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含风电的电力系统动态经济调度研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:37:29
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含风电的电力系统动态经济调度研究【摘要】:可再生能源的迅猛发展对电力行业的优化调度产生深刻的影响,含风电的电力系统动态经济调度成为众多研究者关注的重点之一,对相关问题的深入研究,将

【摘要】:可再生能源的迅猛发展对电力行业的优化调度产生深刻的影响,含风电的电力系统动态经济调度成为众多研究者关注的重点之一,对相关问题的深入研究,将有利于更好地满足我国目前的低碳电力发展的方针政策。本文针对含风电的电力系统动态经济调度,在模型研究、解决不确定性影响因素方面做了一定工作。随着绿色电力交易机制的发展,其对低碳电力的促进作用不可忽视,因而本文在分析绿色电力交易内涵的基础上,研究碳排放权交易机制及绿色证书交易机制下,如何确定最优的调度策略,以达到促进可再生能源发展的最终目标等。首先,风电随机性及不确定性给系统的运行带来风险因素,本文定义了动态经济调度中的风险成本指标,在传统模型基础上,考虑了风电引入而产生的风电场运行发电成本、风险成本及风电场负效率运行成本,建立总成本最小的目标函数。分别用基本粒子群算法及改进粒子群算法对调度模型进行仿真,结果验证了改进粒子群算法的寻优速度快及精度高的性能。在此基础上,本文提出了计及风险成本的含风电动态经济调度的多目标模型,以系统总成本最小及碳排放量最低为目标函数,在原有的约束条件基础上增加系统碳排放总量约束。采用改进多目标粒子群优化算法进行寻优计算,得到Pareto最优解集。对比分析是否计及风电两种情况的调度策略,结果表明引入风电可同时满足系统调度的经济性与低碳性的要求。其次,针对负荷需求、风电出力的不确定性问题,即其预测值存在误差从而对调度结果产生影响的问题,本文提出了基于场景概率的动态经济调度建模方法。依据历史数据对系统中的不确定性因素进行概率建模,利用蒙特卡洛随机抽样方法进行场景采样,获得初始场景集合,采用同步回代缩减法对场景进行削减以提高运算效率。通过不同模式的对比分析可知,基于场景概率的建模方法,既充分考虑了模型中各输入量的不确定因素,又避免了寻优过程中的盲目性,更加符合实际情况。再次,随着碳排放权交易机制的发展,初始配额分配中会出现拍卖配额比例,并且该比例会逐步增加,从而影响系统成本及优化调度。本文提出了新的碳排放权交易成本模型,同时考虑两种配额分配方案对调度的影响,建立了系统购电费用最小及碳排放权交易成本最低的动态经济调度多目标模型。采用随机模拟混合粒子群优化算法进行计算,对比分析了三种模式下的优化调度,结果表明多目标调度可实现低碳减排与节省成本的双重目标。另外,分析了碳排放权交易价格及拍卖比例分别对系统购电成本和碳排放权交易成本的影响。本文的基于碳排放权交易机制的动态经济调度研究,适应未来电力系统调度发展的方向,为其发展提供了一定的理论基础。最后,本文研究了可再生能源配额约束对电力系统动态经济调度的影响,在此基础上,提出了计及绿色证书交易成本的电力系统动态经济调度模型,引入绿色电力证书约束,仿真分析可再生能源配额比例及绿色证书价格对电力系统动态经济调度的影响。其结果表明配额要求越高,风电消纳量越多,即配额制能够显著促进风电消纳、减少弃风量;当绿色证书价格较高时,系统会积极消纳风电,以获得更多的绿色证书。该研究结果对未来绿色电力证书交易下,含风电的电力系统如何进行发电调度,更好地利用风能等可再生能源具有一定的指导意义。 【关键词】:动态经济调度 风电场 场景概率法 碳排放权交易 可再生能源配额 绿色证书交易
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM614;TM73
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-13
  • 第1章 绪论13-29
  • 1.1 课题研究的目的和意义13-15
  • 1.1.1 电力系统经济调度的概念14
  • 1.1.2 动态经济调度研究的目的和意义14-15
  • 1.2 含风电的动态经济调度研究现状15-23
  • 1.2.1 动态经济调度模型研究现状15-17
  • 1.2.2 风电对动态经济调度的影响17-20
  • 1.2.3 动态经济调度优化方法研究现状20-23
  • 1.3 绿色电力交易机制对电力系统经济调度的影响研究现状23-28
  • 1.3.1 碳排放权交易机制及其对调度的影响研究23-24
  • 1.3.2 可再生能源配额制对电力系统及调度的影响研究24-26
  • 1.3.3 绿色证书交易机制对电力系统及调度的影响研究26-28
  • 1.4 本文的主要工作28-29
  • 第2章 计及风险成本的含风电动态经济调度研究29-53
  • 2.1 动态经济调度模型29-30
  • 2.2 计及风险成本的含风电动态经济调度30-43
  • 2.2.1 动态经济调度模型建立30-33
  • 2.2.2 改进粒子群优化算法及其在动态经济调度中的应用33-35
  • 2.2.3 算例分析35-43
  • 2.3 计及风险成本的含风电多目标动态经济调度43-51
  • 2.3.1 含风电多目标动态经济调度建模43-44
  • 2.3.2 多目标粒子群优化算法44-46
  • 2.3.3 算例分析46-51
  • 2.4 本章小结51-53
  • 第3章 基于场景概率的含风电多目标动态经济调度53-65
  • 3.1 动态经济调度中的不确定性因素描述53-54
  • 3.1.1 风电出力的不确定性53-54
  • 3.1.2 负荷的不确定性54
  • 3.2 多场景技术原理54-59
  • 3.2.1 风电出力/负荷预测误差概率密度分布55-56
  • 3.2.2 蒙特卡洛随机抽样方法56
  • 3.2.3 场景生成56-57
  • 3.2.4 场景缩减57-59
  • 3.3 基于场景概率的含风电系统多目标低碳经济调度模型59-64
  • 3.3.1 模型建立59-60
  • 3.3.2 基于场景概率的多目标模型求解60-61
  • 3.3.3 算例分析61-64
  • 3.4 本章小结64-65
  • 第4章 基于碳排放权交易机制的含风电低碳经济调度65-86
  • 4.1 碳排放权交易机制65-67
  • 4.1.1 碳排放权交易基本定义65-66
  • 4.1.2 碳排放权交易市场类型66
  • 4.1.3 碳排放总量目标设定66-67
  • 4.2 碳排放权初始配额分配67-70
  • 4.2.1 碳排放权初始配额分配的内涵67
  • 4.2.2 碳排放权初始配额分配方案67-68
  • 4.2.3 碳排放权初始配额分配方式68-70
  • 4.3 基于碳排放权交易的含风电系统多目标低碳经济调度70-73
  • 4.3.1 基于碳排放权交易的系统低碳经济调度目标71-72
  • 4.3.2 约束条件72-73
  • 4.4 算例分析73-84
  • 4.4.1 随机模拟混合PSO算法73-74
  • 4.4.2 优化的求解过程74-75
  • 4.4.3 初始数据75-77
  • 4.4.4 多目标优化调度结果及分析77-84
  • 4.5 本章小结84-86
  • 第5章 计及可再生能源配额及绿色证书交易的动态经济调度86-100
  • 5.1 可再生能源配额制及绿色证书交易86-89
  • 5.1.1 可再生能源配额制86-87
  • 5.1.2 配额制下的风电消纳及配额分解87-88
  • 5.1.3 绿色证书交易88-89
  • 5.2 计及可再生能源配额约束的动态经济调度89-95
  • 5.2.1 调度模型建立及求解过程89-91
  • 5.2.2 算例分析91-95
  • 5.3 计及绿色证书交易的动态经济调度95-99
  • 5.3.1 模型建立95-97
  • 5.3.2 算例分析97-99
  • 5.4 本章小结99-100
  • 结论100-102
  • 参考文献102-112
  • 附录112-113
  • 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果113-115
  • 致谢115


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