考虑风电输出功率不确定性的日前市场购电优化研究

发布时间：2023-04-27 22:02

　　在传统的电力市场市场中,由于负荷预测误差小,只需要根据负荷预测值确定日前市场购电量,当实际负荷与预测负荷不同时,再调用备用容量并付出相应的能量费用即可满足功率平衡。然而随着风电并网规模的增大,风电输出功率的不可预测性使得弃风问题越来越严重,为了增加风电的接纳水平,减少弃风电量,需要在日前市场购电优化中考虑风电输出功率的不确定性,并结合备用容量市场和实时能量市场制定更合理的日前市场购电计划。本文主要研究内容如下:首先,用区间表示实时市场电价的不确定性,联合考虑日前市场和实时市场,用鲁棒优化方法建立含风电的联合市场鲁棒优化模型。并在求解鲁棒优化模型时,分析量子粒子群算法静态特性的不足,提出相应的改进方法,用改进的量子粒子群算法求得联合市场最优的购电方案。通过联合市场和分开市场购电结果对比可知,采用联合交易可以得到更优的购电方案,且随着风电并网规模的增大,风电偏差功率随之增大,采用联合交易方案的经济性也越好。其次,考虑到概率模型需要利用大量的历史数据,利用区间表示风电功率的不确定性,联合考虑日前能量市场和备用容量市场,并结合实时市场的偏差功率,以能量市场和容量市场总费用最小与实时市场偏差功率...

【文章页数】：78 页

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 风电发展现状及前景
        1.1.2 电力体制改革现状
        1.1.3 含风电的日前市场购电优化研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 含风电的日前交易计划研究现状
        1.2.2 对日前和实时联合交易的研究现状
        1.2.3 对能量市场和备用容量市场联合出清研究现状
    1.3 研究内容
第二章 含风电的日前市场和实时市场联合交易鲁棒优化研究
    2.1 含风电的联合市场交易机制描述
    2.2 联合交易模型
        2.2.1 联合交易目标函数
        2.2.2 约束条件
    2.3 改进量子粒子群算法
        2.3.1 量子粒子群算法介绍
        2.3.2 量子粒子群算法改进方法
        2.3.3 改进量子粒子群算法程序设计
    2.4 算例分析
        2.4.1 算例数据
        2.4.2 联合市场交易分析
    2.5 本章小结
第三章 基于区间优化理论的含风电电力系统日前市场购电优化研究
    3.1 日前市场购电优化模型
        3.1.1 目标1:购电费用最小
        3.1.2 目标2:功率偏差区间最小
        3.1.3 约束条件
        3.1.4 悲观解和乐观解模型
    3.2 求解方法
        3.2.1 模型转换
        3.2.2 改进多目标量子粒子群算法
        3.2.3 折衷解选择
    3.3 算例分析
        3.3.1 算例分析原始数据
        3.3.2 算例结果
        3.3.3 权重系数α的影响
    3.4 本章小结
第四章 基于后悔度理论的日前市场购电优化研究
    4.1 考虑实时市场不确定性的日前市场购电模型
        4.1.1 风电输出功率、实时电价模型
        4.1.2 日交易总费用模型
    4.2 基于后悔度理论的日前市场优化购电模型
    4.3 算例分析
        4.3.1 算例原始数据
        4.3.2 算例结果
        4.3.3 不同购电方案比较
        4.3.4 实时市场价格预测偏差对结果的影响
        4.3.5 风电功率预测偏差区间对购电结果的影响
    4.4 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
附录A
个人简历
在学期间的研究成果以及发表的学术论文



本文编号：3803150