CPS标准下新能源电力系统AGC机组动态优化调度的改进模型

发布时间：2017-08-01 19:32

  本文关键词：CPS标准下新能源电力系统AGC机组动态优化调度的改进模型

  更多相关文章： 自动发电控制(AGC) 控制性能标准(CPS) 动态优化调度 网络安全约束 机会约束规划

【摘要】：自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)作为现代电力系统能量管理的一项重要内容,是维持电网有功平衡、保证系统频率质量以及维持联络线交换计划的一种重要手段,其调节能力、性能和策略的优劣直接影响到电网的安全稳定运行。几十年来,AGC领域取得了大量理论研究和工程实践成果。然而,随着电力系统的不断发展,尤其是新能源的快速发展以及互联电网运行新标准—CPS(Control Performance Standard)的推广应用,AGC面临着许多新的挑战。如何适应新能源大量接入带来的影响和CPS新标准的要求,通过AGC控制性能、电网安全约束和市场因素的多方协调和统筹,以实现全网AGC资源的优化利用、提高电网的有功频率控制水平,成为近年来AGC领域的一个新的研究热点。本文在国家自然科学基金项目“新能源电力系统AGC的动态优化调度模型研究”(项目号:51307186)的支持下,围绕AGC机组动态优化调度模型的改进和发展展开深入研究,主要工作和研究成果如下:(1)提出了CPS标准下AGC机组动态优化调度的改进模型。针对现有AGC机组动态优化调度模型未考虑网络安全约束和有功损耗影响等问题,进一步考虑有功损耗的影响,引入支路及断面潮流安全约束,修正AGC辅助服务费用目标,并增加发电单位合同电量完成率的新目标,提出了AGC机组动态优化调度的改进模型。采用基于目标相对占优策略的自适应进化规划算法求解所提模型,用修正的IEEE14节点系统验证了所提改进模型的有效性,并讨论了模型中CPS1指标作为优化目标和(或)约束条件的物理意义及其影响。(2)提出了CPS标准下AGC机组动态优化调度的机会约束模型。为提高AGC机组优化调度决策对风电等不确定性新能源的适应能力,在现有的确定性AGC机组动态优化调度模型的基础上进一步考虑新能源出力的随机预测误差,基于随机规划理论提出了CPS标准下AGC机组动态优化调度的机会约束模型。采用内嵌蒙特卡罗模拟/点估计法的自适应进化规划算法求解所建模型,通过某省级电网算例验证了所提机会约束模型的有效性,并对比分析了蒙特卡罗模拟与点估计法的仿真结果。
【关键词】：自动发电控制(AGC) 控制性能标准(CPS) 动态优化调度 网络安全约束 机会约束规划
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-17
• 1.1 课题研究的目的和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-15
• 1.2.1 AGC的基本原理9-10
• 1.2.2 AGC控制的相关研究10-12
• 1.2.3 AGC优化调度的相关研究12-15
• 1.3 本文的主要工作15-17
• 2 CPS标准下AGC机组动态优化调度的相关基础17-28
• 2.1 引言17
• 2.2 CPS标准17-18
• 2.3 多目标优化问题及基于目标相对占优策略的自适应进化规划18-22
• 2.3.1 多目标优化问题18-19
• 2.3.2 基于目标相对占优策略的自适应进化规划算法19-22
• 2.4 机会约束规划模型及其求解22-27
• 2.4.1 机会约束规划模型22-23
• 2.4.2 机会约束规划模型的求解23-27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 CPS标准下AGC机组动态优化调度的改进模型28-43
• 3.1 引言28
• 3.2 CPS标准下AGC机组动态优化调度的改进模型28-32
• 3.2.1 决策变量28-29
• 3.2.2 目标函数29-30
• 3.2.3 等式约束30
• 3.2.4 不等式约束30-32
• 3.3 AGC机组优化调度改进模型的求解32-36
• 3.4 算例分析36-42
• 3.4.1 基础数据及仿真条件36-38
• 3.4.2 改进模型的有效性38-41
• 3.4.3 关于CPS1指标的讨论41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 4 CPS标准下AGC机组动态优化调度的机会约束模型43-57
• 4.1 引言43
• 4.2 CPS标准下AGC机组动态优化调度的机会约束模型43-46
• 4.2.1 新能源出力预测不确定性的描述43-44
• 4.2.2 目标函数44
• 4.2.3 约束条件44-46
• 4.3 AGC机组优化调度机会约束模型的求解46-49
• 4.4 算例分析49-56
• 4.4.1 基础数据及仿真条件49
• 4.4.2 模型的有效性验证49-51
• 4.4.3 蒙特卡罗模拟与点估计法的对比51-56
• 4.5 本章小结56-57
• 5 结论与展望57-59
• 5.1 本文研究的主要结论57-58
• 5.2 后续研究展望58-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-65
• 附录65-68
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果65
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目65-66
• C. 第三章算例数据66-68
• D. 第四章算例数据68

【参考文献】

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本文编号：605868