考虑风电不确定性成本的含风电场群电力系统优化调度

发布时间：2017-10-08 17:00

  本文关键词：考虑风电不确定性成本的含风电场群电力系统优化调度

  更多相关文章： 优化调度 风电场群 Copula函数 不确定性成本 场景运算 粒子群优化算法

【摘要】：风电作为一种最具规模的和开发潜力的可再生能源,在节能减排和环境保护等方面发挥着极其重要的作用。然而,随着风电基地的集约化建设,同一地区的风电场数量不断增多,并网规模不断扩大,风电功率的不确定性给电力系统的安全稳定运行和调度计划的制定带来前所未有的挑战。本文在现有成果的基础上,致力于研究一种考虑风速时空分布特性、风电不确定性成本以及运行风险约束的含风电场群的电力系统短期优化调度新方法。针对多维风速联合概率分布函数不易构造的问题,引入Copula函数刻画多维风速的时空分布特性,并在此基础上生成多维风速的场景空间。为应对风电的不确定性对系统调度决策的影响,在优化模型中将风电计划出力作为优化变量并在目标函数中将风电的不确定性纳入经济性考量,以协调电力系统经济性和安全性之间的矛盾。同时,本文定义了线路过载、切负荷和弃风等系统运行风险指标,并基于机会约束规划理论,建立了一定风险阀值下考虑系统运行风险约束和不确定成本的非线性、多变量随机优化调度模型。提出一种基于场景运算的系统风险评估方法,直观地反映出系统运行的潜在风险和薄弱环节;结合改进的粒子群爬山混合算法用于模型求解,提高了模型求解速度,并给出了系统的风险程度和系统最佳置信水平。以含2个邻近风电场的IEEE30节点系统为算例验证模型及算法的合理性和有效性。本文在经济调度模型中融入风险管理的思想,解决了电力系统可靠性和经济性之间的博弈问题,为调度人员权衡发电成本和系统运行风险提供理论支持,有助于其制定得失均衡的调度计划,降低系统的调度成本。
【关键词】：优化调度 风电场群 Copula函数 不确定性成本 场景运算 粒子群优化算法
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614;TM73
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题研究背景和意义9-10
• 1.2 相关领域研究现状10-14
• 1.2.1 多维风速的时空分布特性研究10-12
• 1.2.2 含风电场的电力系统经济调度建模研究12-13
• 1.2.3 风电系统经济调度模型求解方法研究13-14
• 1.3 本文的主要研究内容14-16
• 第2章 多维风速的时空分布特性分析16-27
• 2.1 多维变量相关性测度16-18
• 2.1.1 皮尔森相关系数17
• 2.1.2 肯德尔秩相关系数17-18
• 2.2 基于Copula函数模型的多维风速时空分布特性分析18-25
• 2.2.1 Copula函数定义18-19
• 2.2.2 Copula函数类型19-22
• 2.2.3 Copula模型构建方法22-25
• 2.3 本章小结25-27
• 第3章 含风电场的电力系统优化调度建模27-37
• 3.1 机会约束规划27-28
• 3.2 系统运行风险建模28-31
• 3.3 含风电场电力系统经济调度模型31-36
• 3.3.1 确定性成本建模32-33
• 3.3.2 风电不确定性成本建模33-34
• 3.3.3 风电不确定性成本系数的厘定34-35
• 3.3.4 目标函数35
• 3.3.5 约束条件35-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 优化模型的处理及求解37-47
• 4.1 基于场景运算的机会约束条件处理37-39
• 4.1.1 场景化理论37-38
• 4.1.2 基于场景运算的系统风险评估38-39
• 4.2 基于凝聚函数的模型光滑处理39-40
• 4.3 基于粒子群优化算法的模型求解40-46
• 4.3.1 经典PSO算法基本原理40-42
• 4.3.2 改进的粒子群优化算法42-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 算例结果与分析47-56
• 5.1 算例分析47-49
• 5.2 风速相关性对调度结果的影响49-50
• 5.3 风险阀值对优化结果的影响50-51
• 5.4 不确定成本系数对优化结果的影响51-52
• 5.5 不确定成本与风电计划出力的关系52-53
• 5.6 不同计算方法对比分析53-54
• 5.7 本章小结54-56
• 结论56-58
• 参考文献58-63
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果63-64
• 致谢64-65
• 作者简介65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：995178