含風(fēng)電電力系統(tǒng)的場景分析方法及其在隨機(jī)優(yōu)化中的應(yīng)用

【摘要】：風(fēng)力發(fā)電具有顯著的隨機(jī)性和波動性,且不受調(diào)度。隨著我國風(fēng)電并網(wǎng)比例與日俱增,風(fēng)電“并網(wǎng)難”問題日益突出。在電力系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行中如何充分考慮風(fēng)電的隨機(jī)性和波動性,成為了當(dāng)前世界范圍內(nèi)工業(yè)界和學(xué)術(shù)界普遍關(guān)心的前沿性難題。 論文首先構(gòu)建了基于場景分析方法的含大規(guī)模風(fēng)電電力系統(tǒng)隨機(jī)優(yōu)化決策框架,根據(jù)是否考慮隨機(jī)變量的相關(guān)性,將風(fēng)電場景細(xì)化為靜態(tài)場景和動態(tài)場景兩方面分別論述場景生成的方法,并結(jié)合各自的具體實(shí)例——大規(guī)模風(fēng)電輸送通道落點(diǎn)優(yōu)選和隨機(jī)機(jī)組組合,深入研究了場景分析方法在隨機(jī)優(yōu)化中的應(yīng)用,取得了以下幾方面的創(chuàng)新成果： 在場景生成方面：風(fēng)功率預(yù)測誤差的解析理論分布對于不同的預(yù)測手段和應(yīng)用地點(diǎn)尚不具有廣泛的適用性。對此,本文提出了“以隨機(jī)變量的經(jīng)驗(yàn)分布作為場景生成的輸入”的思想；通過等間距抽樣法,對單個隨機(jī)變量或多個相互獨(dú)立的隨機(jī)變量的經(jīng)驗(yàn)分布進(jìn)行抽樣,采用柯列斯基分解或場景樹法對抽樣值進(jìn)行重新排列組合,介紹了一套基于拉丁超立方抽樣的靜態(tài)場景生成方法；已有的動態(tài)場景生成方法沒有計及風(fēng)電的波動特性。并且,與目前廣泛使用的風(fēng)功率“點(diǎn)預(yù)測”手段相應(yīng)的動態(tài)場景生成方法不完備。對此,本文提出了一種考慮風(fēng)功率隨機(jī)性和波動性的動態(tài)場景生成方法,采用“預(yù)測箱”統(tǒng)計風(fēng)功率點(diǎn)預(yù)測的預(yù)測誤差經(jīng)驗(yàn)分布,通過對多元正態(tài)分布協(xié)方差結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行辨識和逆變換抽樣,使得隨機(jī)生成的動態(tài)場景既符合風(fēng)電的隨機(jī)性又符合波動性。 關(guān)于風(fēng)功率靜態(tài)場景在隨機(jī)優(yōu)化中的應(yīng)用方面：論文將靜態(tài)場景生成與隨機(jī)優(yōu)化方法結(jié)合應(yīng)用到我國某省接入外來大規(guī)模風(fēng)電的輸送通道落點(diǎn)優(yōu)選問題中,設(shè)計了風(fēng)電落點(diǎn)多目標(biāo)決策的評價指標(biāo)體系及其權(quán)重設(shè)置方法；通過仿真分析,本文發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)的多樣化運(yùn)行方式可能會影響決策模型的結(jié)果。因此,論文利用帶有概率信息的多個典型靜態(tài)場景刻畫了運(yùn)行方式的多樣性,提出了一種考慮多場景的風(fēng)電落點(diǎn)隨機(jī)優(yōu)化方法。 關(guān)于風(fēng)功率動態(tài)場景在隨機(jī)優(yōu)化中的應(yīng)用：論文以隨機(jī)機(jī)組組合作為對象,通過計算發(fā)現(xiàn)：經(jīng)過經(jīng)典的場景削減方法得到的最有可能發(fā)生的場景可能忽略部分極端場景,這些極端場景雖然發(fā)生概率很低,但是一旦發(fā)生造成的影響是巨大的。鑒于此,本文從場景生成得到的原始大量場景集合中辨識出極端邊界場景,并將其引入到修正后的隨機(jī)機(jī)組組合模型中刻畫極端事件造成的損失期望,構(gòu)成了兩階段隨機(jī)機(jī)組組合方法,權(quán)衡了系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。并且隨機(jī)機(jī)組組合模型經(jīng)過混合整數(shù)線性化,調(diào)用CPLEX軟件實(shí)現(xiàn)了問題的快速準(zhǔn)確求解。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電 場景生成 場景削減 隨機(jī)優(yōu)化 機(jī)組組合
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM614
【目錄】：

• 論文創(chuàng)新點(diǎn)5-9
• 摘要9-10
• Abstract10-12
• 1 緒論12-22
• 1.1 研究的背景和意義12-13
• 1.2 研究的對象和范圍13-14
• 1.3 當(dāng)前相關(guān)研究現(xiàn)狀的評述14-20
• 1.3.1 我國風(fēng)電大規(guī)模開發(fā)與利用的現(xiàn)狀14-16
• 1.3.2 風(fēng)電的隨機(jī)性與波動性建模的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3.3 風(fēng)電的場景分析方法的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.4 含風(fēng)電電力系統(tǒng)的優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀18-20
• 1.4 當(dāng)前相關(guān)研究尚待解決的問題20-21
• 1.5 論文的主要工作21-22
• 2 場景分析與隨機(jī)優(yōu)化的基礎(chǔ)理論22-32
• 2.1 隨機(jī)優(yōu)化的基本概念與模型22-24
• 2.1.1 基于Here-And-Now策略的機(jī)會約束模型23
• 2.1.2 基于Wait-And-See策略的分布模型及期望模型23-24
• 2.2 場景分析理論24-28
• 2.2.1 場景生成與削減的引出24-26
• 2.2.2 場景生成與削減的概念26-27
• 2.2.3 場景削減的方法27-28
• 2.3 含風(fēng)電電力系統(tǒng)的隨機(jī)優(yōu)化框架設(shè)計28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 3 風(fēng)功率的場景生成方法32-60
• 3.1 風(fēng)速以及風(fēng)功率的概率分布32-35
• 3.1.1 解析分布模型32-33
• 3.1.2 非參數(shù)的分布模型33-35
• 3.2 風(fēng)功率預(yù)測誤差的概率分布35-37
• 3.2.1 風(fēng)功率的預(yù)測箱35-36
• 3.2.2 風(fēng)功率預(yù)測誤差的關(guān)于點(diǎn)預(yù)測的條件分布36-37
• 3.3 風(fēng)功率靜態(tài)場景的生成方法37-41
• 3.3.1 等間距抽樣38-39
• 3.3.2 抽樣值的重新排列組合39-41
• 3.4 風(fēng)功率動態(tài)場景的生成方法41-47
• 3.4.1 風(fēng)功率的逆變換抽樣41-43
• 3.4.2 風(fēng)功率的多元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布43-44
• 3.4.3 協(xié)方差的關(guān)鍵參數(shù)辨識44-46
• 3.4.4 動態(tài)場景生成的步驟46-47
• 3.5 算例分析47-58
• 3.5.1 靜態(tài)場景的生成示例與對比47-49
• 3.5.2 風(fēng)功率動態(tài)場景的波動性與協(xié)方差關(guān)鍵參數(shù)的關(guān)系49-52
• 3.5.3 初始生成場景規(guī)模的討論52-53
• 3.5.4 風(fēng)功率動態(tài)場景的生成過程示例53-55
• 3.5.5 動態(tài)場景生成方法與其它方法的比較55-58
• 3.6 本章小結(jié)58-60
• 4 考慮風(fēng)功率靜態(tài)場景的風(fēng)電落點(diǎn)隨機(jī)優(yōu)化60-76
• 4.1 風(fēng)功率靜態(tài)場景與大規(guī)模風(fēng)電輸送通道落點(diǎn)優(yōu)選60-61
• 4.2 大規(guī)模風(fēng)電落點(diǎn)的評價指標(biāo)及其權(quán)重設(shè)置61-66
• 4.2.1 評價指標(biāo)體系61-64
• 4.2.2 指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置方法64-66
• 4.3 考慮多場景的風(fēng)電落點(diǎn)隨機(jī)優(yōu)化方法66-68
• 4.4 算例分析68-75
• 4.4.1 算例介紹與靜態(tài)場景計算68-70
• 4.4.2 大規(guī)模風(fēng)電接入對受端電網(wǎng)的影響與權(quán)重的確定70-72
• 4.4.3 確定性決策與隨機(jī)優(yōu)化決策的比較72-74
• 4.4.4 決策指標(biāo)的靈敏度分析74-75
• 4.5 本章小結(jié)75-76
• 5 考慮風(fēng)功率動態(tài)場景的機(jī)組組合隨機(jī)優(yōu)化76-96
• 5.1 風(fēng)功率動態(tài)場景與機(jī)組組合76-79
• 5.2 隨機(jī)機(jī)組組合模型的混合整數(shù)線性化79-83
• 5.3 考慮極端邊界場景的兩階段隨機(jī)機(jī)組組合83-88
• 5.3.1 極端出力場景和極端爬坡場景的辨識84-85
• 5.3.2 兩階段隨機(jī)機(jī)組組合85-88
• 5.4 算例分析88-93
• 5.4.1 IEEE 118母線系統(tǒng)與算例介紹88
• 5.4.2 極端邊界場景的辨識88-92
• 5.4.3 對日內(nèi)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響比較92-93
• 5.4.4 運(yùn)算量比較93
• 5.5 本章小結(jié)93-96
• 6 總結(jié)與展望96-100
• 6.1 總結(jié)96-98
• 6.2 展望98-100
• 參考文獻(xiàn)100-106
• 附錄A 評價動態(tài)場景的Brier Score定義106-108
• 附錄B 各場景下的評價指標(biāo)計算結(jié)果108-110
• 附錄C 機(jī)組組合和經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的符號說明110-114
• 附錄D 線路潮流靈敏度系數(shù)的推導(dǎo)114-116
• 附錄E IEEE 118母線系統(tǒng)數(shù)據(jù)說明116-124
• 附錄F 日內(nèi)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型124-126
• 攻讀博士學(xué)位期間的科研成果目錄126-128
• 致謝128

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隨機(jī)機(jī)組組合問題中情景生成與削減技術(shù)研究    謝上華

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