含大规模风电场的电力系统旋转备用风险决策模型和方法

发布时间：2018-04-25 13:23

  本文选题：风力发电 + 旋转备用　； 参考：《电力系统自动化》2014年13期

【摘要】：大规模风电场并网后其出力的不确定性增加了系统运营方在制定旋转备用计划时平衡成本与风险之间的难度。为应对这种挑战,首先在考虑风速预测误差、风速实时波动和风电机组故障的情况下对风电功率的随机性进行了分析;然后,建立了以考虑旋转备用容量成本和停电损失的旋转备用成本期望值和条件风险价值为目标的多目标优化模型,并采用多目标免疫优化算法和蒙特卡洛场景模拟法求出旋转备用成本期望和条件风险价值的最优前沿集;最后,采用模糊决策理论确定最终的旋转备用计划。算例结果表明该多目标模型可以有效地求出旋转备用成本期望和条件风险价值的前沿集;模糊风险决策模型比普通风险决策模型扩大了风险容忍系数的有效区间,更能反映风险态度;而考虑条件风险价值的旋转备用优化模型在风险规避方面比仅考虑成本期望的模型更具优势,可以作为旋转备用计划决策者的风险管理工具。
[Abstract]:The uncertainty of the output of large-scale wind farm makes it more difficult for system operators to balance the cost and risk when making the rotating standby plan. In order to meet this challenge, the randomness of wind power is analyzed in consideration of wind speed prediction error, wind speed real-time fluctuation and wind turbine failure. A multi-objective optimization model with the expectation value and conditional risk value of rotary reserve cost and blackout loss considered is established. The multi-objective immune optimization algorithm and Monte Carlo scenario simulation method are used to find the optimal frontier set of the cost expectation and conditional risk value. Finally, the fuzzy decision theory is used to determine the final rotational standby plan. The numerical results show that the multi-objective model can effectively obtain the frontier set of the cost expectation and conditional risk value of the rotating reserve, and the fuzzy risk decision model expands the effective interval of the risk tolerance coefficient compared with the common risk decision model. The rotated standby optimization model with conditional risk value is superior to the model with only cost expectation in risk aversion and can be used as a risk management tool for decision makers of rotational standby plan.
【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院;国网山东省电力公司枣庄供电公司;国网河南省电力公司经济技术研究院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA050204)~~
【分类号】：TM614

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1801523