基于粒计算的风电并网电力系统备用容量优化

【摘要】：随着大规模风电并网,风电不可控性使得电网运行的控制难度加大,如电能质量变差、潮流分布不均匀、线路过载且调节困难、给电力调度带来麻烦等,这些问题严重影响电力系统的稳定运行。此外,系统备用容量分布的变化关系到系统的可靠性水平。因此,备用容量优化是提高系统对风电接纳能力和缓解风电并网对电力系统的不利影响的重要手段,并且能改善系统可靠性水平,达到备用资源的充分利用和电能供给可靠性的统一。而备用容量的优化和系统可靠性的统一,是一个多目标协调的问题,因此,采用常规的优化算法将会使得求解过程严重迟缓。本文主要从风电并网对电力系统可靠性的影响出发,着重研究结合粒计算思想方法和理论的多种群遗传算法,对风电并网后使得系统达到给定可靠性水平条件下的备用容量进行优化。 首先研究了国内外风电的发展现状以及风电并网对系统可靠性和备用容量的影响,在此基础上研究基于时间序列分析方法的风速预测模型和威布尔分布模型,对风电场的风速进行模拟,为风电并入电网对电力系统可靠性影响的研究奠定基础。 其次,重点研究了风电场并网对电力系统可靠性的影响,采用非序贯蒙特卡洛模拟法对包含风电场的电力系统进行可靠性评估。 再次,提出了一种基于交互式协调优化的多种群遗传算法,对电力系统的经济调度问题做了探索。引入精英策略和移民策略的多种群遗传算法,能够实现对多个种群同时进行优化搜索,移民策略通过移民算子实现种群之间进化过程中的信息交换,而精英策略通过人工选择算子保证进化过程的最优解。随后通过仿真验算和分析,验证了多种群遗传算法解决电力系统多目标优化问题的有效性。 最后,本文提出结合粒计算思想方法和理论的多种群遗传算法,该方法通过将解空间进行粒度划分,把优化的属性体现出来,并淘汰劣势的粒空间,使求解问题的搜索空间大大减少,实现快速优化。随后对风电接入的电力系统备用容量进行优化,通过对可靠性系统的仿真分析,验证了本文所提结合粒计算的多种群遗传算法的有效性。 【关键词】：风电并网 可靠性评估 多种群遗传算法 粒计算 备用容量优化
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 符号说明10-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 课题研究的背景和意义11-12
• 1.2 国内外风电发展现状12-13
• 1.3 风电并网对系统可靠性和备用容量的影响13
• 1.4 备用容量优化的研究现状13-14
• 1.5 本论文的主要工作14-16
• 第二章 基于时间序列分析法的风速预测模型16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 风电场风速预测方法16-18
• 2.3 时间序列分析ARMA模型18-22
• 2.3.1 建立风速预测模型18-19
• 2.3.2 模型的定阶、参数估计和检验19-22
• 2.4 威布尔分布模型22
• 2.5 算例分析22-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第三章 风电并网对电力系统可靠性的影响28-45
• 3.1 引言28
• 3.2 含风电接入的电力系统可靠性模型28-31
• 3.2.1 风机出力模型28-29
• 3.2.2 元件停运模型29-30
• 3.2.3 负荷模型30-31
• 3.3 含风电接入的电力系统可靠性评估指标31-32
• 3.4 基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估32-38
• 3.4.1 蒙特卡洛模拟法基本原理32-36
• 3.4.2 含风电接入的发输电系统可靠性评估流程36-38
• 3.5 算例研究38-43
• 3.5.1 风电在不同接入点接入系统的可靠性分析39-40
• 3.5.2 不同风电渗透率对系统可靠性的影响分析40-43
• 3.5.3 风电与传统机组对系统可靠性影响的对比分析43
• 3.6 本章小结43-45
• 第四章 交互式协调优化的多种群遗传算法多目标规划问题45-63
• 4.1 引言45
• 4.2 遗传算法基础理论45-48
• 4.3 多种群遗传算法48-49
• 4.4 交互式协调优化的多种群遗传算法49-55
• 4.4.1 交互式多目标协调优化方法49-52
• 4.4.2 算法流程52-53
• 4.4.3 电力系统多目标经济调度问题53-55
• 4.5 多种群遗传算法的应用研究55-62
• 4.6 本章小结62-63
• 第五章 基于粒计算的风电并网备用容量的优化63-82
• 5.1 引言63
• 5.2 备用容量优化模型63-65
• 5.3 粒计算的基本理论65-68
• 5.3.1 粒计算的发展65-66
• 5.3.2 两个基本问题66-67
• 5.3.3 基本定义67-68
• 5.4 粒计算与多种群遗传算法的结合68-73
• 5.4.1 进化信息系统的构建68-69
• 5.4.2 MPGA解空间的粒度划分69-71
• 5.4.3 结合粒计算的多种群遗传算法流程71-73
• 5.5 仿真结果分析与比较73-80
• 5.5.1 IEEE-RTS79算例分析75-78
• 5.5.2 IEEE-RTS96算例分析78-80
• 5.6 本章小结80-82
• 第六章 结论82-84
• 6.1 论文工作总结82-83
• 6.2 课题研究展望83-84
• 参考文献84-88
• 附录88-99
• 致谢99-101
• 攻读学位期间发表的论文101

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