計及網(wǎng)絡(luò)的含風(fēng)電系統(tǒng)的多資源優(yōu)化調(diào)度

【摘要】：風(fēng)電作為一種可再生的清潔能源已經(jīng)得到了世界各國的重視,其接入電網(wǎng)的裝機容量逐年迅增。但是隨著風(fēng)電裝機容量的增加,其自身存在的不確定性、反調(diào)峰、波動性等特點對電網(wǎng)安全經(jīng)濟運行產(chǎn)生不利影響,常規(guī)機組難以完全應(yīng)對電網(wǎng)運行的需求,目前世界各國均已開展研究相應(yīng)措施以應(yīng)對風(fēng)電所帶來的問題。本文在考慮網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)調(diào)度影響的基礎(chǔ)上,從調(diào)度策略、風(fēng)電不確定性分析以及多種資源協(xié)調(diào)調(diào)度這三個方面來提高系統(tǒng)應(yīng)對風(fēng)電的能力。主要內(nèi)容如下：1)電網(wǎng)網(wǎng)損對系統(tǒng)運行經(jīng)濟性有一定的影響,且由于風(fēng)電不確定性的特點導(dǎo)致粗略計及網(wǎng)損影響的調(diào)度模型不再適用,因而本文提出一種計及電阻的內(nèi)嵌考慮網(wǎng)損的經(jīng)濟調(diào)度模型。該模型通過計及支路電阻影響的改進直流潮流方法實現(xiàn)內(nèi)嵌考慮網(wǎng)損的功能；采用benders分解來實現(xiàn)調(diào)度模型的求解,其中主問題為不計及網(wǎng)絡(luò)的機組組合模型,從問題基于主問題的機組組合結(jié)果進行內(nèi)嵌網(wǎng)損的經(jīng)濟調(diào)度,以此校驗系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)越限情況,主從問題通過相應(yīng)的cuts集進行迭代求解直至得到最優(yōu)解,并改進主問題的目標函數(shù)以實現(xiàn)主從問題更優(yōu)的協(xié)調(diào)求解。最后通過算例分析驗證此調(diào)度模型的精確性。2)針對風(fēng)電的不確定性特點采用多場景分析模型,即通過拉丁超立方采樣模擬和后退削減法來獲得適當(dāng)數(shù)量的場景數(shù)以表示風(fēng)電的誤差場景,并在計及電阻的內(nèi)嵌網(wǎng)損調(diào)度模型中考慮此多場景模型,其中主問題為風(fēng)電預(yù)測場景模型下的不計網(wǎng)絡(luò)的機組組合,從問題基于主問題的機組組合結(jié)果和內(nèi)嵌網(wǎng)損模型來尋求風(fēng)電預(yù)測場景和誤差場景的期望成本最小的機組出力。最后,算例分析驗證了計及風(fēng)電不確定性對電網(wǎng)調(diào)度結(jié)果的重要性。3)風(fēng)電的反調(diào)峰特性加大常規(guī)機組調(diào)度的難度,并導(dǎo)致系統(tǒng)經(jīng)濟性降低。本文考慮接入多種資源來提高風(fēng)電的接納能力。其對抽水蓄能電站、需求側(cè)資源的小時電價模型和可中斷負荷進行建模,并分別接入計及電阻的內(nèi)嵌網(wǎng)損調(diào)度模型中,通過算例分析各資源所發(fā)揮的作用,并提出了各資源接入電網(wǎng)的協(xié)調(diào)調(diào)度策略。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電 不確定性 網(wǎng)損 網(wǎng)絡(luò)阻塞 多資源
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM73
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 選題背景與研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 機組組合中計及網(wǎng)損的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 風(fēng)電不確定性的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 機組組合中分解協(xié)調(diào)理論的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.4 多資源協(xié)調(diào)調(diào)度的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的主要工作14-17
• 第二章 內(nèi)嵌網(wǎng)損的經(jīng)濟調(diào)度模型17-33
• 2.1 單時段內(nèi)嵌網(wǎng)損經(jīng)濟調(diào)度模型17-24
• 2.1.1 潮流計算模型17-19
• 2.1.2 經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型19-20
• 2.1.3 算例分析20-24
• 2.2 多時段內(nèi)嵌網(wǎng)損經(jīng)濟調(diào)度模型24-30
• 2.2.1 基于Benders分解的改進內(nèi)嵌網(wǎng)損經(jīng)濟調(diào)度24-28
• 2.2.2 算例分析28-30
• 2.3 本章小結(jié)30-33
• 第三章 計及風(fēng)電不確定性的內(nèi)嵌網(wǎng)損調(diào)度分析33-49
• 3.1 多場景建模33-36
• 3.1.1 場景生成34-35
• 3.1.2 場景削減35-36
• 3.2 多場景風(fēng)電調(diào)度期望模型36-41
• 3.3 算例分析41-46
• 3.3.1 風(fēng)電不確定性應(yīng)對策略不同對調(diào)度的影響42-44
• 3.3.2 風(fēng)電不確定性大小對調(diào)度的影響44-45
• 3.3.3 計及風(fēng)電不確定性和網(wǎng)損的調(diào)度模型優(yōu)化結(jié)果分析45-46
• 3.4 本章小結(jié)46-49
• 第四章 多資源協(xié)調(diào)調(diào)度49-75
• 4.1 各類資源建模49-54
• 4.1.1 抽水蓄能建模49-51
• 4.1.2 需求側(cè)資源51-54
• 4.2 日前調(diào)度模型54-57
• 4.3 算例分析57-72
• 4.3.1 抽水蓄能算例分析57-63
• 4.3.2 負荷側(cè)資源算例分析63-67
• 4.3.3 多資源協(xié)調(diào)調(diào)度分析67-72
• 4.4 本章小結(jié)72-75
• 第五章 總結(jié)與展望75-77
• 致謝77-79
• 參考文獻79-83
• 附錄83-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的學(xué)術(shù)成果87

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