简介:摘要:随着电网峰谷差的逐年增加,电网装机容量增长较快,并且新能源装机所占比重较大,而电网用电量的增长却缓慢,火电利用小时数、负荷率下降趋势明显,对节能工作要求更高,在网运行的火电机组厂必然要进行深度调峰。
简介:摘要:随着电网峰谷差的逐年增加,电网装机容量增长较快,并且新能源装机所占比重较大,而电网用电量的增长却缓慢,火电利用小时数、负荷率下降趋势明显,对节能工作要求更高,在网运行的火电机组厂必然要进行深度调峰。
简介:摘要:“3060”碳排放战略的提出为我国能源结构的转型发展指明了方向,以风电、光伏为代表的清洁能源进入快速发展期。为满足日益增加的可再生能源消纳需求,我国政府从顶层设计上提出构建以新能源为主体的新型电力系统。因可再生能源发电具有间歇性和波动性,提升系统的灵活性成为电力行业未来发展要解决的核心问题。从技术上讲,电网互联互济、煤电机组灵活性调峰、燃气轮机发电、抽水蓄能、需求侧响应、电化学储能等都是提升电力系统灵活性的重要措施。但受建设条件、成本、周期、技术成熟度等多方面因素的制约,燃气发电、抽水蓄能以及其他新型储能的比例合计不超过5%,并且在短时间内很难提升。鉴于我国电源结构特点,主力电源燃煤机组进行深度调峰,是目前提升电网灵活性的最现实选择。本文主要分析超临界机组深度调峰技术实践。
简介:摘要:电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度,本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先,收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次,构建了包含长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型,通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中,采用了交叉验证和超参数优化技术,以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明,相比传统预测方法,本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法,具有广泛的应用前景。