基于粒子群优化算法的风电-火电机组组合调度研究

【摘要】：21世纪能源需求的不断增加与化石能源的快速消耗之间的矛盾成为亟待解决的严峻问题,而风电因其经济性与环保性突出成为人们更加青睐的发电方式之一。相对于传统发电机组,风电的输出功率具有随机性、间歇性特点,大规模风电并网势必会增加电力系统安全运行难度,提出了对机组调度新的要求。电力系统机组优化调度是一个非线性、非凸、高维、多约束的复杂优化问题,风电并网进一步增加了机组优化调度的难度。因此,研究含有风电场并网的经济调度是一项十分必要且紧迫的课题,本文针对这一课题进行了相关的优化模型和调度方法的研究。首先,根据风电的间歇性与随机性特性,建立了风电功率预测输出模型。为了方便后续优化的求解,深入分析了影响含风电场电力系统动态经济调度的因素。根据常规电力系统经济调度求解方法,建立了含有风电的机组组合优化问题的数学模型,它包含了含有风电输出功率的目标函数及为了弥补风电随机性而建立的正、负旋转备用约束条件,为后续的工作建立了基础。其次,引入离散粒子群(DPSO)-二次规划(QP)混合智能算法,将机组优化调度问题分解为内外两层子问题进行分析求解。外层使用离散粒子群算法对机组启停状态进行优化,确定最优出力下的最终启停方案；内层使用二次规划算法对启动机组的出力进行最优处理,达到最终最优解。讨论算法的具体实现步骤,通过10机组系统算例,求解了在风电场并网前后的机组启停组合和负荷优化分配问题。仿真结果表明通过该算法可以实现在风电波动性及随机性影响下的风-火混合电力系统机组组合调度的优化运算。满足电力生产安全的同时兼顾了系统的经济性,表现出了算法的有效性及可行性。最后,提出一种包含离散粒子群(DPSO)与连续粒子群(PSO)的改进双重粒子群算法。利用离散粒子群对各个时间段的启停机状态进行优化,利用连续粒子群对机组启停状态的中间过程解及最终解进行负荷经济分配,使之满足功率平衡、旋转备用及功率上下限约束。通过10机组系统算例,仿真结果表明该算法有效减少了机组消耗并提高了收敛速度,为机组组合优化算法提供了新思路。 【关键词】：机组调度 风电 离散粒子群 双重粒子群 二次规划
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73;TM61
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究的背景及意义10-11
• 1.1.1 机组组合调度研究及其意义10-11
• 1.1.2 风电并网及其对调度影响11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 机组组合优化传统及智能算法概述11-14
• 1.2.2 粒子群算法概述及研究现状14
• 1.2.3 含有风电的机组组合优化研究现状14-15
• 1.3 论文的主要工作15-16
• 第2章 含有风电的机组组合优化模型16-22
• 2.1 风电功率预测16
• 2.2 机组优化应考虑的因素16-18
• 2.2.1 机组煤耗特性16-17
• 2.2.2 机组启停成本17-18
• 2.3 基于经济调度的风电-火电机组组合模型18-21
• 2.3.1 目标函数18-19
• 2.3.2 约束条件19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 离散粒子群-二次规划(DPSO-QP)算法求解机组组合调度模型22-37
• 3.1 算法描述22-28
• 3.1.1 离散粒子群算法22-23
• 3.1.2 二次规划算法23
• 3.1.3 机组优先启停策略23-24
• 3.1.4 算法改进24-25
• 3.1.5 使用离散粒子群-二次规划(DPSO-QP)求解含风电机组组合调度的运算流程25-28
• 3.2 算例分析28-36
• 3.2.1 系统参数28-29
• 3.2.2 仿真结果分析29-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第4章 双重粒子群(DPSO-PSO)算法求解机组组合调度模型37-45
• 4.1. 算法描述37-41
• 4.1.1 参数的确定37-38
• 4.1.2 算法的改进38
• 4.1.3 运算流程38-41
• 4.2 算例分析41-44
• 4.3 本章小结44-45
• 第5章 总结与展望45-47
• 5.1 全文总结45
• 5.2 研究展望45-47
• 参考文献47-50
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作50-51
• 致谢51

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