提高新能源消纳能力的电力系统调度研究

发布时间：2017-09-02 14:06

  本文关键词：提高新能源消纳能力的电力系统调度研究

  更多相关文章： 动态经济调度 风电 机组变负荷 火电机组蓄热 煤耗率

【摘要】：近年来,能源和环境问题越发成为制约世界各国经济以及社会可持续发展的关键因素。以风电为代表的新能源电力因其良好的环保和节能效益受到越来越多的关注。而风能的间歇性和强随机波动性,以及我国“富煤、贫油、少气、缺水”的电源结构布局决定了必需要依赖燃煤火电机组的快速深度变负荷能力来提高电网消纳风电的能力。通过火电机组先进控制手段对机组内部蓄热进行利用、实现火电机组快速变负荷是提高电网消纳风电能力的一个有效途径。如何在电网调度中充分利用此类蓄热机组的变负荷能力,更好地平抑风电波动,是具有重要价值的研究课题。由于蓄热机组具有与常规机组不同的快速变负荷特性,现有的电网调度模型在用于含蓄热机组的系统时具有一定困难。具体表现为一是利用机组蓄热会造成机组煤耗率的变化,产生额外费用,而且机组变负荷速率上限随机组出力水平变化,而传统调度模型中机组发电费用通常仅与机组出力有关,且机组变负荷率上限通常为常数；二是机组蓄热具有记忆性,不能连续使用机组蓄热,而此类约束并未在传统调度模型中考虑。围绕上述问题背景,本文开展了三方面研究工作。首先,本文定量分析了火电机组快速深度变负荷能力对系统中最大风电接入量的影响。针对含火电和风电机组、考虑系统功率平衡和线路潮流的安全约束的优化调度问题,本文对某风电场的真实出力数据场景进行了仿真,在不同时间尺度下量化分析了火电机组的爬坡率与出力范围对电网消纳风电能力的影响。第二,本文提出了一种考虑蓄热机组煤耗率及爬坡率特性的含风电电力系统调度问题建模方法。在所提出的调度模型中,目标函数为关于蓄热机组的出力和爬坡率的二元费用函数,且机组的变负荷率上限与其当前出力有关。本文以一台600MW机组为对象进行了费用与爬坡率函数的参数拟合与验证,并在IEEE30节点上对提出的模型进行仿真。结果表明,含有蓄热机组的电力系统在消纳更多风电的同时可以在一定程度上提高系统的经济性。第三,本文在以上调度模型中进一步考虑了蓄热的记忆性。由于蓄热在使用后需要一段时间的恢复,本文在原有模型中引入0-1变量表示每个时刻是否利用蓄热的决策。这使得模型中出现了上述0-1决策变量与机组出力决策变量的乘积,从而成为非线性模型。通过不等式的数学变换,本文将上述非线性模型等效地变换为线性形式,从而使整个调度问题成为混合整数规划问题。该问题采用优化软件CPLEX求解,并配合滚动窗口算法来加快模型的求解速度。仿真实验表明了考虑机组蓄热记忆特性的含风电的电力系统调度模型的有效性,以及滚动窗口算法可以有效地加快模型的求解速度。
【关键词】：动态经济调度 风电 机组变负荷 火电机组蓄热 煤耗率
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 课题研究的背景及意义11-14
• 1.1.1 研究背景11-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-21
• 1.2.1 含风电的新能源电力系统经济调度研究现状14-16
• 1.2.2 新能源与电源互补发电的研究现状16-20
• 1.2.3 新能源与储能结合的研究现状20-21
• 1.2.4 研究现状中尚存在的问题及本文切入点21
• 1.3 本文的研究思路及主要工作21-23
• 第2章 火电机组快速深度变负荷能力对电网消纳风电的影响分析23-29
• 2.1 引言23
• 2.2 含风电的电力系统经济调度模型23-24
• 2.3 含风电的电力系统经济调度仿真算例24-28
• 2.3.1 系统配置25-26
• 2.3.2 机组快速变负荷能力对系统消纳风电的影响26-27
• 2.3.3 机组深度变负荷能力对系统消纳风电的影响27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 含蓄热机组的电力系统调度模型建模方法29-42
• 3.1 引言29
• 3.2 含蓄热机组的电力系统经济调度模型29-34
• 3.2.1 蓄热机组发电二元费用函数以及爬坡率上限建模29-32
• 3.2.2 含蓄热机组的电力系统经济模型建模32-34
• 3.3 含蓄热机组的电力系统经济调度仿真34-41
• 3.3.1 发电二元费用函数以及爬坡上限函数拟合与分析34-38
• 3.3.2 含蓄热机组的电力系统经济调度仿真实验38-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第4章 包含快速调节机组的电力系统经济调度42-48
• 4.1 引言42
• 4.2 体现蓄热记忆性特征的电力系统调度模型建模42-43
• 4.3 滚动窗口算法43-44
• 4.4 体现蓄热记忆性特征的电力系统调度模型建模仿真44-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 结论与展望48-50
• 5.1 结论48-49
• 5.2 展望49-50
• 参考文献50-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果56-57
• 致谢57

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本文编号：778978