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  • 頭條如何解決影響風電消納的不確定性優(yōu)化調(diào)度問題?這個思路簡單有效
    2019-08-23 作者:夏鵬、劉文穎 等  |  來源:《電工技術學報》  |  點擊率:
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    導語新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學)、國網(wǎng)甘肅省電力公司的研究人員夏鵬、劉文穎等,在2018年第21期《電工技術學報》上撰文指出,風電出力的不確定性加重了系統(tǒng)備用負擔,影響了風電消納。此外,傳統(tǒng)計及風電不確定性的優(yōu)化調(diào)度方法由于求解復雜、計算時間長,存在結(jié)果最優(yōu)性與方法實用性之間的矛盾。針對以上問題,提出了一種基于風電離散化概率序列的機會約束規(guī)劃優(yōu)化調(diào)度方法。該方法利用一組Beta分布概率密度函數(shù)族描述風電不確定性,并結(jié)合概率序列運算理論將其簡化為離散化概率序列,降低了風電概率分布模型的復雜程度。在此基礎上,結(jié)合機會約束規(guī)劃理論,建立了基于風電離散化概率序列的機會約束規(guī)劃調(diào)度模型,并進行求解,進一步簡化計算,降低求解時間,為考慮風電不確定性的優(yōu)化調(diào)度問題提供了一種簡單有效的解決思路。最后,以某地區(qū)電網(wǎng)為例,驗證了所提方法的可行性和有效性。

    隨著全球風電產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展,高比例風電接入將成為電力系統(tǒng)新場景。在全新場景下,風電功率的隨機波動、預測誤差等不確定性特征更加明顯,一方面加劇了風電消納受阻程度,另一方面也增大了系統(tǒng)備用容量需求,提高了系統(tǒng)運行成本,給傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度帶來了極大挑戰(zhàn),因此,亟待解決計及風電不確定性的優(yōu)化調(diào)度問題。在此背景下,需要研究合理的風電不確定性模型,并將其應用于含風電接入系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法。

    目前,根據(jù)風電不確定性模型,主要有以下幾種計及風電不確定性的優(yōu)化調(diào)度方法:

    ①文獻[6]基于風電功率點預測模型,在傳統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度基礎上,通過增加系統(tǒng)備用來應對風電功率預測誤差等不確定性因素,該方法存在風電消納電量最大與運行成本最低之間的矛盾,難以取得理論最優(yōu)解;

    ②文獻[7,8]采用模糊隨機變量來描述風電不確定性,建立了電力系統(tǒng)隨機模糊多目標交易計劃模型,雖然降低了風電不確定性的影響,但依據(jù)專家經(jīng)驗獲取模糊隸屬度,具有較強的主觀性;

    ③文獻[9-11]采用區(qū)間變量描述風電不確定性,并結(jié)合魯棒優(yōu)化調(diào)度方法解決了含風電系統(tǒng)的經(jīng)濟調(diào)度問題,雖然優(yōu)化結(jié)果能夠以一定置信水平滿足所有風電出力場景,但存在過于保守、對優(yōu)化目標犧牲過大的風險。

    相比較而言,基于風電不確定性的連續(xù)性概率分布模型,并采用機會約束規(guī)劃優(yōu)化調(diào)度方法,能夠取得一定概率意義下的最優(yōu)調(diào)度方案,在解決含風電優(yōu)化調(diào)度問題中得到了廣泛應用。

    目前正態(tài)分布、Beta分布等風電不確定性概率模型在系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度建模中得到了較多應用。然而正態(tài)分布屬于無界對稱概率分布,在風電預測出力接近上、下限時,容易局部放大風電功率預測誤差,而Beta分布屬于有界非對稱概率分布,自變量取值范圍為[0,1],與風電場有功出力(標幺值)相對應,且Beta分布參數(shù)設置靈活,形狀多變,總體上比正態(tài)分布模型能更加精確地描述風電功率預測誤差。

    風電概率分布模型能較準確地描述風電不確定性,但在構(gòu)建機會約束規(guī)劃優(yōu)化調(diào)度模型時,也存在模型求解復雜問題。文獻[16]利用連續(xù)性概率分布密度函數(shù)描述風電功率波動和負荷預測誤差,建立了機會約束規(guī)劃的虛擬電廠經(jīng)濟調(diào)度模型,并采用隨機模擬和遺傳算法相結(jié)合的混合算法進行求解;文獻[17]采用蒙特卡洛模擬法和機會約束規(guī)劃法,建立了風力發(fā)電機組和光伏方陣兩種分布式可再生能源接入配電網(wǎng)的多目標優(yōu)化配置模型。

    隨著風電場數(shù)量的增加,求解規(guī)模也將呈指數(shù)形式增加,隨機模擬類求解算法將很難滿足此類問題的求解需求,實用性降低。因此,針對上述方法,還應在降低模型復雜度方面進行深入研究。

    針對以上問題,本文提出一種基于風電離散化概率序列的電力系統(tǒng)機會約束規(guī)劃調(diào)度方法。首先,利用一組Beta分布概率密度函數(shù)族描述風電不確定性;其次,利用序列運算理論將風電概率分布函數(shù)簡化為離散化概率序列;進而,基于機會約束規(guī)劃理論,建立基于風電離散化概率序列的機會約束規(guī)劃調(diào)度模型,以降低模型求解復雜度;最后,利用某地區(qū)電網(wǎng)進行仿真計算,證明了本文所提方法的可行性和有效性。

    如何解決影響風電消納的不確定性優(yōu)化調(diào)度問題?這個思路簡單有效

     

    結(jié)論

    1)本文提出了基于風電離散化概率序列的機會約束規(guī)劃優(yōu)化調(diào)度方法,用于解決傳統(tǒng)風電不確定性優(yōu)化調(diào)度方法中存在的結(jié)果最優(yōu)與求解復雜之間的矛盾問題。該方法提出了描述風電不確定性的離散化概率序列模型,并通過將待優(yōu)化時刻的風電概率分布轉(zhuǎn)換為離散化概率序列,建立了基于風電離散化概率序列的機會約束規(guī)劃調(diào)度模型。該方法利用概率序列簡化描述風電不確定性,能夠兼顧結(jié)果優(yōu)良性和方法實用性。

    2)針對實際地區(qū)電網(wǎng),采用三種優(yōu)化調(diào)度方法進行比較分析,結(jié)果表明:計及風電出力不確定性影響,本文所提方法在減少棄風電量、降低運行成本的同時,大幅提高了求解速度,為考慮風電不確定性優(yōu)化調(diào)度提供了一種有效實用的解決方法。