含大规模可再生能源的电力系统智能调度研究

摘要

煤炭、石油等化石能源是不可再生的，其大规模的开发与使用给环境带来了严重的破坏。世界各国政府对可再生能源的发展越来越重视，到2015年中国的风电机组装机容量将要达到1亿千瓦，光伏发电的装机容量将要达到2100万千瓦。随着并网风电、太阳能发电装机容量的快速增长，大规模风电、光伏电站并网后对电力系统运行带来的不利因素也日益凸显。
　　 本文深入的研究了含有大规模可再生能源的电力系统调度问题。首先，对电力系统的调度模型进行了仔细的研究，根据前人的研究结论将电力系统的调度过程分解机组组合部分和负荷分配部分。建立负荷分配模型和机组组合模型时，充分的考虑了电力系统的正负旋转备用容量和系统的正负爬坡速率。以平衡可再生能源的波动性对电网的冲击。在机组组合模型中以火电机组的运行费用最小为目标，在负荷分配的模型中以机组的运行费用最小和火电机组的污染物排放最小为目标。
　　 然后，分别针对电力系统调度模型中的机组组合问题和负荷分配问题，采用相应的算法进行求解。对算法研究过程中，本文提出了对算法改进的方法和对约束问题的处理方法，并通过案例分析验证了本文提出方法的有效性。本文选择算法分别对机组组合问题和负荷分配问题采用了两种不同的方法进行求解。在机组组合模型中采用MMAS算法和LINGO软件求解，并对结果进行分析。分析的结果显示LINGO软件求解机组组合问题的效果稍好于MMAS算法，但是MMAS算法也有着求解速度快的优势。在负荷分配模型中采用MOPSO算法和NSGA2算法进行求解。对于负荷分配的多目标优化问题NSGA2的求解效果更好，MOPSO则更容易陷入局部最优解。
　　 基于以上的研究成果，开发了一套服务于调度运行的软件系统。建立了调度系统的数据库，能够显示出电网中各个机组的实时出力、调度计划等信息。提供了系统管理、报表下载与打印等功能。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 选题的背景及意义

1．2 国内外研究的现状

1．2．1 含大规模可再生能源的电力系统调度的国内外研究现状

1．2．2 经济-环保调度算法的国内外研究动态

1．3 本文的主要工作

1．4 本文结构安排

第二章 电力系统调度模型的建立

2．1 机组启停模型的建立

2．1．1 机组启停的目标函数

2．1．2 机组启停的约束条件

2．2 负荷分配模型的建立

2．2．1 负荷分配的目标函数

2．2．2 负荷分配过程中的约束条件

2．3 多目标优化问题

2．3．1 多目标优化问题描述

2．3．2 多目标优化问题中约束的处理

2．4 电力系统调度模型中参数的拟合

2．5 本章小结

第三章 电力系统调度模型的求解算法

3．1 蚁群算法

3．1．1 蚂蚁系统(AS)

3．1．2 最大最小蚂蚁系统(MMAS)

3．2 粒子群算法(PSO)

3．2．1 基本的粒子群算法

3．2．2 多目标粒子群算法

3．3 遗传算法(GA)

3．4 LINGO

3．5 本章小结

第四章 案例分析

4．1 机组启停计算结果

4．1．1 利用蚁群算法进行求解

4．1．2 利用Lingo软件进行求解

4．2 负荷分配计算结果

4．3 结果分析

4．4 本章小结

第五章 调度系统的开发

5．1 调度软件开发

5．2 调度系统的开发

5．3 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 本文的研究成果

6．2 下一步的研究工作

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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