含大规模风电的电力系统优化调度研究

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随着风电的飞速发展,风电场接入电网的规模日益扩大。然而,风电的随机性、波动性以及反调峰特性,对常规电力系统的运行分析、调度及控制方式提出了新的挑战,以风电功率预测技术为基础的电力系统调度管理是目前最为经济有效的解决办法。本文的主要工作包括:(1)提出时间序列长记忆模型的风电场短期功率预方法。针对传统时间序列ARIMA模型预测风速的不足,本文提出基于时间序列长记忆模型的风电场功率预测。针对风电场实测历史数据存在缺失和错误问题,提出基于EM算法的风功率不完全数据处理方法。通过预测结果比较分析,长记忆模型的风电场短期功率预测提高了风电场功率预测的准确性,具有实际价值。(2)建立包含发电成本、环境成本、风电并网带来风险成本三个优化目标的调度优化模型。通过风电预测值和负荷预测值2个随机变量的概率密度来估算失负荷期望和弃风期望,并将其作为风险成本引入到模型中。通过发电成本、环境成本与风险成本的互相牵制来获取最优的调度结果,有效地保证电力系统的环境友好性、经济性和安全性。选取调度方案时,对发电成本、环境成本与风险成本乘以权重进行加权,得到满足不同政策法规的调度方案。(3)针对一般粒子群算法求解优化调度模型中的不足,提出分布估计─粒子群算法。在此求解方法中,首先通过机组容量以及可调节的容量范围参数,生成机组开机停机概率,生成初机组组合。然后通过引入分布估计算法,来改善粒子群算法搜索机组组合的能力差的问题,最后利用粒子群算法解决连续性问题的优势得到较优机组组合和负荷分配结果。仿真结果显示,风电并网可以显著降低系统总发电成本和污染气体排放量;同时采用分布估计─粒子群算法较高的精确性和收敛速度体现该种算法的应用价值。
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