發(fā)布時間：2020-07-23 03:49

【摘要】：長期以來,電力系統(tǒng)運行需要應對如負荷預測偏差、發(fā)電機故障、線路故障等不確定性問題。近年來,隨著可再生能源、需求側(cè)資源的迅速建設與發(fā)展,電力系統(tǒng)運行所面對的不確定性呈現(xiàn)出大規(guī)模、多類型、不確定性程度高、特性復雜等新特點,對電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和安全性提出了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)運行優(yōu)化方法考慮的不確定性總體較為簡單,難以適應復雜不確定性的新要求。為此,本文分別從電力系統(tǒng)運行的參與者(如發(fā)電商、售電商、輔助服務提供商)和電力系統(tǒng)運行的整體決策者(如電力系統(tǒng)調(diào)度)兩個角度,針對以下四個具體問題開展了研究。針對風電不確定性,從電力系統(tǒng)運行參與者的角度,研究了風電-電池儲能參與電力能量市場的投標優(yōu)化問題。針對風電不確定性,基于風功率歷史數(shù)據(jù)進行風功率預測概率分布估計,進而進行風電場景生成與縮減;針對電池儲能在風儲聯(lián)合運行中的非規(guī)則循環(huán)下壽命衰減問題,提出了針對非規(guī)則循環(huán)的壽命衰減計算模型;針對風電-電池儲能參與電力能量市場的偏差考核問題,建立了基于風電不確定性場景和考慮電池壽命衰減模型的風儲聯(lián)合參與電力能量市場的投標優(yōu)化模型。仿真結(jié)果表明所提方法能有效幫助風儲系統(tǒng)應對風電不確定性,降低偏差考核懲罰,降低電池儲能的壽命損耗,提高聯(lián)合系統(tǒng)的總體收益。針對電力系統(tǒng)調(diào)頻信號不確定性,從電力系統(tǒng)運行參與者的角度,研究了電池儲能參與能量和輔助服務市場的投標優(yōu)化問題。針對調(diào)頻信號的不確定性問題,通過調(diào)頻信號歷史數(shù)據(jù)建立了適用于日前市場的調(diào)頻信號不確定集,通過基于粒子群優(yōu)化的極限學習機預測調(diào)頻信號能量累積值,建立了適用于實時市場的調(diào)頻信號不確定集;針對電池儲能參與調(diào)頻服務時的“調(diào)用失效”問題,建立了基于調(diào)頻信號不確定集的電池儲能參與能量和輔助服務市場的投標優(yōu)化模型,并提出了基于列生成算法的迭代求解算法。仿真結(jié)果表明所提方法能有效幫助電池儲能緩解調(diào)頻信號不確定性帶來的電池儲能調(diào)用失效問題,提高電池儲能的總體收益。針對風電不確定性,從電力系統(tǒng)整體運行的角度,研究了考慮風功率預測非規(guī)則分布的隨機機組組合問題。針對風功率預測非規(guī)則分布,建立了考慮“風速-風功率”和風電場主動控制的風功率預測非規(guī)則分布模型,提出了適用于非規(guī)則分布的風電場景生成方法;針對風功率分布非規(guī)則下的隨機機組組合求解效率低的問題,提出了基于Benders分解的風電場景迭代順序優(yōu)選方法;基于IEEE118節(jié)點系統(tǒng)和中國西北某實際系統(tǒng)算例開展了機組組合仿真,仿真結(jié)果表明所提出的方法能夠有效反映風功率預測非規(guī)則分布的特性,同時提高了機組組合問題的求解效率。針對風電的不確定性,從電力系統(tǒng)整體運行的角度,研究了基于風電最優(yōu)置信區(qū)間的機組組合問題。針對區(qū)間機組組合中如何選擇合適的風電置信區(qū)間的問題,建立了考慮區(qū)間內(nèi)運行成本和區(qū)間外風險成本的機組組合模型;針對區(qū)間外失負荷期望和棄風期望函數(shù)的特征,提出了適用于優(yōu)化求解的風險成本模型線性化方法;提出了在電力市場環(huán)境下,通過采用區(qū)間機組組合安排電網(wǎng)備用需求的方法,建立了適用于電力市場出清的區(qū)間機組組合模型;基于六節(jié)點系統(tǒng)和美國伊利諾伊州實際系統(tǒng)算例開展了機組組合仿真,仿真結(jié)果表明所提出的方法能夠得到綜合成本最優(yōu)的風電置信區(qū)間以及對應的機組組合結(jié)果。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TM732
【圖文】：

東南大學博士學位論文規(guī)則分布模型，提出了適用于非規(guī)則分布的風電場景生成方法；建立了基于風功率預測非規(guī)則分布場景的隨機機組組合模型，采用 Benders 分解方法將原問題分解為主問題、場景校核子問題、潮流校核子問題進行求解；針對風功率分布非規(guī)則下的隨機機組組合求解效率低的問題，提出了 Benders 分解方法下場景迭代順序優(yōu)選方法加快求解速度；最后，基于 IEEE 118 節(jié)點系統(tǒng)和中國西北某實際系統(tǒng)算例開展了機組組合仿真，對所提方法的有效性進行了驗證。第 5 章從電力系統(tǒng)整體運行的角度，提出了基于風電最優(yōu)置信區(qū)間的機組組合優(yōu)化方法。首先，從風功率預測概率分布入手，建立了區(qū)間外失負荷期望和棄風期望函數(shù)，提出了適用于優(yōu)化求解的風險成本模型線性化方法；建立了考慮區(qū)間內(nèi)運行成本和區(qū)間外風險成本的機組組合模型；提出了在電力市場環(huán)境下，通過采用區(qū)間機組組合安排電網(wǎng)備用需求的方法，建立了適用于電力市場出清的區(qū)間機組組合模型；基于六節(jié)點系統(tǒng)和美國伊利諾伊州實際系統(tǒng)算例開展了機組組合仿真，對所提方法的有效性進行了驗證。第 6 章對全文的工作進行了總結(jié)，概括了文章的主要研究內(nèi)容，并對未來可能的研究方向進行了展望。

又可以分解為兩個完成循環(huán)的差值，如圖2-4 所示。而兩個完整循環(huán)電池容量衰減百分率的差值的絕對值，則為一個完整的 x%到 y%到 x%的循環(huán)過程的電池容量衰減百分率，如(2.29)所示。dp x % y % x % dp x % 100% x % dp y % 100% y% (2.29)圖 2-4 非規(guī)則循環(huán)分解示意圖通過以上的步驟，可以將任意的非規(guī)則循環(huán)分解為規(guī)則循環(huán)的差值。下面介紹一下求解規(guī)則循環(huán)下電池容量衰減百分率的方法。電池化學領(lǐng)域?qū)嶒灲Y(jié)果通常呈現(xiàn)為圖 2-5（1）的形式，即電池剩余容量隨著標準循環(huán)測試不斷下降的曲線簇。標準循環(huán)測試是從電池充滿電后放電到某個 DoD，再充滿電的循環(huán)過程。不同的 DoD 對應的曲線不同，DoD 越大，放電深度越深，電池剩余容量下降越快。如果以 80%剩余容量作為電池的壽命結(jié)束

具體的做法是，將曲線的橫縱坐標都分為 m 段，每個點用連續(xù)變量量t ,m 控制僅有該點的相鄰點可以獲得權(quán)重，其他點的權(quán)重都為 0。.42)所示。t t , m t ,mmSoC SoCt t , m t ,mmdp dp,1t mm ,1t mm t , m t , m t , m1 t ,m is binary以用于線性化多維的非線性函數(shù)。例如，假設同時考慮 SoC 和充放電池儲能壽命衰減模型變?yōu)橐粋�三維曲面，如圖 2-8 所示，其中各放電電流（Current），電池壽命衰減（Degradation）。線性化該曲面的四個點加權(quán)求得。非常特殊的一點是，對于 t 時段的結(jié)尾時刻和 t會發(fā)生突變，但充放電電流卻可能發(fā)生突變。因此，在線性化時，需段的開頭時刻分別設定對應的變量，并讓SoC保持連續(xù)。具體的線性

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本文編號：2766806