含大规模风电并网的电力系统多目标清洁调度

【摘要】：国家“节能减排”政策逐步推广执行,将可再生能源开发利用作为改善能源结构、提高环境质量和促进经济健康发展的必要手段。我国风能资源储备丰富,风力发电作为可再生能源发电中的佼佼者已经进入了快速发展期。电力系统最优运行状态是电力系统优化调度追寻的目标。实际运行中,要综合考虑各种影响因素的优先级和复杂性,同时对系统燃料耗费、经济效益、网损、污染气体排放水平、环境效益等多目标进行优化。我国采用大规模集中开发和远距离输送的风电发展模式,大规模的非同步电源集中接入改变了电力系统运行方式与结构,大规模风电出力的随机性、波动性令系统的运行工况变得更加复杂。本文以大规模风电接入电力系统的优化调度为切入点,研究满足清洁调度前提下的优化调度方法与策略。首先对接入电网的储能系统、电动汽车(PEV),以及可调控负荷进行适用性分析,选择技术成熟、具有一定推广基础的可调控资源提供辅助功率调节,为削峰填谷、增加调度灵活性提供技术支持。针对大规模风电并网时的间歇性和波动性,在保证电网稳定性的前提下,以火电机组出力等为决策变量,以清洁调度(污染物排放)为基本优化目标。通过比较多优化目标的差异和特点,考虑用户侧的PEV延迟充电特性对电网运行的影响,建立其与优化目标之间的联系,并在目标函数中参考用户侧延迟充电不满意度指标,体现了供需侧在清洁调度问题上的相互联系和作用,为多目标优化在选择最优解过程中提供了更多的依据和方向。针对电力系统运行优化中的高维、非线性、多约束的多目标优化问题,选择收敛性较好的多目标优化进化算法,即非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对清洁调度问题进行求解。 【关键词】：清洁调度 大规模风电 辅助功率调节 延迟充电不满意度 非劣排序遗传算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73;TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 风电发展现状11
• 1.2.2 电力系统优化调度模型与算法11-12
• 1.2.3 含新能源的优化调度12-13
• 1.2.4 大规模风电接入下的多目标清洁调度13-15
• 1.2.5 优化算法15
• 1.3 本文的研究框架与主要工作15-17
• 第2章 电力系统清洁调度模型17-23
• 2.1 前言17
• 2.2 辅助功率调节的适用性分析17-20
• 2.2.1 储能系统17-18
• 2.2.2 电动汽车18-19
• 2.2.3 可调控负荷19-20
• 2.3 多目标的选取20-21
• 2.3.1 火电机组排污量20
• 2.3.2 火电机组发电成本20
• 2.3.3 延迟充电不满意度20-21
• 2.3.4 弃风量21
• 2.4 本章小结21-23
• 第3章 多目标优化算法与模型求解23-29
• 3.1 前言23
• 3.2 非劣排序遗传算法23-24
• 3.3 非劣排序遗传算法-Ⅱ24-26
• 3.3.1 NSGA的缺点24-25
• 3.3.2 NSGA-Ⅱ的优点和实现过程25-26
• 3.4 基于NSGA-Ⅱ的优化调度问题求解26-27
• 3.5 本章小结27-29
• 第4章 含大规模风电并网的多目标清洁调度29-39
• 4.1 前言29
• 4.2 目标函数29-30
• 4.3 决策变量30
• 4.4 约束条件30-38
• 4.4.1 基础数据31-32
• 4.4.2 不含延迟充电的优化结果分析32-34
• 4.4.3 含延迟充电的优化结果分析34-36
• 4.4.4 含延迟充电不满意度的优化结果分析36-37
• 4.4.5 含弃风量的优化结果分析37-38
• 4.5 本章小结38-39
• 第5章 总结与展望39-41
• 5.1 总结39-40
• 5.2 展望40-41
• 参考文献41-46
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果46-47
• 致谢47-48
• 作者简介48

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