含風(fēng)能電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度研究

【摘要】：隨著化石能源的不斷枯竭和環(huán)境污染問題日益突出，開發(fā)和利用清潔、綠色的風(fēng)能進(jìn)行發(fā)電已經(jīng)成為了一種勢(shì)在必行的趨勢(shì)。大規(guī)模的風(fēng)電場(chǎng)并入電網(wǎng)給社會(huì)帶來了良好的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益，但由于風(fēng)能具有隨機(jī)性、間歇性和不可調(diào)度性等特點(diǎn)，使得風(fēng)電輸出功率也具有不確定性的特點(diǎn)，因此，大規(guī)模的風(fēng)電場(chǎng)并入電網(wǎng)將會(huì)給電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度和可靠運(yùn)行帶來很多問題。本文是針對(duì)含風(fēng)能電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度這一課題展開了相關(guān)研究。 首先，本文簡(jiǎn)單介紹了三種電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型，考慮旋轉(zhuǎn)備用的單目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型通過增加上、下旋轉(zhuǎn)備用容量約束來表現(xiàn)風(fēng)電功率的波動(dòng)性給電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度帶來的難題，并在發(fā)電成本函數(shù)中考慮了閥點(diǎn)效應(yīng)的影響?？紤]污染物排放的電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型不僅考慮了發(fā)電成本函數(shù)，還考慮了環(huán)境污染的目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)而提出了含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型。考慮可靠性的電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型是在前兩個(gè)模型的基礎(chǔ)上，提出含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)可靠性優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型，也是本文研究的主要模型。 然后，針對(duì)考慮可靠性的電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，引入了負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差和風(fēng)電輸出功率的預(yù)測(cè)誤差的概率密度函數(shù)，來體現(xiàn)風(fēng)電的不確定性給電力系統(tǒng)帶來的影響，還在經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)函數(shù)中考慮了風(fēng)電計(jì)劃出力比實(shí)際出力過多或過少所需要的備用成本，由此得出了本文所要研究的含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型。 最后，為了驗(yàn)證考慮可靠性的電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的實(shí)用性，本文在非劣排序遺傳算法和微分進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上，提出了非劣排序微分進(jìn)化算法，并且針對(duì)非劣排序微分進(jìn)化算法所具有的缺陷進(jìn)行改進(jìn)，用改進(jìn)后的非劣排序微分進(jìn)化算法對(duì)其進(jìn)行求解。以一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的6機(jī)組系統(tǒng)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明了用本文提出的含風(fēng)能電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度的方案能夠更加全面、合理，同時(shí)也能夠體現(xiàn)實(shí)際的電力系統(tǒng)運(yùn)行對(duì)成本和可靠性的要求。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電 經(jīng)濟(jì)調(diào)度 旋轉(zhuǎn)備用 非劣排序微分進(jìn)化算法
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TM73
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 課題的目的和意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 優(yōu)化算法10-12
• 1.2.3 存在的主要問題12-13
• 1.3 論文的主要工作13
• 1.4 本章小結(jié)13-15
• 第二章 含風(fēng)能電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度研究15-21
• 2.1 電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題15-17
• 2.2 風(fēng)電場(chǎng)接入電力系統(tǒng)給電網(wǎng)調(diào)度帶來的問題17-18
• 2.3 含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的關(guān)鍵技術(shù)18-19
• 2.4 含風(fēng)能電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題的影響因素19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第三章 含風(fēng)能電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型21-35
• 3.1 考慮旋轉(zhuǎn)備用的單目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型21-24
• 3.1.1 目標(biāo)函數(shù)21-22
• 3.1.2 約束條件22-24
• 3.1.3 模型評(píng)價(jià)24
• 3.2 考慮污染物排放的電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型24-31
• 3.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化的概述24-26
• 3.2.2 目標(biāo)函數(shù)26-30
• 3.2.3 約束條件30
• 3.2.4 模型評(píng)價(jià)30-31
• 3.3 考慮可靠性的電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型31-34
• 3.3.1 目標(biāo)函數(shù)31-33
• 3.3.2 約束條件33-34
• 3.3.3 模型評(píng)價(jià)34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 多目標(biāo)優(yōu)化算法研究35-57
• 4.1 多目標(biāo)優(yōu)化方法35-41
• 4.1.1 基于單目標(biāo)思路的多目標(biāo)求解方法35-38
• 4.1.2 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化算法38-41
• 4.2 NSGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化算法41-45
• 4.2.1 算法特征41-44
• 4.2.2 NSGA-Ⅱ算法流程44-45
• 4.3 非劣排序微分進(jìn)化算法（NSDE）45-49
• 4.3.1 基本微分進(jìn)化算法45-48
• 4.3.2 非劣排序微分進(jìn)化算法48-49
• 4.4 改進(jìn)的非劣排序微分進(jìn)化算法（INSDE）49-54
• 4.4.1 擁擠距離的改進(jìn)50-51
• 4.4.2 微分進(jìn)化算法中參數(shù)的改進(jìn)策略51-52
• 4.4.3 模糊集理論52
• 4.4.4 熵權(quán)法52-54
• 4.5 基于 INSDE 的含風(fēng)能電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度求解方法54-56
• 4.6 本章小結(jié)56-57
• 第五章 仿真實(shí)例與分析57-69
• 5.1 含風(fēng)電場(chǎng)調(diào)度問題中的不確定模型57-63
• 5.1.1 負(fù)荷的不確定性模型57-58
• 5.1.2 風(fēng)電功率的不確定性模型58-62
• 5.1.3 負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差與風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的混合模型62-63
• 5.2 含風(fēng)電場(chǎng)的 6 機(jī)組算例分析63-68
• 5.2.1 系統(tǒng)參數(shù)63-64
• 5.2.2 單目標(biāo)成本優(yōu)化64-65
• 5.2.3 多目標(biāo)優(yōu)化仿真結(jié)果分析65-68
• 5.3 本章小結(jié)68-69
• 第六章 結(jié)論與展望69-71
• 6.1 結(jié)論69-70
• 6.2 展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-76
• 致謝76

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基于隨機(jī)模擬粒子群算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度    江岳文;陳沖;溫步瀛;

大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度建模和決策算法    王粵;肖進(jìn)永;栗然;

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基于模糊理論的化工過程多目標(biāo)優(yōu)化集成研究    孫力

基于群智能的魯棒多目標(biāo)優(yōu)化方法及應(yīng)用    徐鳴

考慮負(fù)荷特性的電壓崩潰及其市場(chǎng)化預(yù)防方法研究    馬瑞

演化優(yōu)化及其在圖象恢復(fù)領(lǐng)域中的應(yīng)用    曾三友

指尖密封結(jié)構(gòu)和性能的設(shè)計(jì)分析與試驗(yàn)研究    蘇華

改進(jìn)的遺傳算法及其在多目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用研究    江務(wù)學(xué)

基于遺傳算法的大學(xué)排課問題的研究    趙光哲

基于改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法的軋制規(guī)程優(yōu)化設(shè)計(jì)    韓欣艷

遺傳算法用于多目標(biāo)過程優(yōu)化綜合的研究    王達(dá)

改進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法及多目標(biāo)優(yōu)化軟件的研制    耿玉磊

多目標(biāo)優(yōu)化的電梯群控算法    王國(guó)萍

綿陽(yáng)市涪江水環(huán)境承載力研究    李玲

遺傳算法在多目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用研究    張安英

基于免疫遺傳計(jì)算的鉆前工程多目標(biāo)優(yōu)化研究    崔麗

基于綜合利益最優(yōu)的集成調(diào)度優(yōu)化模型應(yīng)用研究    王建波