基于数据驱动的电锅炉蓄热调度以提供电力平衡服务
系统与控制
2021-08-13 v1 系统与控制
摘要
可再生能源的快速发展增大了净负荷的峰谷差，使净负荷跟踪成为电力系统面临的新挑战。电锅炉蓄热（EBTS）在中国北方冬季负荷中占有不可忽视的比重。EBTS 运行优化不仅能节省自身能源成本，还可缓解系统的调峰填谷压力。为此，本文研究了 EBTS 提供电力平衡服务的运行优化，主要包括三部分：首先，利用 Copula 理论建立预测温度与实际温度的联合概率分布；其次，基于次日预测温度对实际温度进行采样，并使用 K-means 聚类方法对这些样本聚类生成场景集；第三，构建考虑室外温度不确定性的 EBTS 随机运行优化模型。通过案例研究发现，与确定性 EBTS 运行优化模型相比，所提方法可节省 EBTS 的总运行成本。
引用
@article{arxiv.2108.05743,
title = {Data-Driven Scheduling of Electric Boiler with Thermal Storage for Providing Power Balancing Service},
author = {Likai Liu and Zechun Hu and Jian Ning and Yilin Wen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05743},
year = {2021}
}