计及火电机组深度调峰成本的大规模风电并网鲁棒优化调度

发布时间：2020-12-07 14:20

　　规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附加煤耗损失和机组寿命损耗,提出了计及火电机组DPR成本的规模风电并网鲁棒优化调度模型。考虑风电出力不确定性,建立了包括基于风电出力预测场景的调度主问题和基于极端场景的调控子问题的两阶段鲁棒优化模型,并引入不确定度参数控制调度计划的保守性,最终优化出经济性最优的鲁棒日前调度方案。基于算例分析证明所述模型的合理性与有效性。 

【文章来源】：电力系统自动化. 2020年01期 第118-125页 北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

负荷与风电出力预测曲线

随着不确定度的增大，鲁棒优化结果的保守性越强，调度计划将考虑更多的风电出力不确定性，因此运行成本随之增加，而风险成本则呈下降趋势。相对于Γ=16时的优化结果，Γ=8时由于调度计划的鲁棒性较弱，其风险成本明显增大因而综合成本更高；Γ=24时调度计划最为保守，其运行成本增幅明显因而综合来看经济性较差。决策者在设定不确定度时可根据偏好进行合理选择。4 总结

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：2903407