本文關(guān)鍵詞：含大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)多目標(biāo)清潔調(diào)度

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【摘要】：國家“節(jié)能減排”政策逐步推廣執(zhí)行,將可再生能源開發(fā)利用作為改善能源結(jié)構(gòu)、提高環(huán)境質(zhì)量和促進經(jīng)濟健康發(fā)展的必要手段。我國風(fēng)能資源儲備豐富,風(fēng)力發(fā)電作為可再生能源發(fā)電中的佼佼者已經(jīng)進入了快速發(fā)展期。電力系統(tǒng)最優(yōu)運行狀態(tài)是電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度追尋的目標(biāo)。實際運行中,要綜合考慮各種影響因素的優(yōu)先級和復(fù)雜性,同時對系統(tǒng)燃料耗費、經(jīng)濟效益、網(wǎng)損、污染氣體排放水平、環(huán)境效益等多目標(biāo)進行優(yōu)化。我國采用大規(guī)模集中開發(fā)和遠距離輸送的風(fēng)電發(fā)展模式,大規(guī)模的非同步電源集中接入改變了電力系統(tǒng)運行方式與結(jié)構(gòu),大規(guī)模風(fēng)電出力的隨機性、波動性令系統(tǒng)的運行工況變得更加復(fù)雜。本文以大規(guī)模風(fēng)電接入電力系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度為切入點,研究滿足清潔調(diào)度前提下的優(yōu)化調(diào)度方法與策略。首先對接入電網(wǎng)的儲能系統(tǒng)、電動汽車(PEV),以及可調(diào)控負荷進行適用性分析,選擇技術(shù)成熟、具有一定推廣基礎(chǔ)的可調(diào)控資源提供輔助功率調(diào)節(jié),為削峰填谷、增加調(diào)度靈活性提供技術(shù)支持。針對大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)時的間歇性和波動性,在保證電網(wǎng)穩(wěn)定性的前提下,以火電機組出力等為決策變量,以清潔調(diào)度(污染物排放)為基本優(yōu)化目標(biāo)。通過比較多優(yōu)化目標(biāo)的差異和特點,考慮用戶側(cè)的PEV延遲充電特性對電網(wǎng)運行的影響,建立其與優(yōu)化目標(biāo)之間的聯(lián)系,并在目標(biāo)函數(shù)中參考用戶側(cè)延遲充電不滿意度指標(biāo),體現(xiàn)了供需側(cè)在清潔調(diào)度問題上的相互聯(lián)系和作用,為多目標(biāo)優(yōu)化在選擇最優(yōu)解過程中提供了更多的依據(jù)和方向。針對電力系統(tǒng)運行優(yōu)化中的高維、非線性、多約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題,選擇收斂性較好的多目標(biāo)優(yōu)化進化算法,即非劣排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)對清潔調(diào)度問題進行求解。
【關(guān)鍵詞】：清潔調(diào)度 大規(guī)模風(fēng)電 輔助功率調(diào)節(jié) 延遲充電不滿意度 非劣排序遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM73;TM614
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀11
• 1.2.2 電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型與算法11-12
• 1.2.3 含新能源的優(yōu)化調(diào)度12-13
• 1.2.4 大規(guī)模風(fēng)電接入下的多目標(biāo)清潔調(diào)度13-15
• 1.2.5 優(yōu)化算法15
• 1.3 本文的研究框架與主要工作15-17
• 第2章 電力系統(tǒng)清潔調(diào)度模型17-23
• 2.1 前言17
• 2.2 輔助功率調(diào)節(jié)的適用性分析17-20
• 2.2.1 儲能系統(tǒng)17-18
• 2.2.2 電動汽車18-19
• 2.2.3 可調(diào)控負荷19-20
• 2.3 多目標(biāo)的選取20-21
• 2.3.1 火電機組排污量20
• 2.3.2 火電機組發(fā)電成本20
• 2.3.3 延遲充電不滿意度20-21
• 2.3.4 棄風(fēng)量21
• 2.4 本章小結(jié)21-23
• 第3章 多目標(biāo)優(yōu)化算法與模型求解23-29
• 3.1 前言23
• 3.2 非劣排序遺傳算法23-24
• 3.3 非劣排序遺傳算法-Ⅱ24-26
• 3.3.1 NSGA的缺點24-25
• 3.3.2 NSGA-Ⅱ的優(yōu)點和實現(xiàn)過程25-26
• 3.4 基于NSGA-Ⅱ的優(yōu)化調(diào)度問題求解26-27
• 3.5 本章小結(jié)27-29
• 第4章 含大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的多目標(biāo)清潔調(diào)度29-39
• 4.1 前言29
• 4.2 目標(biāo)函數(shù)29-30
• 4.3 決策變量30
• 4.4 約束條件30-38
• 4.4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)31-32
• 4.4.2 不含延遲充電的優(yōu)化結(jié)果分析32-34
• 4.4.3 含延遲充電的優(yōu)化結(jié)果分析34-36
• 4.4.4 含延遲充電不滿意度的優(yōu)化結(jié)果分析36-37
• 4.4.5 含棄風(fēng)量的優(yōu)化結(jié)果分析37-38
• 4.5 本章小結(jié)38-39
• 第5章 總結(jié)與展望39-41
• 5.1 總結(jié)39-40
• 5.2 展望40-41
• 參考文獻41-46
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果46-47
• 致謝47-48
• 作者簡介48

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 黃燕燕;彭春華;;改進粒子群算法在電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度中的應(yīng)用[J];電力科學(xué)與工程;2011年04期

2 李志剛;吳文傳;張伯明;孫宏斌;;計及風(fēng)電考慮離散化發(fā)電調(diào)節(jié)約束的在線滾動調(diào)度方法[J];電力系統(tǒng)自動化;2014年10期

3 陳謙;谷凡超;金宇清;秦川;陳霄逸;李卓然;;含大型風(fēng)電場的電力系統(tǒng)節(jié)能發(fā)電調(diào)度技術(shù)[J];電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報;2014年06期

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本文編號：830230