由于能源危機和環(huán)境問題,可再生能源受到前所未有的關注。然而,間歇性可再生能源如風電、光伏發(fā)電等的出力具有間歇性和波動性。間歇性可再生能源的大規(guī)模接入,對電力系統(tǒng)的電能質量和安全運行帶來了新的挑戰(zhàn)。近年來,利用太陽能輻射熱量加熱工質并驅動汽輪機進行發(fā)電的光熱電站得到了迅速發(fā)展。與風電、光伏發(fā)電等出力具有不確定性的間歇性可再生能源相比,光熱電站的出力可調可控,并且其具有快速調節(jié)出力的能力。隨著光熱發(fā)電技術日益成熟,光熱電站在電力市場環(huán)境下作為獨立發(fā)電商自調度或與其他具有不確定性的多元源荷資源協(xié)調調度的商業(yè)運行方式受到越來越多的關注。為解決光熱電站在多重不確定性和多元協(xié)調運行情況下的調度問題,本文圍繞光熱電站開展了比較全面和系統(tǒng)的工作,主要包括以下四個方面的內容:1)基于隨機信息間隙模型的光熱電站調度策略研究綜合考慮光熱電站的風險態(tài)度、具有非隨機不確定性的熱功率產量以及具有隨機不確定性的日前和實時市場價格,提出了隨機信息間隙方法以優(yōu)化光熱電站在日前和實時市場的調度策略。該方法結合了信息間隙決策理論與混合條件風險價值,從而可以有效地解決非隨機不確定性和隨機不確定性共存時風險規(guī)避型和風險追求型光... 

【文章來源】：浙江大學浙江省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：123 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

光熱電站的典型結構圖

浙江大學博士學位論文1緒論10||U(α,):αα0=≤≥ρρρρρ(1-7)式中，ρ為市場價格的預測值向量，α為不確定性幅度（uncertaintyhorizon）。從(1-7)可以看出，分數(shù)不確定性模型圍繞不確定性的預測值構建了一個信息間隙區(qū)域（informationgapregion）用以描述不確定性的真實值的可能取值范圍。該信息間隙區(qū)域的范圍通過不確定性幅度α定義。分數(shù)不確定性模型的示意圖如圖1.2所示。圖1.2IGDT分數(shù)不確定性模型示意圖Fig.1.2SchematicdiagramofthefractionaluncertaintymodelofIGDT3）性能要求IGDT的性能要求需要指定一個回報函數(shù)（rewardfunction）。該回報函數(shù)用以反映所做決策（即調度計劃P）的魯棒性水平（robustness）或者機會性水平（opportuneness）。相關問題的性能受決策變量（即調度計劃P）和不確定參數(shù)（即市場價格ρ）的共同影響。IGDT規(guī)定了兩種回報函數(shù)，即魯棒函數(shù)（robustfunction）和機會函數(shù)（opportunisticfunction）[59],[62]。IGDT的魯棒函數(shù)又可稱為魯棒IGDT模型，其可以表示為：{}RR0R(,)(,)max:min(,)(1)UbBbbαααδ∈=≥=PPρρρ(1-8)式中，Rb為魯棒收益閾值。Rδ為魯棒因子。0b為相關問題對應的確定性模型（或稱為風險中性模型）的目標函數(shù)最優(yōu)值，該確定性模型（風險中性模型）基于不確定性的預測值構建。從(1-8)所定義的雙層模型可以看出，只要不確定參數(shù)在信息間隙區(qū)域內，決策者獲得收益將不小于魯棒收益閾值Rb。不確定參數(shù)的波動范圍越小，決策者可獲得的收益就越高。

浙江大學博士學位論文1緒論14等）和多元協(xié)調調度（如需求響應、太陽能產消者和光伏發(fā)電等），從兩個層面對電力市場環(huán)境下光熱電站的調度策略開展了深入而系統(tǒng)的分析和研究，每個層面均包括兩個研究內容。圖1.3為本文的研究框架。圖1.3論文研究框架Fig.1.3Researcharchitectureofthedissertation

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3614485