基于改进人工蜂群算法的风电经济调度问题研究

发布时间：2020-10-22 19:57

　　 经济调度是电力系统中的一个重要优化问题,其目的在于合理分配各机组发电功率以最小化成本。在合理利用能源、设备,节约成本方面具有重要意义。近年来,风电因其可再生、无污染等特性,得到大规模的发展并在技术上取得了长足的进步。然而,风力还有不稳定、难预测等不利的一面,在确保电力系统安全稳定运行的前提下,如何安排风机出力,有效利用风能方面具有重要的研究意义。本文在研究传统经济调度问题的基础上,对接入风电的电力系统,即风电经济调度问题进行研究。论文首先分析了风力发电特性。以服从Weibull分布的风力特性,结合风机输出功率与风速的关系,得到输出功率密度分布。研究发现,在给定的风电场中,风力特性一定,风机输出功率与风力关系已知,则可以得到风电场输出功率密度分布。其次,分析研究传统火力发电燃料耗量特性。在实际问题中,火电机组由于阀值效应和禁止工作区,造成燃料成本曲线的非凸、非平滑和不连续性。以电力系统发电燃料成本最小为目标函数,考虑电力系统网损,发电机组极限,爬坡约束,禁止运行区约束,构建传统火力发电经济调度模型。在传统火力发电经济调度模型的基础上,以传统火力发电机组作为旋转备用,考虑风力发电功率占系统负载比例的约束,构建风电接入的经济调度模型。再次,本文采用人工蜂群算法求解问题模型,分析人工蜂群算法的不足,改进了算法的学习策略:个体不再随机挑选邻居,而是选择适应度较优的邻居学习;在每次迭代中,由只有一维更新改变成各个维度同时更新。对比分析,改进后的算法在选取的基本测试函数上的实验结果更优,说明提出的学习策略提高了算法的性能。最后,论文选取了三个电力系统对构建的经济调度模型进行仿真实验。结果表明,算法能有效计算经济调动问题,改进后的人工蜂群算法在优化经济调度问题模型上性能更优。在风力接入的经济调度模型中,定义风机不能输出要求的功率的概率为风险。进而,分析了不同风力发电功率下,风力发电功率与风险的关系,燃料成本与风险的关系。在确定的风电场中,风电场输出功率密度分布一定,则风力发电功率与风险关系曲线不变。不同电力系统中,燃料成本与风险有着类似的离散分布。
【学位单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F426.61
【部分图文】：

基于改进人工蜂群算法的风电经济调度问题研究而且随着风能发电成本逐渐降低，风电将可以与传统的化石燃料发电技术竞域辽阔，风能资源丰富，而且西北、东北、华北地区风能资源相对集中。近国的风电装机容量呈现指数型增长，图 1-1 为我国近十年风力发电装机容量制改革不断深化，大力发展清洁能源和加快分布式发电建设等各项政策的推态环境保护优先，坚持发展非煤能源发电与煤电清洁高效有序利用并举，坚的发展原则下，电力发展呈现出以火电、水电等传统能源发电为基础，以核太阳能发电为代表的新型能源发电快速发展的态势。风能因其清洁性和可再各国政府的高度重视，并不断加大力度投资建设，现已经成为继煤电、水电大主力电源。预计未来风电装机容量年增长率还会继续增长。机遇与挑战并新能源电力安全有效的开发利用是我国调整产业结构，构建科技竞争优势，发展的必然选择。

基于改进人工蜂群算法的风电经济调度问题研究主要研究内容及技术路线文的研究逻辑首先是在传统火电经济调度问题的基础上，对风电经济调度解方法进行概述。从概念出发，包括分类、文献探讨等。对风电经济调度的分析研究，包括传统火电机组耗量特性分析，风机发电特性分析，构建论相关约束，提出风险。对风电经济调度问题逐层研究。模型问题求解方面，本文采用了改进的人工蜂群算法进行求解，论文首先法进行简单的概述，并针对算法的不足进行改进和实验验证。最后算法运经济调度模型，分析得到的优化结果、风险与成本的关系。究路线如下图 1-2

Weibull分布
【参考文献】

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本文编号：2852032