大规模风电接入下最优潮流问题研究

【摘要】：风电装机容量的快速增长和大规模风电并网给电力系统的调度和运行带来了新的挑战。如何在保证安全、可靠供电的前提下充分利用风能成为电力调度运行人员所急需解决的问题。而由于现代电力系统规模巨大,运行情况复杂,调度人员需要最优潮流等计算机辅助工具帮助其对电力系统进行分析和计算。 和传统能源相比,以风电为代表的新能源的最大特点在于其不确定性,属于一种间歇性和随机性的能源。而目前的最优潮流程序多以确定性原则为前提,难于处理大规模风电接入所带来的不确定性。在电力系统当中,处理不确定性主要有两条思路,第一是提高风电功率预测的精确性；第二是在模型中考虑不确定性的影响。 本文即从上述第二条思路出发,基于不确定性规划理论,研究对大规模风电接入下最优潮流的模型和算法,为提高大规模风电接入情况下电网调度和运行水平打好基础。 论文首先介绍了不确定性相关理论,并详细介绍了不确定性规划中两类主要模型：机会约束规划和期望值模型及其求解方法,为研究大规模风电接入下最优潮流问题打下基础。论文以双馈型风力发电机组为主要研究对象,分析了其运行原理及静态数学模型,在此基础上,论文研究了适用于大规模风电接入下情况下的并网风电场稳态等值模型。基于上述模型,论文建立了基于机会约束规划的最优潮流模型,并利用粒子群算法对该模型进行了求解。IEEE30节点算例仿真结果表明,机会约束规划最优潮流模型中,约束条件成立的置信度水平对最终的优化结果具有显著影响,因此在实际应用中应根据具体约束设定合适的置信度水平。考虑到风电功率预测精度逐渐提高这一趋势,论文提出了风电预测误差成本的概念,并在此基础上建立了一种考虑风电预测误差成本的电力系统最优潮流模型,并提出了一种该模型的快速近似求解算法。仿真算例表明,本文所提出的方法具有计算精度高,计算速度快等特点,能满足实际工程应用的要求。 【关键词】：大规模风电接入 机会约束规划 最优潮流 预测误差成本
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM614;TM711
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 论文的研究背景及意义9-11
• 1.1.1 论文研究意义9-10
• 1.1.2 国内外风电发展现状10-11
• 1.2 国内外相关领域的研究成果综述11-15
• 1.2.1 大规模风电接入对电网调度和运行的影响11-12
• 1.2.2 大规模风电接入下风电功率预测问题研究12-14
• 1.2.3 大规模风电接入下最优潮流模型中处理不确定性的研究14-15
• 1.3 论文的主要研究内容15-17
• 第2章 不确定性相关理论基础17-22
• 2.1 不确定性规划概述17-18
• 2.2 随机规划理论18
• 2.3 机会约束规划模型及算法18-19
• 2.3.1 机会约束规划模型18
• 2.3.2 机会约束规划模型处理方法18-19
• 2.4 期望值模型及算法19-21
• 2.4.1 期望值模型19-20
• 2.4.2 一种特殊的期望值模型——补偿模型20-21
• 2.4.3 期望值模型处理方法21
• 2.5 本章小结21-22
• 第3章 风电机组分类及风电场稳态模型22-31
• 3.1 风力发电机机组分类22-24
• 3.1.1 普通异步风力发电机组22-23
• 3.1.2 双馈型风力发电机组23
• 3.1.3 永磁同步风力发电机组23-24
• 3.2 双馈型风电机组的稳态数学模型24-28
• 3.2.1 双馈型风电系统运行原理24-26
• 3.2.2 双馈型风电机组有功功率特性26-27
• 3.2.3 双馈型风电机组无功功率特性27-28
• 3.3 大规模风电接入下的风电场处理28-30
• 3.3.1 风电场等值模型28-30
• 3.3.2 最优潮流计算中的风电场节点处理方法30
• 3.4 本章小结30-31
• 第4章 考虑风电不确定性的机会约束规划最优潮流31-42
• 4.1 考虑风电不确定性的机会约束规划最优潮流模型31-33
• 4.1.1 目标函数31
• 4.1.2 约束条件31-33
• 4.2 基于粒子群算法的风电最优潮流计算33-39
• 4.2.1 粒子群算法原理33-34
• 4.2.2 基于粒子群算法的最优潮流计算34-36
• 4.2.3 基于粒子群算法的含风电的最优潮流计算36-39
• 4.3 算例分析39-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第5章 考虑风电预测误差成本的最优潮流问题42-54
• 5.1 WFECI-OPF模型42-44
• 5.1.1 风电预测误差成本的概念42-44
• 5.1.2 WFECI-OPF目标函数44
• 5.1.3 WFECI-OPF约束条件44
• 5.2 WFECI-OPF求解算法44-47
• 5.2.1 基于随机模拟技术的求解算法44-45
• 5.2.2 WFECI-OPF快速近似求解算法原理45-47
• 5.2.3 WFECI-OPF快速近似求解算法流程47
• 5.3 算例仿真及分析47-53
• 5.4 本章小结53-54
• 第6章 结论与展望54-55
• 参考文献55-58
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果58-59
• 致谢59

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