基于机会约束规划的电力系统动态经济调度和无功优化研究

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随着能源危机和环境问题的日益突出,风能与太阳能等可再生能源发电以其低碳、清洁、绿色的优点而受到国家和社会的广泛关注,因此大规模的并入电网并逐步替代常规能源。然而,受自然气象条件等各方面影响,可再生能源发电出力具有明显的间歇性、波动性以及低可调度性,增加了电网运行中的不确定因素,同时影响电网的安全、可靠、经济运行,使得电力系统有功调度和无功优化面临着严峻挑战。因此,在对不确定因素进行建模基础上,电力系统制定合理有效的调控策略和优化控制方法保证电网安全经济运行,具有重要的理论意义和工程实践价值。在上述背景下,基于机会约束规划相关理论,本文从整个电力系统全局协调和统筹优化的角度出发研究电力系统的有功和无功安全经济运行,将焦点集中在动态经济调度和无功优化理论及方法的研究上,主要工作和创新成果如下:(1)对于可再生能源发电带给电力系统的节能减排效益及其出力的不确定性,提出了考虑节能减排的多目标模糊机会约束动态经济调度模型。分析预测误差在不同功率预测值区间的模糊特性并拟合出分布参数,进而获得可再生能源发电出力和负荷的隶属度函数。然后基于模糊集理论对不同系统约束形成不同测度的模糊机会约束,从而建立考虑运行费用、S02排放量和CO2排放量的多目标模糊机会约束动态经济调度模型。采用清晰等价类将机会约束清晰化以减少模糊模拟处理机会约束带来的巨大计算量。通过定义目标隶属度函数和凸模糊决策将多目标问题转化为单目标优化而获得原多目标问题的帕累托最优解。为提高模型求解时的精度和收敛速度对引入动态经济调度的萤火虫算法进行改进。仿真算例验证了模型和算法的有效性。(2)为了应对电力系统的多重不确定性,建立了同步优化发电机出力和旋转备用容量的机会约束动态经济调度模型。电力系统的安全经济运行受可再生能源发电出力、负荷和机组强迫停运等多重不确定因素的影响和制约,因此动态经济调度中需要考虑旋转备用容量的决策。以此为背景,本文在采用模糊变量表示可再生能源发电出力与负荷以及离散随机变量表示火电机组强迫停运率的基础上,利用模糊和随机的机会约束,建立协调优化发电机出力和旋转备用容量的机会约束动态经济调度模型,并利用改进清晰等价类处理机会约束。该模型充分分析并考虑不同机组提供旋转备用的成本差异以及旋转备用产生的经济效益,以旋转备用成本和经济效益差值加入到动态经济调度的目标函数中,在保证旋转备用决策模型的基础上实现系统整体经济效益的最大化。通过含可再生能源发电的IEEE10机39节点测试系统分析验证所提模型的可行性。(3)针对可再生能源发电出力和负荷的不确定性对无功优化的影响,建立了含多模糊参数的多目标模糊机会约束无功优化模型。将不确定因素采用梯形模糊参数描述,并结合可信性相关理论和模糊机会约束规划对传统确定性无功优化模型进行改进,获得多目标模糊机会约束无功优化模型。为求解该模型,提出基于增量法的可信性模糊潮流以求解目标函数和约束条件中的可信度,同时利用交互满意度获得多目标优化问题的帕累托最优解。引入蝙蝠算法对模型进行求解。算例结果表明,所建多目标模糊机会约束无功优化模型和求解算法能够全面反映电力系统不确定性对无功优化的影响。(4)研究分布式可再生能源发电的特性,提出了考虑其无功调节能力和出力不确定性的配电网无功优化模糊机会约束模型。通过分析逆变器稳态运行特性得到光伏电站与双馈风电机组的无功调节能力,并将其作为配电网无功优化的优化控制变量,以有功网络损耗与电压偏移为优化目标,建立配电网的多目标模糊机会约束无功优化模型。目标函数和约束条件中的可信度由基于增量法的配电网可信性模糊潮流求解。使用混沌优化策略改进传统蝙蝠算法以提高优化算法的性能。在接入风能、太阳能等分布式可再生能源发电的IEEE33节点配电网上对所提模型进行分析,验证了模型和算法的有效性。综上所述,针对可再生能源发电接入后的电力系统,本文全面研究和探索动态经济调度中的节能减排和旋转备用决策及无功优化等电力系统安全经济运行问题,并基于机会约束规划理论提出相应的模型和算法。当然,该研究在实际工程应用中还有很多问题需要进一步深入探索,以便在理论和实践结合上得到进一步丰富、发展和完善。
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