發(fā)布時間：2017-11-19 19:35

  本文關鍵詞：含風電場電力系統(tǒng)的風險調度

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【摘要】：能源是人類活動的物質基礎。當今時代傳統(tǒng)能源日漸枯竭與愈發(fā)嚴重的環(huán)境問題為風電的規(guī)�；a(chǎn)創(chuàng)造了新的機遇,也為電力系統(tǒng)的調度運行帶來了新的挑戰(zhàn)。原有的基于安全約束的經(jīng)濟調度模式已經(jīng)越發(fā)難以適應當今不確定性加大、電源可控性下降的系統(tǒng)狀況,把表征不確定性因素的風險納入調度模型中有著十分現(xiàn)實的意義。本文將風速作為時間序列,使用ARMA模型對風速進行預測并轉化為風電功率。結果顯示,所建立的ARMA模型可以準確地預測風速變化趨勢,為制定調度計劃提供較好的參考。為了更好地發(fā)揮系統(tǒng)的發(fā)電能力,使系統(tǒng)經(jīng)濟性和安全性均達到最優(yōu),本文就傳統(tǒng)的基于安全約束的經(jīng)濟調度(SCED)進行研究,通過引入?yún)f(xié)調因子KC和KR將傳統(tǒng)的調度模式改進為基于風險和安全約束的調度模式(RBSCED)。通過改變KC的值來提升系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性,設置KR的值來保障系統(tǒng)的安全性,并設置三種調度模式滿足不同的調度需求�？紤]含風電場電力系統(tǒng)基于風險和安全約束的經(jīng)濟調度模型約束眾多,規(guī)模龐大,直接求解難度較大,本文使用Benders分解策略對調度問題進行分析,把原問題轉化為雙層嵌套的Benders分解問題,主子問題間交替循環(huán)求解,提升了算法的實用性和可操作性。最后,將上述算法應用于IEEE30節(jié)點標準系統(tǒng),根據(jù)既有的日內負荷預測結果,分別采用SCED和RBSCED的三種模式進行算例分析。算例表明,相較于SCED,RBSCED的三種調度模式在降低系統(tǒng)風險、提升運行安全性上有突出的表現(xiàn),ESM和HEM還表現(xiàn)出出色的經(jīng)濟性。在此基礎上,使用ESM模式進行日內調度,從成本曲線和風險曲線可以看出RBSCED(ESM)突出的經(jīng)濟性和安全性。之后考慮到風電功率預測的誤差,證明在預設背景下文章所提出的調度模型的可行性。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM73;TM614

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本文編號：1204694