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含风电集中供热的电力系统优化调度研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 19:01:40
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含风电集中供热的电力系统优化调度研究【摘要】:我国“三北”地区风力资源丰富,风电装机规模逐年扩大,然而此地区在冬季供暖期间弃风严重,这也成为我国风电并网所面临的首要问题。究其原因,

【摘要】:我国“三北”地区风力资源丰富,风电装机规模逐年扩大,然而此地区在冬季供暖期间弃风严重,这也成为我国风电并网所面临的首要问题。究其原因,首先此地区风电资源丰富,且冬季供暖期间又是风电出力最大的季节;其次此地区的电源结构以火电为主,水电比例较小,而火电机组中热电机组所占比例巨大,因此冬季供暖期间电网调峰能力不足;最后此地区远离我国负荷中心,而我国当前网架结构单薄,输送能力有限。 结合丹麦消纳风电的经验及我国电网的调度模式,本文提出了风电集中供热方案。此方案将电加热设备集中安置在热电厂中,调度部门通过能量管理系统调度电加热设备,使其供热出力积极的响应风电出力的波动。这不仅利用热网消纳了部分风电,也改变了热电机组原有的调度模式,热电机组将不按照核定出力方式进行调度,而是直接参与到电力系统的优化调度中,这将充分发挥热电机组的调峰潜力,提高电网消纳风电的能力。 基于上述方案,本文建立了含风电集中供热的电力系统优化调度模型,该模型综合考虑了风电出力的不确定性、电力系统和热网系统的稳定性以及机组自身约束条件。在模型的求解上,本文构建了免疫遗传-拉格朗目松弛混合算法,为加快算法收敛速度,采用了三种改进策略:优先启停策略、风电出力修正策略及个体修正策略。通过相关算例仿真,不仅验证了该算法良好的收敛性和稳定性,也验证了本文所提方案对风电消纳的积极促进作用。 【关键词】:热电联产 风电集中供热 风电消纳 优化调度 免疫遗传算法 拉格朗日松弛算法
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM734
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-6
  • 目录6-8
  • 1 绪论8-18
  • 1.1 研究背景8-13
  • 1.1.1 “三北”地区风电发展现状8-9
  • 1.1.2 “三北”地区电网消纳风电存在的问题9-11
  • 1.1.3 国外电力系统风电消纳经验11-13
  • 1.2 风电集中供热方案13-15
  • 1.2.1 方案的提出13-14
  • 1.2.2 方案实施的基础14
  • 1.2.3 方案实施带来的优化调度问题14-15
  • 1.3 含风电的电力系统优化调度问题研究现状15-17
  • 1.3.1 含风电的优化调度模型的研究现状15-16
  • 1.3.2 含风电的优化调度求解方法研究现状16-17
  • 1.4 本文所做工作17-18
  • 2 风电集中供热及热电机组参与电网优化调度分析18-27
  • 2.1 风电集中供热分析18-22
  • 2.1.1 风电集中供热对系统消纳风电的影响18-20
  • 2.1.2 风电集中供热可行性分析20-22
  • 2.2 热电机组参与电网优化调度分析22-26
  • 2.2.1 热电机组分类及工作原理22-24
  • 2.2.2 热电机组参与电网优化调度可行性分析24-26
  • 2.3 本章小结26-27
  • 3 含风电集中供热的电力系统优化调度建模27-35
  • 3.1 目标函数27-29
  • 3.2 常规火电机组约束条件29
  • 3.3 热电机组约束条件29-31
  • 3.4 风电机组约束条件31-33
  • 3.5 系统约束条件33-34
  • 3.6 本章小结34-35
  • 4 含风电集中供热的电力系统优化调度算法分析35-58
  • 4.1 机组组合应用算法35-43
  • 4.1.1 免疫遗传优化算法描述35-37
  • 4.1.2 基于免疫遗传算法的机组组合求解流程37-43
  • 4.2 负荷分配应用算法43-50
  • 4.2.1 等耗量微增率准则有功优化分析43-45
  • 4.2.2 热电机组可行域约束边际成本分析45-49
  • 4.2.3 基于热、电负荷分配的拉格朗日松弛算法流程49-50
  • 4.3 算法改进策略50-56
  • 4.3.1 常规机组优先起停策略50-52
  • 4.3.2 风电机组出力修正策略52-54
  • 4.3.3 个体修正策略54-56
  • 4.4 算法优化流程56-57
  • 4.5 本章小结57-58
  • 5 仿真实例及分析58-69
  • 5.1 IEEE-10机标准测试系统计算分析58-62
  • 5.2 含风电集中供热的电力系统优化调度算例分析62-68
  • 5.3 本章小结68-69
  • 结论69-70
  • 参考文献70-74
  • 致谢74-75


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