风-蓄-火联合运行系统多目标优化调度研究

摘要

随着全球范围能源危机的日益加剧和人类对环保意识的不断加强，风电等可再生能源越来越受到重视，其规模也在不断扩大。然而大规模风电并网后所带来的不确定性影响，使得电网不得不舍弃部分风电以保证系统安全稳定运行。如何在电力系统安全稳定运行的前提下减少弃风、提高风电消纳能力，是近年来风电研究的热点。本文针对风-蓄-火联合运行系统多目标优化调度这一课题做了以下工作。
　　 首先，运用等效负荷理论分析风电与储能系统对负荷曲线的影响，探讨储能系统对提高风电消纳能力的作用。通过分析实际负荷数据和风电数据的相关性，研究大规模风电并网后对系统负荷的影响。建立不确定风速预测模型，得到不确定风电出力曲线;建立电动汽车和抽水蓄能电站的不确定模型，得到相应的负荷特性曲线。基于等效负荷理论，将系统负荷、不确定性风电出力、储能系统负荷特性曲线三者进行拟合，得到这三者的等效负荷曲线。对比原系统负荷曲线与等效负荷曲线，分析储能系统对提高风电消纳能力的影响。
　　 其次，基于风电与抽水蓄能电站对系统负荷曲线的影响，选择具有良好调峰特性的抽水蓄能电站与风电联合调度以提高风电消纳能力。建立兼顾联合运行系统经济效益最大和弃风电量最小的风-蓄-火联合运行系统多目标优化调度模型，基于优先配置风蓄联合发电系统，再优化常规火电机组出力的思路，综合考虑了风电不确定性对抽水蓄能机组的影响、风蓄联合运行系统对常规火电机组的影响以及多台常规火电机组的机组组合问题。该模型运用遗传算法优化风-蓄-火联合运行出力，利用电网不能接纳的风电抽水，更好的减少了弃风电量，运用蒙托卡洛随机模拟100次，统计得出各火电机组出力概率。
　　 最后，为了求得可供决策者灵活决策的最优解集，提出了带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和Bellman最优化原理结合的新思路，求解考虑风电不确定性的兼顾最大效益和最小弃风的风-蓄-火系统日协同调度模型。将多时段的最优化决策问题转化成多个单时段的决策问题，利用弃风电量抽水，在优先配置风蓄发电系统后，再对火电机组进行优化。为解决火电机组的机组组合问题，将求解过程分为离散部分和连续部分，在确定机组启停状态后进行负荷分配。启停状态由优先顺序法和采用向前继承和向后约束机制的机组启停时间约束共同确定。采用24时段的算例分析，得到各时段的Pareto解集。
　　 通过对大规模风电与抽水蓄能联合运行的MATLAB仿真分析，验证了所提模型和思路的有效性和实用性。这对电网消纳风电以及电网调度运行都具有一定的指导意义。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 我国风电发展现状

1．3 水能资源发展状况

1．4 论文相关内容的国内外研究现状

1．4．1 风电与储能系统特性研究现状

1．4．2 风电与抽水蓄能联合运行研究现状

1．4．3 基于NSGA-Ⅱ多目标优化模型研究现状

1．5 论文主要研究内容

第二章 风电与储能系统对电力系统负荷曲线的影响研究

2．1 引言

2．2 风电与负荷相关性分析

2．3 储能系统的负荷曲线研究

2．3．1 电动汽车充放电曲线研究

2．3．2 抽水蓄能电站负荷曲线研究

2．4 风电与储能系统接入电网后的等效负荷曲线

2．4．1 风速预测

2．4．2 风电与电动汽车接入系统后的等效负荷曲线

2．4．3 风电与抽水蓄能电站接入系统后的等效负荷曲线

2．5 本章小结

第三章 风电-抽水蓄能-火电多目标联合调度研究

3．1 引言

3．2 风电不确定性建模

3．3 风-蓄-火联合运行系统多目标优化调度模型

3．3．1 目标函数

3．3．2 约束条件

3．4 遗传算法求解多目标联合调度模型

3．4．1 模型求解思路

3．4．2 算法求解步骤

3．5 算例分析

3．5．1 参数设置

3．5．2 结果分析

3．6 本章小结

第四章 基于NSGA-Ⅱ的风-蓄-火联合运行多目标调度研究

4．1 引言

4．2 最大满意度法

4．3 风-蓄-火联合运行系统多目标优化调度模型

4．4 NSGA-Ⅱ求解多目标联合调度模型

4．4．1 多目标决策

4．4．2 求解思路

4．4．3 算法步骤

4．4．4 算例分析

4．5 本章小结

第五章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

附录A 硕士期间发表的学术论文

附录B 硕士期间参与的项目

附录C 基于遗传算法求解下的机组出力

附录D 基于NSGA-Ⅱ求解下的机组出力