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计及压缩空气储能爬坡能力的区域综合能源系统多时间尺度调度
李建华, 崔森, 张小龙, 郭俊波, 苏发万, 王聚鹏
分布式能源 ›› 2026, Vol. 11 ›› Issue (2) : 94-103.
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计及压缩空气储能爬坡能力的区域综合能源系统多时间尺度调度
Multi-Timescale Scheduling of Regional Integrated Energy Systems Incorporating Compressed Air Energy Storage Ramp Capabilities
为应对高比例新能源接入下区域综合能源系统面临的功率波动与爬坡需求挑战,聚焦先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed air energy storage, AA-CAES)的爬坡支撑能力,构建计及AA-CAES爬坡能力的区域综合能源系统多时间尺度优化调度模型。首先,建立AA-CAES的运行模型,分析AA-CAES对火电爬坡的支撑能力;其次,提出计及AA-CAES爬坡能力的区域综合能源系统多时间尺度优化调度策略,长时间尺度优化在满足系统功率平衡的前提下,最小化区域综合能源系统的运行成本,短时间尺度采用模型预测控制方法实现功率的动态修正。算例仿真结果表明,计及AA-CAES爬坡能力的多时间尺度调度,可有效提升系统应对新能源波动的能力,避免火电频繁启停,同时降低运行成本、提升新能源消纳水平,为区域综合能源系统的经济稳定运行提供理论参考。
To address the challenges of power fluctuations and ramping demands faced by regional integrated energy systems under high penetration of renewable energy, this paper focuses on the ramping support capability of advanced adiabatic compressed air energy storage (AA-CAES). A multi-timescale optimization dispatch model for regional integrated energy systems incorporating AA-CAES ramping capability is established. First, an operational model of AA-CAES is established to analyze its support capability for thermal power ramping. Second, a multi-timescale optimization dispatch strategy for regional integrated energy systems incorporating AA-CAES ramping capability is proposed. Long-timescale optimization minimizes operational costs while ensuring system power balance, and short-timescale dynamic power correction is achieved using model predictive control. Simulation results demonstrate that multi-timescale scheduling, incorporating AA-CAES ramping capability, effectively enhances the system’s resilience to renewable energy fluctuations, reduces thermal power dispatch requirements, lowers operational costs, and improves the integration of renewable energy. This approach provides theoretical guidance for the economic and stable operation of regional integrated energy systems.
区域综合能源系统 / 先进绝热压缩空气储能(AA-CAES) / 爬坡能力 / 多时间尺度 / 经济效益
regional integrated energy systems / advanced adiabatic compressed air energy storage (AA-CAES) / ramp capability / multi-timescale / economic benefits
| [1] |
新华网. 中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见[EB/OL]. (2021-10-24)[2025-05-07]. http://www.gov.cn/zhengce/202110/24/content_5644613.html.
Xinhua News Agency. Opinions of the Central Committee of the Communist Party of China and the State Council on fully, accurately and comprehensively implementing the new development concept and doing a good job in carbon peaking and carbon neutrality[EB/OL]. (2021-10-24)[2025-05-07]. http://www.gov.cn/zhengce/202110/24/content_5644613.html.
|
| [2] |
林玉鑫, 张京业. 海上风电的发展现状与前景展望[J]. 分布式能源, 2023, 8(2): 1-10.
|
| [3] |
倪佳华, 杨林刚, 陈来军, 等. 计及储能响应特性的混合储能系统容量优化配置[J]. 分布式能源, 2025, 10(6): 1-12.
|
| [4] |
张爱军, 刘石川, 慕腾, 等. 新能源发电富集地区输电系统规划方案的综合评价[J]. 智慧电力, 2025, 53(2): 16-24.
|
| [5] |
陈洁, 王樊云, 徐涛, 等. 电-碳市场下考虑风光不确定性的虚拟电厂优化调度[J]. 分布式能源, 2024, 9(4): 60-68.
|
| [6] |
赵德福, 袁家海, 张健, 等. 多层次视角下颠覆性技术驱动的中国能源电力转型路径[J]. 电力建设, 2024, 45(8): 1-10.
|
| [7] |
崔茗莉, 冯天天, 刘利利. 双碳目标下区块链与可再生能源的融合发展研究[J]. 智慧电力, 2024, 52(2): 17-24.
|
| [8] |
王子晨, 刘瀚琛, 李建林, 等. 计及多层级储气布置的水下压缩空气储能配置策略[J]. 分布式能源, 2025, 10(6): 13-24.
|
| [9] |
|
| [10] |
东北能源监管局. 东北能源监管局综合施策推动解决电网爬坡能力不足问题[EB/OL]. (2025-07-11)[2025-08-25]. https://www.nea.gov.cn/20250711/6dcefafeea0c40e98f24f0d832dae47f/c.html.
Northeast Energy Regulatory Bureau. Comprehensive policies and measures to promote solving the problem of insufficient grid ramping capacity[EB/OL]. (2025-07-11)[2025-08-25]. https://www.nea.gov.cn/20250711/6dcefafeea0c40e98f24f0d832dae47f/c.html.
|
| [11] |
孙晓霞, 桂中华, 张新敬, 等. 压缩空气储能与可再生能源耦合研究进展[J]. 中国电机工程学报, 2023, 43(23): 9224-9241.
|
| [12] |
|
| [13] |
郭筱, 陈来军, 郭俊波, 等. 基于机会约束的先进绝热压缩空气储能系统容量配置策略[J]. 分布式能源, 2025, 10(6): 25-33.
|
| [14] |
袁铁江, 郭建华, 杨紫娟, 等. 平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置[J]. 中国电机工程学报, 2024, 44(4): 1397-1405.
|
| [15] |
王满商, 蒋力波, 许奕然, 等. 基于协调拓扑结构的可重构电池储能系统调频控制策略[J]. 分布式能源, 2025, 10(6): 54-61.
|
| [16] |
刘笑驰, 梅生伟, 丁若晨, 等. 压缩空气储能工程现状、发展趋势及应用展望[J]. 电力自动化设备,
|
| [17] |
|
| [18] |
梅生伟, 张通, 张学林, 等. 非补燃压缩空气储能研究及工程实践——以金坛国家示范项目为例[J]. 实验技术与管理,
|
| [19] |
刘石, 杨毅, 黄正, 等. 基于模糊PID的水下压缩空气储能气囊压力波动抑制策略[J]. 分布式能源, 2025, 10(6): 34-42.
|
| [20] |
|
| [21] |
李广阔, 陈来军, 谢毓广, 等. 考虑压缩空气储能变工况特性的风储联合系统运行优化策略[J]. 高电压技术, 2020, 46(2): 511-518.
|
| [22] |
崔森, 陈来军, 陈思源, 等. 基于最优动态功率补偿的先进绝热压缩空气储能一次调频控制策略[J]. 高电压技术, 2024, 50(6): 2433-2441.
|
| [23] |
亢丽君, 王蓓蓓, 薛必克, 等. 计及爬坡场景覆盖的高比例新能源电网平衡策略研究[J]. 电工技术学报, 2022, 37(13): 3275-3288.
|
| [24] |
|
| [25] |
林顺富, 张琪, 沈运帷, 等. 面向灵活爬坡服务的高比例新能源电力系统可调节资源优化调度模型[J]. 电力系统保护与控制, 2024, 52(2): 90-100.
|
| [26] |
王佳旭, 苗世洪, 王廷涛, 等. 考虑调峰-备用-爬坡-惯量多应用价值的大规模先进压缩空气储能多阶段优化规划[J]. 高电压技术, 2025, 51(3): 1339-1350.
|
| [27] |
魏佳, 石冰珂, 陈来军, 等. 面向直流馈入型电网调节需求的压缩空气储能两阶段鲁棒调度策略[J/OL]. 发电技术, 1-10(2025-07-11)[2025-08-30]. https://link.cnki.net/urlid/33.1405.TK.20250710.1646.002.
WEI Jia, SHI Bingke, CHEN Laijun, et al. Two-stage robust scheduling strategy of compressed air energy storage for regulation requirements in DC-feed power grids[J/OL]. Power Generation Technology, 1-10(2025-07-11)[2025-08-30]. https://link.cnki.net/urlid/33.1405.TK.20250710.1646.002.
|
| [28] |
林旗斌. 基于模型预测控制的含压缩空气储能微能网多时间尺度优化调度方法[J]. 电气技术,
|
| [29] |
张时聪, 杨芯岩, 韩少锋, 等. 综合能源系统源-荷能量的多时间尺度预测[J]. 分布式能源, 2024, 9(4): 1-10.
|
| [30] |
|
| [31] |
|
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