電力市場環(huán)境下,為應(yīng)對(duì)微網(wǎng)源荷波動(dòng)和可控機(jī)組隨機(jī)故障,提升其供電可靠性,提出了一種考慮微網(wǎng)源荷不確定性的旋轉(zhuǎn)備用容量優(yōu)化方法。計(jì)及日前預(yù)測誤差,采用序列理論對(duì)源荷隨機(jī)概率性序列以及可控機(jī)組隨機(jī)故障序列進(jìn)行離散化處理,生成微網(wǎng)綜合不確定性離散分布模型;在此基礎(chǔ)上,以微網(wǎng)運(yùn)行成本、備用成本和停電損失的總成本最小為目標(biāo)函數(shù),建立旋轉(zhuǎn)備用容量優(yōu)化模型,并結(jié)合蒙特卡羅與粒子群算法對(duì)該模型進(jìn)行求解,獲得各時(shí)段的旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化配置容量。以某地微網(wǎng)系統(tǒng)為例,仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性和合理性。 

【文章來源】：智慧電力. 2020,48(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

某時(shí)段風(fēng)電實(shí)際出力概率密度函數(shù)

根據(jù)不確定性因素和系統(tǒng)機(jī)組組合問題的具體特點(diǎn)，利用蒙特卡羅算法與粒子群結(jié)合的混合算法[23-25]對(duì)模型進(jìn)行求解，算法流程如圖2所示，在尋優(yōu)過程中，運(yùn)用懲罰函處理約束條件，提高模型求解精度。如圖2流程圖所示，算法計(jì)算步驟為：

本文微網(wǎng)系統(tǒng)包括風(fēng)電、光伏、蓄電池、微燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池與負(fù)荷，大電網(wǎng)可看作備用電源（不考慮線路損耗）。以某地區(qū)夏季的負(fù)荷及風(fēng)速、光照預(yù)測數(shù)據(jù)為參考（如圖3、圖4所示），考慮風(fēng)光荷的預(yù)測誤差[9]以微網(wǎng)總成本最小為目標(biāo)函數(shù)，調(diào)度周期1天，最小時(shí)段1 h；風(fēng)機(jī)額定功率Pe,t=100 k W，切入風(fēng)速vin=4 m/s，額定風(fēng)速為ve=15 m/s，切出風(fēng)速為vout=25 m/s；光伏陣列最大輸出為120 k W，光電轉(zhuǎn)換效率為0.093；燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池的爬坡能力分別每小時(shí)為160 kW、100 kW，蓄電池投資成本為2.27萬元，額定容量160 kW，最小容量40 kW，最大充放電功率為40 k W，初始荷電狀態(tài)為0.2，最大荷電狀態(tài)為0.8；微電源數(shù)據(jù)參考如表1所示，聯(lián)絡(luò)線傳輸功率為200 k W，其中微網(wǎng)向大電網(wǎng)分時(shí)購售電電價(jià)參文獻(xiàn)[19]可知，大電網(wǎng)提供旋轉(zhuǎn)備用的單位成本以一定比例的電量電價(jià)可得。圖4 風(fēng)電、光伏預(yù)測曲線分布

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本文編號(hào)：3305765