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基于风电、储（热）供暖系统的风电消纳策略及优化调度研究
标题：基于风电、储（热）供暖系统的风电消纳策略及优化调度研究
摘要：
近年来，随着可再生能源的快速发展，风能作为一种不可再生能源的替代品，已被广泛应用于电力系统中。然而，在目前的电力系统中，风电的可靠性和消纳能力仍然是一个重要的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于风电、储（热）供暖系统的风电消纳策略及优化调度方法。通过建立风电、储（热）供暖系统的模型，对系统的风电消纳能力进行研究，并结合优化调度算法，实现对系统的最优调度。研究结果表明，所提出的风电消纳策略及优化调度方法能够有效提高风电的消纳能力，同时降低系统的运行成本，具有一定的实用性和可行性。
关键词：风能；储能；供暖系统；风电消纳；优化调度
1.引言
近年来，随着能源需求的增长和环境污染的日益严重，可再生能源成为了人们关注的焦点。风能作为一种无污染、可再生的能源，具有广阔的开发前景。然而，由于风能的不稳定性和间歇性，其消纳能力和可靠性仍然是制约其大规模应用的重要问题。因此，研究风电消纳策略及优化调度方法，对于提高风电的消纳能力和供电可靠性具有重要意义。
2.风电消纳策略
2.1风能消纳技术
风能消纳技术主要包括储能技术、供暖系统和微电网等。其中，储能技术被广泛应用于风电系统中，通过将多余的风能储存起来，在需要时释放，以平衡风能的供需差异；供暖系统则是将风能转化为热能，用于供暖需求，从而提高风电的消纳能力；微电网可以将风电与其他能源进行融合，提供多种能源的选择，以满足电力需求。
2.2系统建模与优化调度
建立风电、储（热）供暖系统的模型是实现风电消纳优化调度的基础。该模型应包括风电的发电模型、储能系统的储存与释放模型、供暖系统的热量转化模型等，以实现对风能消纳能力的分析和优化调度。优化调度算法可以采用遗传算法、粒子群算法等方法，通过求解最优调度问题，实现系统运行成本的最小化和风电消纳能力的最大化。
3.实例分析与结果讨论
本文采用某地区风电、储（热）供暖系统作为案例进行分析。通过建立系统模型，并应用优化调度算法对系统进行优化调度，得到了系统在不同风速和供暖负荷下的最优调度结果。结果表明，通过合理调度风电和储热系统，可以有效提高风电的消纳能力，并降低系统的运行成本。同时，优化调度算法的应用也能为系统运行提供更多灵活性和稳定性。
4.结论
本文提出了一种基于风电、储（热）供暖系统的风电消纳策略及优化调度方法，通过建立系统模型和应用优化调度算法，实现了对风电消纳能力的提高和运行成本的降低。实例分析表明，所提出的方法具有一定的实用性和可行性。未来的研究可进一步优化调度算法，提高风电的消纳能力和可靠性。此外，还可以应用该策略及方法于更多的风电系统之中，推广其应用和效益。
参考文献：
[1]李晓耘.基于风电消纳问题研究[D].南京：东南大学，2013.
[2]孙健.随机风速条件下的风电消纳研究[D].北京：清华大学，2012.
[3]王杰.基于动态电价的风电、蓄电池和电热锅炉协同消纳策略研究[D].北京：中国电力科学研究院，2016.