含风能电网多目标优化调度研究

【摘要】：随着化石能源的不断枯竭和环境污染问题日益突出，开发和利用清洁、绿色的风能进行发电已经成为了一种势在必行的趋势。大规模的风电场并入电网给社会带来了良好的经济效益和环境效益，但由于风能具有随机性、间歇性和不可调度性等特点，使得风电输出功率也具有不确定性的特点，因此，大规模的风电场并入电网将会给电力系统的经济优化调度和可靠运行带来很多问题。本文是针对含风能电力系统经济优化调度这一课题展开了相关研究。 首先，本文简单介绍了三种电力系统优化调度的数学模型，考虑旋转备用的单目标优化调度模型通过增加上、下旋转备用容量约束来表现风电功率的波动性给电力系统经济调度带来的难题，并在发电成本函数中考虑了阀点效应的影响。考虑污染物排放的电网多目标优化经济调度模型不仅考虑了发电成本函数，还考虑了环境污染的目标函数，进而提出了含风电场的电力系统经济环境优化调度的数学模型。考虑可靠性的电网多目标优化经济调度模型是在前两个模型的基础上，提出含风电场的电力系统经济可靠性优化调度的数学模型，也是本文研究的主要模型。 然后，针对考虑可靠性的电网多目标优化经济调度模型，引入了负荷预测误差和风电输出功率的预测误差的概率密度函数，来体现风电的不确定性给电力系统带来的影响，还在经济性目标函数中考虑了风电计划出力比实际出力过多或过少所需要的备用成本，由此得出了本文所要研究的含风电场的电力系统经济优化调度模型。 最后，为了验证考虑可靠性的电网多目标优化经济调度模型的实用性，本文在非劣排序遗传算法和微分进化算法的基础上，提出了非劣排序微分进化算法，并且针对非劣排序微分进化算法所具有的缺陷进行改进，用改进后的非劣排序微分进化算法对其进行求解。以一个风电场的6机组系统进行仿真，结果表明了用本文提出的含风能电网多目标优化调度的方案能够更加全面、合理，同时也能够体现实际的电力系统运行对成本和可靠性的要求。 【关键词】：风电 经济调度 旋转备用 非劣排序微分进化算法
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 课题的目的和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.2.1 电力系统优化调度的研究现状9-10
• 1.2.2 优化算法10-12
• 1.2.3 存在的主要问题12-13
• 1.3 论文的主要工作13
• 1.4 本章小结13-15
• 第二章 含风能电网多目标优化调度研究15-21
• 2.1 电力系统经济调度问题15-17
• 2.2 风电场接入电力系统给电网调度带来的问题17-18
• 2.3 含风电场的电力系统经济调度问题的关键技术18-19
• 2.4 含风能电网多目标优化调度问题的影响因素19-20
• 2.5 本章小结20-21
• 第三章 含风能电网多目标优化调度模型21-35
• 3.1 考虑旋转备用的单目标优化调度模型21-24
• 3.1.1 目标函数21-22
• 3.1.2 约束条件22-24
• 3.1.3 模型评价24
• 3.2 考虑污染物排放的电网多目标优化经济调度模型24-31
• 3.2.1 多目标优化的概述24-26
• 3.2.2 目标函数26-30
• 3.2.3 约束条件30
• 3.2.4 模型评价30-31
• 3.3 考虑可靠性的电网多目标优化经济调度模型31-34
• 3.3.1 目标函数31-33
• 3.3.2 约束条件33-34
• 3.3.3 模型评价34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 多目标优化算法研究35-57
• 4.1 多目标优化方法35-41
• 4.1.1 基于单目标思路的多目标求解方法35-38
• 4.1.2 多目标进化优化算法38-41
• 4.2 NSGA-Ⅱ多目标优化算法41-45
• 4.2.1 算法特征41-44
• 4.2.2 NSGA-Ⅱ算法流程44-45
• 4.3 非劣排序微分进化算法（NSDE）45-49
• 4.3.1 基本微分进化算法45-48
• 4.3.2 非劣排序微分进化算法48-49
• 4.4 改进的非劣排序微分进化算法（INSDE）49-54
• 4.4.1 拥挤距离的改进50-51
• 4.4.2 微分进化算法中参数的改进策略51-52
• 4.4.3 模糊集理论52
• 4.4.4 熵权法52-54
• 4.5 基于 INSDE 的含风能电网多目标优化调度求解方法54-56
• 4.6 本章小结56-57
• 第五章 仿真实例与分析57-69
• 5.1 含风电场调度问题中的不确定模型57-63
• 5.1.1 负荷的不确定性模型57-58
• 5.1.2 风电功率的不确定性模型58-62
• 5.1.3 负荷预测误差与风电功率预测误差的混合模型62-63
• 5.2 含风电场的 6 机组算例分析63-68
• 5.2.1 系统参数63-64
• 5.2.2 单目标成本优化64-65
• 5.2.3 多目标优化仿真结果分析65-68
• 5.3 本章小结68-69
• 第六章 结论与展望69-71
• 6.1 结论69-70
• 6.2 展望70-71
• 参考文献71-75
• 个人简历 在读期间发表的学术论文75-76
• 致谢76

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