【摘 要】
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随着现代智能电网中风电、光伏和水电的占比大幅提升,风光水电综合并网发电所呈现出的多重不确定性给电力系统优化调度决策带来了愈加显著的风险。然而风电、光伏、水电出力的随机波动强和发电设备涉网特性差异大等特点,限制了其大规模并网和完全消纳。同时这种现象带来了巨大的弃风弃光弃水问题,给发电侧优化调整和配网侧安全平稳运营提出了巨大的挑战。为了对风光水电多重不确定性给优化调度过程带来的风险进行更为合理且灵活地
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随着现代智能电网中风电、光伏和水电的占比大幅提升,风光水电综合并网发电所呈现出的多重不确定性给电力系统优化调度决策带来了愈加显著的风险。然而风电、光伏、水电出力的随机波动强和发电设备涉网特性差异大等特点,限制了其大规模并网和完全消纳。同时这种现象带来了巨大的弃风弃光弃水问题,给发电侧优化调整和配网侧安全平稳运营提出了巨大的挑战。为了对风光水电多重不确定性给优化调度过程带来的风险进行更为合理且灵活地评价,本文将对此展开研究,主要工作归纳如下:（1）对预测出的风速、太阳辐射度和河流流量数据选取合适的不确定性分布函数进行拟合,得出这些不确定变量与所对应风电、光伏、小水电出力的关系式,通过不确定性置信区间和可用出力直方图来计算风光水电出力预估功率偏差置信风险指标;在分类机会约束方法的基础上提出了风光水电出力高估/低估功率偏差置信风险的具体计算公式;在决策变量中引入系统变压器变比和无功补偿装置容量,通过这种方法来控制调节发电设备的出力,达到充分利用智能电网可控资源的目的;最终在计及风光水电多重不确定性置信风险的基础上构建了经济/风险多目标源网协调优化调度模型。（2）为了高效可靠地求解本文所建立的复杂模型,创新性地提出了一种将高效优势可行解约束处理方法与在动态资源中使用分配策略的分解多目标进化算法相结合的多目标动态分解进化（Multi-objective Dynamical Decomposition Evolutionary,MODDE）算法,使算法求解过程更加高效,最大程度地利用不可行域解的种群信息,同时解决了常规MOEA/D中存在的每个子问题计算量相同而导致寻优过程没有效率的问题。在选取帕累托最优折衷解方面,提出了一种改进的逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to An Ideal Solution,TOPSIS）,相较于传统的TOPSIS法改进了各方案与正负理想解的相对接近度计算公式,可以更为合理且客观地评价各方案的优劣程度。（3）对比了Burr分布、对数正态分布以及Gumbel分布各自拟合风、光、水电不确定性时的效果,并以风光水电机组接入的改进型IEEE30节点系统进行算例仿真计算。算例分析从不同置信水平、不同调度方法和不同优化算法这三大方面具体展开对比,得出以下结论:本文调度模型在面对不同比例的不确定变量时仍然具有兼顾风险与成本的能力,由此验证了模型的精确性和可行性;源网协调优化调度时,网络各节点电压分布更为均衡,能很好改善常规调度时总体电压偏差较大的问题,降低常规调度对众多用电设备以及电网安全稳定和经济运行的危害;MODDE算法的优越性高于其他优化算法,其性能和计算效率更佳。本文提出的模型与算法为电动汽车储能、负荷需求响应和多目标智能优化算法等提供了新思路,可将其进一步结合到源-网-荷-储协调优化计算中。
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