水火風電系統(tǒng)短期多目標優(yōu)化調(diào)度與風險管理.pdf

1、大規(guī)模接入風電對電網(wǎng)系統(tǒng)的安全平穩(wěn)運行帶來很大影響，增加了優(yōu)化調(diào)度的難度。根據(jù)靈活高效接入、調(diào)度和消納大規(guī)模風電的要求，實現(xiàn)風電與常規(guī)水火電能源互補聯(lián)合調(diào)度，開發(fā)風電功率預測技術(shù)，測量和管理系統(tǒng)風電風險具有重要理論和實際意義。水火風多能源互補聯(lián)合調(diào)度是一類高維度、強耦合、非線性、約束復雜的優(yōu)化問題，如何處理風電出力的不確定性、建立全面實際的調(diào)度模型以及對模型進行高效求解是研究水火風多能源互補聯(lián)合調(diào)度問題的關(guān)鍵。因此，本文以水火風多能源短

2、期聯(lián)合調(diào)度為對象，以多目標智能優(yōu)化算法和多屬性決策方法為理論工具，重點研究了電網(wǎng)調(diào)度中風電功率預報、風電風險度量和管理、水火風聯(lián)合多目標綜合優(yōu)化、調(diào)度方案集多屬性決策評優(yōu)等關(guān)鍵技術(shù)。文章的主要研究內(nèi)容和成果如下：
　?。?）圍繞電網(wǎng)調(diào)度中風電功率精確預報的需求，基于風速時間序列存在的自相關(guān)性，應用基于經(jīng)驗分布的半?yún)?shù)法估計出更接近實際風速自相關(guān)結(jié)構(gòu)的不同類型Copula函數(shù)參數(shù)取值，評價和選擇出最優(yōu)的Copula函數(shù)，計算出當前風

3、速變量關(guān)于前一時刻風速的條件概率分布，并建立狀態(tài)連續(xù)的一階馬爾科夫鏈風速預測模型。通過仿真實例驗證了該模型對于短期風速預測的預測精度。
　?。?）根據(jù)風速概率分布推導出風電出力不確定性引起的系統(tǒng)費用計算公式，建立綜合成本與排放的水火風短期聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型。綜合考慮梯級水庫水力聯(lián)系、發(fā)電機組出力不同特性、風電出力不確定等因素，提出對于該調(diào)度模型復雜耦合約束條件的啟發(fā)式處理策略，并應用基于個體約束違反程度選擇個體的ENSGA-III算

4、法進行求解。通過仿真實例驗證了算法的有效性，分析了風電費用隨計算系數(shù)和出力變化的特性，獲得高質(zhì)量分布均勻的Pareto最優(yōu)解，為多目標水火風短期聯(lián)合調(diào)度問題求解提供可靠選擇。
　　（3）為了準確度量和管理風電隨機因素造成的風險，應用CVaR模型計算風電引起的條件損失值，納入優(yōu)化目標進行考量。運用計及相關(guān)性的風速場景生成和同步回代縮減技術(shù)產(chǎn)生不同風電出力場景，建立了綜合考慮風電風險、系統(tǒng)運行成本和污染排放的水火風聯(lián)合調(diào)度多目標優(yōu)化模

5、型。提出綜合正交初始化過程和混沌遺傳操作算子的CONSGA-III算法，改善算法種群分布和收斂性能，并成功用于多目標水火風聯(lián)合調(diào)度問題的求解，獲得綜合考慮多方面效益的調(diào)度方案集，為制定電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟、環(huán)保運行計劃提供了理論支撐。
　?。?）以水火風聯(lián)合調(diào)度非支配方案集優(yōu)選為研究對象，將決策者主觀偏好和方案屬性信息進行綜合，用判斷矩陣法和信息熵法得到不同屬性的主觀和客觀權(quán)重，并求得綜合權(quán)重取值。提出改進的TOPSIS多屬性決策方