含风能电力系统的概率分析与优化运行方法

【摘要】：电力系统中的风电并网容量正在快速增长，这给电力系统分析与优化运行的理论研究和工程实际都带来了巨大的挑战。风电除了一般意义上的随机性外，还具有有界性、相关性、难以预测性和剧烈波动性等多种与传统电源不同的特点，现有的电力系统分析与优化运行方法在应对风电的这些特点时呈现出不同的缺陷。本文对此进行深入研究，提出含风能电力系统概率潮流、概率最优潮流与概率调度的新方法。本文的主要研究工作如下： 提出一种考虑风速有界性的概率潮流计算方法。风速具有有界性，采用传统点估计方法进行概率潮流计算时可能产生超出边界的风速位置样本值，导致概率潮流无法准确计算甚至根本无法计算。本文在点估计方法的基础上提出一种考虑风速有界性的改进概率潮流方法，在点估计方法中引入一般变换与幂变换相互配合，保证所使用的点估计风速样本计算值满足物理边界的要求，进而确保概率潮流计算的可行性和准确性。通过使用多个地点的风速数据对IEEE14节点系统进行仿真分析，对所提方法进行验证。这个方法也可以推广到概率潮流计算中处理其它概率参数（如负荷）的边界。 提出一种考虑不同分布风速相关性的概率最优潮流点估计方法。传统的概率最优潮流方法，难以直接处理具有相关性的风速。本文提出一种考虑不同分布风速相关性的概率最优潮流点估计方法。服从任意分布并且具有相关性的风速，经过累积概率分布函数变换以及相关矩阵变换，可以变为独立的随机变量，进而可以根据点估计方法对每个独立随机变量选取特征点并确定权重，再经过逆变换回到原始风速空间后，进行确定性最优潮流计算以及概率统计量的计算。通过对IEEE14和118节点系统以及重庆系统进行仿真分析，说明方法的有效性。 结合点估计与遗传算法提出一种考虑风电功率预测误差的概率调度计划制定方法。采用点估计方法进行概率调度模型中期望值目标的计算与概率约束条件的判断，从而进行遗传算法的适应度函数计算。在适应度计算中，需要进行多次潮流计算，因而提出一种基于拓扑分区的潮流计算方法，在潮流计算时将电网划分为3种不同类型的子网交替进行潮流迭代，加快计算速度。通过多个系统的仿真计算说明方法的有效性。 提出一种降低火电机组寿命损耗的调度计划制定方法。风电功率发生频繁而剧烈的波动时，为了保证功率平衡，传统的火电机组需要大量频繁地进行功率调节，这将造成火电机组的寿命损耗。本文提出一种在风电功率剧烈波动环境下降低传统火电机组寿命损耗的调度计划制定方法。通过对火电机组调节过程中寿命损耗造成的经济损失进行估算，在目标函数中引入调节费用，并加入调节次数限制约束，构建降低机组调节频繁程度的调度计划机会约束模型，同时提出结合点估计与负荷曲线分段的遗传算法对模型进行求解。通过IEEE30、118节点系统和重庆系统的仿真分析，证明所提模型和方法的有效性。 综上所述，本文针对风电的有界性、相关性、难以预测性和剧烈波动性等特点，提出多种电力系统概率分析与优化运行的有效方法，为风电并网电力系统的安全、优质、经济运行提供保障。 【关键词】：风力发电 概率潮流 概率调度 点估计方法 机组寿命
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 绪论10-22
• 1.1 选题意义及研究背景10-12
• 1.1.1 风力发电的大规模并网10-11
• 1.1.2 风电的特点及其给电力系统分析与优化运行带来的挑战11-12
• 1.2 国内外研究现状12-19
• 1.2.1 概率潮流与概率最优潮流计算方法12-15
• 1.2.2 随机环境下的调度计划模型15-17
• 1.2.3 电力系统概率调度计划的求解方法17-18
• 1.2.4 存在的主要问题及对策18-19
• 1.3 本文的主要工作19-22
• 2 考虑风速有界性的概率潮流点估计方法22-38
• 2.1 引言22
• 2.2 概率潮流的点估计方法22-28
• 2.2.1 概率潮流模型22-23
• 2.2.2 点估计方法的基本原理23-27
• 2.2.3 三点估计方法进行概率潮流计算的步骤27-28
• 2.3 限制风速边界的点估计概率潮流方法28-31
• 2.3.1 一般变换方法28-29
• 2.3.2 幂变换方法29-30
• 2.3.3 限制风速边界的概率潮流点估计方法步骤30-31
• 2.4 算例分析31-37
• 2.4.1 两种变换方法的正确性检验32
• 2.4.2 风速越界的情况32-37
• 2.5 本章小结37-38
• 3 考虑不同分布风速相关性的概率最优潮流38-56
• 3.1 引言38
• 3.2 概率最优潮流模型与风速的不同分布特性38-41
• 3.3 任意分布相关风速的正态变换与相关矩阵变换41-45
• 3.3.1 相关正态分布与相关任意分布风速和负荷变量之间的转换41-44
• 3.3.2 相关正态分布风速和负荷变量与独立正态分布的变换44-45
• 3.4 基于反函数变换与相关矩阵变换的概率最优潮流点估计方法45-46
• 3.5 算例分析46-54
• 3.5.1 计算数据46-48
• 3.5.2 风速均服从威布尔分布时的概率最优潮流48-51
• 3.5.3 风速均服从不同分布时的概率最优潮流51-54
• 3.6 本章小结54-56
• 4 考虑风电功率预测误差的概率调度计划56-78
• 4.1 引言56
• 4.2 考虑风电功率预测误差的机会约束调度计划模型56-59
• 4.2.1 确定性的调度计划模型56-57
• 4.2.2 机会约束调度计划模型57-59
• 4.3 机会约束模型的点估计形式59-61
• 4.4 结合分区潮流计算的遗传算法61-69
• 4.4.1 基于拓扑分区的潮流计算方法61-66
• 4.4.2 调度计划初始解的产生与可行性调整策略66-69
• 4.4.3 遗传算法求解机会约束调度计划模型的步骤69
• 4.5 算例分析69-76
• 4.5.1 分区潮流方法的计算速度与收敛性69-73
• 4.5.2 期望值目标函数计算与概率约束判断的点估计方法准确性检验73-76
• 4.5.3 结合分区潮流与点估计方法遗传算法的计算效率76
• 4.6 本章小结76-78
• 5 风电功率剧烈波动环境下降低火电机组寿命损耗的概率调度计划78-90
• 5.1 引言78
• 5.2 火电机组参与调峰的疲劳损耗78-79
• 5.3 降低机组调节频繁程度的调度计划机会约束模型79-81
• 5.3.1 目标函数80
• 5.3.2 约束条件80-81
• 5.4 结合点估计与负荷曲线分段的多种群遗传算法81-84
• 5.4.1 负荷曲线的分段等值及多种群的形成81-84
• 5.4.2 误差补偿84
• 5.4.3 结合负荷曲线分段与点估计方法的多种群遗传算法计算步骤84
• 5.5 算例分析84-88
• 5.6 本章小结88-90
• 6 结论与展望90-92
• 6.1 本文研究工作的总结90-91
• 6.2 后续研究工作的展望91-92
• 致谢92-94
• 参考文献94-102
• 附录102-114
• A. 作者在攻读学位期间录用或发表的论文目录102
• B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目102-103
• C. IEEE 14 节点系统数据103-104
• D. IEEE118 节点系统数据104-114

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