跨區(qū)互聯(lián)電網(wǎng)具有優(yōu)化區(qū)域資源配置、提高電網(wǎng)可靠性、促進(jìn)新能源消納等優(yōu)點(diǎn)。但風(fēng)電、光伏等新能源和各區(qū)域用戶(hù)負(fù)荷需求的隨機(jī)不確定性,以及由區(qū)域互聯(lián)所致的系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大均對(duì)跨區(qū)互聯(lián)電網(wǎng)調(diào)度的精準(zhǔn)性與快速性提出更高的要求。因此,我們需要有智能的互聯(lián)電網(wǎng)自動(dòng)化調(diào)度方法以維持跨區(qū)互聯(lián)電網(wǎng)安全、經(jīng)濟(jì)、清潔地運(yùn)行。本文考慮含區(qū)域內(nèi)火力發(fā)電機(jī)組、風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組、剛性負(fù)荷、柔性負(fù)荷和區(qū)域間直流聯(lián)絡(luò)線所構(gòu)成的跨區(qū)互聯(lián)電網(wǎng)系統(tǒng),以降低互聯(lián)系統(tǒng)總體運(yùn)行代價(jià)為目標(biāo),分別研究了考慮源荷雙側(cè)隨機(jī)性的跨區(qū)互聯(lián)電網(wǎng)系統(tǒng)直流聯(lián)絡(luò)線調(diào)度問(wèn)題和上下層協(xié)同調(diào)度問(wèn)題�？紤]到互聯(lián)電網(wǎng)中新能源出力以及負(fù)荷需求功率變化具有時(shí)序相關(guān)性,本文首先用連續(xù)Markov過(guò)程模型近似描述源荷的隨機(jī)動(dòng)態(tài)特性,并在此基礎(chǔ)上,根據(jù)互聯(lián)電網(wǎng)各單元特性建立了區(qū)域內(nèi)源荷模型以及區(qū)域間直流聯(lián)絡(luò)線模型;然后在功率平衡等實(shí)際運(yùn)行要求的前提下,將跨區(qū)互聯(lián)電網(wǎng)直流聯(lián)絡(luò)線調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題建立成離散Markov決策過(guò)程模型,在該模型中,調(diào)度機(jī)構(gòu)根據(jù)互聯(lián)電網(wǎng)系統(tǒng)各時(shí)段源荷功率情況,對(duì)聯(lián)絡(luò)線輸電功率進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,以提升系統(tǒng)總體運(yùn)行效益;最后引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對(duì)調(diào)度策略進(jìn)行優(yōu)化求解,仿真結(jié)果表明了所使用學(xué)習(xí)優(yōu)化算法可有效地應(yīng)對(duì)互聯(lián)電網(wǎng)中各類(lèi)源荷隨機(jī)情況,提高跨區(qū)互聯(lián)電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行效益。此外,本文按實(shí)際電網(wǎng)調(diào)度方式,將互聯(lián)電網(wǎng)調(diào)度過(guò)程分為上層聯(lián)絡(luò)線調(diào)度以及下層區(qū)域內(nèi)機(jī)組功率調(diào)整和柔性負(fù)荷調(diào)度;并根據(jù)系統(tǒng)上下層調(diào)度過(guò)程,建立了相應(yīng)的分層式離散Markov決策過(guò)程模型;最終采用分層學(xué)習(xí)優(yōu)化方法對(duì)所建模型進(jìn)行策略求解,并采用IEEE 300節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)分析,所得優(yōu)化策略可實(shí)現(xiàn)互聯(lián)系統(tǒng)中聯(lián)絡(luò)線、機(jī)組的自動(dòng)調(diào)整以及柔性負(fù)荷的自動(dòng)切除,驗(yàn)證了所提分層學(xué)習(xí)優(yōu)化方法的有效性。同時(shí),本文在分層學(xué)習(xí)優(yōu)化算法中引入了遷移學(xué)習(xí)方法,通過(guò)將區(qū)域預(yù)學(xué)習(xí)知識(shí)遷移到分層優(yōu)化過(guò)程中,加快了學(xué)習(xí)速度,并且降低了再學(xué)習(xí)成本。
【學(xué)位單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TM73
【部分圖文】：

圖 2. 3 光伏出力曲線圖Fig 2. 3 The curve of PV output[42]可知，在外界環(huán)境保持穩(wěn)定的情況下，對(duì)于單位面輸出功率gP 與光照強(qiáng)度 c 的關(guān)系為：t z zP S I

圖 2. 4 日負(fù)荷需求曲線圖Fig 2. 4 The curve of daily load demand域內(nèi)部的負(fù)荷需求由于各類(lèi)隨機(jī)因素具有較強(qiáng)的不確定波動(dòng)性及隨機(jī)性。因此，負(fù)荷的實(shí)際需求功率也可視不確定部分的疊加，可表示為[45]：

圖 3. 3 風(fēng)、光與負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線圖Fig 3. 3 Prediction curves of wind power and loads AGC system表 3. 2 算法參數(shù)表Tab 3. 2 Algorithm simulation parameters
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2875975