考虑风电接入的大电网多目标动态优化调度研究

【摘要】：随着全球能源和环境问题的日益突出，风能等可再生资源得到迅速发展，风力发电越来越多地接入电网，但是风力发电的强间歇性和随机波动性对系统的优化调度带来一定的影响。本文针对考虑风电接入并且兼顾经济性和环保性的大电网多目标动态优化调度问题展开研究。 针对风电接入的大型电力系统，提出了以发电总燃料耗量、污染气体排放量和购电费用最小为目标的多目标动态优化调度模型，引入正/负旋转备用容量应对风电随机性的影响，并考虑了抽水蓄能机组的实际运行特性对优化调度的影响，最后对风电场的有功出力进行修正，从而保证在常规机组可承受备用的范围内，实现风电的最大化利用。 采用法线边界交叉(Normal Boundary Intersection, NBI)法和原对偶内点法对上述优化模型进行求解，首先根据NBI法的基本原理将多目标优化问题转换为一系列单目标优化问题，并采用原对偶内点法对这一系列单目标优化问题进行求解，从而获得均匀分布的Pareto最优解集。然后，采用熵权双基点法从Pareto最优解集中决策出折衷最优解，为运行人员提供决策指导。最后，对某省级电网进行仿真计算，计算结果表明，NBI法、原对偶内点法和熵权双基点法的结合能够有效地求解电力系统多目标动态优化调度问题，获得的折衷最优解在兼顾三个目标最优的基础上具有明显较高的综合效益。 上述算法在计算大电网动态优化调度模型时，存在模型规模大、矩阵维数高的问题，计算耗时很大。为了提高计算速度，本文又提出了基于NBI法和原对偶内点法的多目标解耦算法及并行计算。该算法首先采用NBI法将多目标优化问题转换为一系列单目标优化问题，再根据原对偶内点法求解这类单目标优化问题时形成的修正方程系数矩阵的特殊结构，对修正方程进行解耦降阶处理，实现静态变量和动态变量的解耦分离，最后借助Matlab并行计算平台实现并行计算，快速有效地得到一系列均匀分布的Pareto最优解。最后，对某省级电网进行仿真计算，计算结果表明，所提算法能够快速、有效地获取多目标动态优化调度问题的Pareto最优解集，具有很好的实用价值。 【关键词】：大电网 风电接入 动态优化调度 多目标 解耦 并行计算
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 选题背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 动态优化调度问题研究11-12
• 1.2.2 风电接入后的动态优化调度问题研究12-13
• 1.2.3 多目标优化调度求解算法研究13-14
• 1.3 本文主要工作14-16
• 第二章 考虑风电接入的多目标动态优化调度问题的建模16-23
• 2.1 风电接入对动态优化调度问题的影响因素16-17
• 2.2 风电接入后多目标动态优化调度问题的数学模型17-21
• 2.2.1 优化目标17-19
• 2.2.2 基本约束19-20
• 2.2.3 旋转备用约束20-21
• 2.2.4 抽水蓄能机组约束21
• 2.3 风电场的有功出力修正21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 考虑风电接入的多目标动态优化调度模型的求解23-40
• 3.1 Pareto 最优解集的获取23-31
• 3.1.1 多目标优化问题的基本概念23-24
• 3.1.2 法线边界交叉法24-27
• 3.1.3 非线性原对偶内点法27-31
• 3.2 多目标优化决策31-33
• 3.3 算例分析33-39
• 3.3.1 某省级电网介绍33-35
• 3.3.2 计算结果分析35-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 多目标动态优化调度的解耦算法及并行计算40-59
• 4.1 多目标动态优化调度的解耦算法40-45
• 4.1.1 将多目标优化模型转化为单目标优化模型并求解40-43
• 4.1.2 高维线性修正方程的解耦计算43-45
• 4.2 基于解耦算法的并行优化计算45-47
• 4.2.1 并行计算技术基础45-46
• 4.2.2 Pareto 最优解集的并行计算46-47
• 4.3 算例分析47-58
• 4.3.1 Pareto 前沿求解时间分析47-51
• 4.3.2 修正方程系数矩阵规模分析51-54
• 4.3.3 各类机组的出力分析54-58
• 4.4 本章小结58-59
• 结论59-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果65-66
• 致谢66-67
• 附件67

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