經(jīng)濟(jì)調(diào)度是電力系統(tǒng)中的一個(gè)重要優(yōu)化問(wèn)題,其目的在于合理分配各機(jī)組發(fā)電功率以最小化成本。在合理利用能源、設(shè)備,節(jié)約成本方面具有重要意義。近年來(lái),風(fēng)電因其可再生、無(wú)污染等特性,得到大規(guī)模的發(fā)展并在技術(shù)上取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。然而,風(fēng)力還有不穩(wěn)定、難預(yù)測(cè)等不利的一面,在確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的前提下,如何安排風(fēng)機(jī)出力,有效利用風(fēng)能方面具有重要的研究意義。本文在研究傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題的基礎(chǔ)上,對(duì)接入風(fēng)電的電力系統(tǒng),即風(fēng)電經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行研究。論文首先分析了風(fēng)力發(fā)電特性。以服從Weibull分布的風(fēng)力特性,結(jié)合風(fēng)機(jī)輸出功率與風(fēng)速的關(guān)系,得到輸出功率密度分布。研究發(fā)現(xiàn),在給定的風(fēng)電場(chǎng)中,風(fēng)力特性一定,風(fēng)機(jī)輸出功率與風(fēng)力關(guān)系已知,則可以得到風(fēng)電場(chǎng)輸出功率密度分布。其次,分析研究傳統(tǒng)火力發(fā)電燃料耗量特性。在實(shí)際問(wèn)題中,火電機(jī)組由于閥值效應(yīng)和禁止工作區(qū),造成燃料成本曲線的非凸、非平滑和不連續(xù)性。以電力系統(tǒng)發(fā)電燃料成本最小為目標(biāo)函數(shù),考慮電力系統(tǒng)網(wǎng)損,發(fā)電機(jī)組極限,爬坡約束,禁止運(yùn)行區(qū)約束,構(gòu)建傳統(tǒng)火力發(fā)電經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。在傳統(tǒng)火力發(fā)電經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的基礎(chǔ)上,以傳統(tǒng)火力發(fā)電機(jī)組作為旋轉(zhuǎn)備用,考慮風(fēng)力發(fā)電功率占系統(tǒng)負(fù)載比例的約束,構(gòu)建風(fēng)電接入的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。再次,本文采用人工蜂群算法求解問(wèn)題模型,分析人工蜂群算法的不足,改進(jìn)了算法的學(xué)習(xí)策略:個(gè)體不再隨機(jī)挑選鄰居,而是選擇適應(yīng)度較優(yōu)的鄰居學(xué)習(xí);在每次迭代中,由只有一維更新改變成各個(gè)維度同時(shí)更新。對(duì)比分析,改進(jìn)后的算法在選取的基本測(cè)試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果更優(yōu),說(shuō)明提出的學(xué)習(xí)策略提高了算法的性能。最后,論文選取了三個(gè)電力系統(tǒng)對(duì)構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,算法能有效計(jì)算經(jīng)濟(jì)調(diào)動(dòng)問(wèn)題,改進(jìn)后的人工蜂群算法在優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題模型上性能更優(yōu)。在風(fēng)力接入的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中,定義風(fēng)機(jī)不能輸出要求的功率的概率為風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)而,分析了不同風(fēng)力發(fā)電功率下,風(fēng)力發(fā)電功率與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,燃料成本與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。在確定的風(fēng)電場(chǎng)中,風(fēng)電場(chǎng)輸出功率密度分布一定,則風(fēng)力發(fā)電功率與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系曲線不變。不同電力系統(tǒng)中,燃料成本與風(fēng)險(xiǎn)有著類似的離散分布。
【學(xué)位單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F426.61
【部分圖文】：

基于改進(jìn)人工蜂群算法的風(fēng)電經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題研究而且隨著風(fēng)能發(fā)電成本逐漸降低，風(fēng)電將可以與傳統(tǒng)的化石燃料發(fā)電技術(shù)競(jìng)域遼闊，風(fēng)能資源豐富，而且西北、東北、華北地區(qū)風(fēng)能資源相對(duì)集中。近國(guó)的風(fēng)電裝機(jī)容量呈現(xiàn)指數(shù)型增長(zhǎng)，圖 1-1 為我國(guó)近十年風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量制改革不斷深化，大力發(fā)展清潔能源和加快分布式發(fā)電建設(shè)等各項(xiàng)政策的推態(tài)環(huán)境保護(hù)優(yōu)先，堅(jiān)持發(fā)展非煤能源發(fā)電與煤電清潔高效有序利用并舉，堅(jiān)的發(fā)展原則下，電力發(fā)展呈現(xiàn)出以火電、水電等傳統(tǒng)能源發(fā)電為基礎(chǔ)，以核太陽(yáng)能發(fā)電為代表的新型能源發(fā)電快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。風(fēng)能因其清潔性和可再各國(guó)政府的高度重視，并不斷加大力度投資建設(shè)，現(xiàn)已經(jīng)成為繼煤電、水電大主力電源。預(yù)計(jì)未來(lái)風(fēng)電裝機(jī)容量年增長(zhǎng)率還會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)。機(jī)遇與挑戰(zhàn)并新能源電力安全有效的開發(fā)利用是我國(guó)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建科技競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，發(fā)展的必然選擇。

基于改進(jìn)人工蜂群算法的風(fēng)電經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題研究主要研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線文的研究邏輯首先是在傳統(tǒng)火電經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題的基礎(chǔ)上，對(duì)風(fēng)電經(jīng)濟(jì)調(diào)度解方法進(jìn)行概述。從概念出發(fā)，包括分類、文獻(xiàn)探討等。對(duì)風(fēng)電經(jīng)濟(jì)調(diào)度的分析研究，包括傳統(tǒng)火電機(jī)組耗量特性分析，風(fēng)機(jī)發(fā)電特性分析，構(gòu)建論相關(guān)約束，提出風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)風(fēng)電經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題逐層研究。模型問(wèn)題求解方面，本文采用了改進(jìn)的人工蜂群算法進(jìn)行求解，論文首先法進(jìn)行簡(jiǎn)單的概述，并針對(duì)算法的不足進(jìn)行改進(jìn)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。最后算法運(yùn)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，分析得到的優(yōu)化結(jié)果、風(fēng)險(xiǎn)與成本的關(guān)系。究路線如下圖 1-2

Weibull分布
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2852032