基于功率波動(dòng)的風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)及調(diào)控策略研究

【摘要】：風(fēng)能是一種可再生綠色清潔能源,但風(fēng)電存在隨機(jī)性、間歇性和不確定性的特點(diǎn),不僅帶來(lái)電網(wǎng)運(yùn)行控制的調(diào)峰、調(diào)頻、調(diào)壓等技術(shù)問(wèn)題,還面臨與現(xiàn)有電力市場(chǎng)規(guī)則融合的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。 針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)不穩(wěn)定的輸出功率饋入電網(wǎng)問(wèn)題,總結(jié)分析了不同風(fēng)電價(jià)格規(guī)制及其調(diào)控成本分?jǐn)偰Ｊ?研究混合儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑風(fēng)電場(chǎng)輸出功率波動(dòng)的機(jī)理及對(duì)上網(wǎng)電價(jià)的影響,提出一種基于功率波動(dòng)的風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)模型和優(yōu)化調(diào)控策略。 首先,采用風(fēng)電場(chǎng)典型經(jīng)濟(jì)模型和項(xiàng)目投資經(jīng)濟(jì)效益決策模型,評(píng)價(jià)分析現(xiàn)行標(biāo)桿電價(jià)下國(guó)內(nèi)相關(guān)風(fēng)電項(xiàng)目的投資回報(bào)率。以四個(gè)不同區(qū)域內(nèi)的標(biāo)桿電價(jià)、年等效滿負(fù)荷小時(shí)數(shù)為變量,內(nèi)部收益率為目標(biāo)函數(shù),聯(lián)合敏感性分析,計(jì)算典型風(fēng)電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。 其次,提出了一種基于修正標(biāo)桿電價(jià)和功率波動(dòng)系數(shù)的風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)規(guī)制方法。以合理的內(nèi)部收益率修正現(xiàn)行標(biāo)桿電價(jià),并根據(jù)電網(wǎng)公司對(duì)1min和10min內(nèi)風(fēng)電并網(wǎng)功率波動(dòng)最大變化率的限定,提出可反映并網(wǎng)功率平穩(wěn)度和實(shí)時(shí)功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的評(píng)價(jià)指標(biāo),制定功率波動(dòng)系數(shù),建立了考慮合理標(biāo)桿電價(jià)和功率波動(dòng)系數(shù)的風(fēng)電上網(wǎng)定價(jià)模型。風(fēng)電場(chǎng)可通過(guò)使用儲(chǔ)能技術(shù)提高輸出功率穩(wěn)定性,獲得較大的功率波動(dòng)系數(shù)和更多價(jià)格補(bǔ)貼。 應(yīng)用超級(jí)電容器和蓄電池,構(gòu)建具有多特征參數(shù)的風(fēng)電混合儲(chǔ)能系統(tǒng),并設(shè)計(jì)了該系統(tǒng)的配置方式和協(xié)調(diào)控制方法?；贛atlab/Simulink仿真平臺(tái),研究不同特征參數(shù)控制下的風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化方案。結(jié)合風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)模型,提出一種考慮平抑功率波動(dòng)的優(yōu)化調(diào)控策略,建立了可反映系統(tǒng)參數(shù)與功率評(píng)價(jià)指標(biāo)、調(diào)控成本、上網(wǎng)電價(jià)關(guān)系的模型。 通過(guò)Matlab編程,建立基于最小二乘支持向量機(jī)的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)控策略模型,采用量子粒子群算法優(yōu)化該非線性回歸模型的參數(shù),并對(duì)該模型的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),得到最佳系統(tǒng)參數(shù)組合下的最優(yōu)工作特性。相關(guān)的算例結(jié)果及經(jīng)濟(jì)性分析,驗(yàn)證了所提優(yōu)化調(diào)控策略的可行性。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電功率波動(dòng) 上網(wǎng)電價(jià) 優(yōu)化調(diào)控策略 內(nèi)部收益率 混合儲(chǔ)能系統(tǒng) 最 小二乘支持向量機(jī) 量子粒子群
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TM614
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-11
• CONTENTS11-14
• 第一章 緒論14-24
• 1.1 課題研究的背景及選題意義14-15
• 1.2 風(fēng)電價(jià)格規(guī)制的研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 不同國(guó)家的風(fēng)電價(jià)格規(guī)制15-17
• 1.2.2 不同電價(jià)規(guī)制下的調(diào)控成本分?jǐn)?/span>17-18
• 1.3 風(fēng)電功率波動(dòng)對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行控制的影響18-20
• 1.4 儲(chǔ)能技術(shù)在風(fēng)電功率優(yōu)化調(diào)控中的應(yīng)用20-22
• 1.5 本文的主要研究工作與安排22-24
• 第二章 風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)濟(jì)與評(píng)價(jià)模型24-38
• 2.1 風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)濟(jì)模型24-27
• 2.1.1 現(xiàn)行標(biāo)桿電價(jià)24
• 2.1.2 風(fēng)電投資總額24-26
• 2.1.3 風(fēng)電總成本費(fèi)用26-27
• 2.1.4 風(fēng)電銷(xiāo)售及利稅27
• 2.2 項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)與不確定性分析27-33
• 2.2.1 投資項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)27-29
• 2.2.2 投資內(nèi)部收益率29-31
• 2.2.3 不確定性與風(fēng)險(xiǎn)分析31-32
• 2.2.4 敏感性分析32-33
• 2.3 算例分析33-37
• 2.3.1 自有資金現(xiàn)金流量計(jì)算33-34
• 2.3.2 內(nèi)部收益率和敏感性分析34-37
• 2.4 本章小結(jié)37-38
• 第三章 基于功率波動(dòng)系數(shù)的風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)研究38-49
• 3.1 考慮內(nèi)部收益率的標(biāo)桿電價(jià)修正38
• 3.2 風(fēng)電功率波動(dòng)系數(shù)的引入38-42
• 3.2.1 風(fēng)電功率波動(dòng)特性39-40
• 3.2.2 風(fēng)電并網(wǎng)功率平穩(wěn)度的評(píng)估指標(biāo)40-41
• 3.2.3 風(fēng)電實(shí)時(shí)功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的評(píng)估指標(biāo)41-42
• 3.3 風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)定價(jià)模型42-43
• 3.4 算例分析43-44
• 3.4.1 不同評(píng)估指標(biāo)下功率波動(dòng)系數(shù)43-44
• 3.4.2 不同控制變量下風(fēng)電場(chǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)44
• 3.5 利用儲(chǔ)能技術(shù)提高功率波動(dòng)系數(shù)的方法44-48
• 3.5.1 基于濾波原理平抑風(fēng)電功率波動(dòng)45-46
• 3.5.2 儲(chǔ)能系統(tǒng)抑制風(fēng)電功率波動(dòng)原理及容量選取46-48
• 3.6 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于功率波動(dòng)平抑的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)控策略49-62
• 4.1 構(gòu)建平抑功率波動(dòng)的風(fēng)電系統(tǒng)49-51
• 4.1.1 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的配置方式49-50
• 4.1.2 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的控制策略50-51
• 4.2 算例分析51-54
• 4.2.1 風(fēng)電系統(tǒng)數(shù)據(jù)51-52
• 4.2.2 風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化輸出效果分析52-54
• 4.3 基于功率波動(dòng)平抑的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)控策略54-61
• 4.3.1 調(diào)控策略核心思想54-55
• 4.3.2 系統(tǒng)參數(shù)—評(píng)估指標(biāo)的短期模型55-56
• 4.3.3 系統(tǒng)參數(shù)—調(diào)控成本的長(zhǎng)期模型56-59
• 4.3.4 系統(tǒng)參數(shù)—上網(wǎng)電價(jià)的長(zhǎng)期模型59-61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第五章 基于QPSO-LSSVM的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)控策略模型62-78
• 5.1 建立QPSO-LSSVM調(diào)控成本分?jǐn)偛呗曰貧w模型62-69
• 5.1.1 支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)62-64
• 5.1.2 基于LSSVM的回歸模型64-66
• 5.1.3 支持向量機(jī)核函數(shù)的選擇66-67
• 5.1.4 QPSO優(yōu)化LSSVM模型參數(shù)67-69
• 5.2 對(duì)回歸模型尋優(yōu)的Matlab實(shí)現(xiàn)流程69-71
• 5.3 算例分析71-77
• 5.3.1 獲取建模數(shù)據(jù)71-73
• 5.3.2 建立QPSO-LSSVM調(diào)控成本分?jǐn)偛呗阅Ｐ?/span>73-74
• 5.3.3 基于QPSO的調(diào)控成本分?jǐn)偛呗阅Ｐ妥顑?yōu)解74-75
• 5.3.4 最優(yōu)工作特性及經(jīng)濟(jì)性分析75-77
• 5.4 本章小結(jié)77-78
• 總結(jié)與展望78-80
• 參考文獻(xiàn)80-84
• 攻讀學(xué)位期間所取得的科研成果84-86
• 致謝86

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