【摘要】：隨著常規(guī)能源的口益枯竭,如何有效利用風(fēng)能、太陽(yáng)能、水能等可再生能源也越來(lái)越被人們重視。新能源的大規(guī)模并網(wǎng)可以替代傳統(tǒng)火電機(jī)組對(duì)負(fù)荷供電,減少污染物的排放。然而,由于風(fēng)電和光伏不能保證長(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定出力,其并網(wǎng)后會(huì)使得系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)增加,不利于電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行。因此,傳統(tǒng)的火電經(jīng)濟(jì)調(diào)度模式已經(jīng)不再適用,需要改進(jìn)調(diào)度模式以適應(yīng)含多種電源類型電力系統(tǒng)的運(yùn)行要求。本文對(duì)多電源優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了研究。首先,本文采用間接法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)功率進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)工具為最小二乘支持向量機(jī)。通過(guò)對(duì)相對(duì)誤差,平均絕對(duì)百分比誤差以及均方根誤差這些預(yù)測(cè)結(jié)果的研究證明了所選嵌入維數(shù)的合理性和LSSVM在風(fēng)功率預(yù)測(cè)領(lǐng)域的可行性以及實(shí)用性。其次,提出了一種改進(jìn)型果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA),使其能夠更好的應(yīng)用于·求解復(fù)雜的火電經(jīng)濟(jì)調(diào)度(Economic Dispatch,ED)問(wèn)題。建立了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的數(shù)學(xué)模型。在約束條件的處理上設(shè)計(jì)了啟發(fā)式處理策略。通過(guò)對(duì)不同特點(diǎn)的測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行求解并與其他文獻(xiàn)提供的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比表明,改進(jìn)FOA在處理具有各種特點(diǎn)的測(cè)試系統(tǒng)時(shí)都表現(xiàn)出較強(qiáng)的尋優(yōu)能力。證明了該算法相比于其他算法的尋優(yōu)能力更強(qiáng),可更加有效地求解較為復(fù)雜的調(diào)度問(wèn)題。最后,建立了以運(yùn)行成本和火電出力波動(dòng)性最小為目標(biāo)函數(shù)的風(fēng)光水火蓄多電源優(yōu)化調(diào)度模型。在調(diào)度之前設(shè)計(jì)了火電機(jī)組預(yù)處理的方法以便降低模型求解難度,鼓勵(lì)清潔能源優(yōu)先上網(wǎng)和保證火電機(jī)組運(yùn)行效率。然后運(yùn)用改進(jìn)型果蠅優(yōu)化算法對(duì)四種含不同電源類型的多電源電力系統(tǒng)模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度并對(duì)調(diào)度結(jié)果進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)性和出力波動(dòng)性的對(duì)比分析,有利于制定較為合理的調(diào)度計(jì)劃。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM73
【圖文】：

圖 3-1 原始風(fēng)速序列Fig,3-1 Primitive Wind Speed Series由圖 3-1 可以看出風(fēng)速的變化具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，因此風(fēng)速的預(yù)測(cè)值往往和實(shí)際值相差較大，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度較低，這就對(duì)預(yù)測(cè)工具的性能提出了更高的要求。3.4.2 參數(shù)的選取需要人為選擇的參數(shù)有三個(gè)，分別是嵌入維數(shù)m ，正則化參數(shù) C 和核參數(shù) 2 ，參數(shù)選取的不合理會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度的不理想，因此，選擇合適的參數(shù)就顯得尤為重要，嵌入維數(shù)根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)選擇 m 2，為了使得正則化參數(shù) 和核參數(shù) 的選擇更加合理，提升預(yù)測(cè)的精確度，故選擇采用交叉驗(yàn)證的方法對(duì)C 和 進(jìn)行確定。交叉驗(yàn)證的實(shí)現(xiàn)流程如下（流程圖見(jiàn)圖 3-2）：（1）確定正則化參數(shù)C 和核參數(shù)2 的取值范圍；（2）在限定的取值范圍內(nèi)選擇參數(shù)值，將選擇好的參數(shù)組成參數(shù)對(duì)，例如在取值范圍內(nèi)確定了M 個(gè)正則化參數(shù)值和 N 個(gè)核參數(shù)值，那么可以組成 M N個(gè)參數(shù)對(duì) 2,ijC ，其中 i 1, ,M， j 1, ,N；（3）最小二乘支持向量機(jī)分別選擇這 M N個(gè)參數(shù)對(duì)，利用訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，選

預(yù)測(cè)流程見(jiàn)圖 3-3。為驗(yàn)證所選嵌入維數(shù)的合理性，在預(yù)測(cè)過(guò)程中針對(duì)不同嵌入維數(shù)下的預(yù)測(cè)結(jié)果也進(jìn)行討論。圖3-4 為基于不同嵌入維數(shù)m 的LSSVM 的風(fēng)速預(yù)測(cè)部分結(jié)果，表 3-2 為基于不同嵌入維數(shù)下的預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)，圖 3-5 為基于不同嵌入維數(shù)下的預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差。設(shè)第i 個(gè)預(yù)測(cè)點(diǎn)的相對(duì)誤差為 ei 1,...,100i，則相對(duì)誤差的計(jì)算公式見(jiàn)式(3-43)。iiiiYYYe (3-43)

圖 3-5 基于不同維數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差Fig.3-5 Relative Errors of Prediction Results Based on Different Dimensions表 3-2 不同嵌入維數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)Tab.3-2 Evaluation of Prediction Results Based on Different Embedding Dimensions嵌入維數(shù) 2 3 4 5 6 7 8MAPEe 3.84% 3.98% 4.06% 4.21% 4.68% 6.08% 8.08%RMSEe 0.1617 0.1639 0.1660 0.1838 0.2245 0.3216 0.4437由圖 3-4 可以看出當(dāng)嵌入維數(shù) m 2時(shí)的預(yù)測(cè)結(jié)果最加接近實(shí)際風(fēng)速值，嵌入維數(shù)越大 LSSVM 的預(yù)測(cè)結(jié)果越偏離實(shí)際風(fēng)速值，在預(yù)測(cè)時(shí)段的前 25min 這種因?yàn)榍度刖S數(shù)不同而顯現(xiàn)出的預(yù)測(cè)值的差別尤為明顯。由表 3-2 可以看出當(dāng)嵌入維數(shù) 時(shí)的平均絕對(duì)百分比誤差 MAPEe和均方根誤差 RMSEe兩項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)是所有評(píng)價(jià)結(jié)果當(dāng)中最小的，說(shuō)明了在嵌入維數(shù) 時(shí)的預(yù)測(cè)效果最好，同時(shí)可以看出，隨著嵌入維數(shù)的增加，不僅僅平均絕對(duì)百分比誤差 MAPEe和均方根誤差 RMSEe兩項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)越來(lái)越大，相鄰嵌入維數(shù)所對(duì)應(yīng)的兩項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)與各自相鄰預(yù)測(cè)指標(biāo)之間的差值也越來(lái)越大，例如當(dāng)嵌入維數(shù) m 4時(shí)的平均絕對(duì)百分比誤差與嵌入維數(shù)為 3 時(shí)的平均絕對(duì)百分比誤差的差值為 0.08%，與嵌入

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