上涨影响，电煤供应量和质问题并存，火电出力受阻，常规电源配置不足，无法形成有效的保供能力。且高耗能产业“西迁”，带动负荷电量大幅增长，也抬高了负荷尖峰，加之工业负荷调节潜力不足，加剧了电力供需矛盾。

2、为解决上述问题，随着新能源发展，利用可再生环保能源发电一定程度上解决了西北地区电源结构同质化及供电紧张的部分问题。但新能源利用面窄，以及不同类型新能源发电储电后的消纳问题依旧存在，具有研究和突破价值。

技术实现思路

1、发明目的：

2、为解决背景技术中提出的问题，本发明提供一种一种智能多元新能源调峰调频装置，通过压缩空气和太阳能砂砾集热二合一的新能源方式供电及储电，通过协调控制板块实现调峰调频，利用自组bwo-gwo智能优化算法输出最优的系统控制数据对电力需求区域的用电需求进行准确判断，实现拓宽新能源利用面广度的同时，提供相应的消纳调度方案。

3、技术方案：

4、本发明提供一种智能多元新能源调峰调频装置，所述装置包括太阳能砂砾集热板块、压缩空气储能板块、控制系统板块、云平台、协调控制板块；

5、所述太阳能砂砾集热板块，通过梯度利用砂砾的特定物理特性收集和储存热量，调整压缩空气储能板块温度；

6、所述压缩空气储能板块包括压缩空气储能系统，用于在能源需求低谷时段将空气压缩并存储在地下，在需求高峰时段释放压缩空气，驱动涡轮机发电；

7、所述控制系统板块用于控制压缩空气储能系统的压缩和释放、控制太阳能砂砾集热板块存储和释放热能；

8、所述云平台包括大数据平台及智能算法板块；

9、所述大数据平台用于整理存储数据并输送数据至智能算法板块；

10、所述智能算法板块设置黑寡妇bwo优化算法和灰狼gwo优化算法相结合的bwo-gwo智能优化算法，用于对电力需求区域的用电需求进行准确判断，将数据反馈至控制系统板块；

11、所述协调控制板块用于监测需求区域电网频率偏差、计算各区域可吸收符合变化量并将电能进行传输和分配；

12、所述控制系统连接云平台、压缩空气储能板块，所述云平台连接协调控制板块，所述压缩空气储能板块连接太阳能砂砾集热板块。

13、进一步地，所述装置还包括储能板块，储能板块连接控制系统板块和协调控制板块，用于存储压缩空气转化的电能并等待协调控制板块根据需求区域分配。

14、进一步地，所述协调控制板块包括频率检测板块、lfc板块以及电力输配板块；

15、频率检测板块用于检测用电需求区域电网传来的频率偏差，将频率偏差变成已知量传给lfc板块；

16、lfc板块用于跟踪复合变化，帮助每个区域恢复静态频率偏差并维持区域间净联络线潮流为设定值，以保证每个区域能吸收其负荷的变化量；

17、电力输配板块用于负责电能的传输和分配，将电能输送至需求区域，确保电力稳定供应。

18、进一步地，所述储能板块连接协调控制板块中的lfc板块，通过频率检测板块检测到的频率偏差δfp为0，故以储能板块中的电能pce、频率偏差δfp、交换功率偏差δpchange为输入，建立如下目标函数，最终实现调峰调频的目的：

19、ace＝δpchange+bfδfp

20、式中：ace为区域控制误差，δpchange为交换功率偏差，bf为频率偏执差系数，δfp为频率偏差；

21、

22、式中：pce为储能板块中的电能，k1、k2、k3分别为调频过程中的响应速度、调节速率以及响应精度。

23、进一步地，所述太阳能砂砾集热板块包括高温热量板块、中温热量板块以及低温热量板块，不同厚度砂砾层的不同温度范围热量需进行梯度利用，需要释放空气压缩时，利用中高温沙砾给压缩空气储能系统升温，通过温度影响，提高压缩空气释放效果，利用空气压缩储能时，通过低温沙砾给设备降温，提升吸能效果。

24、进一步地，所述压缩空气储能板块中涡轮机获取需电量目标函数为：

25、

26、其中，涡轮机的转速信号、输出功率、压缩空气存储的能量、工作时间、投入和维护成本作为输入，f为所需用电量，r为调差系数，η1为发电机将压缩空气的能量转换为电能的效率，是一个介于[0,1]的常数，η2为系统维护效率，estorage是压缩空气存储的能量，δf为频差信号，t为设备工作时间，pelectric为发电机的输出功率，δ为调频死区，当输出值pelectric在这个范围时，不进行任何调节，当输出不在死区时进行调节；

27、

28、其中，p是大气中空气的压力，v是空气的体积，v1和v2分别是空气压缩前后的体积；

29、

30、其中，n为发电机的转速信号。

31、进一步地，智能算法板块中所述bwo-gwo智能优化算法对目标函数f进行优化控制，最终输出最优的系统控制数据对电力需求区域的用电需求进行准确判断，具体步骤如下：

32、s1：初始化种群评估适应度函数值，黑寡妇蜘蛛在网格内按照线性和螺旋的方式进行运动，位置更新如下：

33、

34、式中：xi(t+1)为更新后的黑寡妇位置，xbest为当前黑寡妇的最优位置，m为[0.4,0.9]之间的随机数，β为[-1,1]内的随机数，xr1(t)为随机选择的第r1个黑寡妇的位置。xit为当前黑寡妇的位置；

35、s2：将随机生成的黑寡妇位置代入目标函数进行评估，每只黑寡妇代表一个最优的用电方案，目标函数公式如下：

36、

37、式中：f为所需用电量，r为调差系数，η1为发电机将压缩空气的能量转换为电能的效率，是一个介于[0,1]的常数，η2为系统维护效率，estorage是压缩空气存储的能量，δf为频差信号，t为设备工作时间，pelectric为发电机的输出功率，δ为调频死区，当输出值pelectric在这个范围时，不进行任何调节，当输出不在死区时进行调节；

38、s3:雄性蜘蛛不喜欢信息素含量低的雌性蜘蛛,黑寡妇蜘蛛的信息素率值可按以下公式计算:

39、

40、式中：fitnessmax和fitnessmin为最差和最优的适应度函数值，fintess(i)为第i个黑寡妇获得的适应度值，当低信息素率值等于或小于0.3时，雌性体内低信息素水平蜘蛛代表饥饿的食人蜘蛛，因此，如果它们在场时，上述雌性蜘蛛不会被选中，但将被另一个取代，用以下公式更新黑寡妇位置：

41、

42、式中：xi(t)为雌性体内低信息素水平的黑寡妇位置，r1和r2为种群数量在[1,n]范围内的数，xr1和xr2为第r1和r2个黑寡妇的位置，r1≠r2，σ为随机二进制数{0,1}。

43、进一步地，s2中利用gwo算法对bwo算法中的学习参数对收集到的数据进行进一步寻优搜索，获取最佳期望网络模型，实现bwo算法对电力需求区域的用电需求的准确判断，步骤如下：

44、s21：在狩猎过程中，，对原算法进行优化，将灰狼围捕猎物的行为定义如下：

45、

46、式(1)表示个体与猎物间的距离，式(2)是灰狼的位置更新公式，其中t是目前的迭代代数，和是系数向量，和分别是猎物的位置向量和灰狼的位置向量，和的计算公式如下：

47、

48、其中，是收敛因子，随着迭代次数从3线性减小到0,和的模取[0,1]之间的随机数；

49、s22：当灰狼识别出猎物的位置后，β和δ在α的带领下指导狼群包围猎物，保存迄今为止取得的3个最优解决方案，并利用这三者的位置来判断猎物所在的位置，同时强迫其他灰狼个体(包括ω)依据最优灰狼个体的位置来更新其位置，逐渐逼近猎物，灰狼个体跟踪猎物位置的数学模型描述如下：

50、

51、其中，分别表示分别表示α,β和δ与其他个体间的距离，分别代表α,β和δ的当前位置；是随机向量，是当前灰狼的位置；

52、

53、两式分别定义了狼群中ω个体朝向α,β和δ前进的步长和方向以及ω的最终位置；

54、s23:在迭代过程中，当的值从2线性下降到0时，其对应的的值也在区间[-a,a]内变化。当的值位于区间内时，灰狼的下一位置可以位于其当前位置和猎物位置之间的任意位置，当时，陷入局部最优。

55、有益效果：

56、1.本发明利用压缩空气储能和太阳能砂砾集热二合一技术，通过利用太阳能和空气中的能量，将太阳能转化为热能，然后储存于压缩空气储能系统中，在需要时再释放出来驱动涡轮机发电，拓宽新能源利用面，为新能源供电提供了新方案。

57、2.本发明通过在太阳能砂砾集热板块中设置三个梯度热量板块，将不同温度范围的热量进行梯级利用，根据不同需求将热量用于不同的用途，对砂砾集热能源进行了更充分的利用。

58、3.本发明储能系统连接负荷频率控制并建立目标函数，实现高精度调峰调频，保证储能系统在多数场景能够给所需场景精准消纳电力，进一步维持新能源供电稳定。

59、4.本发明通过设置有黑寡妇bwo优化算法和灰狼gwo优化算法相结合的bwo-gwo智能优化算法，用于对电力需求区域的用电需求进行准确判断，输出最优系统控制数据，最大效率利用并分配新能源储电。