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大规模风电爬坡预警与决策研究

发布时间:2018-03-06 13:45

  本文选题:风电爬坡事件 切入点:不确定性 出处:《山东大学》2017年博士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:随着全球范围内能源问题和环境问题的不断突出,寻求可持续能源作为新的电源形式变得日益迫切。风力发电作为目前发展较为成熟、开发潜力较大的一种可持续能源发电类型,近年来得到了迅猛发展,在电力系统中的渗透率不断提高。但风力发电在具有经济性和清洁性等特点的同时,风电功率固有的波动性和不确定性也给电力系统的安全稳定运行带来了新的挑战。特别是在我国,受到风能地域分布不均衡等的影响,风电开发具有大规模高集中度的特点,增大了发生大规模风电爬坡事件的潜在可能性。风电爬坡事件呈现出强波动性和强不确定性的特点,使得电力系统在短时间内失去大量电源,严重影响有功功率平衡,对系统备用充裕性和灵活性提出更高要求的同时,也严重影响了现有风电控制措施的有效性。因此,为对风电爬坡事件对电力系统的不利影响进行准确感知和有效防控,提高电力系统在风电爬坡事件过程中运行的可靠性和经济性,针对风电爬坡预警与决策开展研究,具有重要的理论价值和迫切的现实意义。风电爬坡预警与决策的目的,是在风电爬坡事件发生之前,根据爬坡预测信息,对风电爬坡事件可能带来的危害进行分析判断,为电力系统运行人员发出相应的预警信号,并指导运行人员制定最优的控制决策方案,尽量减小风电爬坡事件的危害,提高电力系统在风电爬坡过程中的运行可靠性和经济性。本文在全面总结现有相关研究成果的基础上,针对风电爬坡事件的强波动性和强不确定性的特征,提出利用概率论、区间数学、信息差距决策理论等理论解决风电爬坡事件的风险评估、预警和协调调度决策问题,并引入场景削减技术、区间数排序等方法提高问题求解效果,通过实际算例对所提方法的有效性进行了验证,实现了理论研究与工程实际的兼顾。主要研究工作及取得的创新成果如下:1)提出了一种风电爬坡事件对系统运行充裕性的影响评估方法。在分析风电爬坡事件特征和预测现有研究成果的基础上,构建了风电爬坡事件模型,根据风电爬坡事件各要素指标的预测值建立风电功率曲线;针对风电爬坡事件及负荷预测的不确定性,引入场景削减方法,生成对应时间段的净负荷典型场景集,在保证精度的前提下减小计算量;提出了针对电力系统运行充裕性的评估指标体系,包括总体充裕度、失负荷概率和期望及缓冲失负荷概率指标,并推导了缓冲失负荷概率指标的简化计算方法;进一步根据各评估指标的数学和物理含义,划分充裕、失负荷和临界三种系统状态,通过计算各评估指标及各状态对应的概率,反映风电爬坡事件对电力系统运行充裕性的不利影响,为运行人员提供全面、准确的评估结果。甘肃电网仿真结果表明,所提出的指标体系能够从不同方面反映风电爬坡事件对电力系统运行充裕性的不利影响,为运行人员提供全面的评估结果;所提出的评估方法在满足精度的前提下,具有计算简便、耗时少的特点,能够满足在线实时滚动评估的要求。2)提出了一种风电爬坡事件多级区间预警方法。考虑现阶段风电爬坡事件预测的数据形式,采用区间数的形式描述风电爬坡事件预测的不确定性;在允许一定的系统频率偏差的前提下,分析风电爬坡事件强波动性对电力系统有功功率平衡的影响,计算采用不同的功率控制措施(一次/二次调频的自动控制、旋转/非旋转备用的调度控制和切负荷的强制控制)满足功率平衡所对应的风电爬坡幅度允许区间;进一步以此作为预警界限,划分多个预警等级,并引入区间排序方法,计算风电爬坡预测区间落在各预警等级的概率,实现为运行人员提供多级预警信息的目的。不同情形下的算例仿真分析结果及与其它方法的比较表明,所提方法能够针对不同系统、不同时刻给出相应的预警界限及各预警区间概率,物理意义明确,且简便快速,能够实现实时滚动预警,具有有效性和实用性。3)提出了基于信息差距决策理论鲁棒模型的风电爬坡事件协调调度决策方法。首先考虑到风电爬坡事件的强波动性,仅采用常规机组参与调度可能无法满足功率平衡的要求,通过分析常规机组、风电场及需求侧多个调度参与方的调度成本及约束条件,构建了追求经济性最优的风电爬坡事件协调调度模型;在此基础上,考虑到风电爬坡事件具有强不确定性的特点,引入信息差距决策理论(information gap decision theory,IGDT),分析决策者预期成本与风电功率最大允许不确定性程度之间的定量关系,并进一步建立风电爬坡最恶劣场景,基于IGDT鲁棒模型求解强不确定性背景下的调度决策问题。算例及实际系统的仿真结果表明,所提方法能够给出兼顾鲁棒性和经济性的调度决策方案。决策者可根据预期成本及对风电爬坡态势的预测结果,制定相应的决策方案。能够保证风电功率在相应的鲁棒区间范围内任意波动时,决策方案对应的成本不高于预期成本;而当实际爬坡场景更恶劣时,能够保证决策方案具有较好的经济性。
[Abstract]:......
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TM614;TM732

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本文编号:1575075

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