“友好型”大規(guī)模可再生能源發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)的有功功率優(yōu)化研究.pdf

1、I摘 要伴隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步， 全球能源日益枯竭， 環(huán)境日益惡化， 為了應(yīng)對(duì)這些問題，研究重點(diǎn)開始趨向于可再生能源， 如風(fēng)能和太陽能領(lǐng)域， 所以大規(guī)模風(fēng)光發(fā)電并網(wǎng)是未來電網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢(shì)。 然而， 風(fēng)光發(fā)電功率的強(qiáng)間歇性與隨機(jī)性必然會(huì)影響電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和優(yōu)化控制。本文為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模風(fēng)光發(fā)電的“友好”并網(wǎng)，對(duì)大規(guī)模風(fēng)光發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行了有功功率的優(yōu)化研究。首先，對(duì)風(fēng)、光發(fā)電出力特征進(jìn)行分析，得出風(fēng)光互補(bǔ)的特性，對(duì)大規(guī)模風(fēng)光并網(wǎng)及功率優(yōu)化存在

2、的問題進(jìn)行了論述， 在此基礎(chǔ)上提出基于時(shí)間尺度的 “風(fēng)光互補(bǔ)、 儲(chǔ)能結(jié)合” 的功率優(yōu)化策略， 長(zhǎng)時(shí)間尺度 （年度和季節(jié)） 利用風(fēng)光互補(bǔ)，短時(shí)間尺度（分鐘級(jí)）結(jié)合儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)風(fēng)光發(fā)電并網(wǎng)功率進(jìn)一步平滑優(yōu)化，以滿足風(fēng)光發(fā)電并網(wǎng)的要求。通過算例分析驗(yàn)證了此平滑優(yōu)化策略的可行性與有效性。其次，為合理的配置儲(chǔ)能系統(tǒng)，針對(duì)風(fēng)光發(fā)電功率波動(dòng)的特征，分析了功率平滑效果與儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置之間的關(guān)系， 鑒于不同儲(chǔ)能裝置的特性， 本文提出將混合儲(chǔ)能應(yīng)用與風(fēng)光并

3、網(wǎng)功率的平滑優(yōu)化中， 擴(kuò)展了基于單一儲(chǔ)能的平滑優(yōu)化策略和儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置的方法。在考慮儲(chǔ)能系統(tǒng)荷電狀態(tài)（SOC）和功率限制的基礎(chǔ)上建立以經(jīng)濟(jì)最優(yōu)為目標(biāo)的儲(chǔ)能優(yōu)化配置模型， 采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行求解。 結(jié)果表明混合儲(chǔ)能不僅更好的平滑了風(fēng)光功率波動(dòng)， 而且大幅度提升了電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。最后，針對(duì)大規(guī)模風(fēng)光儲(chǔ)發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)，以經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)保效益和功率波動(dòng)率為目標(biāo)建立多目標(biāo)功率協(xié)調(diào)優(yōu)化模型， 提出了自適應(yīng)混沌的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法對(duì)該優(yōu)化模型

4、進(jìn)行求解，計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證了多目標(biāo)優(yōu)化模型及優(yōu)化算法的合理性，不僅提升了經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)保效益，而且大幅度減小了并網(wǎng)功率波動(dòng)率，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模風(fēng)光儲(chǔ)發(fā)電系統(tǒng)的“友好”并網(wǎng)。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞：友好型；大規(guī)模；風(fēng)光互補(bǔ)；混合儲(chǔ)能；多目標(biāo)優(yōu)化；自適應(yīng)混沌粒子群優(yōu)化IIIis not only better smooth power fluctuation, and greatly improve the efficiency of gridsystem.

5、Finally, in view of the large-scale landscape store grid-connected system, witheconomic benefit, environmental benefit and power volatility power coordinationoptimization model is established with the target, and puts fo

6、rward the improvementof adaptive chaotic particle swarm optimization algorithm to solve the optimizationmodel, the calculation results verify the rationality of the multi-objective optimizationmodel and optimization algo

7、rithm, not only improves the economic benefit andenvironmental benefit, but also greatly reduces the power grid volatility, realize thelarge-scale landscape store the “friendly“ interconnection of power systems.Key words