考虑微网源荷不确定性的旋转备用容量优化

发布时间：2021-07-27 12:17

　　电力市场环境下,为应对微网源荷波动和可控机组随机故障,提升其供电可靠性,提出了一种考虑微网源荷不确定性的旋转备用容量优化方法。计及日前预测误差,采用序列理论对源荷随机概率性序列以及可控机组随机故障序列进行离散化处理,生成微网综合不确定性离散分布模型;在此基础上,以微网运行成本、备用成本和停电损失的总成本最小为目标函数,建立旋转备用容量优化模型,并结合蒙特卡罗与粒子群算法对该模型进行求解,获得各时段的旋转备用优化配置容量。以某地微网系统为例,仿真验证了所提方法的有效性和合理性。 

【文章来源】：智慧电力. 2020,48(09)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

某时段风电实际出力概率密度函数

根据不确定性因素和系统机组组合问题的具体特点，利用蒙特卡罗算法与粒子群结合的混合算法[23-25]对模型进行求解，算法流程如图2所示，在寻优过程中，运用惩罚函处理约束条件，提高模型求解精度。如图2流程图所示，算法计算步骤为：

本文微网系统包括风电、光伏、蓄电池、微燃气轮机、燃料电池与负荷，大电网可看作备用电源（不考虑线路损耗）。以某地区夏季的负荷及风速、光照预测数据为参考（如图3、图4所示），考虑风光荷的预测误差[9]以微网总成本最小为目标函数，调度周期1天，最小时段1 h；风机额定功率Pe,t=100 k W，切入风速vin=4 m/s，额定风速为ve=15 m/s，切出风速为vout=25 m/s；光伏阵列最大输出为120 k W，光电转换效率为0.093；燃气轮机、燃料电池的爬坡能力分别每小时为160 kW、100 kW，蓄电池投资成本为2.27万元，额定容量160 kW，最小容量40 kW，最大充放电功率为40 k W，初始荷电状态为0.2，最大荷电状态为0.8；微电源数据参考如表1所示，联络线传输功率为200 k W，其中微网向大电网分时购售电电价参文献[19]可知，大电网提供旋转备用的单位成本以一定比例的电量电价可得。图4 风电、光伏预测曲线分布

【参考文献】：
期刊论文
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[3]需求侧管理参与的孤岛型微电网多目标优化调度[J]. 杨茂,王金鑫.  电网与清洁能源. 2020(02)
[4]新能源发电发展的影响因素分析及前景展望[J]. 潘旭东,黄豫,唐金锐,杨柳.  智慧电力. 2019(11)
[5]考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型[J]. 夏鹏,刘文颖,张尧翔,王维洲,张柏林.  电工技术学报. 2020(01)
[6]一种复合混沌与卷积运算的图像加密算法[J]. 郭媛,陈炜.  中国科技论文. 2019(07)
[7]基于需求响应和定价策略博弈的配电网运行风险评估[J]. 阮思洁,李娜.  电气开关. 2019(03)
[8]考虑优化充放电策略的分布式储能容量配置方法[J]. 吴峰,黄绮彦,史林军,许庆强,袁晓冬,费骏韬.  供用电. 2019(05)
[9]考虑新能源接入对系统调峰性能影响的随机生产模拟算法[J]. 罗捷,袁康龙,钟杰峰,林创,陈思思.  电力系统保护与控制. 2019(08)
[10]基于系统频率响应特征的电网广义旋转备用优化配置[J]. 陶仁峰,李凤婷,李燕青,周识远,高光芒,付林.  电力系统自动化. 2019(09)

博士论文
[1]基于粒计算的时间序列分析与建模方法研究[D]. 卢伟.大连理工大学 2015

硕士论文
[1]考虑新能源功率不确定性与波动性的微网经济调度[D]. 刘冠强.华北电力大学 2017



本文编号：3305765