發(fā)布時(shí)間：2020-04-01 07:01

【摘要】：近年來(lái),傳統(tǒng)化石能源日益枯竭、智能電網(wǎng)建設(shè)不斷加快,這一方面促進(jìn)了風(fēng)電等可再生能源的迅速發(fā)展,另一方面為柔性負(fù)荷參與電網(wǎng)調(diào)度提供了技術(shù)支撐。然而,隨著風(fēng)電裝機(jī)容量的提升以及需求響應(yīng)項(xiàng)目的開(kāi)展,風(fēng)電出力和柔性負(fù)荷響應(yīng)的不確定性增大了電網(wǎng)供需平衡的波動(dòng)性,對(duì)系統(tǒng)的不利影響日益凸顯,給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)。本文深入分析了含風(fēng)電電力系統(tǒng)源荷雙側(cè)的不確定特性,采用不確定性理論分別對(duì)風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差、柔性負(fù)荷響應(yīng)進(jìn)行了建模,并在此基礎(chǔ)上研究了基于模糊隨機(jī)機(jī)會(huì)約束的含風(fēng)電電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型。本文的具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)考慮風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差的不確定性,采用非參數(shù)核密度擬合風(fēng)電出力,提出了考慮源側(cè)不確定性的含風(fēng)電電力系統(tǒng)日前調(diào)度模型。首先,本文對(duì)比了參數(shù)分布和核密度函數(shù)對(duì)風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差的擬合效果,構(gòu)建了基于核密度函數(shù)擬合的風(fēng)電出力模型。其次,考慮了風(fēng)電不確定性對(duì)功率平衡、系統(tǒng)備用及線路潮流約束的影響,引入隨機(jī)機(jī)會(huì)約束改進(jìn)傳統(tǒng)確定性約束,并以系統(tǒng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo),建立了基于隨機(jī)機(jī)會(huì)約束的含風(fēng)電電力系統(tǒng)日前調(diào)度模型。最后,在IEEE 6節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)上開(kāi)展算例分析,仿真結(jié)果表明:相對(duì)于完全保守的確定約束模型,隨機(jī)機(jī)會(huì)約束模型能夠在滿足安全置信水平的同時(shí),進(jìn)一步提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益,避免了由極端場(chǎng)景帶來(lái)的不利影響。(2)在詳細(xì)分析了價(jià)格型和激勵(lì)型負(fù)荷響應(yīng)特性的基礎(chǔ)上,提出了一種考慮需求響應(yīng)不確定性的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。首先,本文采用模糊數(shù)學(xué)理論對(duì)價(jià)格型需求響應(yīng)建立了基于消費(fèi)者心理學(xué)的轉(zhuǎn)移不確定性模型,對(duì)激勵(lì)型需求響應(yīng)建立了基于模糊參數(shù)的響應(yīng)不確定性模型。其次,針對(duì)模型中存在的模糊變量,引入模糊機(jī)會(huì)約束改進(jìn)傳統(tǒng)確定的功率平衡、系統(tǒng)備用及線路潮流約束。最后,提出了考慮需求響應(yīng)不確定性的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,并利用模糊機(jī)會(huì)約束的清晰等價(jià)類將模型轉(zhuǎn)化為確定性問(wèn)題求解。算例結(jié)果表明:需求響應(yīng)參與調(diào)度可部分替代發(fā)電側(cè)資源,有利于常規(guī)機(jī)組的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。(3)考慮風(fēng)電出力與負(fù)荷響應(yīng)的不確定性,以經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本和碳排放量最低為目標(biāo),提出了基于模糊隨機(jī)機(jī)會(huì)約束的電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型。首先,在分析了多目標(biāo)問(wèn)題特性及常用求解方法的基礎(chǔ)上,本文選取了最大隸屬度法將經(jīng)濟(jì)與環(huán)境多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)橐噪`屬度函數(shù)最大的單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。其次,針對(duì)模型中的模糊隨機(jī)變量,引入模糊隨機(jī)機(jī)會(huì)約束改進(jìn)部分傳統(tǒng)調(diào)度模型中的確定性約束。最后,提出模糊隨機(jī)機(jī)會(huì)約束的等價(jià)類,將含模糊隨機(jī)變量的雙重不確定性模型轉(zhuǎn)為確定性問(wèn)題求解。算例結(jié)果表明:基于模糊隨機(jī)機(jī)會(huì)約束的電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,在兼顧了系統(tǒng)環(huán)保性的同時(shí)提高了電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益。
【圖文】：

圖 2-1 不同參數(shù)下正態(tài)分布的概率密度圖 Beta 分布擬合 分布是取值在（0,1）區(qū)間中的連續(xù)概率密度分布，其參數(shù) 、 擬合市場(chǎng)占用率、產(chǎn)品不合格率等，在實(shí)際生活中應(yīng)用廣泛。變量X 服從參數(shù)為 、 的 beta 分布通常記做：X~Be( , ) 分布的隨機(jī)概率密度函數(shù)如下： 1 11 1 111 10(1 ) ( ) 1, , ) (1 ) (1 )( ) ( ) ,(1 )x x x x xBu u du ， ( ) 是伽馬函數(shù)，0 x 1。-2 為不同參數(shù)下 Beta 分布的概率密度函數(shù)曲線。從圖 2-2 可以看到分布的偏度為 0，關(guān)于均值對(duì)稱；當(dāng) 恒定， 逐漸增大時(shí)，曲線；當(dāng) 恒定， 逐漸增大時(shí)，曲線向右移動(dòng)，其偏度也逐漸變?yōu)橛?

11（b） 不同， 相同時(shí) beta 分布圖 2-2 不同參數(shù)下 Beta 分布的概率密度圖生t 分布布簡(jiǎn)稱為 分布，多被用于利用小樣本數(shù)據(jù)擬合整體態(tài)勢(shì)呈度函數(shù)為：2 ( 1)/2(( 1) / 2)( ) (1 / )( )2f t t 是隨機(jī)變量， 是參數(shù)，一般被稱為自由度。不同自由度下 分布概率密度圖。分析圖 2-3 發(fā)現(xiàn)， 越大分布。當(dāng)自由度大小合適時(shí)，在擬合具有厚尾特性的模型
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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2 高亞靜;劉棟;程華新;李天;李鵬;;基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的短期風(fēng)電出力預(yù)估 校正預(yù)測(cè)模型[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2015年11期

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3 郜t，

本文編號(hào)：2610125