基于多目标优化的日前风电接纳研究

【摘要】：在考虑风功率/负荷预测误差以及常规机组随机停运的基础上,构建了电网日前风电接纳模型,在运行方式优化的基础上对风电接纳能力进行评估。模型是典型的多目标优化模型,具有风电接纳能力最大与发电成本最小两个互相冲突的优化目标。采用非支配分类遗传算法对其进行求解,获得了Pareto最优解集,给出了日前自然风电接纳电量与最大理论风电接纳电量。在Pareto最优解集的基础上,对不同风电接纳水平下的常规系统平均发电成本以及平均风电接纳成本进行了分析。基于IEEE 118节点系统的仿真实验验证了本文所提模型及算法的有效性。评估模型给出的风电接纳电量、接纳成本等信息可为调度决策提供有益的参考。 【作者单位】： 南通大学杏林学院;南通大学电气工程学院;
【关键词】： 风电接纳 不确定性 非支配分类遗传算法 平均风电接纳成本 发电成本
【基金】：国家自然科学基金(51407097)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言作为一种不确定性电源,风电大规模并网对系统调度带来了巨大的挑战[1-4],更为严重的是,当电网调度资源无法平衡风功率的随机变动时,可能出现较为严重的“弃风”。2013年我国电网“弃风”电量高达162 TW,约占当年风力发电总量的10%[5]。随着“弃风”现象日益严重,我国学者

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