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文檔簡介
1、隨著能源類型的豐富,可再生能源發(fā)電在電網(wǎng)中所占的比例呈現(xiàn)快速上升趨勢。風(fēng)能作為一種清潔能源因?yàn)槠淇煽?、?yōu)質(zhì)的的特性,近年來,其裝機(jī)容量也在不斷增加。為了實(shí)現(xiàn)2050年可再生能源占一次能源消費(fèi)比例60%以上的目標(biāo),風(fēng)力發(fā)電作為未來可再生能源的支柱力量受到了廣泛的關(guān)注。然而,就我國的風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀來看,高滲透率的風(fēng)電出力給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來了巨大的沖擊,大規(guī)模風(fēng)電場出力無法充分消納。這一問題,除了受限于傳輸容量限制、源荷分布差異等硬件條件因
2、素的影響外,預(yù)測手段和建模方法的不精確,電能分配調(diào)度準(zhǔn)確性較低也是主要原因。因此,整合現(xiàn)有資源,接納新的調(diào)度手段,在高滲透率風(fēng)電比例下探索經(jīng)濟(jì)、可靠的機(jī)組組合與經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)劃尤為必要。
本文根據(jù)目前風(fēng)電接入在機(jī)組組合調(diào)度應(yīng)用中存在的主要問題,分析了風(fēng)電場景生成及消減過程,搭建并求解了高滲透率風(fēng)電接入下的概率機(jī)組組合模型,并在此模型的基礎(chǔ)上,將多種需求側(cè)資源加入機(jī)組組合模型之中,求解分析了源荷協(xié)調(diào)的概率機(jī)組組合問題。
首
3、先,針對風(fēng)電場景生成及消減過程,本文分別將核密度估計(jì)、拉丁超立方逆變換抽樣及粒子群改進(jìn)的K-medoids聚類運(yùn)用于風(fēng)電預(yù)測誤差分析、場景生成、場景消減之中。本文首先運(yùn)用風(fēng)電預(yù)測誤差的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用核密度估計(jì)的方法擬合風(fēng)電預(yù)測誤差的經(jīng)驗(yàn)概率分布,然后采用拉丁超立方逆變換抽樣(LHS)的方法進(jìn)行風(fēng)電預(yù)測誤差及風(fēng)電出力時(shí)間序列的場景生成。為了將生成后的場景運(yùn)用于機(jī)組組合計(jì)算之中,本文提出了一種基于粒子群尋優(yōu)的K-medoids聚類消減方
4、法。針對傳統(tǒng)K-mediods聚類中聚類點(diǎn)收斂速度慢、聚類優(yōu)化結(jié)果多變的問題,本文運(yùn)用粒子群算法,加快了聚類的收斂速度,優(yōu)化了場景的聚類質(zhì)量,有效的生成了高質(zhì)量的風(fēng)電場景。最后運(yùn)用2016年上半年的BPA風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測誤差進(jìn)行場景分析,搭建了未來24小時(shí)的風(fēng)電出力模型,并運(yùn)用拉丁超立方逆變換抽樣和粒子群改進(jìn)的K-medoids聚類方法進(jìn)行了場景的生成與消減。
然后,針對高比例風(fēng)電接入對電網(wǎng)帶來的棄風(fēng)失負(fù)荷問題,本文提出了一種高滲
5、透率風(fēng)電接入下的概率機(jī)組組合模型。在模型方面,本文采用了一種計(jì)及棄風(fēng)失負(fù)荷、風(fēng)電備用及應(yīng)急備用的概率機(jī)組組合模型,通過優(yōu)化使概率機(jī)組組合期望成本計(jì)算更為準(zhǔn)確。在求解方式上,本文將該問題轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)二次規(guī)劃問題,并給出了對火電機(jī)組啟停成本及最小啟停機(jī)時(shí)間的處理方法。為了反映高比例風(fēng)電出力情況下的突出問題,文章在10機(jī)組算例的基礎(chǔ)上,建立了一個高滲透率風(fēng)電出力場景。通過運(yùn)用該模型,分析了風(fēng)電出力不足、風(fēng)電出力過剩、火電爬坡不足等極端場景對
6、機(jī)組組合的影響,同時(shí)驗(yàn)證了提出的概率機(jī)組組合模型在應(yīng)對高比例風(fēng)電出力方面的靈活性和有效性。
最后,針對多種類型的需求側(cè)資源參與電網(wǎng)協(xié)調(diào)調(diào)度的問題,本文提出了一種高滲透率風(fēng)電接入下源荷協(xié)調(diào)的概率機(jī)組組合模型。在模型構(gòu)建方面,本文綜合響應(yīng)特性與響應(yīng)方式的不同將需求側(cè)資源分為了四類:雙向調(diào)節(jié)型、電量平移型、中斷補(bǔ)償型、電價(jià)響應(yīng)型,以機(jī)組運(yùn)行期望成本最小為目標(biāo),結(jié)合實(shí)時(shí)電價(jià),對多種需求側(cè)資源的運(yùn)行及補(bǔ)償成本進(jìn)行了分析討論。在算例方面,
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