[發明專利]一種光伏與光熱耦合的發電系統及發電控制方法

有效

• 申請號: 202011054537.8
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112217232B
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 紀培棟;李心;宋二喬;王聰
• 申請（專利權）人: 浙江中光新能源科技有限公司
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;H02J3/46;H02J3/28
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 王晶;胡晶

本發明公開了一種光伏與光熱耦合的發電系統及發電控制方法；所述系統包括光伏發電系統、帶熔鹽儲能的光熱發電系統、熔鹽電加熱系統和全廠控制系統。所述全廠控制系統分散控制系統、自動發電控制系統和人工智能深度學習模型系統；在電網負荷需求大于光伏發電功率時，通過全廠控制系統控制光伏發電全部上網、光熱發電補充不足的功率；在電網負荷需求小于光伏發電功率時，光伏發電一部分電力上網，多余的電力通過電加熱將熔鹽加熱進行儲能。本發明的儲能成本低，而且通過全廠控制系統控制功率輸出滿足電網符合需求，保證了電網的穩定性。且本發明能夠不斷更新優化深度學習模型，提升全廠的即時控制能力，保證全廠安全穩定運行。

技術領域

本發明涉及太陽能發電技術領域，具體涉及一種光伏與光熱耦合的發電系統及發電控制方法。

背景技術

隨著社會經濟的快速發展，能源需求與日俱增。傳統能源在利用過程中產生大量污染，太陽能發電技術作為清潔高效的能源供應方式得到了快速發展。

太陽能光伏發電具有光電轉換效率高、成本低的優點。但由于太陽光照強弱變化不定，造成光伏發電系統功率波動較大，并且存在晝發夜?，F象，導致光伏電站很難提供持續且穩定的電力供應，而且，目前光伏儲能普遍采用鋰電池、鉛酸電池等儲能，儲能成本高。帶儲熱的太陽能光熱電站可克服太陽光照變化以及天氣變化情況，提供穩定的電力供應，而且具有良好的快速調負荷能力。

針對光伏、光熱組成的混合發電系統，根據電網負荷如何調控光伏、光熱發電的負荷成為目前亟待解決的問題。

發明內容

為了克服現有技術的缺陷，本發明提供了一種光伏與光熱耦合的發電系統及發電控制方法，本發明利用太陽能光熱發電系統內的熔鹽儲能系統為光伏發電提供儲能，解決了光伏電站儲能成本高的問題，同時，本發明提供的發電控制方法，可根據電網功率需求準確調控光伏、光熱發電系統功率，保證電網穩定性。本發明的技術方案如下：

一種光伏與光熱耦合的發電系統，包括光伏發電系統、光熱發電系統、熔鹽電加熱系統和全廠控制系統，其中：

所述光伏發電系統，用于進行光伏發電，并通過所述全廠控制系統向電網和熔鹽電加熱系統提供電力；

所述光熱發電系統，用于進行光熱發電，并通過所述全廠控制系統向電網提供電力；

所述熔鹽電加熱系統，用于將所述光伏發電系統多余的電力提供給所述光熱發電系統；所述光伏發電系統多余的電力，是指光伏發電系統的發電功率對應的電力減去其提供給電網的電力；

所述全廠控制系統，用于根據電網負荷需求，控制光伏發電系統、光熱發電系統、熔鹽電加熱系統的運行；

所述全廠控制系統包括分散控制系統、自動發電控制系統和人工智能深度學習模型系統；其中：

所述分散控制系統用于對光伏發電系統、光熱發電系統和熔鹽電加熱系統的各個設備進行集中監視、操作、管理和分散控制；

所述自動發電控制系統用于控制光伏發電系統和光熱發電系統的發電功率來滿足電網負荷需求；

所述人工智能深度學習模型系統采用卷積神經網絡建立深度學習模型，所述深度學習模型包括：數據輸入層、卷積計算層、激活函數層、池化層、全連接層；

所述數據輸入層的輸入數據包括分散控制系統存儲的歷史數據和監控采集的實時數據；所述歷史數據和實時數據包括但不限于電網負荷數據、發電功率數據、光資源數據和氣象數據；

通過數據輸入層的輸入數據的不斷更新，深度學習模型可不斷訓練優化；運用深度學習模型對分散控制系統和自動發電控制系統的控制指令作即時更新；

所述熔鹽電加熱系統設置于所述光熱發電系統內部，并通過所述全廠控制系統與所述光伏發電系統連接；