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基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)度

發(fā)布時(shí)間:2017-12-15 11:22

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【摘要】:隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和智能化集成水平的不斷推進(jìn),風(fēng)力發(fā)電在社會(huì)上的關(guān)注度也日益增長(zhǎng)。并入電網(wǎng)運(yùn)行已經(jīng)是風(fēng)力發(fā)電最主要的運(yùn)行方式,在電力系統(tǒng)中風(fēng)力發(fā)電所占的比例也越來越大。但是,由于風(fēng)資源自身固有的隨機(jī)性使得風(fēng)力發(fā)電輸出功率是不穩(wěn)定的,這對(duì)于精確度、穩(wěn)定度要求較高,偏差較為敏感的電力系統(tǒng)而言是非常不利的。為了減小并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的威脅,除了降低風(fēng)電自身的隨機(jī)性之外,還需要從電力系統(tǒng)的調(diào)度計(jì)劃入手,使風(fēng)電的不穩(wěn)定影響降到最低。傳統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法對(duì)于含有隨機(jī)變量的風(fēng)電出力而言存在太多的局限性,所以,有必要開發(fā)更為合理可行的調(diào)度方法,以適應(yīng)含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的需求。首先,分析風(fēng)電預(yù)測(cè)功率的可信度并依此作為分級(jí)處理的思想方法,把風(fēng)電的預(yù)測(cè)功率輸出分成三個(gè)不同等級(jí)。為不同時(shí)間尺度的風(fēng)電功率調(diào)度與功率控制之間的相互配合打下了基礎(chǔ),從而起到降低預(yù)測(cè)誤差影響調(diào)度決策的作用。其次,分析機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的基本規(guī)劃方式,以及常用的轉(zhuǎn)換為確定性模型的等價(jià)形式。分析含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的有功潮流、風(fēng)電機(jī)組的載荷特性,把二者歸納為機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的兩個(gè)目標(biāo)函數(shù),以風(fēng)電機(jī)組和風(fēng)電場(chǎng)各個(gè)電氣量的限制和風(fēng)功率的限制作為約束條件,完成計(jì)及潮流和載荷的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)度機(jī)會(huì)約束規(guī)劃建模。然后,提出混合智能算法求解機(jī)會(huì)約束規(guī)劃,對(duì)混合智能算法的三個(gè)組成內(nèi)容——隨機(jī)模擬技術(shù)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的原理和特點(diǎn)進(jìn)行分析。將三種方法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來,形成基于隨機(jī)模擬,以神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)逼近評(píng)價(jià)函數(shù)的遺傳算法,進(jìn)而給出了混合智能算法的操作流程圖。最后,以實(shí)際數(shù)據(jù)作為算例,對(duì)理論分析進(jìn)行操作計(jì)算,得出風(fēng)電場(chǎng)的優(yōu)化調(diào)度方案。
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TM614;TM73

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2 陳U,

本文編號(hào):1291788


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