风—水电联合优化运行研究

【摘要】：风能是一种可再生无污染的绿色能源。风电开发技术成熟，具有较好的社会效益和经济效益，是现今最具开发前景的新能源之一。近年来，我国的风电产业发展迅速，越来越多的大中型风电场相继投入运行，随着风电在电力系统中的比重越来越大，同时由于风能随机性、间歇性的特点造成风电功率输出的波动，风电并网给电力系统安全稳定运行造成了一定的压力。本文指出为风电场配置储能系统不仅可用于平滑风电场的功率输出，使风力发电单元在一定程度上做为调度机组单元运行，而且随着电力市场改革深入，峰谷电价的实行，也可以达到提高风电场运行效益的目的。因此为风电场配置储能系统不失为一种优选的方案。 本文采取在风电场内配置水力储能系统的方案，在介绍了风力发电和水力储能基本理论的基础上建立了风—水电联合优化运行的最优效益模型；提出了以平滑风电场有功功率输出为目的的高斯模型；在基于效益模型和高斯模型的基础上，本文还提出了同时考虑风电场功率平滑输出与运行效益的综合模型，然后采用基于局部弹性搜索的混合遗传算法对风—水电联合供电系统的风电场运行效益和有功功率平滑输出等问题进行了优化仿真计算，仿真结果表明风电场在配置水力储能系统后，不但可以提高风电场的运行效益也可以减小风电场有功功率输出的波动，实现风电场有功功率的平滑输出，这将有利于提高风电在电力系统中的份额，促进我国风电产业的发展。 【关键词】：风力发电 混合遗传算法 风——水电联合供电系统 效益模型 高斯模型
【学位授予单位】：河海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TM732
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 选题背景和研究意义9-13
• 1.1.1 世界风力发电的发展9-11
• 1.1.2 国内风力发电的发展11-13
• 1.1.3 储能技术实现风电优化运行的意义13
• 1.2 风电储能技术及风——水联合运行的研究现状13-15
• 1.3 本文的研究内容及组织结构15-17
• 1.3.1 本文研究内容15-16
• 1.3.2 本文组织结构16-17
• 第二章 风力发电与水力储能技术相关理论17-31
• 2.1 风能资源相关知识17-24
• 2.1.1 风能资源的特点17-21
• 2.1.2 风速的概率统计特性21-24
• 2.1.2.1 风频分布21-22
• 2.1.2.2 风玫瑰图22-23
• 2.1.2.3 风况曲线23-24
• 2.2 风力发电相关理论24-26
• 2.2.1 风力发电原理24
• 2.2.2 风力机空气动力学24-25
• 2.2.3 风电场及风力发电机组25-26
• 2.3 水力储能技术相关理论26-30
• 2.3.1 抽水蓄能电站的产生及发展26-27
• 2.3.2 抽水蓄能电站工作原理27
• 2.3.3 抽水蓄能电站的类型及组成27-29
• 2.3.4 抽水蓄能电站的运行方式及其功能29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 优化理论与混合遗传算法31-41
• 3.1 优化算法及其分类31-32
• 3.2 遗传算法的产生与发展32-33
• 3.3 遗传算法的基本原理33-39
• 3.3.1 遗传算法的基本概念33-35
• 3.3.2 遗传算法的基本操作35-38
• 3.3.3 遗传算法的基本应用步骤38-39
• 3.4 基于局部弹性搜索的混合遗传算法39-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第四章 风——水电联合优化运行综合分析41-64
• 4.1 风水电联合运行的意义41-42
• 4.2 风电场电气主接线42-44
• 4.2.1 风电场与常规能源电厂区别42
• 4.2.2 风电场内电气主接线42-43
• 4.2.3 风电场与电力系统的电气主接线43-44
• 4.2.4 风——水电联合系统电气主接线44
• 4.3 风——水电联合优化运行的经济分析44-55
• 4.3.1 最优效益模型44-50
• 4.3.1.1 风电场的可利用风能P_v44-47
• 4.3.1.2 风电场输出功率P_e47
• 4.3.1.3 最优效益模型的建立47-50
• 4.3.2 算例及经济分析50-55
• 4.3.2.1 模型参数设置50-51
• 4.3.2.2 仿真结果分析51-55
• 4.4 风——水电联合优化运行的功率输出分析55-59
• 4.4.1 并网风电场功率波动对电力系统的影响55-56
• 4.4.2 平滑风电场功率输出的高斯模型56-57
• 4.4.3 算例及仿真结果分析57-59
• 4.4.3.1 模型参数设置57
• 4.4.3.2 仿真结果分析57-59
• 4.5 风电场功率输出与效益的综合分析59-63
• 4.5.1 综合分析模型的建立59-61
• 4.5.2 综合模型参数设置61
• 4.5.3 仿真结果分析61-63
• 4.6 本章小结63-64
• 第五章 总结与展望64-66
• 5.1 本文总结64-65
• 5.2 未来工作展望65-66
• 参考文献66-70
• 研究期间发表的论文70-71
• 致谢71

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