引入風(fēng)電機(jī)組的安全約束機(jī)組組合方法

【摘要】：安全約束機(jī)組組合優(yōu)化問題是電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度及安全校核的基礎(chǔ),對電網(wǎng)短期優(yōu)化運(yùn)行具有極其重要的作用,因此對機(jī)組組合問題的研究具有重要的經(jīng)濟(jì)意義和社會意義。自然界中風(fēng)力資源極其豐富,風(fēng)力發(fā)電已成為解決世界范圍內(nèi)日益嚴(yán)峻的環(huán)境和能源問題的主要方法之一。隨著風(fēng)力發(fā)電的廣泛使用,越來越多的風(fēng)電機(jī)組將會被引入發(fā)電計(jì)劃中。然而,風(fēng)電機(jī)組會對機(jī)組組合問題帶來較大影響,因此研究含風(fēng)電機(jī)組的機(jī)組組合很有必要。本文主要對含風(fēng)電的安全約束機(jī)組組合問題進(jìn)行了研究。 首先,通過將機(jī)組出力區(qū)間分段,并將目標(biāo)函數(shù)線性化為一組線性規(guī)劃方程來降低模型求解難度。針對機(jī)組組合問題中整數(shù)變量的特點(diǎn),通過求解含網(wǎng)絡(luò)安全約束的松弛計(jì)算模型并和判定規(guī)則比較,辨識出長時間保持開或停狀態(tài)的機(jī)組,并獲得在調(diào)度過程中需要啟停的機(jī)組集合,減小機(jī)組組合問題中離散變量的規(guī)模,加速求解過程。之后,將安全約束機(jī)組組合模型分解為兩個優(yōu)化子問題,上層為無網(wǎng)絡(luò)約束的機(jī)組組合問題,下層為以網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)的交流網(wǎng)絡(luò)約束最優(yōu)潮流問題,對于下層算完后仍有越限的,將形成一些新的約束返回原問題循環(huán)求解。采用兩個標(biāo)準(zhǔn)測試算例的仿真計(jì)算,并將結(jié)果與其他文獻(xiàn)的方法做分析和對比,結(jié)果表明應(yīng)用該方法所得啟停機(jī)組可靠,計(jì)算結(jié)果合理穩(wěn)定,計(jì)算速度快。 其次,在比較了目前應(yīng)用于電網(wǎng)的風(fēng)電機(jī)組后,發(fā)現(xiàn)異步風(fēng)電機(jī)組是對安全約束機(jī)組組合問題影響最大的風(fēng)電機(jī)組,其影響包括有功出力的不確定性和吸收無功后電壓跌落,因此本文主要研究將異步風(fēng)電機(jī)組引入機(jī)組組合問題?？紤]到異步風(fēng)機(jī)的結(jié)構(gòu)與普通火電機(jī)組不同,異步電機(jī)發(fā)電的同時要吸收一定的無功,因此在處理交流安全約束問題時對風(fēng)電機(jī)組采用Q-V模型,避免出現(xiàn)無功不足而導(dǎo)致電壓越限。風(fēng)電出力具有很強(qiáng)的波動性,其有功的估值主要基于風(fēng)速的預(yù)測,本文采用威布爾模型來判斷風(fēng)速的置信區(qū)間由此得到風(fēng)電出力的估值。 最后,將風(fēng)電出力按一個區(qū)間量放入安全約束機(jī)組組合模型中。含區(qū)間量的模型需要通過變換為一組常規(guī)的約束式和極限場景來處理,并修改網(wǎng)絡(luò)安全約束來保證系統(tǒng)的安全。上層無網(wǎng)絡(luò)約束的機(jī)組組合模型的求解運(yùn)用Benders分解法將整數(shù)變量和連續(xù)變量分開求解,下層模型用原對偶內(nèi)點(diǎn)法求解。本文以添加了風(fēng)電機(jī)組的IEEE-57測試系統(tǒng)為算例,應(yīng)用CPLEX輔助求解上層線性混合整數(shù)問題,通過計(jì)算結(jié)果與其他模型的分析比較驗(yàn)證了該方法的合理性和可行性。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電機(jī)組 機(jī)組組合 交流網(wǎng)絡(luò)約束 極限場景 分層計(jì)算
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TM614
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 引言11-12
• 1.2 機(jī)組組合的現(xiàn)狀12-13
• 1.3 風(fēng)電對機(jī)組組合的影響13-14
• 1.4 論文的主要研究內(nèi)容14-16
• 第二章 安全約束機(jī)組組合的模型與算法16-35
• 2.1 機(jī)組組合模型16-19
• 2.2 線性化目標(biāo)函數(shù)19-20
• 2.3 整數(shù)變量辨識方法20-23
• 2.4 雙層優(yōu)化算法23-30
• 2.5 算例分析30-34
• 2.5.1 IEEE 9機(jī)30節(jié)點(diǎn)算例30-32
• 2.5.2 IEEE 54機(jī)118節(jié)點(diǎn)算例32-34
• 2.6 小結(jié)34-35
• 第三章 風(fēng)電機(jī)組建模分析35-44
• 3.1 風(fēng)電并網(wǎng)問題35-36
• 3.2 風(fēng)電機(jī)組類型36-40
• 3.3 威布爾風(fēng)速模型40-43
• 3.4 小結(jié)43-44
• 第四章 引入風(fēng)電的機(jī)組組合問題44-57
• 4.1 風(fēng)電出力的區(qū)間量44-46
• 4.2 引入風(fēng)電的機(jī)組組合的模型46-47
• 4.2.1 極限場景的選取46
• 4.2.2 網(wǎng)絡(luò)安全約束的修改46-47
• 4.3 模型求解47-51
• 4.3.1 Benders分解法47-49
• 4.3.2 算法流程49-51
• 4.4 算例分析51-56
• 4.4.1 IEEE 57節(jié)點(diǎn)算例52-56
• 4.5 小結(jié)56-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-60
• 5.1 總結(jié)57-58
• 5.2 展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 碩士期間完成論文65

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美國德州電力市場（上）    國家電監(jiān)會市場部供稿

美國紐約電力市場（上）    國家電監(jiān)會市場部供稿

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風(fēng)力發(fā)電與空氣電站    葆翔

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國內(nèi)最小減搖鰭研制成功    洪超

優(yōu)勢互初 GE能源集團(tuán)新華控制整裝待發(fā)    本報記者 倪旻

有功、無功預(yù)測及優(yōu)化理論研究    潘志遠(yuǎn)

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發(fā)電市場合約管理與機(jī)組組合問題研究    王鵬

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引入風(fēng)電機(jī)組的安全約束機(jī)組組合方法    謝胤喆

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基于改進(jìn)離散粒子群算法的機(jī)組組合優(yōu)化    陳海良

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