电力系统经济调度综述

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1、电力系统安全经济运行综述摘要:随着大量的口」再生能源电站的建设完成,其发电的不确定性给电力系统经济调度问题带来了很大的挑战。本文总结了电力系统经济调度对电力企业的影响,并从电力系统模型、算法方面讨论了电力系统经济调度问题,比较了这些算法的优势和不足。并从面向低碳目标的电力系统安全经济运行进行了分析,指出了目前国内外研究的现状以及研究中存在的问题。1绪论在电力系统开始工作和调度期间,要想得到很好的结果,符合经济性指标,那么对电力系统经济运行和经济调度要有一个全新的理解,就需参考电力系统的在工作中运

2、行特征,拟定详细的经济运行方法和经济调度方法,让电力系统在工作中呈现岀众多的经济性成分,增强电力系统的工作效率,使电力企业的综合效益得到大大的提高。电力系统经济调度是电力系统运行中的重要环节,它是一个多约束、非线性、非凸性、多维的混合优化问题。在未来的眼界上预测未来,利用未来的负荷预测来决定未来发电的负荷需求经济分配。在保证系统安全稳定运行的前提下,考虑到系统中的各种等式约束和不等式约束,使用电负荷在各机组间优化分配的结果。迄今为止,关于动态经济调度问题已经提出了很多种方法。电力系统动态经济调度

3、方法主要有传统的经典优化算法和当前流行的智能优化算法两大类。传统的优化算法主要有二次规划法、拉格朗H松驰法、优先顺序法等。智能优化算法主要有BP神经网络算法、遗传算法、粒子群优化算法等。随着可再生能源发电在电力系统中的比例越来越大,系统的经济调度必须把可再半能源发电纳入到统一的经济调度模型中,由于其不确定性,建立的模型也越来越复杂,在模型的求解过程中,提高了系统的可靠性,必然以牺牲经济利益为代价;要获得更好的经济利益,必然导致系统的可靠性降低,因此在满足不危及系统安全稳定运行的前提下,获得更多的

4、经济利益成了众多研究者追寻的目标。2.电力系统经济调度模型优缺点的比较当大规模可再生能源发电接入电力系统后,会给系统的经济调度带来很大的挑战,其不确定性会增加机组的运行和维护成本,增加系统的备用容量,还会使火电机组排放更多的污染气体。为了使可再生能源发电接入电力系统后电网更经济、安全和环保的运行,研究人员建立了各种各样的模型。文献[1]提出的混合算法包含霍普菲尔德神经网络和二次规划法(QP),该方法简便易行,但往往不易得到最优解。文献[2]提出的应用于电力系统发电安排的基于价格的爬坡率模型是基于

5、双重规划法,通过调度处理得出了最佳结果,但仅在负荷变动不大时有实用价值。对于大范围的动态经济调度问题,文献[3]提岀了应用变量缩放混合微分算法来计算处理。通过在进化过程中采取父代和子代合群处理,来提高进化速度。收敛速度快、精度高但求取过程中易于发散。文献[4]提岀了一个重复调度算法利用QP同线性规划法(LP)和丹泽尔沃夫的分解技术相结合.对动态经济调度进行研究,能够得到较好的处理结果但不是最优的。文献[5]利用给动态经济调度延伸的安全约束增加爬坡率约束,确保了动态经济调度过程中系统运行的安全性,

6、但经济性不好。文献[6]提出了一个探索式的方法来提高实际操作可行性,确保了能够实际应用,但仅只是对负荷进行了研究没有考虑可再生能源电力。考虑到可再生能源电力并入电网的电力系统动态经济调度,国内外学者己做了大量的研究。文献[7]考虑到风力发电的间歇性以及未来可插式电动汽车接入电网大量使用通过合理调度可以用来减弱风电的间歇性所带来的影响,建立了随机经济调度模型。利用传统的数学规划方法在IEEE-118节点系统上进行了相应的仿真。文献[8]利用粒子群优化算法对含有风电场的动态经济调度进行了相应的机组安

7、排,通过加入功率平衡和备用容量约束的循环处理策略,以及根据机组耗量微增率与机组容量的比值大小来调整机组安排的优先启停策略。在保证系统安全的情况下,电力系统调度会把电力生产对于环境的影响以及能源的节约使用看的越来越重,应该尽量提高新能源电力的利用率。文献[9]通过引入惩罚措施,对于经济调度和节能调度进行了协调的考虑。对风电机组加以备用容量的惩罚,将蒙特卡罗模拟和遗传算法结合在IEEE30节电系统上进行了仿真实现了风电的优先调度。文献[10]建立了充分体现环境保护和风电特性的火电和风电的新的运行价格

8、理论模型,风电方面提出风电场出力可信度基础上的风电备用容量补偿成本及风电场中故意弄风(负效率运行)行为的价格惩罚措施。火电方面加入机组环境污染惩罚措施。利用遗传算法对于大规模风电并网电力系统考虑清洁、经济效果进行了求解。结果表明为保证系统的经济型在负荷低谷时弃风的合理性,以及高效率机组的高负荷发电和具有节能减排功能机组的优先调度性。文献[11]通过利用抽水蓄能机组来提高风电的利用率减小火电的消耗达到节能调度。分别对抽水蓄能机组、风电机组和节能调度进行了数学模型的构建和分析,通过实际算例将风电一火

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