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计及大规模风电接入的发电机优化调度研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:52:27
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计及大规模风电接入的发电机优化调度研究【摘要】:风能作为一种清洁能源已经大范围地应用到现代电力系统中,随着接入电网的风电机组容量不断增加,其波动性和随机性必然会对电网调度运行产生影

【摘要】:风能作为一种清洁能源已经大范围地应用到现代电力系统中,随着接入电网的风电机组容量不断增加,其波动性和随机性必然会对电网调度运行产生影响,因此研究在一定的可靠性要求下含风电系统的传统发电机经济调度,以应对大规模风电场的接入具有重要意义。由于我国大规模风电资源的分布和重要负荷中心不一致,电能存在大容量长距离传送的现象,因此本文主要考虑了静态电压稳定性约束对发电机经济调度的影响。本文从以下几方面问题进行了研究。 (1)为满足系统的静态电压稳定性,在经济调度问题中增加保证系统静态电压稳定的约束条件。本文采用了两种指标:系统静态储备系数指标和电压稳定指标,来反应系统当前的静态电压稳定性。两种指标各有特点,适合在不同的应用场景下对本文关注的问题开展分析研究。 (2)在处理风电的波动性问题上,本文采用了机会约束规划与拉丁超立方采样相结合的方法。本文将传统电厂的燃料费用和环境因素一同作为目标函数,将机会约束规划的思想应用到约束条件中,形成相关的以概率形式描述的约束条件,构建调度问题的不确定性模型;并且通过拉丁超立方采样方法抽取所有可能的风电功率采样值应用到约束条件中进行拟合,能够充分模拟风电功率的随机性。 (3)在优化算法上,本文采用的是自适应微分进化算法与增广拉格朗日算法。一方面通过对微分进化算法的自适应改进,调整进化参数,主要包括变异因子、交叉常数等,实现对变量的优化,另一方面通过增广拉格朗日算法将约束条件转换为惩罚函数与拉格朗日乘子结合的函数增加到目标函数中。 【关键词】:风力发电 经济调度 静态电压稳定 机会约束规划 自适应微分进化
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM614
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 绪论8-16
  • 1.1 课题研究背景和意义8-10
  • 1.1.1 风力发电的现状和前景8-9
  • 1.1.2 风力发电并网对系统的影响9-10
  • 1.1.3 我国风电发展的问题10
  • 1.2 发电机经济调度研究现状10-14
  • 1.2.1 经济调度的模型11-12
  • 1.2.2 经济调度的求解方法12-14
  • 1.3 本文主要的研究工作14-16
  • 第二章 静态电压稳定性评估指标16-28
  • 2.1 引言16-19
  • 2.2 静态电压稳定性评估指标19
  • 2.3 计及静态电压稳定的静态储备系数19-25
  • 2.3.1 静态储备系数19-21
  • 2.3.2 连续潮流法21-24
  • 2.3.3 负荷和发电的增长方式24-25
  • 2.4 静态电压稳定 L 指标25-27
  • 2.5 本章小结27-28
  • 第三章 含风电系统的经济调度问题建模28-44
  • 3.1 引言28-29
  • 3.2 经济调度问题的基本模型29-31
  • 3.2.1 目标函数29-30
  • 3.2.2 约束条件30-31
  • 3.3 风电随机性问题的建模31-35
  • 3.3.1 机会约束规划31-32
  • 3.3.2 风电功率误差模型32-34
  • 3.3.3 旋转备用约束34-35
  • 3.4 静态电压稳定性的建模35-43
  • 3.4.1 静态电压储备系数35-38
  • 3.4.2 电压稳定指标的建模38-43
  • 3.5 本章小结43-44
  • 第四章 计及大规模风电接入的经济调度优化算法44-58
  • 4.1 引言44-45
  • 4.2 改进微分进化算法45-52
  • 4.2.1 微分进化算法45-46
  • 4.2.2 增广拉格朗日乘子算法46-47
  • 4.2.3 改进微分进化算法47-50
  • 4.2.4 算法流程50-52
  • 4.3 拉丁超立方采样算法52-57
  • 4.3.1 采样52-53
  • 4.3.2 排序53-55
  • 4.3.3 算法流程55-57
  • 4.4 本章小结57-58
  • 第五章 算例分析58-67
  • 5.1 算例描述58-64
  • 5.2 经济调度问题算例分析64-66
  • 5.3 本章小结66-67
  • 第六章 结论与展望67-69
  • 6.1 全文总结67-68
  • 6.2 下一步工作的完善方向68-69
  • 参考文献69-74
  • 发表论文和参加科研情况说明74-75
  • 致谢75


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