【摘 要】
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低碳技术仍处于研究、开发和示范阶段,其实施成本相对较高,同时微电网、分布式发电等可再生能源发电技术仍处于发展阶段。随着可再生能源发电设备的广泛部署和新的微电网系统中需求方资源的接入,电力系统的运行正逐渐脱离传统的自上而下的层次结构,给系统带来的不确定性正变得越来越多,使得电力系统的优化调度难以有效进行。基于上述问题,本文提出了一种新的调度方案,主要工作如下所述:（1）对微电网内机组进行模型构建,建
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低碳技术仍处于研究、开发和示范阶段,其实施成本相对较高,同时微电网、分布式发电等可再生能源发电技术仍处于发展阶段。随着可再生能源发电设备的广泛部署和新的微电网系统中需求方资源的接入,电力系统的运行正逐渐脱离传统的自上而下的层次结构,给系统带来的不确定性正变得越来越多,使得电力系统的优化调度难以有效进行。基于上述问题,本文提出了一种新的调度方案,主要工作如下所述:（1）对微电网内机组进行模型构建,建立了风光出力模型,对不确定性较高的风光机组出力采用蒙特卡洛法进行场景生成和场景削减,生成典型出力曲线,提高风光出力精度。同时将燃料电池和柴油发电机作为备用机组进行出力建模,对储能装置建模并对其分类和应用场景进行分析和阐述。（2）为改进传统电价划分阈值选取不准确和无法实时跟随调度指令的缺点,供给侧实行了一种基于模糊c均值聚类的峰-平-谷动态电价划分策略,对日前负荷量进行划分。而需求侧存在的大量柔性负荷,如可平移负荷、可转移负荷和可削减负荷,对其进行建模并分析转移特性,通过规定转移时段、转移起始时间范围和用户激励补偿方式整合了需求侧资源,提高柔性负荷的激励响应程度。对于需求侧需求响应不确定性采用云模型进行分析,通过云图中的数字特征、期望对定性概念点的描述、熵对不确定性的描述与超熵对概念样本出现随机性的描述,揭示了模糊性和随机性的关系。最后对无柔性负荷参与和分别有一种、两种、三种柔性负荷参与的需求响应分别进行不确定性分析,实验证明多种柔性负荷参与下的需求响应更稳定,更有利于调控。（3）在含多类型柔性负荷调度和动态分时电价激励的供需策略下,基于云模型分析建立低碳目标下多源机组组合出力模型,在满足负荷的前提下使微电网内各机组出力成本最低和碳排放量小,碳排放量的减少以碳成本的方式体现。在考虑碳交易和系统的购售电特性下进一步减少成本最终达到总成本最小。最后分别模拟了无供需策略无低碳目标、有供需策略无低碳目标和有供需策略有低碳目标下的三种案例,通过对比得出系统成本显著降低。该模型使各类柔性负荷之间相互配合,分时电价划分更加合理,多源机组出力更加平稳有序,电力系统更加稳定高效。
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