基于随机生产模拟的新能源与常规能源协调规划研究
发布时间：2021-01-29 10:43
近年来,在社会发展要求和国家政策支持下,风电与光伏等新能源逐步成为中国电力工业中的主要能源类型,但由于缺乏合理有序的统筹规划,加上系统的灵活性能源匮乏,“弃风”、“弃光”和“弃水”等问题频繁发生,制约了新能源的进一步发展以及能源结构的合理转型。为改善新能源的消纳困境,根本措施是提高系统中气电、油电等机组的占比,增强调节能力,但考虑到建设的周期与成本,该做法在短期内无法有效缓解新能源的“弃电限电”难题。通过合理地挖掘和配置当前系统内有限的调峰资源和备用容量,提高运行灵活性,进而实现新能源与常规能源的协调规划,这是改善新能源消纳困境的权宜之计。基于以上思路,本论文利用随机生产模拟算法（PPSA）建立了完备的系统运行模拟模型,以及构建了包含经济性、可靠性和调峰性能三个角度的评估体系,为后续的新能源接入量和调峰备用容量规划研究提供依据。PPSA是本课题的核心部分,是基于等效电量函数法的卷积原理进行设计的。在PPSA中,引入由Weibull和Beta分布描述的新能源多状态机组模型,体现了其出力的随机性与波动性,同时涵盖了火电、水电、燃气和抽水蓄能等机组的生产模拟模型,其中重点改进了火电模型。提出...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
火电爬坡的示意图
第 4 章 随机生产模拟算法的设计构建模型。以图 4-1 为例，进一步说明短模拟周期的梯型负荷曲线，以及由风电多状态机组模型结合式(出力曲线)。对于两种不同尺度的模拟周期，虽然风周期内的出力随机性，但在长模拟周期中，风电模拟与差异，而短模拟周期下的出力分布则反映了各时段一个时段的出力水平显然要整体高于第二个。因此，拟风电的真实出力情况，提高生产模拟的准确度。
图 4-5 RTS-86 系统的春季典型日负荷曲线义考虑了具有时序特点的系统强迫出力，主要目的是期)内完全消纳新能源发电量时的调峰性能充裕度，随新能源出力的变化速率[72]，再利用爬坡模型计及组的调节能力极限。对于含新能源的系统，该定义避力的约束，有利于更合理地评估调峰性能。整流程整流程如图 4-6 所示，T 表示模拟周期，本节进行简的机组组合原则确定日发电计划；当常规能源机组不变时，其出力模型由一组参数确定，而新能源机组要在每个时段内利用不同的参数更新其模型，所以
【参考文献】：
期刊论文
[1]大规模风电接入下的火电机组灵活性改造规划[J]. 李星梅,钟志鸣,阎洁. 电力系统自动化. 2019(03)
[2]考虑多重不确定性和备用互济的含风电互联电力系统分散协调调度方法[J]. 黄瀚燕,周明,李庚银. 电网技术. 2019(02)
[3]促进系统灵活性和可再生能源消纳的电力市场体系[J]. 赵勇强,Ella Chou,刘坚. 中国能源. 2019(01)
[4]基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法研究[J]. 杨楠,叶迪,林杰,黄禹,董邦天,胡文斌,刘颂凯. 中国电机工程学报. 2019(10)
[5]可再生能源消纳影响因素的贡献度分析方法[J]. 李海,张宁,康重庆,谢国辉,李琼慧. 中国电机工程学报. 2019(04)
[6]英国电力辅助服务市场短期运行备用服务机制及启示[J]. 朱继忠,叶秋子,邹金,谢平平,禤培正. 电力系统自动化. 2018(17)
[7]2017年风电并网运行情况[J]. 中国能源. 2018(02)
[8]计及风电—负荷耦合关系的含大规模风电系统调峰运行优化[J]. 吴耀武,汪昌霜,娄素华,刘宝林,王曦冉. 电力系统自动化. 2017(21)
[9]兼顾技术性和经济性的储能辅助调峰组合方案优化[J]. 黎静华,汪赛. 电力系统自动化. 2017(09)
[10]规模风电并网条件下火电机组深度调峰的多角度经济性分析[J]. 林俐,邹兰青,周鹏,田欣雨. 电力系统自动化. 2017(07)
博士论文
[1]考虑大规模风电接入系统的发电优化调度模型及方法研究[D]. 李丰.华北电力大学 2014
[2]电网调峰能力对最大风电准入功率的影响研究[D]. 杨宏.华北电力大学 2014
[3]含风电的电力系统备用决策及小扰动随机稳定分析[D]. 元博.华北电力大学 2014
[4]考虑源荷互动和风电随机性的电力系统安全经济调度方法研究[D]. 杨楠.武汉大学 2014
[5]考虑调峰因素的风电规划研究[D]. 张宏宇.中国电力科学研究院 2013
[6]绿色发电调度模式和模型研究[D]. 谢国辉.华北电力大学（北京） 2010
[7]含风电场的电力系统可靠性与规划问题的研究[D]. 吴义纯.合肥工业大学 2006
[8]现代电力系统优化模型及其相关算法研究[D]. 娄素华.华中科技大学 2005
硕士论文
[1]基于蒙特卡洛序贯仿真的生产模拟算法与应用研究[D]. 楚明娟.合肥工业大学 2017
[2]含风电场的电力系统随机生产模拟方法研究[D]. 金挺超.华北电力大学 2015
[3]考虑风电接入的旋转备用优化配置研究[D]. 李龙龙.华北电力大学 2014
[4]考虑风电场间歇性的电力系统风险评估[D]. 高立志.北京交通大学 2012
[5]风电并网对电力系统可靠性和备用影响研究[D]. 蒋小亮.上海交通大学 2011
本文编号：3006748
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
火电爬坡的示意图
第 4 章 随机生产模拟算法的设计构建模型。以图 4-1 为例，进一步说明短模拟周期的梯型负荷曲线，以及由风电多状态机组模型结合式(出力曲线)。对于两种不同尺度的模拟周期，虽然风周期内的出力随机性，但在长模拟周期中，风电模拟与差异，而短模拟周期下的出力分布则反映了各时段一个时段的出力水平显然要整体高于第二个。因此，拟风电的真实出力情况，提高生产模拟的准确度。
图 4-5 RTS-86 系统的春季典型日负荷曲线义考虑了具有时序特点的系统强迫出力，主要目的是期)内完全消纳新能源发电量时的调峰性能充裕度，随新能源出力的变化速率[72]，再利用爬坡模型计及组的调节能力极限。对于含新能源的系统，该定义避力的约束，有利于更合理地评估调峰性能。整流程整流程如图 4-6 所示，T 表示模拟周期，本节进行简的机组组合原则确定日发电计划；当常规能源机组不变时，其出力模型由一组参数确定，而新能源机组要在每个时段内利用不同的参数更新其模型，所以
【参考文献】：
期刊论文
[1]大规模风电接入下的火电机组灵活性改造规划[J]. 李星梅,钟志鸣,阎洁. 电力系统自动化. 2019(03)
[2]考虑多重不确定性和备用互济的含风电互联电力系统分散协调调度方法[J]. 黄瀚燕,周明,李庚银. 电网技术. 2019(02)
[3]促进系统灵活性和可再生能源消纳的电力市场体系[J]. 赵勇强,Ella Chou,刘坚. 中国能源. 2019(01)
[4]基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法研究[J]. 杨楠,叶迪,林杰,黄禹,董邦天,胡文斌,刘颂凯. 中国电机工程学报. 2019(10)
[5]可再生能源消纳影响因素的贡献度分析方法[J]. 李海,张宁,康重庆,谢国辉,李琼慧. 中国电机工程学报. 2019(04)
[6]英国电力辅助服务市场短期运行备用服务机制及启示[J]. 朱继忠,叶秋子,邹金,谢平平,禤培正. 电力系统自动化. 2018(17)
[7]2017年风电并网运行情况[J]. 中国能源. 2018(02)
[8]计及风电—负荷耦合关系的含大规模风电系统调峰运行优化[J]. 吴耀武,汪昌霜,娄素华,刘宝林,王曦冉. 电力系统自动化. 2017(21)
[9]兼顾技术性和经济性的储能辅助调峰组合方案优化[J]. 黎静华,汪赛. 电力系统自动化. 2017(09)
[10]规模风电并网条件下火电机组深度调峰的多角度经济性分析[J]. 林俐,邹兰青,周鹏,田欣雨. 电力系统自动化. 2017(07)
博士论文
[1]考虑大规模风电接入系统的发电优化调度模型及方法研究[D]. 李丰.华北电力大学 2014
[2]电网调峰能力对最大风电准入功率的影响研究[D]. 杨宏.华北电力大学 2014
[3]含风电的电力系统备用决策及小扰动随机稳定分析[D]. 元博.华北电力大学 2014
[4]考虑源荷互动和风电随机性的电力系统安全经济调度方法研究[D]. 杨楠.武汉大学 2014
[5]考虑调峰因素的风电规划研究[D]. 张宏宇.中国电力科学研究院 2013
[6]绿色发电调度模式和模型研究[D]. 谢国辉.华北电力大学（北京） 2010
[7]含风电场的电力系统可靠性与规划问题的研究[D]. 吴义纯.合肥工业大学 2006
[8]现代电力系统优化模型及其相关算法研究[D]. 娄素华.华中科技大学 2005
硕士论文
[1]基于蒙特卡洛序贯仿真的生产模拟算法与应用研究[D]. 楚明娟.合肥工业大学 2017
[2]含风电场的电力系统随机生产模拟方法研究[D]. 金挺超.华北电力大学 2015
[3]考虑风电接入的旋转备用优化配置研究[D]. 李龙龙.华北电力大学 2014
[4]考虑风电场间歇性的电力系统风险评估[D]. 高立志.北京交通大学 2012
[5]风电并网对电力系统可靠性和备用影响研究[D]. 蒋小亮.上海交通大学 2011
本文编号：3006748
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