基于機(jī)會約束規(guī)劃的電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度和無功優(yōu)化研究.pdf

1、隨著能源危機(jī)和環(huán)境問題的日益突出，風(fēng)能與太陽能等可再生能源發(fā)電以其低碳、清潔、綠色的優(yōu)點而受到國家和社會的廣泛關(guān)注，因此大規(guī)模的并入電網(wǎng)并逐步替代常規(guī)能源。然而，受自然氣象條件等各方面影響，可再生能源發(fā)電出力具有明顯的間歇性、波動性以及低可調(diào)度性，增加了電網(wǎng)運(yùn)行中的不確定因素，同時影響電網(wǎng)的安全、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，使得電力系統(tǒng)有功調(diào)度和無功優(yōu)化面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。因此，在對不確定因素進(jìn)行建?；A(chǔ)上，電力系統(tǒng)制定合理有效的調(diào)控策略和優(yōu)化控制方法

2、保證電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，具有重要的理論意義和工程實踐價值。
　　在上述背景下，基于機(jī)會約束規(guī)劃相關(guān)理論，本文從整個電力系統(tǒng)全局協(xié)調(diào)和統(tǒng)籌優(yōu)化的角度出發(fā)研究電力系統(tǒng)的有功和無功安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，將焦點集中在動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度和無功優(yōu)化理論及方法的研究上，主要工作和創(chuàng)新成果如下:
　　(1)對于可再生能源發(fā)電帶給電力系統(tǒng)的節(jié)能減排效益及其出力的不確定性，提出了考慮節(jié)能減排的多目標(biāo)模糊機(jī)會約束動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。分析預(yù)測誤差在不同功率預(yù)測值區(qū)間

3、的模糊特性并擬合出分布參數(shù)，進(jìn)而獲得可再生能源發(fā)電出力和負(fù)荷的隸屬度函數(shù)。然后基于模糊集理論對不同系統(tǒng)約束形成不同測度的模糊機(jī)會約束，從而建立考慮運(yùn)行費(fèi)用、SO2排放量和CO2排放量的多目標(biāo)模糊機(jī)會約束動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。采用清晰等價類將機(jī)會約束清晰化以減少模糊模擬處理機(jī)會約束帶來的巨大計算量。通過定義目標(biāo)隸屬度函數(shù)和凸模糊決策將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化而獲得原多目標(biāo)問題的帕累托最優(yōu)解。為提高模型求解時的精度和收斂速度對引入動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度

4、的螢火蟲算法進(jìn)行改進(jìn)。仿真算例驗證了模型和算法的有效性。
　　(2)為了應(yīng)對電力系統(tǒng)的多重不確定性，建立了同步優(yōu)化發(fā)電機(jī)出力和旋轉(zhuǎn)備用容量的機(jī)會約束動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行受可再生能源發(fā)電出力、負(fù)荷和機(jī)組強(qiáng)迫停運(yùn)等多重不確定因素的影響和制約，因此動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中需要考慮旋轉(zhuǎn)備用容量的決策。以此為背景，本文在采用模糊變量表示可再生能源發(fā)電出力與負(fù)荷以及離散隨機(jī)變量表示火電機(jī)組強(qiáng)迫停運(yùn)率的基礎(chǔ)上，利用模糊和隨機(jī)的機(jī)會約束

5、，建立協(xié)調(diào)優(yōu)化發(fā)電機(jī)出力和旋轉(zhuǎn)備用容量的機(jī)會約束動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，并利用改進(jìn)清晰等價類處理機(jī)會約束。該模型充分分析并考慮不同機(jī)組提供旋轉(zhuǎn)備用的成本差異以及旋轉(zhuǎn)備用產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益，以旋轉(zhuǎn)備用成本和經(jīng)濟(jì)效益差值加入到動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)中，在保證旋轉(zhuǎn)備用決策模型的基礎(chǔ)上實現(xiàn)系統(tǒng)整體經(jīng)濟(jì)效益的最大化。通過含可再生能源發(fā)電的IEEE10機(jī)39節(jié)點測試系統(tǒng)分析驗證所提模型的可行性。
　　(3)針對可再生能源發(fā)電出力和負(fù)荷的不確定性對無功優(yōu)

6、化的影響，建立了含多模糊參數(shù)的多目標(biāo)模糊機(jī)會約束無功優(yōu)化模型。將不確定因素采用梯形模糊參數(shù)描述，并結(jié)合可信性相關(guān)理論和模糊機(jī)會約束規(guī)劃對傳統(tǒng)確定性無功優(yōu)化模型進(jìn)行改進(jìn)，獲得多目標(biāo)模糊機(jī)會約束無功優(yōu)化模型。為求解該模型，提出基于增量法的可信性模糊潮流以求解目標(biāo)函數(shù)和約束條件中的可信度，同時利用交互滿意度獲得多目標(biāo)優(yōu)化問題的帕累托最優(yōu)解。引入蝙蝠算法對模型進(jìn)行求解。算例結(jié)果表明，所建多目標(biāo)模糊機(jī)會約束無功優(yōu)化模型和求解算法能夠全面反映電力系

7、統(tǒng)不確定性對無功優(yōu)化的影響。
　　(4)研究分布式可再生能源發(fā)電的特性，提出了考慮其無功調(diào)節(jié)能力和出力不確定性的配電網(wǎng)無功優(yōu)化模糊機(jī)會約束模型。通過分析逆變器穩(wěn)態(tài)運(yùn)行特性得到光伏電站與雙饋風(fēng)電機(jī)組的無功調(diào)節(jié)能力，并將其作為配電網(wǎng)無功優(yōu)化的優(yōu)化控制變量，以有功網(wǎng)絡(luò)損耗與電壓偏移為優(yōu)化目標(biāo)，建立配電網(wǎng)的多目標(biāo)模糊機(jī)會約束無功優(yōu)化模型。目標(biāo)函數(shù)和約束條件中的可信度由基于增量法的配電網(wǎng)可信性模糊潮流求解。使用混沌優(yōu)化策略改進(jìn)傳統(tǒng)蝙蝠算法以