考虑旋转备用效益的含风电系统机组组合优化模型研究
考虑旋转备用效益的含风电系统机组组合优化模型研究【摘要】:旋转备用配置以保证电力系统安全、可靠运行为目的,风电并网增加了系统中的不确定性因素,需要额外的旋转备用以维持负荷的动态平衡
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM614
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-7
- 目录7-9
- 第1章 绪论9-16
- 1.1 论文研究背景及意义9-10
- 1.2 国内外风电发展现状10-11
- 1.3 国内外研究现状11-15
- 1.3.1 旋转备用优化的机组组合模型12-13
- 1.3.2 机组组合问题的求解方法13-14
- 1.3.3 目前存在的问题14-15
- 1.4 论文的主要研究内容15-16
- 第2章 电力系统可靠性及其不确定性因素16-24
- 2.1 电力系统可靠性的基本原理16-18
- 2.1.1 电力系统可靠性概述16-17
- 2.1.2 可靠性指标及旋转备用配置机理17-18
- 2.2 不确定性因素分析与建模18-21
- 2.2.1 常规发电机组不确定性建模18-19
- 2.2.2 风电功率不确定性建模19-20
- 2.2.3 负荷与净负荷预测偏差建模20-21
- 2.3 不确定性因素的灵敏度定性分析21-23
- 2.4 本章小结23-24
- 第3章 含风电系统旋转备用优化的机组组合模型24-34
- 3.1 含风电系统机组组合问题24-27
- 3.1.1 电力系统优化调度中的机组组合问题24
- 3.1.2 含风电系统机组组合问题的数学描述24-27
- 3.2 电力市场中的旋转备用成本分析和效益计算27-30
- 3.2.1 旋转备用机会成本及价格分析27-28
- 3.2.2 旋转备用效益分析与可靠性指标计算28-30
- 3.3 考虑可靠性和旋转备用效益的含风电系统机组组合模型30-33
- 3.3.1 目标函数31
- 3.3.2 约束条件31-33
- 3.4 本章小结33-34
- 第4章 基于混合算法的含风电系统机组组合求解34-52
- 4.1 社会认知算法(SCO)及粒子群算法(PSO)34-39
- 4.1.1 社会认知算法基本原理及其改进34-37
- 4.1.2 粒子群算法基本理论及其改进37-39
- 4.2 改进SCO算法在机组优化组合中的应用39-45
- 4.2.1 行为个体在机组问题中的认知过程40-41
- 4.2.2 0-1变量的领域搜索41-42
- 4.2.3 可行解生成过程42
- 4.2.4 爬坡率初步校验42-44
- 4.2.5 算法整体流程图44-45
- 4.3 改进PSO算法在负荷经济分配中的应用45-51
- 4.3.1 粒子编码方式和适应度函数选择45-47
- 4.3.2 约束条件的处理47-49
- 4.3.3 提高算法全局搜索能力49-50
- 4.3.4 算法整体流程50-51
- 4.4 本章小结51-52
- 第5章 算例及分析52-61
- 5.1 系统参数设置52-53
- 5.2 算法参数选取53-54
- 5.3 算例结果与分析54-60
- 5.3.1 最优负荷分配表54-55
- 5.3.2 不同系统可靠性约束下的结果分析55-57
- 5.3.3 各时段的系统可靠性情况分析57-58
- 5.3.4 系统单位停电损失费用与旋转备用容量的关系58
- 5.3.5 系统可靠性要求与旋转备用容量的关系58-59
- 5.3.6 风电不确定性与旋转备用容量的关系59-60
- 5.4 本章小结60-61
- 第6章 结论与展望61-63
- 6.1 结论61-62
- 6.2 展望62-63
- 参考文献63-66
- 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研工作66-67
- 致谢67
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