考虑源荷随机性的跨区互联电网调度学习优化

发布时间：2020-11-09 05:40

　　 跨区互联电网具有优化区域资源配置、提高电网可靠性、促进新能源消纳等优点。但风电、光伏等新能源和各区域用户负荷需求的随机不确定性,以及由区域互联所致的系统规模不断扩大均对跨区互联电网调度的精准性与快速性提出更高的要求。因此,我们需要有智能的互联电网自动化调度方法以维持跨区互联电网安全、经济、清洁地运行。本文考虑含区域内火力发电机组、风电机组、光伏机组、刚性负荷、柔性负荷和区域间直流联络线所构成的跨区互联电网系统,以降低互联系统总体运行代价为目标,分别研究了考虑源荷双侧随机性的跨区互联电网系统直流联络线调度问题和上下层协同调度问题。考虑到互联电网中新能源出力以及负荷需求功率变化具有时序相关性,本文首先用连续Markov过程模型近似描述源荷的随机动态特性,并在此基础上,根据互联电网各单元特性建立了区域内源荷模型以及区域间直流联络线模型;然后在功率平衡等实际运行要求的前提下,将跨区互联电网直流联络线调度优化问题建立成离散Markov决策过程模型,在该模型中,调度机构根据互联电网系统各时段源荷功率情况,对联络线输电功率进行动态调整,以提升系统总体运行效益;最后引入强化学习方法对调度策略进行优化求解,仿真结果表明了所使用学习优化算法可有效地应对互联电网中各类源荷随机情况,提高跨区互联电网系统的运行效益。此外,本文按实际电网调度方式,将互联电网调度过程分为上层联络线调度以及下层区域内机组功率调整和柔性负荷调度;并根据系统上下层调度过程,建立了相应的分层式离散Markov决策过程模型;最终采用分层学习优化方法对所建模型进行策略求解,并采用IEEE 300节点系统进行了仿真实验分析,所得优化策略可实现互联系统中联络线、机组的自动调整以及柔性负荷的自动切除,验证了所提分层学习优化方法的有效性。同时,本文在分层学习优化算法中引入了迁移学习方法,通过将区域预学习知识迁移到分层优化过程中,加快了学习速度,并且降低了再学习成本。
【学位单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TM73
【部分图文】：

图 2. 3 光伏出力曲线图Fig 2. 3 The curve of PV output[42]可知，在外界环境保持稳定的情况下，对于单位面输出功率gP 与光照强度 c 的关系为：t z zP S I

图 2. 4 日负荷需求曲线图Fig 2. 4 The curve of daily load demand域内部的负荷需求由于各类随机因素具有较强的不确定波动性及随机性。因此，负荷的实际需求功率也可视不确定部分的叠加，可表示为[45]：

图 3. 3 风、光与负荷预测曲线图Fig 3. 3 Prediction curves of wind power and loads AGC system表 3. 2 算法参数表Tab 3. 2 Algorithm simulation parameters
【参考文献】

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本文编号：2875975