基于功率預(yù)測的風電并網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、風能是一種可再生清潔能源。大力發(fā)展風力發(fā)電對改善能源結(jié)構(gòu)、應(yīng)對氣候變化和能源安全問題具有十分重要的意義。然而風能具有波動性、間歇性和不可控性等特點，大規(guī)模風電接入電網(wǎng)對電力系統(tǒng)可靠運行和經(jīng)濟調(diào)度帶來了巨大挑戰(zhàn)。因此，研究風電功率預(yù)測和含風電場的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度為提高風電利用水平和智能電網(wǎng)建設(shè)具有重要的經(jīng)濟意義和實際價值。本文基于含風電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度問題，展開了如下研究:
　　1.將具有較大聚類系數(shù)和較小平均路徑的NW型小世界網(wǎng)

2、絡(luò)作為粒子群優(yōu)化算法的拓撲結(jié)構(gòu)，提出了小世界鄰域粒子群優(yōu)化(SW-PSO)算法。仿真分析表明，該算法在求解高維尋優(yōu)問題上具有搜索速度快、尋優(yōu)精度高的優(yōu)點，適宜于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和求解大規(guī)模非線性數(shù)學規(guī)劃問題。
　　2.研究了基于SW-PSO算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。采用風電場實際數(shù)據(jù)建立風機風速-功率曲線，利用NWP信息實現(xiàn)了日前風電功率預(yù)測。由于NWP數(shù)據(jù)自身存在誤差影響最終風電功率的預(yù)測精度，將風電功率歷史數(shù)據(jù)與NWP數(shù)

3、據(jù)相結(jié)合實現(xiàn)了風電功率超短期滾動預(yù)測。
　　3.在風電功率預(yù)測的基礎(chǔ)上，將風電預(yù)測誤差和穿透功率計入系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用當中，建立了含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度數(shù)學模型。該模型是一個含有多約束條件的大規(guī)模非線性數(shù)學規(guī)劃問題，利用SW-PSO算法對其進行求解，并采用調(diào)整策略修正粒子保證了其在可行域中飛行尋優(yōu)。通過算例驗證了SW-PSO算法在求解風電并網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題方面的有效性和可行性。
　　4.將機會約束規(guī)劃引入到含風電場的電力系統(tǒng)動