风电穿透功率及风电入网后系统短期运行研究

【摘要】： 风能是一种绿色能源,随着能源危机和环境保护的双重压力,以及风力发电技术的不断发展,风能已成为除水能外最具经济利用和产业化开发价值的可再生能源。但是,风电又是一种间歇性能源,风电机组的启停及其出力都具有随机性,风电的这种随机性会影响到系统的安全。随着风电场容量在系统中所占比例的增加,风电对系统的影响会越来越明显。 为了保证含风电场的电力系统稳定,经济,可靠地运行,本文提出了一种计算风电穿透功率极限的优化算法:在充分考虑风速和负荷等的不确定因素下,借用金融理论中风险价值的思想,建立了基于风险约束的风电场穿透极限功率优化的数学模型。并采用基于蒙特卡罗的遗传算法来求解该优化问题。 风电入网对电力系统的具体影响之一还体现在含风电场的系统短期运行模式的改变。本文在电力市场环境下,考虑风电入网对电力系统的各种不利影响,在传统的短期经济调度模型基础上采用了一种新的计及风险的策略:即考虑负荷、风速的不确定性,建立含风电场的电力系统基于多随机量风险约束的短期运行模型。 本文中的短期经济调度即指广义机组组合问题(UCP)。机组启停与组合问题属于高维数、非凸、非线性的复合数值优化问题,本文通过比较动态规划法和粒子群优化算法在五机十机系统中的应用,得出:动态规划法随着系统规模增大时间复杂度呈指数级增长;粒子群算法由于其早熟的特点,会导致机组组合这种非凸混合整数规划问题很难求得全局最优点。基于以上原因,本文提出了一种基于随机最优方向策略的差分进化算法。 本文的主要创新包括以下几个方面: 1.在充分考虑风速和负荷等的不确定因素下,借用金融理论中风险价值的思想,建立了基于风险约束的风电场穿透极限功率优化的数学模型。 2.在电力市场环境下,考虑风电入网对电力系统的各种不利影响,在传统的短期经济调度模型基础上采用了一种新的计及风险的策略:即考虑负荷、风速的不确定性,建立含风电场的电力系统基于多随机量风险约束的短期运行模型。 3.提出了一种基于随机最优方向策略的差分进化算法,在对5机和10机系统进行仿真后表明了该方法不仅有PSO随规模线性增长计算时间的特点,同时能够很好的逼近动态规划的全局最优解。 【关键词】：风力发电 穿透功率 风险 电力市场 经济调度 差分进化算法
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 课题的背景12
• 1.2 国内外风力发电发展概况12-16
• 1.2.1 国外风力发电发展概况12-14
• 1.2.2 国内风力发电概况及相关政策14-16
• 1.3 风电入网对系统的影响及计算穿透极限功率的必要性16-17
• 1.4 风电入网后电力系统短期调度模式17-18
• 1.5 论文主要工作18-20
• 第二章 含风电场的电力系统中的风险20-30
• 2.1 有关风险的基本理论20-24
• 2.1.1 风险的概念20
• 2.1.2 风险管理的概念20-22
• 2.1.3 风险处理方法22-24
• 2.2 电力市场环境下存在的风险因素及其危害24-25
• 2.3 风险理论在电力系统中的应用25-27
• 2.4 风电入网后给电力系统带来的风险27-29
• 2.4.1 风险理论在风电场穿透功率极限计算中的应用27-28
• 2.4.2 风电入网后电力系统短期调度所面临的风险28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第三章 计及风险的风电场穿透功率极限优化算法30-47
• 3.1 风电场穿透功率极限优化算法研究现状30-35
• 3.1.1 计算风电场穿透功率极限的意义30-32
• 3.1.2 影响风电场穿透功率极限的主要因素32-33
• 3.1.3 风电场穿透功率极限计算方法的研究现状33-35
• 3.2 数学模型35-37
• 3.2.1 目标函数35
• 3.2.2 约束条件35-36
• 3.2.3 风险约束36-37
• 3.3 优化算法37-43
• 3.3.1 蒙特卡罗法（Monte-Carlo）37-38
• 3.3.2 基于蒙特卡罗法的遗传算法38-43
• 3.3.2.1 遗传算法（Genetic Algorithm）的描述38-40
• 3.3.2.2 基于蒙特卡罗法的遗传算法40-43
• 3.4 算例分析43-46
• 3.4.1 算例参数43-44
• 3.4.2 算例分析44-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 含风电场的电力系统短期经济调度与风险管理47-60
• 4.1 引言47-48
• 4.2 电力系统短期经济调度相关理论48-53
• 4.2.1 电力市场环境下电能交易模式48-50
• 4.2.2 电力市场环境下短期经济调度数学模型50-53
• 4.3 风电入网的电力系统短期经济调度53-55
• 4.3.1 风电入网对电力系统短期调度的影响53
• 4.3.2 风电入网电力系统短期调度数学模型53-55
• 4.4 风电入网后电力系统短期调度的风险55-58
• 4.4.1 含风电场的电力系统短期经济调度的风险因素55
• 4.4.2 考虑风险因素后数学模型的变化55-56
• 4.4.3 风险因素的含风电场电力系统短期调度数学模型56-58
• 4.5 本章小结58-60
• 第五章 风电入网下电力系统短期调度优化算法60-89
• 5.1 常用优化方法60-63
• 5.1.1 局部寻优法60
• 5.1.2 优先顺序法（priority list）60-61
• 5.1.3 整数规划法61
• 5.1.4 拉格朗日松弛法61-62
• 5.1.5 智能优化算法62-63
• 5.2 动态规划法63-69
• 5.2.1 基本概念63-66
• 5.2.2 数据结构66-68
• 5.2.3 算法流程68-69
• 5.3 粒子群优化（PSO）69-76
• 5.3.1 基本粒子群算法70
• 5.3.2 差分进化算法70-71
• 5.3.3 差分进化的策略71-74
• 5.3.4 算法流程74-76
• 5.4 算例仿真76-88
• 5.4.1 五机系统76-83
• 5.4.2 十机系统83-88
• 5.5 本章小结88-89
• 第六章 总结89-91
• 6.1 全文总结89-91
• 参考文献91-96
• 附录196-97
• 附录297-99
• 附录399-101
• 致谢101-102
• 攻读学位期间发表的学术论文目录102

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