基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)度.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和智能化集成水平的不斷推進(jìn)，風(fēng)力發(fā)電在社會(huì)上的關(guān)注度也日益增長。并入電網(wǎng)運(yùn)行已經(jīng)是風(fēng)力發(fā)電最主要的運(yùn)行方式，在電力系統(tǒng)中風(fēng)力發(fā)電所占的比例也越來越大。但是，由于風(fēng)資源自身固有的隨機(jī)性使得風(fēng)力發(fā)電輸出功率是不穩(wěn)定的，這對(duì)于精確度、穩(wěn)定度要求較高，偏差較為敏感的電力系統(tǒng)而言是非常不利的。為了減小并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的威脅，除了降低風(fēng)電自身的隨機(jī)性之外，還需要從電力系統(tǒng)的調(diào)度計(jì)劃入手，使風(fēng)電的不穩(wěn)定影響降到最低。傳

2、統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法對(duì)于含有隨機(jī)變量的風(fēng)電出力而言存在太多的局限性，所以，有必要開發(fā)更為合理可行的調(diào)度方法，以適應(yīng)含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的需求。
　　首先，分析風(fēng)電預(yù)測(cè)功率的可信度并依此作為分級(jí)處理的思想方法，把風(fēng)電的預(yù)測(cè)功率輸出分成三個(gè)不同等級(jí)。為不同時(shí)間尺度的風(fēng)電功率調(diào)度與功率控制之間的相互配合打下了基礎(chǔ)，從而起到降低預(yù)測(cè)誤差影響調(diào)度決策的作用。
　　其次，分析機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的基本規(guī)劃方式，以及常用的轉(zhuǎn)換為確定性模型的等價(jià)形式。分析

3、含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的有功潮流、風(fēng)電機(jī)組的載荷特性，把二者歸納為機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)，以風(fēng)電機(jī)組和風(fēng)電場(chǎng)各個(gè)電氣量的限制和風(fēng)功率的限制作為約束條件，完成計(jì)及潮流和載荷的風(fēng)電優(yōu)化調(diào)度機(jī)會(huì)約束規(guī)劃建模。
　　然后，提出混合智能算法求解機(jī)會(huì)約束規(guī)劃，對(duì)混合智能算法的三個(gè)組成內(nèi)容——隨機(jī)模擬技術(shù)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的原理和特點(diǎn)進(jìn)行分析。將三種方法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來，形成基于隨機(jī)模擬，以神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)逼近評(píng)價(jià)函數(shù)的遺傳算法，進(jìn)而給出了混合智能算