消納大規(guī)模風(fēng)電的備用容量在線(xiàn)滾動(dòng)決策與模型研究

【摘要】：近年來(lái)風(fēng)電發(fā)展迅速,成為21世紀(jì)重要的綠色能源。隨著風(fēng)力發(fā)電在電網(wǎng)中的比重不斷提高,由于風(fēng)電具有隨機(jī)性、間歇性和波動(dòng)性的特點(diǎn),發(fā)電功率較難準(zhǔn)確預(yù)測(cè),在時(shí)間和空間尺度上給接入風(fēng)電的系統(tǒng)備用容量?jī)?yōu)化配置帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。日內(nèi)風(fēng)電預(yù)測(cè)的誤差以及超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差、機(jī)組故障等因素的存在,導(dǎo)致日內(nèi)功率預(yù)測(cè)與日前發(fā)電計(jì)劃存在較大偏差,嚴(yán)重影響了傳統(tǒng)的日前發(fā)電計(jì)劃在日內(nèi)的執(zhí)行。同時(shí)目前建立在高可靠性常規(guī)電源基礎(chǔ)上的備用配置方法還不能符合含大規(guī)模風(fēng)電的電力系統(tǒng)的可靠性要求。因此,需要依據(jù)發(fā)電偏差滾動(dòng)制定備用容量?jī)?yōu)化分配策略,以更好地協(xié)調(diào)系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟(jì)性,實(shí)現(xiàn)發(fā)電計(jì)劃由日前到日內(nèi)的平滑過(guò)渡。首先,本文介紹了引起發(fā)電偏差的各種因素,其中,重點(diǎn)介紹了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)偏差較大的原因。在采用正態(tài)分布與拉普拉斯分布聯(lián)合的模型來(lái)擬合風(fēng)電預(yù)測(cè)偏差的基礎(chǔ)上,提出了基于置信度的風(fēng)電出力極值的求解方法,以確定在某一時(shí)段風(fēng)電出力極值。隨后,對(duì)含大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)進(jìn)行隨機(jī)生產(chǎn)模擬,以求取含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的最大備用容量。在對(duì)三種典型隨機(jī)生產(chǎn)模擬計(jì)算方法探討的基礎(chǔ)上,確定本文所用方法。將風(fēng)電機(jī)組視為固定出力為極值的常規(guī)電源優(yōu)先安排,然后安排系統(tǒng)中容量最大機(jī)組,采用等效持續(xù)負(fù)荷曲線(xiàn)法進(jìn)行隨機(jī)生產(chǎn)模擬,求取在某一可靠性指標(biāo)下的含風(fēng)電系統(tǒng)的最大備用容量。最后,在上述研究的前提下,確定了消納大規(guī)模風(fēng)電的備用容量在線(xiàn)滾動(dòng)決策,并建立了備用容量滾動(dòng)優(yōu)化模型。根據(jù)發(fā)電偏差與最大備用容量的關(guān)系,以備用容量購(gòu)買(mǎi)成本最低為目標(biāo),建立優(yōu)化模型。采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行求解,計(jì)算得到了滾動(dòng)計(jì)劃各時(shí)段的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)備用容量。在減少棄風(fēng)量的同時(shí),提高了系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性,對(duì)各時(shí)段的備用容量調(diào)整具有指導(dǎo)意義。 【關(guān)鍵詞】：消納風(fēng)電 風(fēng)電預(yù)測(cè)偏差 發(fā)電偏差 滾動(dòng)調(diào)度 備用容量?jī)?yōu)化 隨機(jī)生產(chǎn)模擬
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM614
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 課題的研究背景與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 含風(fēng)電的電力系統(tǒng)備用容量?jī)?yōu)化研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 滾動(dòng)調(diào)度的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本文主要工作13-14
• 第2章 不確定因素的分析與處理14-20
• 2.1 常規(guī)機(jī)組強(qiáng)迫停運(yùn)率14-15
• 2.2 負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差15
• 2.3 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差15-18
• 2.3.1 風(fēng)功率預(yù)測(cè)誤差產(chǎn)生原因15-16
• 2.3.2 風(fēng)功率預(yù)測(cè)誤差分布模型16-18
• 2.4 風(fēng)電預(yù)測(cè)功率極值求取18-20
• 2.4.1 風(fēng)電預(yù)測(cè)偏差概率分布模型18-19
• 2.4.2 基于置信區(qū)間求取風(fēng)電功率極值19-20
• 第3章 應(yīng)用隨機(jī)生產(chǎn)模擬求最大備用容量20-30
• 3.1 備用與可靠性關(guān)系20-22
• 3.1.1 確定性方法20-21
• 3.1.2 概率性方法21-22
• 3.2 隨機(jī)生產(chǎn)模擬22-28
• 3.2.1 隨機(jī)生產(chǎn)模擬的基本概念22
• 3.2.2 隨機(jī)生產(chǎn)模擬數(shù)學(xué)原理22-24
• 3.2.3 隨機(jī)生產(chǎn)模擬方法24-28
• 3.3 含風(fēng)電場(chǎng)的隨機(jī)生產(chǎn)模擬28
• 3.4 最大備用容量求取28-30
• 第4章 消納大規(guī)模風(fēng)電的備用容量滾動(dòng)決策及模型30-38
• 4.1 滾動(dòng)調(diào)度策略30-34
• 4.1.1 滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃30-31
• 4.1.2 滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃的作用31
• 4.1.3 本文總體思路31-34
• 4.2 優(yōu)化模型34-35
• 4.2.1 目標(biāo)函數(shù)34
• 4.2.2 約束條件34-35
• 4.3 改進(jìn)粒子群算法35-36
• 4.3.1 粒子群算法參數(shù)的改進(jìn)35-36
• 4.3.2 粒子變異36
• 4.4 改進(jìn)粒子群算法的流程36-38
• 第5章 算例分析38-42
• 5.1 算例數(shù)據(jù)38
• 5.2 計(jì)算結(jié)果38-42
• 5.2.1 計(jì)算效率分析38
• 5.2.2 計(jì)算結(jié)果分析38-42
• 第6章 結(jié)論與展望42-44
• 6.1 結(jié)論42-43
• 6.2 展望43-44
• 參考文獻(xiàn)44-48
• 附錄A1常規(guī)發(fā)電機(jī)組數(shù)據(jù)48-49
• 附錄A2日前發(fā)電計(jì)劃49-52
• 附錄A3負(fù)荷和風(fēng)電預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)52-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參加的科研工作61-62
• 致謝62

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