考虑负荷和风电随机变化的电力系统概率最优潮流问题研究

【摘要】： 最优潮流是一种电力系统分析和优化的有效工具,在系统的安全运行、经济调度、可靠性分析、能量管理以及电力定价等方面得到了广泛的应用。在电力市场环境下,最优潮流不仅能为电力市场运营者提供最优决策,而且使这一决策过程更透明、更公平,因此在电力市场的阻塞管理、负荷管理,以及实时电价、无功定价、输电定价和可用传输能力等方面得到了广泛应用。以往的最优潮流分析方法大多基于确定的网络拓扑结构、系统元件参数及运行条件,然而,严格来说,上述各量是不确定或随机变化的,另外,具有随机性的风力发电在电力系统中不断涌现,也使系统中的不确定因素呈加剧趋势,这些不确定因素均对电力系统最优潮流分析提出新的挑战。本论文探讨了考虑负荷和风电随机变化的电力系统概率最优潮流问题,具体内容如下: 首先,对现有概率潮流算法进行比较,通过分析节点注入量互相关性对概率潮流解的影响,表明概率潮流分析时应当计及现实存在的注入量之间的互相关性。介绍了一次二阶矩法、计及协方差修正的线性化概率潮流、计及协方差修正的近似二阶概率潮流和两点估计法的基本理论,确定了节点注入量相互独立和互相关时各种算法的计算模型以及计算步骤。运用几种概率潮流算法在24节点系统上进行验证,并将各个算法的概率潮流解与相应的蒙特卡罗模拟解进行比较,结果表明,考虑协方差修正的近似二阶模型具有更高的准确度,但比其它算法耗费更多CPU时间。通过分析注入量互相关性对概率潮流解的影响,表明概率潮流分析时应当计及现实存在的注入量之间的相关性,否则会使结果产生较大误差。该部分内容不仅为其他研究者在选择概率潮流算法时提供参考,而且为在概率潮流分析中考虑节点注入量的互相关性提供了依据。 其次,针对风电随风速随机变化的特点,提出一种考虑无功功率—滑差特性的风电概率模型,进而采用概率潮流状态变量和异步机滑差联合迭代方法,进行含风电场电力系统概率潮流研究。该风电概率模型考虑风速的随机性,将风机输出的随机有功功率和吸收的随机无功功率描述为电压幅值、异步机的滑差和风轮机的电路参数的函数;联合迭代方法中,异步风力发电机的滑差作为新的修正量被引入,使用牛顿-拉夫逊方法求解关于潮流状态变量和滑差的联合迭代,因而迭代过程保持了牛顿-拉夫逊方法的平方收敛性。算例中假定风速服从Weibull分布,负荷服从正态分布,使用蒙特卡罗模拟方法对一经过修改的IEEE-14测试系统进行概率潮流计算,结果表明了所提方法的有效性;对风电场容量在系统中的不同比例进行分析,表明不适当的风电场容量会导致异常的概率潮流状况。 第三,引用一种基于次微分的半光滑Levenberg-Marquardt(L-M)方法,成功实现了最优潮流的求解问题。在利用非线性互补函数将OPF模型的KKT条件转化为半光滑非线性代数方程组后,采用基于次微分的半光滑L-M法求解,该方法属于牛顿法范畴,可通过对L-M参数的调整保证迭代系数矩阵的正定性,克服了系数矩阵的奇异引起的“病态”,且该方法在确定搜索方向时只需求解线性系统的近似解,适用于大规模系统的求解。算例中对Kojima-Shindo问题的分析表明,该方法能够用来求解半光滑方程组;也对电力系统算例的进行仿真,从收敛特性和计算精度方面对IEEE测试系统进行分析,结果表明了方法的有效性。 第四,考虑到系统参数的不确定性对系统优化的结果产生重要影响,运用一次二阶矩法来计及相关负荷的不确定性进行概率最优潮流分析。将概率最优潮流表述为随机非线性规划问题后,利用非线性互补函数将该问题的KKT条件进行转化,基于转化后的非线性代数方程组,利用一次二阶矩法确定了以待求量的数字特征表示的概率最优潮流模型,由于该模型包含不光滑函数,因此采用基于次微分的半光滑L-M方法求解。对五节点系统、IEEE-30和IEEE-118系统的算例分析中,将结果与两点估计法和蒙特卡罗模拟方法比较,表明所提方法具有较快的计算速度,而且与不确定变量的数目多少关系不大,故优于两点估计法和蒙特卡罗模拟方法;当没有输电阻塞发生时,所提方法显示了良好的计算性能;若发生输电阻塞,则将引起节点实时电价剧增,此时所提方法无法详细描述实时电价的PDF曲线。 最后,面对大量风电机组接入电力系统加剧了系统运行状况的不确定性问题,运用一次二阶矩法来计及风电的随机性,进行含风电场电力系统概率最优潮流研究。概率最优潮流模型中,风电场采用考虑无功功率—滑差特性的风电概率模型,不等式约束中除了机组出力约束、有载调压变压器变比约束、电压约束和支路电流约束,也考虑了风电场无功补偿容量约束、系统的分钟级爬坡能力约束;使用非线性互补函数将概率最优潮流的KKT条件转化为一组包含有不光滑函数的非线性代数方程组,然后基于一次二阶矩法确定了以待求量的数字特征表示的POPF模型,由于该模型包含不光滑函数,因此采用基于次微分的半光滑牛顿型方法求解。对修改的IEEE-30节点系统进行分析,与蒙特卡罗模拟方法进行比较,显示了所提方法良好的计算性能;结果也表明,适当的风电场容量可以节省系统燃料成本,且成本与节点实时电价的变化与理论分析是一致的,然而,随着风电场容量的增加,风电导致的可靠性成本越来越高,风电的价值也越来越小。 【关键词】：最优潮流 概率潮流 一次二阶矩方法 两点估计法 蒙特卡罗模拟 风力发电 次微分 半光滑 非线性互补函数 概率最优潮流
【学位授予单位】：上海大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM744
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 目录12-14
• 第一章 绪论14-27
• 1.1 论文的研究背景14-15
• 1.2 国内外相关领域的研究成果综述15-24
• 1.3 论文的主要研究内容24-27
• 第二章 概率潮流模型及算法研究27-39
• 2.1 引言27-28
• 2.2 一次二阶矩法概率潮流28-29
• 2.3 计及协方差修正的线性化概率潮流29-30
• 2.4 计及协方差修正的近似二阶概率潮流30-31
• 2.5 两点估计法概率潮流31-33
• 2.6 计及节点注入量互相关性的概率潮流分析33-34
• 2.7 算法步骤34-35
• 2.8 算例分析35-38
• 2.9 本章小结38-39
• 第三章 含风电场电力系统概率潮流研究39-50
• 3.1 引言39-40
• 3.2 考虑无功功率—滑差特性的风电概率模型40-42
• 3.3 负荷随机模型42-43
• 3.4 并网异步风力发电系统概率潮流计算43-44
• 3.5 算例分析44-49
• 3.6 本章小结49-50
• 第四章 基于次微分的半光滑牛顿型方法求解电力系统最优潮流50-64
• 4.1 引言50-51
• 4.2 算法的数学基础51-52
• 4.3 最优潮流模型及求解52-55
• 4.4 步长搜索策略55-56
• 4.5 算例分析56-62
• 4.6 本章小结62-64
• 第五章 考虑负荷变化的概率最优潮流问题研究64-79
• 5.1 引言64-65
• 5.2 概率最优潮流模型65-68
• 5.3 模型求解68-69
• 5.4 算例分析69-78
• 5.5 本章小结78-79
• 第六章 含风电场电力系统概率最优潮流研究79-91
• 6.1 引言79-80
• 6.2 含风电场电力系统概率最优潮流模型80-84
• 6.3 模型求解84
• 6.4 风电对系统耗量成本的影响84-85
• 6.5 算例分析85-90
• 6.6 本章小结90-91
• 第七章 结论与展望91-94
• 参考文献94-104
• 附录 A104-114
• 附录 B114-118
• 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文118-119
• 致谢119

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