含风电电力系统的场景分析方法及其在随机优化中的应用

【摘要】：风力发电具有显著的随机性和波动性,且不受调度。随着我国风电并网比例与日俱增,风电“并网难”问题日益突出。在电力系统规划与运行中如何充分考虑风电的随机性和波动性,成为了当前世界范围内工业界和学术界普遍关心的前沿性难题。 论文首先构建了基于场景分析方法的含大规模风电电力系统随机优化决策框架,根据是否考虑随机变量的相关性,将风电场景细化为静态场景和动态场景两方面分别论述场景生成的方法,并结合各自的具体实例——大规模风电输送通道落点优选和随机机组组合,深入研究了场景分析方法在随机优化中的应用,取得了以下几方面的创新成果： 在场景生成方面：风功率预测误差的解析理论分布对于不同的预测手段和应用地点尚不具有广泛的适用性。对此,本文提出了“以随机变量的经验分布作为场景生成的输入”的思想；通过等间距抽样法,对单个随机变量或多个相互独立的随机变量的经验分布进行抽样,采用柯列斯基分解或场景树法对抽样值进行重新排列组合,介绍了一套基于拉丁超立方抽样的静态场景生成方法；已有的动态场景生成方法没有计及风电的波动特性。并且,与目前广泛使用的风功率“点预测”手段相应的动态场景生成方法不完备。对此,本文提出了一种考虑风功率随机性和波动性的动态场景生成方法,采用“预测箱”统计风功率点预测的预测误差经验分布,通过对多元正态分布协方差结构的关键参数进行辨识和逆变换抽样,使得随机生成的动态场景既符合风电的随机性又符合波动性。 关于风功率静态场景在随机优化中的应用方面：论文将静态场景生成与随机优化方法结合应用到我国某省接入外来大规模风电的输送通道落点优选问题中,设计了风电落点多目标决策的评价指标体系及其权重设置方法；通过仿真分析,本文发现电力系统的多样化运行方式可能会影响决策模型的结果。因此,论文利用带有概率信息的多个典型静态场景刻画了运行方式的多样性,提出了一种考虑多场景的风电落点随机优化方法。 关于风功率动态场景在随机优化中的应用：论文以随机机组组合作为对象,通过计算发现：经过经典的场景削减方法得到的最有可能发生的场景可能忽略部分极端场景,这些极端场景虽然发生概率很低,但是一旦发生造成的影响是巨大的。鉴于此,本文从场景生成得到的原始大量场景集合中辨识出极端边界场景,并将其引入到修正后的随机机组组合模型中刻画极端事件造成的损失期望,构成了两阶段随机机组组合方法,权衡了系统运行的经济性和可靠性。并且随机机组组合模型经过混合整数线性化,调用CPLEX软件实现了问题的快速准确求解。 【关键词】：风电 场景生成 场景削减 随机优化 机组组合
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 论文创新点5-9
• 摘要9-10
• Abstract10-12
• 1 绪论12-22
• 1.1 研究的背景和意义12-13
• 1.2 研究的对象和范围13-14
• 1.3 当前相关研究现状的评述14-20
• 1.3.1 我国风电大规模开发与利用的现状14-16
• 1.3.2 风电的随机性与波动性建模的研究现状16-17
• 1.3.3 风电的场景分析方法的研究现状17-18
• 1.3.4 含风电电力系统的优化问题研究现状18-20
• 1.4 当前相关研究尚待解决的问题20-21
• 1.5 论文的主要工作21-22
• 2 场景分析与随机优化的基础理论22-32
• 2.1 随机优化的基本概念与模型22-24
• 2.1.1 基于Here-And-Now策略的机会约束模型23
• 2.1.2 基于Wait-And-See策略的分布模型及期望模型23-24
• 2.2 场景分析理论24-28
• 2.2.1 场景生成与削减的引出24-26
• 2.2.2 场景生成与削减的概念26-27
• 2.2.3 场景削减的方法27-28
• 2.3 含风电电力系统的随机优化框架设计28-30
• 2.4 本章小结30-32
• 3 风功率的场景生成方法32-60
• 3.1 风速以及风功率的概率分布32-35
• 3.1.1 解析分布模型32-33
• 3.1.2 非参数的分布模型33-35
• 3.2 风功率预测误差的概率分布35-37
• 3.2.1 风功率的预测箱35-36
• 3.2.2 风功率预测误差的关于点预测的条件分布36-37
• 3.3 风功率静态场景的生成方法37-41
• 3.3.1 等间距抽样38-39
• 3.3.2 抽样值的重新排列组合39-41
• 3.4 风功率动态场景的生成方法41-47
• 3.4.1 风功率的逆变换抽样41-43
• 3.4.2 风功率的多元标准正态分布43-44
• 3.4.3 协方差的关键参数辨识44-46
• 3.4.4 动态场景生成的步骤46-47
• 3.5 算例分析47-58
• 3.5.1 静态场景的生成示例与对比47-49
• 3.5.2 风功率动态场景的波动性与协方差关键参数的关系49-52
• 3.5.3 初始生成场景规模的讨论52-53
• 3.5.4 风功率动态场景的生成过程示例53-55
• 3.5.5 动态场景生成方法与其它方法的比较55-58
• 3.6 本章小结58-60
• 4 考虑风功率静态场景的风电落点随机优化60-76
• 4.1 风功率静态场景与大规模风电输送通道落点优选60-61
• 4.2 大规模风电落点的评价指标及其权重设置61-66
• 4.2.1 评价指标体系61-64
• 4.2.2 指标的权重设置方法64-66
• 4.3 考虑多场景的风电落点随机优化方法66-68
• 4.4 算例分析68-75
• 4.4.1 算例介绍与静态场景计算68-70
• 4.4.2 大规模风电接入对受端电网的影响与权重的确定70-72
• 4.4.3 确定性决策与随机优化决策的比较72-74
• 4.4.4 决策指标的灵敏度分析74-75
• 4.5 本章小结75-76
• 5 考虑风功率动态场景的机组组合随机优化76-96
• 5.1 风功率动态场景与机组组合76-79
• 5.2 随机机组组合模型的混合整数线性化79-83
• 5.3 考虑极端边界场景的两阶段随机机组组合83-88
• 5.3.1 极端出力场景和极端爬坡场景的辨识84-85
• 5.3.2 两阶段随机机组组合85-88
• 5.4 算例分析88-93
• 5.4.1 IEEE 118母线系统与算例介绍88
• 5.4.2 极端边界场景的辨识88-92
• 5.4.3 对日内动态经济调度的影响比较92-93
• 5.4.4 运算量比较93
• 5.5 本章小结93-96
• 6 总结与展望96-100
• 6.1 总结96-98
• 6.2 展望98-100
• 参考文献100-106
• 附录A 评价动态场景的Brier Score定义106-108
• 附录B 各场景下的评价指标计算结果108-110
• 附录C 机组组合和经济调度模型的符号说明110-114
• 附录D 线路潮流灵敏度系数的推导114-116
• 附录E IEEE 118母线系统数据说明116-124
• 附录F 日内动态经济调度模型124-126
• 攻读博士学位期间的科研成果目录126-128
• 致谢128

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