風(fēng)電具有較強的隨機性、間歇性和反調(diào)峰特性,相比常規(guī)電源可調(diào)控性差。隨著大量風(fēng)電場陸續(xù)建成并投入運行,風(fēng)電的優(yōu)化調(diào)度問題成為目前熱門的研究領(lǐng)域之一。含風(fēng)電的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度不僅要處理風(fēng)電的不確定性,還需考慮其它電源的效益以及眾多的物理約束條件,是一種復(fù)雜的約束優(yōu)化問題。由于傳統(tǒng)調(diào)度方法主要基于確定性電源制定調(diào)度方案,已經(jīng)無法滿足風(fēng)電并網(wǎng)的實際需求,為了合理消納風(fēng)電并保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行,當(dāng)前亟需研究新的調(diào)度理論和優(yōu)化方法。含風(fēng)電的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度包含兩個核心問題:如何建立調(diào)度模型和調(diào)度模型如何求解。本文緊密圍繞這兩個核心問題,在求解算法的分析和改進(jìn)、含風(fēng)電的動態(tài)經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度、滾動優(yōu)化調(diào)度以及多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度等方面進(jìn)行了研究和探討,取得了一些具有理論意義和實用價值的研究成果。主要的研究工作和成果包括:（1）針對風(fēng)電優(yōu)化調(diào)度的求解問題,提出了兩種優(yōu)化能力更強的改進(jìn)粒子群算法。首先,結(jié)合圖論和信息論對粒子的鄰居結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析,通過對粒子攜帶信息量的二進(jìn)制化,從信息傳播角度研究了粒子鄰居結(jié)構(gòu)對算法性能的影響。在此基礎(chǔ)上,提出了一種鄰居結(jié)構(gòu)動態(tài)變化的改進(jìn)單目標(biāo)優(yōu)化算法,通過改變鄰居結(jié)構(gòu)可以控制... 

【文章來源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：145 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１中國２００６？２０１７年風(fēng)電新增裝機容量和丨裝機矜量統(tǒng)計閣??１??

圖１．２論文研宄的路線關(guān)系圖??論文研究的路線關(guān)系如圖１．２所示

此多目標(biāo)優(yōu)化的最優(yōu)解不存在單個全局最優(yōu)解，而是一組較優(yōu)解的集合，在應(yīng)用中需要??引入Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)的概念，其中，支配關(guān)系的比較、Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)、Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)集和Ｐａｒｅｔｏ??前沿等具體的定義可參考文獻(xiàn)［１８２－１８３］。圖２．１以雙目標(biāo)優(yōu)化為例對Ｐａｒｅｔｏ相關(guān)概念進(jìn)??行了說明。??＾?籲非支配解?〇支配解??Ａｔ?Ｆ〇?Ｌ〇??＼?可行域??Ｐａｒｅｔｏ前沿?ｉ?Ｆ???？??／ｉ??圖２．１?Ｐａｒｅｔｏ優(yōu)化理論示意圖??上圖中，兩個目標(biāo)函數(shù)分別是／！和／２，虛線與黑實線包圍的區(qū)域稱為可行域，即滿??足約束條件解的集合。圖中的解分為支配解和非支配解，由非支配解Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ??構(gòu)成的邊緣曲線即為Ｐａｒｅｔｏ前沿，其余解Ｆ、Ｇ、Ｈ、丨、Ｊ、Ｋ、Ｌ、Ｍ由于受到其它解的??支配，而稱之為支配解。此外，在支配解集中，解Ｇ距離Ｐａｒｅｔｏ前沿較近，而解〗距離??Ｐａｒｅｔｏ前沿則相對較遠(yuǎn)，因此解Ｇ要優(yōu)于解Ｊ，即Ｇ支配Ｊ，Ｇ?＞?Ｊ。同理，Ｊ卜Ｌ?〇相??反，對比解Ｊ和Ｍ可以發(fā)現(xiàn)，Ｊ在目標(biāo)／２上要優(yōu)于Ｍ，但是在．／ｉ上卻劣于Ｍ，這種情況??即Ｊ不支配Ｍ，同時Ｍ也不支配Ｊ，可簡記Ｓ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于機會約束目標(biāo)規(guī)劃的風(fēng)火儲系統(tǒng)滾動調(diào)度[J]. 王揚,趙書強,徐巖,殷加玞.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(01)
[2]風(fēng)電的波動成本計算及應(yīng)用研究[J]. 李璐,鄭亞先,陳長升,吳亭葦,袁堃,耿建,程海花,薛必克,張凱鋒.  中國電機工程學(xué)報. 2016(19)
[3]考慮大規(guī)模風(fēng)電接入并計及多時間尺度需求響應(yīng)資源協(xié)調(diào)優(yōu)化的滾動調(diào)度模型[J]. 包宇慶,王蓓蓓,李揚,楊勝春.  中國電機工程學(xué)報. 2016(17)
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[5]基于厚尾均值廣義自回歸條件異方差族模型的短期風(fēng)電功率預(yù)測[J]. 陳昊,萬秋蘭,王玉榮.  電工技術(shù)學(xué)報. 2016(05)
[6]基于高斯混合模型的風(fēng)電場群功率波動概率密度分布函數(shù)研究[J]. 崔楊,楊海威,李鴻博.  電網(wǎng)技術(shù). 2016(04)
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博士論文
[1]粒子群優(yōu)化的鄰居拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和算法改進(jìn)研究[D]. 陳自郁.重慶大學(xué) 2009



本文編號：3230765