消纳大规模风电的备用容量在线滚动决策与模型研究

【摘要】：近年来风电发展迅速,成为21世纪重要的绿色能源。随着风力发电在电网中的比重不断提高,由于风电具有随机性、间歇性和波动性的特点,发电功率较难准确预测,在时间和空间尺度上给接入风电的系统备用容量优化配置带来了新的挑战。日内风电预测的误差以及超短期负荷预测偏差、机组故障等因素的存在,导致日内功率预测与日前发电计划存在较大偏差,严重影响了传统的日前发电计划在日内的执行。同时目前建立在高可靠性常规电源基础上的备用配置方法还不能符合含大规模风电的电力系统的可靠性要求。因此,需要依据发电偏差滚动制定备用容量优化分配策略,以更好地协调系统的可靠性和经济性,实现发电计划由日前到日内的平滑过渡。首先,本文介绍了引起发电偏差的各种因素,其中,重点介绍了风电功率预测偏差较大的原因。在采用正态分布与拉普拉斯分布联合的模型来拟合风电预测偏差的基础上,提出了基于置信度的风电出力极值的求解方法,以确定在某一时段风电出力极值。随后,对含大规模风电场的电力系统进行随机生产模拟,以求取含风电场电力系统的最大备用容量。在对三种典型随机生产模拟计算方法探讨的基础上,确定本文所用方法。将风电机组视为固定出力为极值的常规电源优先安排,然后安排系统中容量最大机组,采用等效持续负荷曲线法进行随机生产模拟,求取在某一可靠性指标下的含风电系统的最大备用容量。最后,在上述研究的前提下,确定了消纳大规模风电的备用容量在线滚动决策,并建立了备用容量滚动优化模型。根据发电偏差与最大备用容量的关系,以备用容量购买成本最低为目标,建立优化模型。采用改进粒子群算法对模型进行求解,计算得到了滚动计划各时段的最优旋转备用容量。在减少弃风量的同时,提高了系统运行的经济性和可靠性,对各时段的备用容量调整具有指导意义。 【关键词】：消纳风电 风电预测偏差 发电偏差 滚动调度 备用容量优化 随机生产模拟
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题的研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 风电发展现状10-11
• 1.2.2 含风电的电力系统备用容量优化研究现状11-12
• 1.3 滚动调度的研究现状12-13
• 1.4 本文主要工作13-14
• 第2章 不确定因素的分析与处理14-20
• 2.1 常规机组强迫停运率14-15
• 2.2 负荷预测误差15
• 2.3 风电功率预测误差15-18
• 2.3.1 风功率预测误差产生原因15-16
• 2.3.2 风功率预测误差分布模型16-18
• 2.4 风电预测功率极值求取18-20
• 2.4.1 风电预测偏差概率分布模型18-19
• 2.4.2 基于置信区间求取风电功率极值19-20
• 第3章 应用随机生产模拟求最大备用容量20-30
• 3.1 备用与可靠性关系20-22
• 3.1.1 确定性方法20-21
• 3.1.2 概率性方法21-22
• 3.2 随机生产模拟22-28
• 3.2.1 随机生产模拟的基本概念22
• 3.2.2 随机生产模拟数学原理22-24
• 3.2.3 随机生产模拟方法24-28
• 3.3 含风电场的随机生产模拟28
• 3.4 最大备用容量求取28-30
• 第4章 消纳大规模风电的备用容量滚动决策及模型30-38
• 4.1 滚动调度策略30-34
• 4.1.1 滚动发电计划30-31
• 4.1.2 滚动发电计划的作用31
• 4.1.3 本文总体思路31-34
• 4.2 优化模型34-35
• 4.2.1 目标函数34
• 4.2.2 约束条件34-35
• 4.3 改进粒子群算法35-36
• 4.3.1 粒子群算法参数的改进35-36
• 4.3.2 粒子变异36
• 4.4 改进粒子群算法的流程36-38
• 第5章 算例分析38-42
• 5.1 算例数据38
• 5.2 计算结果38-42
• 5.2.1 计算效率分析38
• 5.2.2 计算结果分析38-42
• 第6章 结论与展望42-44
• 6.1 结论42-43
• 6.2 展望43-44
• 参考文献44-48
• 附录A1常规发电机组数据48-49
• 附录A2日前发电计划49-52
• 附录A3负荷和风电预测数据52-61
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研工作61-62
• 致谢62

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