【摘要】：隨著能源和環(huán)境問題的日益嚴(yán)峻,風(fēng)電光伏等分布式發(fā)電資源具有建設(shè)安裝周期短、總投資少、靠近負(fù)荷中心、易于消納、控制靈活等優(yōu)點(diǎn),得到了迅速發(fā)展;隨著智能電網(wǎng)的建設(shè)和電力體制改革的深化,配電網(wǎng)側(cè)分布式儲能、電動汽車及需求側(cè)響應(yīng)負(fù)荷等資源逐步增多。本文將這些電網(wǎng)負(fù)荷側(cè)具有一定調(diào)節(jié)和響應(yīng)能力的資源,統(tǒng)稱為需求側(cè)能源資源(Demand Side Energy Resources,DSER)。這些需求側(cè)能源資源出力特性迥異,規(guī)模不等,且分布分散,如何對這些資源進(jìn)行充分挖掘,并高效利用,對于電網(wǎng)尤其是負(fù)荷密度高,峰谷差大的城市電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)安全穩(wěn)定運(yùn)行,有著極其重要的意義。本文針對城市電網(wǎng)中DSER的高效利用問題,在當(dāng)前研究的基礎(chǔ)上,基于多時間尺度,綜合運(yùn)用綜合評價(jià)、優(yōu)化理論、預(yù)測理論及投資組合理論,建立了一套較為完善的需求側(cè)能源資源評估、規(guī)劃、綜合開發(fā)及利用的決策體系與方法,集中解決了 DSER的資源評價(jià)與規(guī)劃、DSER的綜合利用能源效率、DSER運(yùn)營方的效益保證等問題,以期為需求側(cè)能源資源的管理與決策提供科學(xué)的理論與方法依據(jù)。論文的主要研究工作如下:(1)為準(zhǔn)確評估需求側(cè)能源資源的現(xiàn)狀和發(fā)展?jié)摿?提出了基于地理信息的需求側(cè)能源資源的評估模型。針對風(fēng)電、光伏、電動汽車、儲能和靈活負(fù)荷五種需求側(cè)能源資源,在分析各類資源的特性的基礎(chǔ)上,分別提出關(guān)注資源開發(fā)效益和潛力的基礎(chǔ)指標(biāo)以及關(guān)注資源出力特性及成本的特色指標(biāo);然后分別采用層次分析法和熵權(quán)法確定基礎(chǔ)指標(biāo)和特色指標(biāo)下各細(xì)化指標(biāo)的權(quán)重;最后根據(jù)各指標(biāo)的權(quán)重及量化值加權(quán)疊加,得到該地區(qū)各種需求側(cè)能源資源的綜合得分,通過算例驗(yàn)證了該評估模型能對城市電網(wǎng)地塊上承載的需求側(cè)能源資源進(jìn)行精細(xì)化的有效評估,為城市需求側(cè)能源資源的發(fā)展規(guī)劃提供支撐。(2)針對需求側(cè)能源資源的高效利用問題,提出了基于地理決策分區(qū)的充分考慮需求側(cè)能源資源互補(bǔ)特性的虛擬電廠的優(yōu)化聚合模型。首先基于地塊DSER評估結(jié)果,提出虛擬電廠決策區(qū)的細(xì)致劃分準(zhǔn)則,確定代表區(qū)域內(nèi)各種資源的決策變量;其次,為得到具有較低日均成本、良好負(fù)荷特性并保證分布式電源消納和較高聚合程度的虛擬電廠,建立了多目標(biāo)的虛擬電廠優(yōu)化聚合模型,并采用基于優(yōu)先選擇度的改進(jìn)蝙蝠算法對模型進(jìn)行求解;最后,通過算例分析驗(yàn)證模型的正確性及有效性。(3)針對需求側(cè)能源資源短期出力的不確定性問題,提出了需求側(cè)能源資源的短期預(yù)測模型,包括風(fēng)電、光伏短期出力預(yù)測和電價(jià)短期預(yù)測,為后續(xù)需求側(cè)能源資源的優(yōu)化運(yùn)營決策提供支撐。首先,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測風(fēng)電和光伏出力,并結(jié)合誤差分析,分別建立了基于風(fēng)力相似度確定相似日的風(fēng)電誤差概率密度函數(shù)和基于季節(jié)和天氣類型劃分的光伏誤差概率密度函數(shù);其次,對得到的概率密度函數(shù)進(jìn)行抽樣,得到誤差抽樣值,經(jīng)過波動性分析,確定出各個預(yù)測點(diǎn)的誤差擬合值;最后,通過將預(yù)測值與擬合值疊加修正,提高預(yù)測精度。電價(jià)預(yù)測的主要思想是通過小波分解將電價(jià)曲線的原始數(shù)據(jù)分解成概貌和細(xì)節(jié)不同的多個序列,然后針對不同序列分別進(jìn)行ARIMA預(yù)測,最后通過重構(gòu)得到最終的預(yù)測結(jié)果。(4)針對DSER經(jīng)營者的收益需求,提出了需求側(cè)能源資源的動態(tài)優(yōu)化運(yùn)營決策模型。首先針對由風(fēng)電、光伏、儲能等資源優(yōu)化聚合的虛擬電廠進(jìn)行了盈利模式分析,構(gòu)建了虛擬電廠在日前市場和輔助服務(wù)市場的動態(tài)優(yōu)化運(yùn)營模型,通過算例驗(yàn)證了該模型通過合理分配虛擬電廠的出力,能有效提高經(jīng)營者的收益;其次針對未參與虛擬電廠構(gòu)建的DSER,以光伏電站和儲能電站為研究對象,建立了光伏電站和儲能電站的動態(tài)聯(lián)合運(yùn)營決策模型,根據(jù)外部條件的變化,動態(tài)決策是否聯(lián)營,以達(dá)到提高光伏電站收益和儲能收益的雙贏優(yōu)化聯(lián)營策略。(5)提出了基于驅(qū)動模型的需求側(cè)能源資源評估及運(yùn)營決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。首先,設(shè)計(jì)了 DSER評估系統(tǒng)、DSER優(yōu)化聚合系統(tǒng)、DSER短期預(yù)測系統(tǒng)和DSER優(yōu)化運(yùn)營策略系統(tǒng)四個子系統(tǒng)的功能需求;其次從系統(tǒng)需求分析和設(shè)計(jì)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成及功能、系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)及結(jié)果展示等方面進(jìn)行了闡述;最后結(jié)合DSER評估及運(yùn)營決策支持系統(tǒng)的建設(shè)方案進(jìn)行了實(shí)例開發(fā)和分析。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM73
【圖文】：

２．２．１分布式光伏資源逡逑我國是光伏資源最為豐富的國家之一，我國太陽能資源具有日照時間長、日照面積逡逑廣等特點(diǎn)。同時我國太陽能資源地區(qū)差異較大，其資源分布圖如圖２－２所示。逡逑中國太陽能資逼分布…’：—一］逡逑圖２－２中國太陽能資源分布圖逡逑Ｆｉｇ．２－２邋Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｓｏｌａｒ邋ｅｎｅｒｇｙ邋ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ邋ｉｎ邋Ｃｈｉｎａ逡逑１６逡逑

邐＾逡逑２．２．２分散式風(fēng)電資源逡逑我國的風(fēng)能資源十分豐富。圖２－３是全國區(qū)域的年平均風(fēng)速分布圖，從圖中可以看逡逑出，我國的風(fēng)資源主要集中在幾個區(qū)域，ｇ卩：三北地區(qū)（東北、華北、西北地區(qū)）、東逡逑南沿海地區(qū)及附近島嶼、內(nèi)陸個別風(fēng)能豐富點(diǎn)以及近海風(fēng)能資源豐富區(qū)。逡逑２０１６年前，我國風(fēng)電發(fā)展以大規(guī)模并網(wǎng)為主導(dǎo)，但是隨著棄風(fēng)率的居高不下，考逡逑慮到風(fēng)電消納的困難，為減少風(fēng)資源的浪費(fèi)，緩解棄風(fēng)現(xiàn)象等，政府限制西部和北部的逡逑風(fēng)資源的大規(guī)模并網(wǎng)開發(fā)，鼓勵引導(dǎo)風(fēng)電向我國中部和東部地區(qū)轉(zhuǎn)移。但從圖２－３可知逡逑我國中東部地區(qū)和西部地區(qū)的風(fēng)電資源之間有著明顯的差異，主要體現(xiàn)在中東部地區(qū)風(fēng)逡逑能分布不連續(xù)，土地資源比較稀缺等，因此大規(guī)模集中式風(fēng)電站的建設(shè)條件不現(xiàn)實(shí)，此逡逑時分散式風(fēng)電受到重視并得到大力發(fā)展。逡逑在２０１８年３月公布的《２０１８年能源工作指導(dǎo)意見的通知》中，進(jìn)一步對分散式風(fēng)逡逑電的發(fā)展及前景指明了方向：大力投入解決清潔能源的消納問題

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