【摘 要】
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随着社会经济的不断发展,人类对能源的需求日益增大,已经有大规模风电接入电网运行。相比于煤炭、石油等常规化石能源,风电具有的不确定性非常明显,表现为在当前的技术条件下
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随着社会经济的不断发展,人类对能源的需求日益增大,已经有大规模风电接入电网运行。相比于煤炭、石油等常规化石能源,风电具有的不确定性非常明显,表现为在当前的技术条件下风电尚不能被准确预测,同时由于风速的快速波动导致风电功率的频繁波动,因此风电不能像传统能源那样进行调度。如何刻画风电功率的不确定性以及在电力系统调度与运行决策中考虑风电的不确定性成为研究的关键。本文提出将场景分析的理论应用于刻画刻画风电功率的不确定性以及将随机优化的方法应用于含风电电力系统的调度与运行决策。本文研究了单风电场出力动态场景生成方法。首先对风电功率的随机性进行建模,通过分析实际分布模型、正态分布模型和通用分布模型,将这三种模型用于刻画风电功率的实际概率分布,然后分析风电功率波动性,提出采用通用分布来刻画风电功率的波动特性,最后根据逆变换抽样方法和利用多元标准正态分布刻画跨时间断面随机变量的相关性,提出了基于通用分布随机生成大量模拟风电不确定性的场景的方法。本文论证了基于通用分布生成风电功率动态场景方法的有效性。本文研究了多风电场出力动态场景生成方法。与单风电场相比,多风电场的出力不确定性需考虑风电场之间的相关性。本文对多元随机变量相关性分析,介绍几种常见的相关性测度,然后引入Copula函数理论,将多元随机变量联合分布函数与各个随机变量的边缘分布函数连接起来,在考虑随机变量间的相关性的基础之上,提出基于Copula函数的多风电场联合出力建模方法,再与场景的方法相结合,本文提出两种类型的多风电场联合出力场景生成方法,分别是基于相关性分析的多风电场出力场景生成方法与基于经验Copula的多风电场出力动态场景生成方法。本文从理论上证明了基于经验Copula的多风电场出力动态场景生成方法的有效性。本文研究了如何在电力系统调度与运行决策中考虑风电的不确定性,主要研究含大规模风电的电力系统的机组组合问题,设计了混合整数线性化的随机机组组合模型在IEEE 118节点母线系统的算例,通过算例对比分析,验证了在单风电场机组组合模型中采用通用分布模型求解的准确性以及在多风电场机组组合模型中采用基于经验Copula的多风电场出力动态场景的必要性。最后,本文对风电场出力动态场景生成方法及其在随机机组组合中的应用做了总结,并对未来需要研究的工作进行了展望。
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