风电最优置信度及相关问题研究

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时间:2019-03-13

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1、表兩:k聲硕±学位论文风电最优置信度及相关问题研究专业名務:控制理论与控制工程研究生姓名:宗海翔导师姓名:张凯锋教授""本论文获国家自然科学基金项目51177019、国家电网公司科技项目(大规模新能源接入下基于概率分析的调度计划及安全校核关键技术研究)的资助。RESERCHONTHEOPTIMALCONFIDENCEOFWINDPOWERAThesisSubmited化SoutheastUniversityFortheAcademicDegreeof

2、MasterofEngineeringBYZONGHaixiangSupervisedbyProf.ZHANGKaifengSchoolofAutomationSoutheastUniversityMarch2015东南大学学位论文独卸性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导肺指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而谊用过

3、的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:释堪和f曰觀;}〇瓜中、言东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可W采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内一容和纸质论文的内容相致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可W公布(包括刊登)论文的全部或部分内容(包括刊登)授权东南大学研。论文的公布究生院办理。研究生签名;导臟键期:如

4、千I巧要摘要论文题名;风电最优貴信度及相关问题研究硕±研究生姓名:宗海翔导师姓名:张訊锋学校名称:东南大学随着风电并网规模的不断増大,电力系统机组组合和经济调度问题需要考虑风电的一不确定性,风电的不确定性可W采用满足定置信度的区间来描述。目前,相关研究通常依据经验确定置信度区间,缺乏足够的理论依据。然而,不同的置信度区间对应了不同的系统运行成本和风险成本:置信度大时,风电预测出力区间大,此时,为了应对风电在出力区间内的不确定性,电网所需成本较高,但由于出力区间大,落在区间外的可

5、能性较低,即此时风险较小,风险成本较低;反之,置信度小时,风电预测出力区间小,此时风险成本较島,应对风电不确定性的系统运行成本较低。风险成本与系统运行成本一此巧彼长,因此,可W得出系统整体运行成本与风电置信度之间的关系,从而进步研究是否存在风电最优置信度,使得该置信度下系统整体运行成本最小。本文对风电最优置信度问题进行了描述,并给出了风电最优置信度的确定方法。主要研究内容有;1、介绍了传统经济调度模型,结合模型中存在的问题提出风电最优置信度的概念,并对风电最优置信度问题进行了详细的描述。2、研究

6、了简单情况下风电最优置信度的确定方法。简单情况是指满足W下假设:风电预测误差分布满足正态分布一;风电每时刻的最优置信度的值相等;风电预测区间关于风电预测出力曲线上下对称。在上述假设的前提下,风电的出力区间可W根据给定一的风电置信度唯确定,从而可W通过不同置信度的取值,求取不同置信区间下的整体运行成本,建立两者之间的关系,简化了风电最优置信度的模型。文中利用改进的粒子群算法对所建模型进行了求解,加快了粒子的收敛速度。仿真结果表明,系统的整体运行成本随着风电置信度的减少呈现先减后増的趋势I从而证明了风电最优

7、置信度的存在,并根据风电最优置信度确定了风电最优经济接纳区间W及不同时刻的机组出力情况。3、研究了复杂情况下的风电最优置信度问题的假设条件。其中,复杂情况包括2I东南大学硕±学位论文一:风电每类时刻的最优置信度的值不等,风电预测区间关于风电预测出力曲线上下对一称时刻的最优置信度的值相等,风电预测区间在风电预测出力曲线上下不对;风电每称。仿真结果表明,存在风电最优置信度,使得系统在最优置信度下整体运行成本最低,而且风电最优置信度的大小W及风电最优经济接纳区间的形状取决于机组的实际出力一

8、情况。在此基础上,给出了风电每时刻的最优置信度的值不等,且风电预测区间不对称情况下的风电最优置信度确定方法。4、研究了不同因素对风电最优置信度的影响,包括不同的预测误差分布、风电与负荷之间的相关性等。关键词:风电最优置信度,经济调度,改进的粒子群算法,预测误差

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