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

1、風(fēng)能是一種可再生清潔能源。大力發(fā)展風(fēng)力發(fā)電對(duì)改善能源結(jié)構(gòu)、應(yīng)對(duì)氣候變化和能源安全問題具有十分重要的意義。然而風(fēng)能具有波動(dòng)性、間歇性和不可控性等特點(diǎn)，大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)可靠運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)調(diào)度帶來了巨大挑戰(zhàn)。因此，研究風(fēng)電功率預(yù)測和含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度為提高風(fēng)電利用水平和智能電網(wǎng)建設(shè)具有重要的經(jīng)濟(jì)意義和實(shí)際價(jià)值。本文基于含風(fēng)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)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?fù)浣Y(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(diǎn)，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(xué)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(fēng)電場實(shí)際數(shù)據(jù)建立風(fēng)機(jī)風(fēng)速-功率曲線，利用NWP信息實(shí)現(xiàn)了日前風(fēng)電功率預(yù)測。由于NWP數(shù)據(jù)自身存在誤差影響最終風(fēng)電功率的預(yù)測精度，將風(fēng)電功率歷史數(shù)據(jù)與NWP數(shù)

3、據(jù)相結(jié)合實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電功率超短期滾動(dòng)預(yù)測。
　　3.在風(fēng)電功率預(yù)測的基礎(chǔ)上，將風(fēng)電預(yù)測誤差和穿透功率計(jì)入系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用當(dāng)中，建立了含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度數(shù)學(xué)模型。該模型是一個(gè)含有多約束條件的大規(guī)模非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，利用SW-PSO算法對(duì)其進(jìn)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(yàn)證了SW-PSO算法在求解風(fēng)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(jī)會(huì)約束規(guī)劃引入到含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)動(dòng)