考虑可再生能源损失风险的冷热电联供系统环境经济调度

发布时间：2018-04-02 10:05

本文选题：冷热电联供系统　切入点：可再生能源　出处：《长沙理工大学》2014年硕士论文

【摘要】：随着节能减排与能源高效利用的不断推进,冷热电联供(Combined Cooling Heating and Power, CCHP)系统解决了电能与冷热能的联合供应问题,是供能技术发展的方向和趋势。为了克服可再生能源的正外部性,促进可再生能源的大力开发,各国先后出台了一系列的可再生能源激励机制。然而,可再生能源具有很强的随机性和相关性,考虑可再生能源的随机性,借助Copula函数刻画可再生能源的相关性,针对由于可再生能源随机性给系统带来的高估/低估经济损失,借助条件风险价值理论(Conditions Value at Risk, CVaR),可获得可再生能源损失条件风险约束。因此,考虑可再生能源激励机制和损失条件风险下冷热电联供系统环境经济调度与安全稳定运行是节能减排领域的重要研究方向,不仅能促进我国经济可持续发展,而且为制定合理的可再生能源激励机制和完善可再生能源损失风险理论有一定参考价值,具有重要的实际研究意义。本文首先基于风速的概率分布,借助Copula联接函数构建多风场最大出力的联合概率分布,导出了CCHP单元数学模型。在此基础上,引入固定电价补偿机制(Feed-in Tariff, FIT)和绿色证书交易机制(Tradable Green Certificate, TGC),考虑这两种可再生能源激励机制给CCHP单元带来的收益,并在满足电力网络安全运行约束和冷热水管道网络安全运行约束的前提下,分别提出了固定电价补偿机制和绿色证书交易机制下冷热电联供系统经济调度模型,以促进可再生能源的发展。针对目标函数中高估\低估惩罚成本期望值求解容易出现维数灾和难以直接积分的问题,采用抽样平均近似进行模型转换。最后,以15节点系统为例,分析对比了固定电价补偿机制和绿色证书交易机制对可再生能源的影响,结果表明,在寡头竞争条件下,绿色证书交易机制优于固定电价补偿机制,为完善我国可再生能源激励机制提供了理论依据。基于可再生能源给CCHP单元带来的高估\低估经济损失,得到了CCHP系统可再生能源损失安全裕度。由于条件风险价值理论对可再生能源损失安全裕度尾部概率能良好刻画,本文借助条件风险价值理论,导出了可再生能源损失条件风险约束。并在满足可再生能源损失条件风险约束、电力网络安全运行约束和冷热水管道网络安全运行约束的条件下,考虑可再生能源激励机制的影响,以冷热电联供系统总成本最小为目标,提出了考虑可再生能源损失风险的冷热电联供系统环境经济调度模型。针对风险约束计算的困难,借助Rockafeller和Uryasey理论,通过抽样平均近似(Sample AverageApproximation, SAA),将多维积分的条件风险约束等价转换成非光滑的不等式约束,并以罚函数形式引入到优化模型的目标函数中,进行光滑化处理。针对光滑的优化问题,采用原对偶内点算法进行了有效求解。最后,以IEEE 14节点系统为例,定量分析了优化模型、风险置信水平与蒙特卡洛抽样次数等对调度结果的影响,结果表明,考虑可再生能源损失风险和可再生能源激励机制的CCHP系统环境经济调度模型对降低系统总成本、提高能源利用率和增加可再生能源生产具有重要的意义,有利于资源的优化配置和完善我国可再生能源损失风险理论。
[Abstract]:Based on the probability distribution of renewable energy , the paper puts forward a series of renewable energy incentives . In order to overcome the positive external nature of renewable energy , and to promote the development of renewable energy , the paper puts forward a series of renewable energy incentives . Considering the influence of renewable energy incentive mechanism under the condition of network security running restriction and network security running restriction of cold and hot water pipeline , the paper puts forward a cold and hot electricity supply system environment economic dispatching model considering the risk of renewable energy loss . The result shows that the optimization model , risk confidence level and Monte Carlo sampling frequency are introduced into the objective function of the optimization model by means of Rockafeller and Uryasey theory . Finally , the paper quantitatively analyzes the optimization model , the risk confidence level and the Monte Carlo sampling frequency .

【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM73

【参考文献】