• 儲能電站降低光伏電站-電動折彎機數控鋼管滾圓機滾弧機張家港鋼
    作者:lujianjun | 來源:歐科機械 | 發布時間:2019-01-29 12:55 | 瀏覽次數:

    基于格爾木地區某50 MW光儲電站運行數據,分析了電站所在區域氣象特征、光伏電站輸出功率特性、光伏電站限電情況、儲能電站出力特性、儲能電站運行模式。通過對光伏儲能聯合電站實際運行數據分析得出,光伏電站加入儲能系統后有效提升了光伏上網電量,并可實現棄光率低于5%的目標。但現有的儲能系統成本及電網調度模式下,配置儲能系統不能收回成本,需要給予儲能電站財政補貼,F有調度模式不適用于光伏儲能聯合電站,導致補貼成本較高。通過將無太陽輻射時段的調度指令值調整為0.1倍的光伏電站裝機容量,可大幅降低補貼成本,儲能電站容量一次性建設補貼降低67.02%,儲能電站獨立發電電價補貼降低86.82%,光儲電站聯合發電電價補貼降低52.97%。,隨著光伏系統在電網中所占比例的不斷增大,其自身固有間歇性、隨機波動性在電能質量、系統安全可靠運行、系統調峰及電力系統規劃等方面給電網帶來不容忽視的影響,儲能電站降低光伏電站-電動折彎機數控鋼管滾圓機滾弧機張家港鋼管滾圓機縮管機阻礙了其在電網中大規模應用,嚴重影響了電站收益。如何把握好光伏優勢資源,協調統一規劃,推動電網建設的同時克服技術瓶頸,本文有公司網站全自動縮管機采集轉載中國知網整理  http://www.bonjoourmarie.com 成為目前青海省發展光伏等新能源亟待解決的難題[13-18]。1光伏電站運行數據分析1.1光伏電站氣象統計分析電站所在格爾木市地處青海省西部,屬于高原大陸性氣候。對工程實際運行時段氣象情況進行統計,結果如圖1所示。圖1全時段氣象統計其中,陰天占比12.31%;晴天占比37.69%;雨天占比0.37%;多云占比25.75%;陰轉多云占比4.85%;陰轉晴占比1.49%;多云轉陰占比2.99%;晴轉多云占比3.73%;晴轉陰占比5.97%;小雨轉陰占比0.37%;沙塵暴占比0.37%;沙塵多云占比0.37%;雪天占比0.75%;陰轉小雪占比0.75%;小雪轉陰占比0.75%;小雪占比0.75%;陣雪占比0.75%。1.2典型天氣下光伏電站輸出功率特性分析典型晴天天氣下光伏電站輸出功率如圖2所示。光伏輸出功率最大值為41.8MW,標桿機組理論發電量27.48萬kWh,光伏電站日實際發電量23.44萬kWh。圖2晴天情況下光伏電站輸出功率典型多云天氣下光伏電站輸出功率如圖3所示。光伏輸出功率最大值為46.5MW,標桿機組理論發電量31.13萬kWh,光伏電站日實際發電量28.53萬kWh。圖3多云情況下光伏電站輸出功率典型陰天天氣下光伏電站輸出功率如圖4所示。光伏輸出功率最大值為31.6MW,標桿機組理論發電量13.97萬kWh,光伏電站日實際發電量13.62萬kWh。典型雨天天氣下光伏電站輸出功率如圖5所示。光伏輸出功率最大值為31.1MW,標桿機組理論發電量9.1萬kWh,光伏儲能電站降低光伏電站-電動折彎機數控鋼管滾圓機滾弧機張家港鋼管滾圓機縮管機本文有公司網站全自動縮管機采集轉載中國知網整理  http://www.bonjoourmarie.com 

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