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适应风电接入的电力系统规划和运行优化方法

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1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外学术研究现状

1.2.1 适应风电接入电力系统的规划方法

1.2.2 适应风电接入电力系统的运行优化方法

1.3 目前研究存在的问题

1.4 本文研究工作和主要内容

2 风电发展现状分析及其消纳关键技术领域概述

2.1 引言

2.2 风电发展现状分析

2.2.1 全球风电发展现状分析

2.2.2 我国风电发展现状分析

2.3 未来电力系统发展趋势及面临的挑战

2.3.1 未来电力系统发展趋势

2.3.2 面临的挑战

2.4 现有电-气互联系统研究思路与方法

2.4.1 不确定性因素研究

2.4.2 系统建模

2.4.3 能量流计算分析

2.4.4 系统协同规划

2.4.5 系统协同运行

2.5 研究框架与关键技术领域

2.6 本章小结

3 基于场景分析的风电场与电转气厂站协同选址规划

3.1 引言

3.2 PtG厂站模型

3.3 风电场和PtG厂站的协同选址规划模型

3.3.1 协同选址规划的目标函数

3.3.2 电力系统约束条件

3.3.3 天然气系统约束条件

3.3.4 风电场和PtG厂站的协同建设与运行约束条件

3.3.5 求解方法

3.4 风电出力典型场景聚类

3.4.1 基于快速搜索密度聚类算法的风速时间序列聚类

3.4.2 风机出力与风速的关系

3.5 算例分析

3.5.1 测试系统说明

3.5.2 风速时间序列聚类结果及其风电出力场景

3.5.3 无阻塞情况下风电场和PtG厂站的协同选址规划

3.5.4 系统阻塞和PtG厂站容量提升的影响

3.6 本章小结

4 考虑风电消纳的电-气互联系统多目标运行优化

4.1 引言

4.2 多目标运行优化模型

4.2.1 目标函数

4.2.2 约束条件

4.3 非线性约束条件处理方法

4.3.1 电力系统非线性约束条件处理方法

4.3.2 天然气系统非线性约束条件处理方法

4.4 基于增强ε约束的多目标优化方法

4.4.1 帕累托最优解求解步骤

4.4.2 帕累托最优折中解的选择

4.5 算例分析

4.5.1 测试系统及参数设置说明

4.5.2 测试系统计算结果

4.6 本章小结

5 基于混合多属性评价的错峰用电预案决策方法

5.1 引言

5.2 有序用电排序评价体系

5.3 混合数据处理及混合占优关系量化

5.3.1 混合数据类型的累积分布函数及其归一化方法

5.3.2 混合占优度计算

5.4 混合多属性决策的主客观权重优化

5.4.1 主观权重计算

5.4.2 基于贴近度思想的客观权重计算

5.5 算例分析

5.6 本章小结

6 结论与展望

6.1 全文工作总结

6.2 研究工作展望

参考文献

攻读博士学位期间取得的研究成果

致谢

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摘要

风能是一种储量丰富且清洁环保的可再生能源,风力发电对于缓解能源供应压力、促进人类社会经济发展具有十分重要的意义。然而风电出力的随机性和波动性给电力系统的规划和运行带来了新的挑战。随着大规模风电接入电力系统,一方面燃气消费比重的提升和电转气技术的出现进一步提高了电力系统和天然气系统的耦合程度,在进行电力系统的规划与优化运行时越来越需要考虑与之互联的天然气系统带来的影响;另一方面为了保证系统的安全运行,必要时还需要采取有序用电等手段对用电负荷进行需求侧管理。
  在上述背景下,本文主要对适应风电接入电力系统的规划和运行优化相关问题展开研究。具体的研究内容包括以下几个方面:
  1)风电发展现状及其消纳关键技术分析。首先,对风电发展现状进行总结梳理。然后,在此基础上从能源结构和能源集成网络两个方面对未来电力系统发展趋势展开研究,归纳未来风电消纳所面临的挑战。而后,针对面临的挑战,对现有电-气互联系统的研究工作从不确定性因素研究、系统建模、能量流计算分析、系统协同规划和系统协同运行等角度分类总结。最后,提出未来电力系统发展趋势下的面向风电消纳的研究框架,概述其中的关键技术领域。
  2)基于场景分析的风电场和电转气厂站协同选址规划方法。以可再生能源(风力)发电公司为投资主体,探索风电场和电转气厂站的协同投资建设模式。首先,考虑电转气技术的特征,建立电转气厂站的数学模型。然后,以最大化投资净收益为优化目标,建立基于场景分析的协同选址规划数学模型。而后,在场景优化中引入一种密度聚类算法对历史风速数据进行聚类分析,生成风电场典型出力场景。算例分析结果表明:该方法能提升投资方案的经济性,减少系统弃风量。
  3)考虑风电消纳的电-气互联系统多目标运行优化方法。首先,以最小化电-气互联系统运行费用、弃风量和网络能量损耗为目标函数,建立考虑风电消纳的电-气互联系统多目标运行优化模型。然后,采用线性化技术对模型的非线性约束条件进行处理,将原混合整数非线性模型转化为混合整数线性模型。而后,利用基于增强ε约束的多目标优化方法求解所建立的模型,获得帕累托最优解,并使用模糊综合评价技术寻找最优折中解。算例分析结果表明:该方法在优化系统运行费用的同时,尽可能地减少系统弃风量,并降低网络能量损耗。
  4)基于混合多属性评价的错峰用电预案决策方法。风电出力的强波动性有可能导致紧急限电情况的发生,在电力供应紧张而无法对所有用户供电的时期,需要中断对一些不太重要用户的供电。如何对用户的用电优先性进行适当排序即用户有序用电排序就是一个需要解决的重要问题。针对用户有序用电中排序评价时存在不同数据信息形式问题,并以错峰用电为例,首先建立了考虑经济性、社会影响和环保性的有序用电综合评价指标体系。然后,采用了一种基于混合占优的混合多属性决策方法计算参加有序用电排序的用户在不同属性指标下的混合占优度。而后,在求得主客观权重的基础上获取综合杈重,通过计算加权贴近度对参与有序用电的用户进行排序。算例分析结果表明:该方法能有效解决信息形式不一致的多属性决策问题,为系统的安全可靠运行提供决策支持。

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