基于分布式电源功率预测的虚拟电厂优化调度模型研究

摘要

近年来，分布式电源技术作为能源互联网以及智能电网技术中的重要分支正在迅猛发展。与此同时，分布式电源设备大规模接入电网后所引起的系统不稳定性正给传统电网带来巨大的挑战。虚拟电厂(Virtual Power Plant，VPP)作为一种将分布式电源有效整合的方式应运而生，其在运行控制层面更趋近于并网型的微电网[1]，而就整体性而言则呈现出了较为明显的外部性效果，尤其在经济效益方而。
　　本文对分布式电源接入条件下虚拟电厂的联合优化调度问题进行了研究。首先，就虚拟电厂中分布式电源的运行特性进行了分析与研究，得到风机设备输出功率与风速之间关系的数学模型;其次分别应用时间序列预测算法中的自回归滑动平均(Auto-Regressive and Moving Average，ARMA)模型与Bayes网络对风机系统的输出功率进行了预测，得到在不同自然条件下风速—功率拟合误差概率分布并通过风速与风机出力的关系得到了风机的输出功率预测值，通过两种算法的对比分析，得到基于风速—功率拟合的风机出力预测结果;再次，建立虚拟电厂多类型分布式能源综合优化调度模型，选取优化调度中经济效益最优作为目标函数，约束条件的选择考虑了虚拟电厂中可调控的负荷量，并将其作为联合调度优化的可控变量得到最优输出值;最后，在优化算法方面本文在人群搜索者算法(Seeker Optimization Algorithm，SOA)的基础上引进了禁忌搜索技术(TabuSearch，TS)，得到改进的TS-SOA算法对某15节点虚拟电厂系统进行了算例仿真与分析，得到了优化调度的最优输出功率以及虚拟电厂优化调度的最优经济效益，同时对标准SOA算法与TS-SOA两种优化算法进行算法的收敛性与优化特性进行了对比分析，验证了TS-SOA算法的正确性与适用性。

目录

声明

摘要

1．1 选题背景

1．2 研究现状

1．2．1 虚拟电厂优化调度研究现状

1．2．2 短时预测算法研究现状

1．3 研究内容

第2章 虚拟电厂优化建模及组成单元特性分析

2．1 引言

2．2 虚拟电厂优化调度模型

2．3 分布式电源工作机理研究

2．3．1 风机系统输出功率模型

2．3．2 光伏发电模型

2．3．3 储能运行模型

2．4 负荷特性分析

2．4．1 负荷特性指标

2．4．2 负荷分类及建模

第3章 基于风速-功率预测的误差概率分布模型研究

3．1 引言

3．2 基于时间序列法的风功率预测

3．2．1 基于ARMA的风功率时间序列预测模型

3．2．2 基于Bayres网络的风功率预测模型

3．3 算例分析与精度评价

3．3．1 算例分析

3．3．2 精度评价

3．4 本章小结

第4章 基于风机出力不确定性的虚拟电厂优化调度模型

4．1 引言

4．2 目标函数

4．3 约束条件

4．3．1 分布式电源出力极限约束

4．3．2 可调控负荷的相关约束

4．3．3 系统功率平衡约束

4．4 基于禁忌搜索的SOA优化调度求解算法

4．5 算例分析

4．6 本章小结

第5章 结论与展望

5．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢