基于機會約束規(guī)劃的含多風電場動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度.pdf

1、隨著能源需求增長與化石燃料的日趨枯竭，風力發(fā)電作為可再生能源受到各國的關注。但風力發(fā)電本質(zhì)上具有波動性和隨機性，大規(guī)模風電并網(wǎng)給電力系統(tǒng)的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度和安全運行帶來新的挑戰(zhàn)和要求。傳統(tǒng)調(diào)度策略不再適用于包含大規(guī)模風電并網(wǎng)的系統(tǒng)，需要尋求新的調(diào)度決策方案。
　　本文建立了基于機會約束規(guī)劃的含多風電場動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型，計入負荷和風電出力的不確定性，考慮機組爬坡率、線路安全、旋轉(zhuǎn)備用等約束，以機會約束的形式保證正、負旋轉(zhuǎn)備用滿足負荷和風

2、電實際出力的波動，優(yōu)化常規(guī)機組、風電計劃出力及預留的備用容量，確保系統(tǒng)失負荷和棄風的風險低于預定檻值。相比于現(xiàn)有的含風電場動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度，能更好地處理多風電場接入的情形。針對機會約束的求解，采用兩種方法，將其轉(zhuǎn)化為確定性模型和利用基于隨機模擬的粒子群算法求解。求解機會約束規(guī)劃的傳統(tǒng)方法是將機會約束其轉(zhuǎn)化為確定性約束，重點和難點在于聯(lián)合變量的累積分布函數(shù)及其反函數(shù)的快速求解。本文提出采用FFT快速計算卷積獲得聯(lián)合變量的概率分布，以將機會約束

3、轉(zhuǎn)化為確定性約束，使得模型轉(zhuǎn)化為確定性模型，避免了復雜的卷積運算，用CPLEX求解得到的確定性模型，該方法大大減少了算法的運行時間。以修改的IEEE39節(jié)點系統(tǒng)為算例驗證了所提調(diào)度模型的正確性及化簡方法的有效性。但當機會約束的各變量之間不相互獨立時，很難將機會約束轉(zhuǎn)化為確定性約束，上述方法將不再可行;而基于隨機模擬的智能優(yōu)化算法不需要將機會約束轉(zhuǎn)化為確定性約束，通過生成大量試驗來模擬機會約束成立的概率。本文提出基于隨機模擬的改進粒子群算