發(fā)布時間：2018-09-09 10:01

【摘要】：能源革命已悄然發(fā)生二十年。風(fēng)力發(fā)電作為目前技術(shù)最為成熟且基本實現(xiàn)商業(yè)化的新興可再生能源技術(shù),已在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展。風(fēng)電大規(guī)模開發(fā)利用一方面有效緩解了能源可持續(xù)發(fā)展的困局,帶來了巨大經(jīng)濟利益,但另一方面風(fēng)電輸出功率的隨機性、不可控性及難以預(yù)測性給電力系統(tǒng)調(diào)度運行帶來很大的困難。傳統(tǒng)基于人工日前調(diào)度計劃和自動發(fā)電控制2個時間尺度相結(jié)合的調(diào)度方式過于粗放,已無法適應(yīng)大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后的電網(wǎng)調(diào)度需求。鑒于此,本文針對含風(fēng)電電力系統(tǒng)的多時間尺度優(yōu)化調(diào)度問題展開研究,為大規(guī)模風(fēng)電合理有效利用及并網(wǎng)調(diào)度提供理論支持。本文主要的研究內(nèi)容和成果如下： 首先研究了不同時間尺度下風(fēng)電功率不確定性描述方法及其預(yù)測模型,在日前階段采用場景處理技術(shù)；在超短期預(yù)測階段采用一種非參數(shù)、離散的馬爾可夫鏈(MarkovChain)預(yù)測技術(shù),可以短時間內(nèi)直接估計風(fēng)電的概率分布,不依賴于數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)和風(fēng)機周圍的復(fù)雜物理信息,可以適應(yīng)實時調(diào)度的需求。然后分別闡述了日前調(diào)度、滾動調(diào)度、實時調(diào)度多個時間尺度調(diào)度的協(xié)調(diào)優(yōu)化機制,提出日前調(diào)度的“魯棒性”原則。 基于“魯棒性”思想,分別提出風(fēng)電多場景的魯棒備用調(diào)度模式和魯棒經(jīng)濟調(diào)度模式。魯棒備用調(diào)度模式關(guān)鍵描述了機組的“魯棒運行軌跡”(robust operation trajectory);魯棒經(jīng)濟調(diào)度模式引入魯棒優(yōu)化方法,采用1min-max函數(shù)建立了水、火機組出力與備用的協(xié)調(diào)優(yōu)化模型；最后采用兩階段決策方式,統(tǒng)一了兩種魯棒調(diào)度模式并建立起整體的魯棒調(diào)度模型。對所建模型基于Benders分解思想構(gòu)建求解策略,并調(diào)用CPLEX線性規(guī)劃包求解。算例結(jié)果表明,所定義魯棒運行軌跡下的機組出力可以適應(yīng)所有的風(fēng)電波動場景,并能保證系統(tǒng)在不同場景下運行的安全性；所建立的魯棒經(jīng)濟調(diào)度模式使系統(tǒng)最小化了在最壞情況下的發(fā)電成本,并保證實際發(fā)電成本均不大于該成本；通過機組出力與備用協(xié)調(diào)優(yōu)化的方式,引導(dǎo)了系統(tǒng)備用容量在空間上和時間上的合理分布,有效避免了無效備用容量和冗余備用容量,實現(xiàn)了備用的優(yōu)化配置。 針對風(fēng)電強隨機性使日前計劃精度急劇下降的問題,提出一種含風(fēng)電電力系統(tǒng)日前發(fā)電計劃的滾動修正策略,采用水、火發(fā)電機費用和電網(wǎng)棄風(fēng)量的雙重修正函數(shù),并提出一種改進的非劣鄰域免疫算法(NNIA, Nondominated Neighbor Immune Algorithm)求解。算例結(jié)果表明,所提滾動調(diào)度模型在日內(nèi)過程中進一步了優(yōu)化系統(tǒng)的運行成本,增強了系統(tǒng)消納風(fēng)電的能力；所提改進NNIA算法基于等微增率法和機組最大、最小技術(shù)出力、調(diào)節(jié)偏差約束定義搜索空間的抗體偏好關(guān)系模型,該模型對抗體進化方向的引導(dǎo)作用明顯,使算法收斂至最終解的速度明顯加快,局部搜索能力更強。 提出一種風(fēng)電時序動態(tài)修正的實時調(diào)度方法。該方法將風(fēng)電時序的動態(tài)修正過程納入實時調(diào)度模型,以5-15min為周期滾動計算風(fēng)電功率的期望誤差狀態(tài)向量,并同步建立針對下一時段修正的目標(biāo)函數(shù)。由于目標(biāo)函數(shù)的凸性,將模型轉(zhuǎn)化為凸二次規(guī)劃及其拉格朗日對偶問題求解,并定義了各實時機組的負荷分配因子以給定算法的初始內(nèi)點。算例結(jié)果表明,所建立實時調(diào)度模型增強了實時機組跟蹤風(fēng)電功率隨機波動的能力,對于減小風(fēng)電波動對電網(wǎng)的影響、積極消納風(fēng)電以及更精細化的優(yōu)化電力系統(tǒng)運行成本十分必要；所構(gòu)建基于原對偶內(nèi)點法的求解算法收斂迅速、魯棒性強,可以滿足實時調(diào)度的計算需求。
[Abstract]:Wind power, as the most mature and commercialized renewable energy technology, has developed rapidly all over the world. On the one hand, the large-scale development and utilization of wind power has effectively alleviated the predicament of sustainable energy development and brought huge economic benefits, but on the other hand, wind power has brought about great economic benefits. The randomness, uncontrollability and unpredictability of output power bring great difficulties to power system dispatching and operation. The traditional dispatching method based on the combination of manual day-ahead dispatching plan and automatic generation control is too extensive to meet the grid dispatching requirements after large-scale wind power integration. The multi-time scale optimal dispatch problem of wind power system is studied to provide theoretical support for the rational and effective utilization of large-scale wind power and grid-connected dispatch.
Firstly, the uncertainty description method and prediction model of wind power under different time scales are studied. Scene processing technique is used in the day-ahead stage, and a non-parametric discrete Markov Chain prediction technique is used in the ultra-short-term prediction stage, which can directly estimate the probability distribution of wind power in a short time without depending on numerical value. The complex physical information around the weather forecast system and the fan can meet the needs of real-time scheduling. Then the coordination and optimization mechanisms of day-ahead scheduling, rolling scheduling and real-time scheduling with multiple time scales are described respectively, and the "robustness" principle of day-ahead scheduling is proposed.
Based on the idea of robustness, the robust standby dispatching model and the robust economic dispatching model for wind power in multi-scenarios are proposed respectively. The coordinated optimization model of unit output and reserve is established. Finally, two robust scheduling modes are unified and a global robust scheduling model is established by using the two-stage decision-making method. Unit output can adapt to all wind power fluctuation scenarios and ensure the safety of the system in different scenarios; the robust economic dispatching model minimizes the generation cost in the worst case and ensures that the actual generation cost is not greater than this cost; through the coordinated optimization of unit output and reserve The system spare capacity can be reasonably distributed spatially and temporally, and the invalid spare capacity and redundant spare capacity can be effectively avoided, and the optimal allocation of spare capacity can be realized.
Aiming at the problem that the randomness of wind power makes the precision of day-ahead generation plan decrease sharply, a rolling correction strategy for day-ahead generation plan of wind power system is proposed. The dual correction functions of water, thermal power cost and wind abandonment are adopted, and an improved non-inferior neighborhood immune algorithm (NNIA, Nondominated Neighbor Immune Algorithms) is proposed. The results show that the proposed rolling scheduling model can further optimize the operation cost of the system and enhance the ability of the system to absorb wind power during the day; the improved NNIA algorithm defines the antibody preference relation model of the search space based on the equal increment method and the maximum and minimum technical output of the unit, and the adjustment bias constraint. T-type has obvious guiding effect on the evolution direction of the antibody, which makes the algorithm converge to the final solution faster and has stronger local search ability.
This paper presents a real-time scheduling method for dynamic correction of wind power time series. The method incorporates the dynamic correction process of wind power time series into the real-time scheduling model, calculates the expected error state vector of wind power with 5-15 minutes rolling cycle, and establishes the revised objective function for the next period simultaneously. In order to solve convex quadratic programming and its Lagrange dual problem, the load distribution factors of each real-time unit are defined to the initial interior point of the given algorithm. The results show that the real-time dispatching model enhances the ability of real-time units to track the random fluctuation of wind power, and actively absorbs the wind to reduce the impact of wind power fluctuation on the power grid. It is necessary to optimize the operation cost of power system and more precisely, and the algorithm based on the primal dual interior point method has the advantages of fast convergence and strong robustness, which can satisfy the calculation requirements of real-time dispatching.
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM614

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本文編號：2232060