中国是世界上最大的能源生产和消费国。为应对气候变化,中国将采取更有效的政策和措施,实现2030年二氧化碳排放量达到峰值,力争于2060年实现碳中和。同时,云南省全力打造世界一流“绿色能源牌”,全面推动绿色低碳发展,实现能源资源配置更加合理,促进生产生活方式绿色转型。发展新能源对保障国家能源安全十分重要,也是应对全球气候变化、实现碳峰值排放和中和目标的有效途径。近年来,我国可再生能源发展迅速,正在经历从替代能源向主要能源的转变。
近年来,以风力发电和光伏发电为代表的新能源发电技术在我国得到了极大的发展,电力转型正在顺利进行,风力发电和光伏发电能够提供逐步淘汰所有化石燃料所需的大部分清洁电力,同时帮助提高能源安全。为重塑现有的能源体系,需要迅速部署新能源发电系统,以扭转全球排放增加的趋势,应对气候变化。在相关政策支持的推动下,中国可再生能源发电技术已经成熟和完善。能源生产成本不断降低,市场竞争力不断增强,为可再生能源的大规模应用和未来电网的互联互通奠定了重要基础。
然而,新能源由于其波动性、间歇性和反向调峰输出特性,很难准确预测与部署。在电力系统中,新能源的渗透率较低,且可能出现波动问题,这就为新能源的开发和利用带来了困难。传统的新能源优化技术主要考虑其经济性,且整体效率较低,无法保障当前的电力需求,不顺应低碳清洁的潮流。因此,依据新能源发电系统的运行特性,在优化技术上进行创新是解决新型电力系统中新能源消纳难题的必由之路。
本书介绍了多种新能源发电系统的前沿优化技术,涵盖了作者近几年来在新能源发电系统优化技术领域的研究成果,试图为相关领域的研究提供理论与技术参考。本书所有仿真算例均基于MATLABR2020b软件,所有硬件在环实验均基于RTLAB或dSpace平台。
希望读者通过阅读本书内容,掌握新能源发电技术的基础理论、运行特点和相关优化技术,并能参考本书设计更多具有工程实用性的优化技术。
本书内容准确、表达严谨。完整地建立了新能源发电系统的数学模型,并翔实地给出了新能源发电系统的运行特点,存在的问题及解决方法,具有一定的工程实用价值。
本书行文精炼、层次分明。介绍了新能源发电系统和人工智能的发展现状和基础理论,适用不同基础的相关工程技术人员和学生使用。
本书创新性强、重点突出。提出了多种基于人工智能算法的新能源发电系统优化技术,为相关研究人员提供了新颖的研究思路。
