风电最优置信度及相关问题研究

发布时间：2017-08-15 23:01

  本文关键词：风电最优置信度及相关问题研究

  更多相关文章： 风电最优置信度 经济调度 改进的粒子群算法 预测误差分布 相关性

【摘要】：随着风电并网规模的不断增大,电力系统机组组合和经济调度问题需要考虑风电的不确定性,风电的不确定性可以采用满足一定置信度的区间来描述。目前,相关研究通常依据经验确定置信度区间,缺乏足够的理论依据。然而,不同的置信度区间对应了不同的系统运行成本和风险成本：置信度大时,风电预测出力区间大,此时,为了应对风电在出力区间内的不确定性,电网所需成本较高,但由于出力区间大,落在区间外的可能性较低,即此时风险较小,风险成本较低；反之,置信度小时,风电预测出力区间小,此时风险成本较高,应对风电不确定性的系统运行成本较低。风险成本与系统运行成本此消彼长,因此,可以得出系统整体运行成本与风电置信度之间的关系,从而进一步研究是否存在风电最优置信度,使得该置信度下系统整体运行成本最小。本文对风电最优置信度问题进行了描述,并给出了风电最优置信度的确定方法。主要研究内容有：1、介绍了传统经济调度模型,结合模型中存在的问题提出风电最优置信度的概念,并对风电最优置信度问题进行了详细的描述。2、研究了简单情况下风电最优置信度的确定方法。简单情况是指满足以下假设：风电预测误差分布满足正态分布；风电每一时刻的最优置信度的值相等；风电预测区间关于风电预测出力曲线上下对称。在上述假设的前提下,风电的出力区间可以根据给定的风电置信度唯一确定,从而可以通过不同置信度的取值,求取不同置信区间下的整体运行成本,建立两者之间的关系,简化了风电最优置信度的模型。文中利用改进的粒子群算法对所建模型进行了求解,加快了粒子的收敛速度。仿真结果表明,系统的整体运行成本随着风电置信度的减少呈现先减后增的趋势,从而证明了风电最优置信度的存在,并根据风电最优置信度确定了风电最优经济接纳区间以及不同时刻的机组出力情况。3、研究了复杂情况下的风电最优置信度问题的假设条件。其中,复杂情况包括2类：风电每一时刻的最优置信度的值不等,风电预测区间关于风电预测出力曲线上下对称；风电每一时刻的最优置信度的值相等,风电预测区间在风电预测出力曲线上下不对称。仿真结果表明,存在风电最优置信度,使得系统在最优置信度下整体运行成本最低,而且风电最优置信度的大小以及风电最优经济接纳区间的形状取决于机组的实际出力情况。在此基础上,给出了风电每一时刻的最优置信度的值不等,且风电预测区间不对称情况下的风电最优置信度确定方法。4、研究了不同因素对风电最优置信度的影响,包括不同的预测误差分布、风电与负荷之间的相关性等。
【关键词】：风电最优置信度 经济调度 改进的粒子群算法 预测误差分布 相关性
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题背景与意义10-13
• 1.1.1 国内外风电发展概况10-11
• 1.1.2 风电的典型特征11-12
• 1.1.3 风电预测出力误差分布12-13
• 1.2 含风电的经济调度问题研究现状13-17
• 1.2.1 不考虑风电不确定性的传统经济调度14
• 1.2.2 考虑风电不确定性的经济调度14-16
• 1.2.3 考虑风电置信度的区间经济调度16-17
• 1.3 本文主要工作及工作安排17-20
• 第2章 风电最优置信度及研究框架20-26
• 2.1 传统经济调度模型20-22
• 2.2 风电最优置信度问题22-24
• 2.3 本文的整体研究思路24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 简单情况下风电最优置信度的确定方法26-34
• 3.1 简单情况下的风电最优置信度问题描述26-28
• 3.2 约束条件28
• 3.3 改进的粒子群算法28-31
• 3.4 算例分析31-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 复杂情况下风电最优置信度的确定方法34-42
• 4.1 复杂情况下风电最优置信度问题描述34-35
• 4.2 数学模型35-36
• 4.2.1 全时段风电最优置信度不同且风电出力区间对称35
• 4.2.2 全时段风电最优置信度相同且风电出力区间不对称35-36
• 4.3 算例分析36-41
• 4.3.1 全时段风电最优置信度不同且风电出力区间对称37-38
• 4.3.2 全时段风电最优置信度相同且风电出力区间不对称38-39
• 4.3.3 全时段风电最优置信度不同且风电出力区间不对称39-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第5章 风电最优置信度影响因素分析42-52
• 5.1 风电预测误差分布对风电最优置信度的影响42-46
• 5.1.1 Beta分布模型42-44
• 5.1.2 算例分析44-46
• 5.2 风电与负荷相关性对风电最优置信度的影响46-50
• 5.2.1 风电与负荷的相关性46-47
• 5.2.2 算例分析47-50
• 5.3 本章小结50-52
• 第6章 总结与展望52-54
• 6.1 工作总结52-53
• 6.2 进一步展望53-54
• 参考文献54-58
• 附录58-62
• 攻读硕士学位期间取得的成果62-64
• 致谢64

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本文编号：680264