风-天然气互补发电模型及天然气调度设计

摘要

风是一种清洁绿色无污染的可再生能源，并且在全球范围内拥有巨大储量。但风能因风力变化具有的随机性、间歇性和不可控性导致了风电的输出功率极不稳定，若不对风电场的输出功率进行处理直接并入电网，将会给电力系统的稳定运行带来较大的影响。建立与其他电源相结合的互补系统是解决以上问题的途径之一。风电与其他能源相结合的互补系统不仅可以提高风力发电的质量和可靠性，减小对电网安全稳定运行的压力，而且通过合理的规划还可以提高风能的利用率，增加风电场的经济效益。与传统火电相比，轻型燃气发电机具有启动灵活、爬坡性能好等特点，与风电结合组成互补系统，能够快速响应风电输出功率的波动。
　　本文先研究了风电与天然气发电相结合的互补系统，根据风电场的输出功率优化了互补系统的运行。接着，以风一天然气互补系统的天然气调度为研究内容，优化天然气的调度。
　　首先，本论文建立了风-天然气互补发电系统的数学模型。考虑风电场实际输出能力，选择与多台轻型燃气发电机组成互补发电模型，并建立了以天然气消耗量最小为目标的数学模型。模型考虑了互补发电系统中存在的各种约束条件，选择以输出功率恒定为运行规则，利用燃气机组快速调节的特性对风电的输出作补充。风，天然气互补系统不仅解决了风力发电的随机性和波动性问题，还提高了风能利用率以及输出电力的质量。
　　其次，根据互补发电模型中燃气机组的天然气消耗量，设计了一种以压缩机运行和维护经济成本最小为目标的短期天然气调度模型。调度模型采用输出节点流量和压力控制，输入节点压力控制。根据压缩机功率特性和各节点存在的约束条件，对天然气调度进行了优化。
　　同时，本论文设计了一种具有惯性权重自适应能力的粒子群优化算法，并将其用于求解风气互补发电模型和天然气优化调度模型的目标函数。通过对粒子群寻优过程中种群整体和个体分别进行评价，引入群体聚集程度系数、个体进化程度系数和误差系数，同时利用矩阵表示惯性权重。通过和标准粒子群算法的对比，验证了惯性权重自适应粒子群算法在寻优速度和精度上的优越性。
　　通过以上研究，证明了风气互补发电模型可以解决风力发电中存在的随机性和波动性，能够向电网输入较理想、可靠的电能，可以最大化的利用风资源，并且，本论文还提出基于风-天然气互补发电模型的天然气调度优化方案。

目录

声明

致谢

摘要

第1章 引言

1．1 研究背景

1．1．1 风力发电发展现状

1．1．2 风力发电存在的问题

1．2 研究意义和研究现状

1．3 研究思路及主要内容

第2章 风-天然气互补发电模型

2．1 风能及风力发电技术

2．1．1 风能的基本特征

2．1．2 风力发电机

2．2 天然气及燃气发电技术

2．2．1 天然气资源的基本特征

2．2．2 燃气发电机

2．3 互补模型的主要特性

2．3．1 风力发电机输出特性

2．3．2 天然气发电机燃耗特性

2．4 互补模型的运行方式

2．5 互补模型的建立

2．5．1 互补模型的目标函数

2．5．2 互补模型的约束条件

2．6 本章小结

第3章 天然气优化调度

3．1 天然气优化调度概述

3．1．1 天然气优化调度的意义

3．1．2 天然气优化调度的研究现状

3．2 天然气优化调度的数学模型

3．2．1 天然气输配系统的构成

3．2．2 目标函数

3．2．3 约束条件

3．3 本章小结

第4章 互补系统的优化算法

4．1 研究现状

4．1．1 传统算法

4．1．2 智能优化算法

4．2 粒子群算法

4．2．1 粒子群算法基本思想

4．2．2 粒子群算法流程

4．3 算法的改进

4．4 算法验证

4．5 本章小结

第5章 算例分析及仿真验证

5．1 约束条件的处理

5．2 风-气互补发电

5．2．1 算例描述及模型参数设置

5．2．2 决策变量编码及算法步骤

5．2．3 模型优化结果

5．3 基于风-气互补发电模型的天然气优化调度

5．3．1 算例描述及模型参数设置

5．3．2 模型仿真结果

第6章 结论与展望

6．1 全文总结

6．2 展望

参考文献

图表索引

作者简历及攻读硕士／博士学位期间取得的研究成果

学位论文数据集