【正文】 比達(dá)到 160%。鰲頭能源站(包括光伏、三聯(lián)供 CCHP、儲(chǔ)能等)；類型：熱電聯(lián)產(chǎn) 安裝位置：廣州市從化區(qū)和源路 98 號(hào) 運(yùn)行情況：年運(yùn)行小時(shí)數(shù) 8000 小時(shí) 控制方式：DCS 控制 一年內(nèi)發(fā)電的歷史時(shí)序數(shù)據(jù)等 統(tǒng)計(jì)周期 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 發(fā)電量(萬kwh) 660 供電量(萬kwh) 637 熱電比（%）% % % % % % % % 綜合能源效率（%）% % % % % % % % 鰲頭能源站現(xiàn)有 2 臺(tái) 15MW 燃?xì)廨啓C(jī)、2 臺(tái)不補(bǔ)燃雙壓臥式自然循環(huán)余熱鍋爐、1 臺(tái)輔助燃?xì)忮仩t。其中燃?xì)廨啓C(jī)用于發(fā)電，排放的高溫尾氣用于加熱鍋爐內(nèi)的熱水為熱蒸汽，為進(jìn)行輪胎加工生產(chǎn)提供煉膠所蓄的熱蒸汽。輔助燃?xì)忮仩t作為備用，當(dāng)燃?xì)廨啓C(jī)故障、檢修或由于其它原因無法運(yùn)行時(shí)，由輔助燃?xì)忮仩t替代進(jìn)行供熱。各設(shè)備參數(shù)如下表所示：—燃?xì)廨啓C(jī)參數(shù) 燃機(jī)型號(hào) TITAN 130數(shù)量 2 臺(tái) 年利用小時(shí)數(shù)8000 h 燃機(jī)發(fā)電負(fù)荷% 燃?xì)廨啓C(jī)出力 MW 天然氣耗量104 Nm3/h 總對(duì)外供熱量 GJ/h 熱電比 % 燃機(jī)發(fā)電效率 % 總熱效率 % 供熱氣耗率 Nm3/GJ 發(fā)電氣耗率 Nm3/ kWh —余熱鍋爐參數(shù) 鍋爐型式 不補(bǔ)燃，臥式，自然循環(huán)，雙壓，帶整體式除氧器，尾部設(shè)熱水換熱器 數(shù)量 2 臺(tái) 高壓蒸汽參數(shù) (a)，232℃，(a)，107℃，℃/90℃，115t/h 排煙溫度 85℃ —輔助燃?xì)忮仩t參數(shù) 數(shù)量 1 臺(tái) 額定功率 25t/h 蒸汽參數(shù) (g)，230℃保證效率 ≥92% 本體漏風(fēng)率 ≯3% 配套輔機(jī)總功率 根據(jù) GTPro 熱平衡估算，兩臺(tái)燃機(jī)配余熱鍋爐可持續(xù)穩(wěn)定提供工業(yè)用蒸汽 ，在穩(wěn)定生產(chǎn)時(shí)，滿足工業(yè)熱負(fù)荷。另外，余熱鍋爐尾部煙道換熱器提供熱水量為 230t /h，滿足分布式能源站內(nèi)的制冷以及用戶生活熱水需求。本工程另設(shè) 1 臺(tái) 25 t/h 蒸發(fā)量的輔助燃?xì)忮仩t，在燃機(jī)（或余熱鍋爐）故障或檢修時(shí)，確保對(duì)用戶的供熱。根據(jù)熱平衡計(jì)算，兩臺(tái)余熱鍋爐可滿足設(shè)計(jì)額定熱負(fù)荷；當(dāng)兩臺(tái)余熱鍋爐和輔助燃?xì)忮仩t同時(shí)運(yùn)行可滿足最大熱負(fù)荷需求（最大工業(yè)蒸汽 t/h）。當(dāng)一臺(tái)燃機(jī)或余熱鍋爐故障時(shí)，利用一臺(tái)燃機(jī)和余熱鍋爐運(yùn)行，并投用輔助燃?xì)忮仩t，可以滿足設(shè)計(jì)額定熱負(fù)荷。根據(jù)企業(yè)提供的前 9 個(gè)月的運(yùn)行參數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)估算出 CHP 系統(tǒng)10 月、11 月、12 月運(yùn)行參數(shù)，統(tǒng)計(jì)整理后得到 2016 年運(yùn)行參數(shù)如下表所示：—鰲頭能源站 2016 年 CHP 系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù) 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 蒸汽產(chǎn)量760 610 715 680 720 605 702 653 770 720 770 715（t/d）供電(萬kWh/d) 天然氣消耗(萬Nm3/d) —鰲頭能源站 CHP 系統(tǒng)供蒸汽曲線圖 取 CHP 系統(tǒng)供熱功率平均值與最大值之差進(jìn)行整理，可得負(fù)荷曲線如下圖所示：…2645287921056*********************9208***供蒸汽功率(t/h)時(shí)間(h)供蒸汽功率（t/h）平均供蒸汽功率（t/h）—鰲頭能源站 CHP 系統(tǒng)供蒸汽最大值與平均值差值曲線圖 其中，90%線表示一年中有 90%以上天數(shù)供蒸汽最大值與平均值差值小于此值。（2）熱力傳輸條件與容量工業(yè)供熱采用 230℃、 的高溫蒸汽作為傳熱介質(zhì)。通過管道進(jìn)行輸送。系統(tǒng)采用 2 臺(tái)余熱鍋爐和一臺(tái)輔助燃?xì)忮仩t用于供熱。余熱鍋爐設(shè)計(jì)容量為 ，輔助燃?xì)忮仩t設(shè)計(jì)容量為 25t/h。通常為 2 臺(tái)燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行，當(dāng)出現(xiàn)機(jī)組檢修或者故障時(shí)由余熱鍋爐輔助供熱。（3）熱力運(yùn)營模式 本章節(jié)分工：廣州發(fā)展集團(tuán)/上海航天能源/上海交通大學(xué)共同完成,主要以前段時(shí)間以及這一輪的調(diào)研情況以及分企業(yè)的調(diào)研報(bào)告為基礎(chǔ)。主要對(duì)鰲頭站的出力特性、運(yùn)行情況熱力及電力供應(yīng)情況進(jìn)行分析，對(duì)鰲頭站所發(fā)電量具備的不同條件進(jìn)行預(yù)測(cè)。.***80***22***************68887******6供汽量(t/h)時(shí)間(h)蒸汽產(chǎn)量差值（t/h）蒸汽均值（t/h）90%蒸汽線制冷機(jī)參數(shù)：項(xiàng)目 1 制冷機(jī) 型號(hào) SXZ825D(32/37)H2M3LR 蒸汽壓力 蒸汽耗量 263kg/h 制冷量 246kw 冷凍水進(jìn)口溫度 12℃ 冷凍水出口溫度 7℃ 冷凍水流量 200m3/h 冷卻水進(jìn)口溫度 32℃ 冷卻水流量 310m3/h隨機(jī)規(guī)劃 模型 不確定 性建?？紤]綜合能源系統(tǒng)中存在的各種不確定性因素，根據(jù)能源負(fù)荷增長情況，基于隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃方法，得出規(guī)劃目標(biāo)年的新建、改建配電網(wǎng)架和能源。本課題考慮的不確定性因素主要包括：負(fù)荷不確定性、光伏和CCHP 機(jī)組出力不確定性、管網(wǎng)故障不確定性。負(fù)荷不確定性：負(fù)荷的不確定性可用正態(tài)分布近似反映，負(fù)荷概率密度函數(shù)為光伏出力不確定性：太陽電池的輸出功率與光照強(qiáng)度密切相關(guān)，在一定時(shí)間段內(nèi)太陽光照強(qiáng)度可以看成服從 Beta 分布，由此推導(dǎo)得出太陽能電池方陣輸出的概率密度函數(shù)為CCHP 機(jī)組出力不確定性：CCHP 機(jī)組出力可控，主要不確定性集中在其發(fā)生故障的不確定性。一般設(shè)其故障率為給定值 m。管網(wǎng)故障的不確定性主要包括配電線路故障的不確定性、熱氣管道故障的不確定性。一般設(shè)其故障率為給定值 l。 隨機(jī)規(guī)劃模型的建立本課題建立的隨機(jī)規(guī)劃模型，輸入變量為規(guī)劃區(qū)域內(nèi)的現(xiàn)狀電源和網(wǎng)架接線和參數(shù)，負(fù)荷預(yù)測(cè)概率分布，光伏、儲(chǔ)能及 CCHP 等電源出力的概率分布，線路故障率參數(shù)，可選的新能源接入位置、新建線路通道，網(wǎng)絡(luò)安全性概率置信水平等。輸出是新建綜合能源網(wǎng)架線路與管網(wǎng)、配電站、冷/熱/氣站的位置和容量，新建分布式電源、儲(chǔ)能接入點(diǎn)的位置和容量，總投資成本和運(yùn)行成本、系統(tǒng)可靠性水平等。目標(biāo)函數(shù)是系統(tǒng)總投資成本和運(yùn)行成本最小。本課題所建隨機(jī)規(guī)劃模型采用雙層規(guī)劃。上層模型優(yōu)化目標(biāo)為投資成本（固定投資和運(yùn)行投資）最小，約束為新建電源和網(wǎng)架的數(shù)量和成本；下層模型優(yōu)化目標(biāo)為運(yùn)行成本（網(wǎng)損、停電損失、購電費(fèi)用）最小，約束為潮流平衡約束和安全性置信區(qū)間約束。通過雙層聯(lián)合優(yōu)化，所得規(guī)劃方案可滿足各種約束要求，體現(xiàn)解的最優(yōu)性。模型表達(dá)式如下式所示：2 3min()(, ,)0min{(, ,),(, ,),(, ,)}(, ,)0(, ,)0Pr{(, ,)0}, , {min,max}f xh x u vg x u v g x u v g x u vd x u ve x u vd x u vu v xa163。163。=163。 179。206。 其中，上層目標(biāo)函數(shù)()f x 為投資成本最小，x 為新建設(shè)備數(shù)量，為整數(shù)變量。上層約束條件(, ,)h x u v 為投資運(yùn)行成本約束條件，u 為運(yùn)行變量，v 為不確定性變量。下層為多目標(biāo)函數(shù)，1 2 3(, ,),(, ,),(, ,)g x u v g x u v g x u v 分別為網(wǎng)損、停電損失、購電費(fèi)用目標(biāo)。約束條件(, ,)d x u v 為系統(tǒng)潮流平衡約束。(, ,)e x u v為線路功率約束、電源約束等不等式約束。Pr{(, ,)0} d x u v a 163。 179。 為機(jī)會(huì)約束，指不確定性因素下系統(tǒng)可靠性等指標(biāo)所需滿足的置信水平。模型的求解主要采用了基于多場(chǎng)景的典型狀態(tài)抽取求解算法。通過對(duì)各種不確定性因素進(jìn)行多場(chǎng)景模擬，將連續(xù)不確定性轉(zhuǎn)換為若干確定性場(chǎng)景。然后通過對(duì)多個(gè)確定性場(chǎng)景的確定性規(guī)劃求解，得到最優(yōu)規(guī)劃方案。這樣可大大減少蒙特卡洛模擬的抽樣次數(shù)，提高計(jì)算速度，同時(shí)滿足計(jì)算精度要求。儲(chǔ)能 規(guī)劃方案建議