考虑风电出力不确定性的微网系统经济调度

考虑风电出力不确定性的微网系统经济调度

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时间:2019-03-20

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1、学校代号10536学号11105010463分类号TM715密级公开硕士学位论文考虑风电出力不确定性的微网系统经济调度学位申请人姓名刘文洵所在学院电气与信息工程学院指导教师杨洪明教授学科专业电力系统及其自动化研究方向电力系统运行与控制论文提交日期2015年4月学校代号:10536学号:11105010463密级:公开长沙理工大学硕士学位论文考虑风电出力不确定性的微网系统经济调度学位申请人姓名刘文洵指导教师杨洪明教授所在学院电气与信息工程学院专业名称电气工程论文提交日期2015年4月论文答辩日期2015年5月答辩委员会主席李欣然教授Micro-grid

2、EconomicdispatchConsideringOutputUncertaintyofWindGeneratorsbyLIUWenxunB.E.(ChangshaUniversityOfScience&Technology)2011AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofScienceinPowerSystemandItsAutomationinChangshaUniversityofScience&TechnologySupervi

3、sorProfessorYangHongmingApril,2015摘要随着电力技术不断发展,化石能源急剧消耗,能源危机和环境问题日益突出。而可再生能源发电具有损耗小、污染少、运行灵活、系统经济性好等优点,是未来世界能源技术的重要发展方向。微网是由各种分布式发电单元、储能单元和负荷等组成的集合,具有灵活的运行方式和调度性能。风力发电随机性对电力系统的运行、稳定性以及电能质量产生了冲击和负面影响,含风力发电的微网系统经济调度遇到了重大难题。因此,正确刻画风电出力的随机性,建立合理的微网系统经济调度模型,减小随机性对电力系统安全运行和经济损失的影响,本文

4、研究的考虑风电出力不确定性的微网系统经济调度具有重要的理论价值和现实意义。论文首先对风力发电出力的随机性进行了研究,在已知随机变量服从确定的概率分布时,对微网风力发电单元的损失安全裕度进行分析。基于条件风险价值理论CVaR(ConditionalValue-at-Risk)对风力发电单元安全裕度尾部概率的良好刻画,提出了风能损失条件风险约束。在满足风能损失条件风险约束和微网系统安全运行的条件下,以常规机组发电功率、与电网交换功率和风力机组发电功率为决策变量,考虑污染物排放对微网系统效益的影响,以常规机组发电成本、污染物排放成本、微网与电网电能交易成本

5、之和最小为目标,建立了考虑风能损失风险的微网系统经济调度模型。然后,借助Rockafeller和Uryasey理论处理CVaR约束的计算问题,针对处理后的CVaR约束出现的多维积分问题,使用抽样平均近似法求解。最后进行仿真计算,定量分析了随机优化模型、风险置信水平与蒙特卡洛抽样次数等对微网系统经济调度结果的影响。其次,考虑微网系统风电出力的分布函数无法准确估计,通过使用风电出力历史数据的均值和协方差矩阵,构建出风电出力的矩不确定集合。基于风电出力的矩(均值和协方差矩阵)不确定性,以常规机组发电功率、可中断负荷及配电网输入功率为决策变量,以可控机组的运

6、行成本、网络损耗成本、与配电网的单向交互成本以及可中断负荷补偿成本之和的最小期望为目标,建立了矩不确定分布鲁棒的微网系统经济调度模型,该模型克服了线性鲁棒优化过于保守的问题。通过拉格朗日对偶理论将其转化为半定规划(SDP,Semi-DefiniteProgramming)问题,然后借助MTLAB工具箱对模型进行求解。最后利用改进的微网节点系统,分析了分布鲁棒优化方法对含风力发电的微网系统经济调度的影响,验证所提模型的可行性和有效性。I关键词:可再生能源;微网经济调度;矩不确定性;条件风险价值(CVaR);分布鲁棒优化;半定规划IIABSTRACTWi

7、ththedevelopmentofpowertechnologyandtheconsumptionoffossilenergy,energycrisisandenvironmentalproblemshavebecomeincreasinglyprominent.Therenewableenergyhastheadvantagesoflowloss,lesspollution,flexibleoperationandeconomy,therefore,thefutureenergydevelopmentdirectionoftheworldgive

8、sprioritytouserenewableenergy.Micro-gridiscomposedofdi

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