本文關(guān)鍵詞：基于機會約束規(guī)劃的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)度

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【摘要】：隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和智能化集成水平的不斷推進,風(fēng)力發(fā)電在社會上的關(guān)注度也日益增長。并入電網(wǎng)運行已經(jīng)是風(fēng)力發(fā)電最主要的運行方式,在電力系統(tǒng)中風(fēng)力發(fā)電所占的比例也越來越大。但是,由于風(fēng)資源自身固有的隨機性使得風(fēng)力發(fā)電輸出功率是不穩(wěn)定的,這對于精確度、穩(wěn)定度要求較高,偏差較為敏感的電力系統(tǒng)而言是非常不利的。為了減小并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電機組對電網(wǎng)穩(wěn)定性的威脅,除了降低風(fēng)電自身的隨機性之外,還需要從電力系統(tǒng)的調(diào)度計劃入手,使風(fēng)電的不穩(wěn)定影響降到最低。傳統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法對于含有隨機變量的風(fēng)電出力而言存在太多的局限性,所以,有必要開發(fā)更為合理可行的調(diào)度方法,以適應(yīng)含風(fēng)電場電力系統(tǒng)的需求。首先,分析風(fēng)電預(yù)測功率的可信度并依此作為分級處理的思想方法,把風(fēng)電的預(yù)測功率輸出分成三個不同等級。為不同時間尺度的風(fēng)電功率調(diào)度與功率控制之間的相互配合打下了基礎(chǔ),從而起到降低預(yù)測誤差影響調(diào)度決策的作用。其次,分析機會約束規(guī)劃的基本規(guī)劃方式,以及常用的轉(zhuǎn)換為確定性模型的等價形式。分析含風(fēng)電場電力系統(tǒng)的有功潮流、風(fēng)電機組的載荷特性,把二者歸納為機會約束規(guī)劃的兩個目標(biāo)函數(shù),以風(fēng)電機組和風(fēng)電場各個電氣量的限制和風(fēng)功率的限制作為約束條件,完成計及潮流和載荷的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)度機會約束規(guī)劃建模。然后,提出混合智能算法求解機會約束規(guī)劃,對混合智能算法的三個組成內(nèi)容——隨機模擬技術(shù)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的原理和特點進行分析。將三種方法的優(yōu)點結(jié)合起來,形成基于隨機模擬,以神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)逼近評價函數(shù)的遺傳算法,進而給出了混合智能算法的操作流程圖。最后,以實際數(shù)據(jù)作為算例,對理論分析進行操作計算,得出風(fēng)電場的優(yōu)化調(diào)度方案。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM614;TM73

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