隨著全球氣候急劇變化,減少對化石能源的依賴,大力發(fā)展作為重要清潔能源的風電是國際社會逐漸達成的共識。中國能源發(fā)展有關政策表明,規(guī)�；L電接入電網(wǎng)已成為中國電力行業(yè)發(fā)展的主要趨勢。隨著風電并網(wǎng)比例的不斷攀升,其隨機性和波動性對機組組合問題提出新的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的機組組合模型已不能滿足現(xiàn)階段發(fā)展需求。開展計及風電規(guī)�；尤氲臋C組組合調度研究,對解決高比例風電并網(wǎng)、提高系統(tǒng)消納能力具有重要意義。本文主要的研究內容和成果如下:首先,在研究傳統(tǒng)機組組合問題的基礎上,分析了求解該問題的拉格朗日松弛算法的特性,在此基礎上,構建了以系統(tǒng)運行費用最小化的數(shù)學模型,采用拉格朗日松弛算法、改進次梯度法和模糊次梯度法相協(xié)調的混合算法對機組進行優(yōu)化調度。其次,考慮到風電的難以預測性,利用變權組合系數(shù)模型對風速序列超前預測,獲取風速數(shù)據(jù)進而得到風電輸出功率預測曲線。針對風電功率的不確定性,構建了以系統(tǒng)運行費用和棄風成本之和最小為目標的多時間尺度聯(lián)合調度模型,對比分析了日前調度、滾動調度及實時調度的區(qū)別,給出了不同時間尺度模型下風電預測的精確度,基于改進的拉格朗日算法對各時間尺度的調度模型進行優(yōu)化。最后,考慮到不同風電... 

【文章來源】：長春工業(yè)大學吉林省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

機組組合問題數(shù)學模型的演變過程

第1章緒論7生成的粒子均能滿足約束條件，其次對改進的粒子群算法進行局部搜索得到最優(yōu)解；在上述研究的基礎上，文獻[46]通過改變粒子群算法所占的慣性權重來提高其搜索能力和尋求全局最優(yōu)解速度。圖1.2機組組合優(yōu)化算法分類1.4考慮規(guī)�；L電接入的機組組合研究隨著風電大規(guī)模的開發(fā)利用，一次能源的困局得以緩解，但同時對機組組合優(yōu)化問題提出了新的要求，在保證系統(tǒng)安全運行的條件下，如何科學的安排機組啟停及負荷分配顯得尤為重要。1.4.1風電并網(wǎng)的機組組合研究針對日前調度的機組組合，傳統(tǒng)經(jīng)濟調度是基于確定性的負荷預測曲線進行建模，以系統(tǒng)所有調度時段總發(fā)電成本最小為目標，也可加入購電費用指標[47]。隨著風電滲透率不斷提高，電網(wǎng)的波動性日益增加，嚴重加劇了系統(tǒng)發(fā)電功率的不確定性。文獻[48]應用隨機優(yōu)化方法，在風速預測的基礎上建立計及風電場的機組組合動態(tài)經(jīng)濟調度模型；文獻[49]基于Benders分解法建立一種安全約束的機組組合模型，并計及風電功率的波動性；文獻[50]提出了一種大型風電場的環(huán)境經(jīng)濟調度模型，基于機會約束規(guī)劃方法求解。考慮了機組組合啟停，含風電電力系統(tǒng)中各機組負荷如何優(yōu)化分配也是國內外學者研究的焦點。針對機組組合中的負荷分配，研究側重點的不同對應著不同的目標函數(shù)及約束條件。文獻[51]建立了一種考慮電網(wǎng)安全約束的風電調度模型，安排風電場的出力，盡可能減少棄風量；文獻[52]同時考慮了風電被高估及低估時的懲罰成本。綜上所述，針對目標函數(shù)，傳統(tǒng)調度中的目標函數(shù)多為系統(tǒng)總運行費用最小，風電并網(wǎng)后系統(tǒng)的目標函數(shù)發(fā)生改變，以系統(tǒng)運行費用及棄風成本等之和最小為目標。

第1章緒論9建模對象可分為直接預測和間接預測，如圖1.3所示。準確的風電功率預測對于減少棄風，節(jié)省系統(tǒng)總成本方面具有巨大的意義。圖1.3風電預測模型分類風電規(guī)�；⒕W(wǎng)后，需要通過多個時間尺度調度協(xié)調優(yōu)化，逐級配合以消除風電預測的誤差，在此基礎上提高風電的消納能力。風電并網(wǎng)后，傳統(tǒng)調度中的負荷波動性要明顯小于風電的波動性，日前調度計劃也會受到風電不確定性和可預測性差的影響，從而造成日前計劃準確性大大降低。文獻[56]將年計劃、周計劃和日內計劃相結合，通過協(xié)調優(yōu)化和滾動優(yōu)化的方式，使得風電接入系統(tǒng)后的接納能力進一步提升。文獻[57]通過改變日內機組的啟停計劃和備用容量，優(yōu)化日內計劃和日前計劃，從而降低風電預測誤差；文獻[58]在含風電多時間尺度的模型下，設計了一種備用容量的優(yōu)化方法；文獻[59]利用儲能來降低超短期預測誤差，建立了日內滾動調度的模型�；陲L電功率和負荷兩者的預測精度均具有時間尺度的特點，因而多時間尺度的有功調度方式對于風電并網(wǎng)后的系統(tǒng)消納具有重要的研究價值。1.5本文主要研究內容隨著系統(tǒng)中風電裝機容量的不斷擴大，傳統(tǒng)的機組組合模型已無法滿足電網(wǎng)調度需求。同時由于風電的特性，造成系統(tǒng)棄風問題日益嚴重，對系統(tǒng)有功調度產(chǎn)生不利的影響。針對規(guī)�；L電接入后機組組合的優(yōu)化問題，開展計及規(guī)�；L電接入的機組組合調度研究。本文的主要研究內容如下：（1）機組組合算法的基本原理分析。詳細介紹了拉格朗日松弛法、次梯度法及模糊次梯度法的基本原理和數(shù)學模型，分析了拉格朗日松弛法求解機組組合問題的缺點；針對求解過程拉格朗日乘子的迭代，借鑒現(xiàn)有文獻構建了改進次梯度法；考慮到次梯度法的馬爾科夫性，建立了和模糊次梯度法交替求解的混合算法以加快收斂速

【參考文獻】：
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