考慮互聯(lián)資源有限的發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估及優(yōu)化方法研究.pdf

1、隨著智能電網(wǎng)、電力市場(chǎng)和可再生能源的大力發(fā)展，電力系統(tǒng)已然成為現(xiàn)代社會(huì)中規(guī)模最大、層次最復(fù)雜且實(shí)時(shí)性要求最嚴(yán)苛的工程系統(tǒng)之一。電力系統(tǒng)最根本的任務(wù)是為用戶提供安全、可靠的電力服務(wù)，而發(fā)電系統(tǒng)作為系統(tǒng)中的電力生產(chǎn)者，必然在保障電力系統(tǒng)性能和可靠運(yùn)行中占據(jù)著舉足輕重的地位?，F(xiàn)有的發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估中采用的負(fù)荷模型多是由專家或設(shè)計(jì)人員依據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)而來(lái)，由于預(yù)測(cè)行為本身就具有一定的不確定性，故所得到的負(fù)荷預(yù)測(cè)值與實(shí)際值存在有一定偏差。此外，

2、互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估中通常假定子系統(tǒng)之間的負(fù)荷模型是彼此獨(dú)立的，實(shí)際上，由于系統(tǒng)所處的地理環(huán)境和氣象條件等影響，系統(tǒng)負(fù)荷往往存在一定程度的相關(guān)性。針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題，本文分別研究了基于負(fù)荷預(yù)測(cè)不確定性和負(fù)荷模型相關(guān)性的互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法。進(jìn)一步地，傳統(tǒng)的互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性模型往往假設(shè)所有發(fā)電子系統(tǒng)都能夠聯(lián)接至系統(tǒng)總線上實(shí)現(xiàn)容量支援。然而，由于受到物理?xiàng)l件和經(jīng)濟(jì)條件的限制，要實(shí)現(xiàn)如此龐大的互聯(lián)結(jié)構(gòu)是極為困難的，或者往往是得不償失的

3、。因此，本文繼續(xù)研究了考慮互聯(lián)資源有限的發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法，并以此為基礎(chǔ)，建立了互聯(lián)單元數(shù)有限的發(fā)電系統(tǒng)可靠性優(yōu)化模型，從而為系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)提供決策依據(jù)。本論文的研究?jī)?nèi)容具體包括以下三個(gè)方面：
　?。?）提出了考慮負(fù)荷預(yù)測(cè)不確定性的互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法。本文首先建立了多區(qū)域發(fā)電系統(tǒng)互聯(lián)結(jié)構(gòu)的可靠性模型，并針對(duì)系統(tǒng)負(fù)荷模型存在的預(yù)測(cè)不確定性問(wèn)題，引入正態(tài)分布有效地描述了該不確定性。同時(shí)，提出了一種基于通用生成函數(shù)的電力不足

4、概率法，有效地解決了負(fù)荷預(yù)測(cè)不確定性下的互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估問(wèn)題。
　?。?）提出了考慮負(fù)荷模型相關(guān)性的互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法。本文將基于負(fù)荷預(yù)測(cè)不確定性的電力不足概率法擴(kuò)展到了負(fù)荷模型存在相關(guān)性的互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估中。進(jìn)一步地，考慮到工程應(yīng)用中互聯(lián)行為會(huì)受到地理、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和技術(shù)等條件的約束，建立了互聯(lián)資源有限的發(fā)電系統(tǒng)可靠性模型，并提出了一種考慮負(fù)荷相關(guān)性的互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法。與此同時(shí)，通過(guò)比較靜態(tài)互聯(lián)和動(dòng)態(tài)

5、互聯(lián)的優(yōu)劣，揭示了互聯(lián)結(jié)構(gòu)在發(fā)電系統(tǒng)可靠性中的重要性。
　?。?）建立了互聯(lián)資源有限的發(fā)電系統(tǒng)可靠性優(yōu)化模型。在互聯(lián)單元數(shù)有限的前提下，本文分別建立了基于靜態(tài)互聯(lián)和動(dòng)態(tài)互聯(lián)的發(fā)電系統(tǒng)可靠性單目標(biāo)優(yōu)化模型，并使用遺傳算法解決了該單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。此外，為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的效益最大化且成本最小化，本文又分別建立了靜態(tài)最優(yōu)互聯(lián)和動(dòng)態(tài)互聯(lián)兩種情形下的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用非劣分層遺傳算法分別求得兩類多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的 Pareto解集。研究結(jié)果表明