本文關(guān)鍵詞：基于碳交易的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型與算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著環(huán)境問題越來越被關(guān)注,風(fēng)電作為清潔能源的主要形式之一,得到了迅速的發(fā)展。但是風(fēng)電出力具有隨機(jī)性、波動(dòng)性和間歇性的特點(diǎn),對(duì)系統(tǒng)具有反調(diào)峰特性,并且由于風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)規(guī)模的不斷增大,風(fēng)電給電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度帶來了不可忽視的影響。此外,我國在聯(lián)合國氣候變化大會(huì)上確立了明確的碳減排目標(biāo),電力企業(yè)的減排將對(duì)我國減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)起著至關(guān)重要的作用。因此本文將研究基于碳交易的含風(fēng)電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。首先,為適應(yīng)即將建立的碳交易市場(chǎng),引入了碳排放權(quán)交易的概念,計(jì)算碳交易所獲得的利潤(rùn),從而將碳交易與發(fā)電商的效益相結(jié)合；然后構(gòu)建風(fēng)電場(chǎng)模型,通過參數(shù)辨識(shí)法,構(gòu)建了雙饋風(fēng)機(jī)組成的風(fēng)電場(chǎng)的辨識(shí)模型,與詳細(xì)模型和聚合模型相比較,驗(yàn)證了所得風(fēng)電場(chǎng)模型的有效性及優(yōu)越性；通過風(fēng)電場(chǎng)辨識(shí)模型預(yù)測(cè)風(fēng)電出力,然后根據(jù)負(fù)荷和風(fēng)電預(yù)測(cè)結(jié)果,通過場(chǎng)景分析及消減,解決備用容量的設(shè)置問題；為了使備用容量更加市場(chǎng)化,計(jì)算備用容量的成本,包括容量成本、機(jī)會(huì)成本,并對(duì)不同的備用分配方案做了經(jīng)濟(jì)性比較。在未來,電力市場(chǎng)必將更加完善,更加充滿了競(jìng)爭(zhēng)力。因此,本文將構(gòu)建以發(fā)電廠商綜合效益最大為目標(biāo)函數(shù)的模型,在滿足一定約束條件下,計(jì)及發(fā)電機(jī)組的爬坡效應(yīng),對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究。本文所建立的目標(biāo)函數(shù),有效地綜合了發(fā)電廠商在主電能市場(chǎng)、備用市場(chǎng)以及碳交易市場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)成本與收益,更加適應(yīng)未來電能市場(chǎng)的要求：最后,本文提出了解決基于碳交易含大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的方法,即改進(jìn)粒子群算法,算法通過MATLAB編程實(shí)現(xiàn),將簡(jiǎn)化梯度法與粒子群算法相融合,對(duì)電力系統(tǒng)的約束條件進(jìn)行處理,同時(shí)引入了以一定概率接受一個(gè)較差解的思想,使算法逐步趨于穩(wěn)定最優(yōu)解。經(jīng)簡(jiǎn)單五機(jī)系統(tǒng)驗(yàn)證,改進(jìn)后的算法具有效率高,結(jié)果穩(wěn)定的特點(diǎn),同時(shí)避免了早熟和陷入局部最優(yōu)解的缺陷。最后以實(shí)際的山東電網(wǎng)為例,對(duì)大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度進(jìn)行計(jì)算,驗(yàn)證本文的理論。經(jīng)過對(duì)所得結(jié)果分析,隨著碳交易權(quán)價(jià)格的上升,系統(tǒng)的運(yùn)行收益將減小,但同時(shí)也會(huì)使碳排放量減小；在風(fēng)電可以全額上網(wǎng)的前提下,備用分配的經(jīng)濟(jì)合理方案為全部由火電提供；風(fēng)電接入電力系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行收益具有顯著效果,尤其在風(fēng)電充足,并且負(fù)荷較低時(shí),貢獻(xiàn)率更高。希望借本文的研究,為未來的節(jié)能減排、風(fēng)電發(fā)展以及電力市場(chǎng)不斷完善提供一定的借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：碳排放 風(fēng)電 備用容量 經(jīng)濟(jì)調(diào)度 改進(jìn)粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM73
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題研究背景12-14
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀及意義14-17
• 1.2.1. 碳交易市場(chǎng)的研究14
• 1.2.2. 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)14-15
• 1.2.3. 備用設(shè)置的研究15-16
• 1.2.4. 改進(jìn)粒子群算法16-17
• 1.3 本文主要工作17-18
• 第2章 碳排放與風(fēng)電場(chǎng)模型18-27
• 2.1 碳排放權(quán)交易模型18-21
• 2.1.1. 碳排放問題的提出18
• 2.1.2. 碳排放權(quán)交易分析18-21
• 2.2 風(fēng)電場(chǎng)模型21-25
• 2.2.1. 方法介紹21-22
• 2.2.2. 風(fēng)電場(chǎng)的辨識(shí)模型22
• 2.2.3. 對(duì)風(fēng)電場(chǎng)模型進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證22-25
• 2.3 本章小結(jié)25-27
• 第3章 風(fēng)電接入后的備用容量設(shè)置27-37
• 3.1 備用容量的計(jì)算27-29
• 3.2 備用容量的成本計(jì)算29-33
• 3.2.1. 容量成本計(jì)算30-31
• 3.2.2. 機(jī)會(huì)成本計(jì)算31-33
• 3.3 備用容量的分配33-35
• 3.3.1. 全部由火電機(jī)組承擔(dān)33
• 3.3.2. 火電、風(fēng)電機(jī)組共同承擔(dān)33-35
• 3.3.3. 需求側(cè)響應(yīng)35
• 3.4 本章小結(jié)35-37
• 第4章 建立考慮碳交易的動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型37-50
• 4.1 目標(biāo)函數(shù)的建立37
• 4.2 約束條件37-39
• 4.2.1. 機(jī)組技術(shù)約束37-38
• 4.2.2. 系統(tǒng)約束38-39
• 4.3 改進(jìn)粒子群算法39-44
• 4.3.1. 對(duì)粒子群算法的改進(jìn)39-42
• 4.3.2. 應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法解決動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題42-44
• 4.4 算法驗(yàn)證44-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第5章 算例分析50-59
• 5.1 算例說明50-51
• 5.2 算例計(jì)算51-54
• 5.2.1. 二氧化碳排放收益51-52
• 5.2.2. 備用容量計(jì)算52-53
• 5.2.3. 備用價(jià)格計(jì)算53-54
• 5.3 結(jié)果分析54-58
• 5.3.1. 碳交易價(jià)格對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行成本的影響54-55
• 5.3.2. 碳價(jià)格對(duì)碳排放量的影響55-56
• 5.3.3. 碳價(jià)格對(duì)碳交易收益的影響56-57
• 5.3.4. 備用方案比較57
• 5.3.5. 風(fēng)電接入對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行效益的影響57-58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 第6章 結(jié)論與展望59-61
• 附錄61-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69-70
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表70

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4 王t熺，

本文編號(hào)：444180