考慮新能源功率不確定性與波動(dòng)性的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度.pdf

1、隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，微網(wǎng)為分布式電源提供了集成的平臺(tái)，具有較大的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益。微網(wǎng)受新能源功率不確定性與波動(dòng)性的影響，其可調(diào)度性、穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性很難得到保證。為了使微網(wǎng)可靠、經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行，有必要考慮功率備用并協(xié)調(diào)微網(wǎng)內(nèi)的可調(diào)節(jié)單元對(duì)微網(wǎng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度。
　　為減小新能源功率不確定性與波動(dòng)性的影響，本文在微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中引入備用功率機(jī)會(huì)約束條件，并采用序列運(yùn)算理論對(duì)不確定性變量建模以高效率處理機(jī)會(huì)約束條件。分別對(duì)并網(wǎng)微網(wǎng)及孤立

2、微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度進(jìn)行研究。
　　首先，建立了負(fù)荷及新能源功率預(yù)測(cè)誤差的不確定性模型。采用概率性序列描述風(fēng)電、光伏及負(fù)荷功率預(yù)測(cè)誤差的聯(lián)合離散概率分布，為在調(diào)度過程中考慮新能源功率不確定性奠定基礎(chǔ)。
　　其次，建立了微燃機(jī)、蓄電池、可平移負(fù)荷、彈性負(fù)荷及可切除負(fù)荷的調(diào)度模型。改進(jìn)了蓄電池放電深度模型，更恰當(dāng)?shù)乇硎拘铍姵氐某浞烹姵杀尽?br>　　然后，考慮新能源功率不確定性先后建立了并網(wǎng)微網(wǎng)及孤立微網(wǎng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，對(duì)孤立微網(wǎng)建

3、立了日內(nèi)短期滾動(dòng)調(diào)度模型，進(jìn)行多時(shí)間尺度調(diào)度進(jìn)一步減小功率預(yù)測(cè)誤差的影響。采用機(jī)會(huì)約束理論將新能源不確定性以旋轉(zhuǎn)備用約束的方式融入調(diào)度模型。其中并網(wǎng)微網(wǎng)調(diào)度考慮分時(shí)電價(jià)；孤立微網(wǎng)內(nèi)考慮需求側(cè)靈活性負(fù)荷的互動(dòng)?？紤]經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性與可靠性構(gòu)建了以系統(tǒng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo)的調(diào)度模型。
　　最后，為了改善優(yōu)化算法的收斂性能，本文將遺傳算法和粒子群算法結(jié)合，并引入專家經(jīng)驗(yàn)邏輯策略對(duì)最優(yōu)解修正，還將多個(gè)變量解耦優(yōu)化，另外以功率不平衡的時(shí)段為中心