基于可信性理论含规模化风电的机组组合问题研究

【摘要】：目前,风力发电已成为解决世界范围内日益严峻的环境和能源问题的主要方法之一,无论是集中的,还是分散的并网风电场规模越来越大,但由于风电具有不确定性,含风电场的机组组合问题不再是一个常规意义下的确定性问题,利用传统的方法也很难获得既经济又有高可靠性的解。考虑到目前风功率的预测水平及预测误差的不可忽略性,引入了2004年基础数学领域最近完成的数学分支—可信性理论,从模糊数学的角度考虑风电出力的不确定性,将各时段的风电出力采用梯形模糊数表示,应用可信性理论求得了各时段风电出力的可信性分布函数,建立了基于机会约束规划的含风电场的电力系统机组组合问题的数学模型,并利用可信度指标的形式对含模糊数的约束条件进行评价。应用基于模糊模拟的粒子群算法进行求解,把机组组合问题分为内外两层优化子问题进行求解,外层为机组的启停状态优化,内层为负荷的经济分配。10机系统的算例分别从不同规模风电接入的角度验证了该理论和算法对解决含风电场的电力系统机组组合问题是行之有效的,为研究含风电场的电力系统调度、运行等优化问题提供了一种新的方法。 【关键词】：风电场 机组组合 可信性理论 模糊模拟 粒子群算法
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题背景及意义9-11
• 1.1.1 课题研究背景9-10
• 1.1.2 课题研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 风电发展研究现状11-12
• 1.2.2 机组组合常用的优化方法12-14
• 1.3 本文主要研究内容14-15
• 第2章 基于可信性理论的不确定规划理论与算法15-27
• 2.1 不确定规划概述15-16
• 2.2 可信性理论16-21
• 2.2.1 基本公理16-17
• 2.2.2 可信性测度与可信性分布17-18
• 2.2.3 可信性规划与模糊模拟技术18-19
• 2.2.4 可信性理论在电力系统中的应用19-21
• 2.3 粒子群优化算法21-24
• 2.3.1 粒子群优化算法的产生21-22
• 2.3.2 粒子群优化算法的基本原理22-23
• 2.3.3 粒子群优化算法的改进措施23-24
• 2.4 模糊机会约束规划算法24-26
• 2.4.1 基于可信性理论的模糊机会约束规划24-25
• 2.4.2 基于模糊模拟的粒子群优化算法25-26
• 2.5 小结26-27
• 第3章 风电特性与机组组合问题27-40
• 3.1 风电特性概述27-30
• 3.1.1 风电出力特性27-28
• 3.1.2 大规模风电并网对电力系统的影响28-30
• 3.2 风电出力不确定性分析方法30-35
• 3.2.1 风功率预测30-31
• 3.2.2 风电出力特性概率模型31-33
• 3.2.3 风电出力特性隶属度函数模型33-35
• 3.3 机组组合问题35-39
• 3.3.1 目标函数35-37
• 3.3.2 约束条件37-38
• 3.3.3 含风电场的机组组合问题38-39
• 3.4 小结39-40
• 第4章 含规模化风电的机组组合问题40-52
• 4.1 含风电场的机组组合数学模型40-41
• 4.1.1 目标函数40
• 4.1.2 约束条件40-41
• 4.2 基于模糊模拟粒子群算法求解41-45
• 4.2.1 算法流程41-43
• 4.2.2 算法参数设计及约束条件的校验43-45
• 4.3 算例分析45-51
• 4.3.1 小规模风电接入的情况45-49
• 4.3.2 较大规模风电接入的情况49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第5章 结论与展望52-54
• 5.1 结论52-53
• 5.2 展望53-54
• 参考文献54-57
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的论文57-58
• 致谢58

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