全球礦石能源短缺危機(jī)給人類生活帶來(lái)了極大的不便,但其也成為綠色新能源繁榮發(fā)展的契機(jī)。風(fēng)電綜合可再生能源儲(chǔ)量大、清潔無(wú)污染的優(yōu)點(diǎn),相關(guān)利用技術(shù)日趨成熟,成為了新能源行業(yè)發(fā)展的佼佼者。然而風(fēng)能固有的隨機(jī)性導(dǎo)致風(fēng)電出力起伏程度大,難以精確預(yù)測(cè)。調(diào)度決策難度加大,出現(xiàn)大量風(fēng)電浪費(fèi),風(fēng)力發(fā)電的優(yōu)勢(shì)不能充分發(fā)揮,系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性極度下降。本文針對(duì)出力頻繁變化的風(fēng)電接入大電網(wǎng)中消納困難的問(wèn)題,分析風(fēng)電出力特點(diǎn),建立以預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)信息形式反映風(fēng)電出力的隨機(jī)變化性,并考慮具有用電自我調(diào)節(jié)能力的高載能負(fù)荷參與調(diào)度以應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力變化的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型,主要研究工作概述如下:從不同時(shí)間長(zhǎng)度內(nèi)風(fēng)電出力變化特征著手,明確風(fēng)電出力頻繁波動(dòng)且起伏程度較大的特征。以預(yù)測(cè)誤差的形式反映這種變化特性,分別在功率層面、月份層面、時(shí)序?qū)用嫔辖y(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)誤差分布特征,然后分析誤差分布在各層面上的差異性。為全面描述誤差特征,提出對(duì)誤差在這三個(gè)層面上進(jìn)行分段處理。粗略分段得到的段數(shù)過(guò)多,各段數(shù)據(jù)分布不均勻,誤差描述易陷入細(xì)節(jié)化。為兼顧誤差分布整體特征,本文提出采用聚類分析方法合并誤差特征相似性較大的區(qū)段。為充分利用誤差信息降低調(diào)度決策難度,本文在數(shù)據(jù)劃分的基礎(chǔ)上研究誤差的概率密度擬合。采用正態(tài)分布、t-location-scale分布以及非參數(shù)核密度估計(jì)法進(jìn)行誤差擬合,然后引入水文領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的擬合精度評(píng)價(jià)指標(biāo)效率系數(shù)和一致性系數(shù)來(lái)比較各擬合模型的優(yōu)劣性。在核密度估計(jì)的使用中關(guān)注以往研究容易忽視的窗寬確定方法,提出采用迭代法選取窗寬。在各組誤差數(shù)據(jù)的擬合中,所有評(píng)價(jià)指標(biāo)均顯示非參數(shù)方法對(duì)尖峰和拖尾分布的擬合穩(wěn)健性,且迭代法也表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。在非參數(shù)擬合基礎(chǔ)上進(jìn)行誤差區(qū)間估計(jì),從而為將風(fēng)電不確定性納入后續(xù)調(diào)度模型中做好鋪墊。分析高載能負(fù)荷的用電特性,確定以可離散調(diào)節(jié)的高載能負(fù)荷和可作為虛擬高載能負(fù)荷的自備電廠參與電網(wǎng)調(diào)度。建立以經(jīng)濟(jì)性和提升風(fēng)電消納量為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型。為在優(yōu)化調(diào)度中計(jì)及風(fēng)電不確定性,在經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)函數(shù)中以預(yù)測(cè)誤差置信區(qū)間的形式納入誤差信息。采用基于分解的改進(jìn)蝙蝠算法對(duì)所建模型進(jìn)行求解,算例分析驗(yàn)證了所建調(diào)度模型的正確性及可行性。
【學(xué)位單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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