电机与控制应用| 江 楠 选编
（本文由作者团队投稿）
由于环境污染及能源危机等问题，国家更加重视电力资源的可持续发展，因此越来越多的电力工厂均采用自然能源发电。光伏光热互补系统具有间歇性、波动性、随机性等特点，这给电网安全、可靠、稳定运行带来了许多问题，考虑到光伏光电机组的发电特性，为保证能源利用率最大化，需对光伏光热的发电机组进行发电调度。
（1）应用有风有光、有风无光、无风有光以及无风无光这四种情况的调度目标函数，使发电调度算法覆盖范围扩大，提高适应能力。
（2）建立调度约束条件，包括功率平衡约束、机组运行平衡约束、CSP功率平衡约束、蓄热机组平衡约束、光伏光热功率上爬坡事件约束、光伏光热功率下爬坡事件约束内容进行优化，贴合电力机组的实际情况。
（3）K-means聚类算法会根据电力机组现有数据进行控制参数优化，通过不断迭代计算直至查找到最优的调度值，获得最佳调度出力值。通过调节输出功率，避免了高负荷导致的故障现象，算法鲁棒性高，整体实用能力强。
（4）优化内部电力配比，提高发电效率，使系统内其他设备的输出功率增大，系统达到运行平衡的同时还能提高整体的适应能力。
图1 夏季光伏光热发电机组电力负荷变化对比
图2 冬季光伏光热发电机组电力负荷变化对比
支持基金：
国网总部科技项目（5400-202219152A-1-1-ZN）
论文链接：
http://www.motor-abc.cn/djykzyy/article/abstract/20230210
推荐引用格式：
郑舒, 赵景涛, 刘明祥. 基于K-means聚类算法的风电光伏光热互补发电机组调度方法[J]. 电机与控制应用, 2023, 50(2): 61-66.
ZHENG Shu, ZHAO Jingtao, LIU Mingxiang. Scheduling Method of Wind Power Photovoltaic Photothermal Complementary Generator Set Based on K-means Clustering Algorithm[J]. Electric Machines & Control Application, 2023, 50(2): 61-66.
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