大规模风电接入下最优潮流问题研究硕士论文

《大规模风电接入下最优潮流问题研究硕士论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、华北电力大学（北京）硕士学位论文大规模风电接入下最优潮流问题研究姓名：郭玥申请学位级别：硕士专业：电气工程；电力系统及其自动化指导教师：孙英云201203华北电力大学硕士学位论文摘要风电装机容量的快速增长和大规模风电并网给电力系统的调度和运行带来了新的挑战。如何在保证安全、可靠供电的前提下充分利用风能成为电力调度运行人员所急需解决的问题。而由于现代电力系统规模巨大，运行情况复杂，调度人员需要最优潮流等计算机辅助工具帮助其对电力系统进行分析和计算。和传统能源相比，以风电为代表的新能源的最大特点在于其不确定性，属于一种间歇性和随机性的能源。而目前的最优潮流程序多以确定性原则

2、为前提，难于处理大规模风电接入所带来的不确定性。在电力系统当中，处理不确定性主要有两条思路，第一是提高风电功率预测的精确性；第二是在模型中考虑不确定性的影响。本文即从上述第二条思路出发，基于不确定性规划理论，研究对大规模风电接入下最优潮流的模型和算法，为提高大规模风电接入情况下电网调度和运行水平打好基础。论文首先介绍了不确定性相关理论，并详细介绍了不确定性规划中两类主要模型：机会约束规划和期望值模型及其求解方法，为研究大规模风电接入下最优潮流问题打下基础。论文以双馈型风力发电机组为主要研究对象，分析了其运行原理及静态数学模型，在此基础上，论文研究了适用于大规模风电接入下

3、情况下的并网风电场稳态等值模型。基于上述模型，论文建立了基于机会约束规划的最优潮流模型，并利用粒子群算法对该模型进行了求解。IEEE30节点算例仿真结果表明，机会约束规划最优潮流模型中，约束条件成立的置信度水平对最终的优化结果具有显著影响，因此在实际应用中应根据具体约束设定合适的置信度水平。考虑到风电功率预测精度逐渐提高这一趋势，论文提出了风电预测误差成本的概念，并在此基础上建立了一种考虑风电预测误差成本的电力系统最优潮流模型，并提出了一种该模型的快速近似求解算法。仿真算例表明，本文所提出的方法具有计算精度高，计算速度快等特点，能满足实际工程应用的要求。关键词：大规模风

4、电接入；机会约束规划：最优潮流；预测误差成本华北电力大学硕士学位论文AbstractThefastincreasingofwindpowerinstalledcapacityand1a培e．scalewindpowerinte铲ationbdngnewchallengestopowersystemschedulingandoperation．nisessentialforschedulingsta凰toconsidefabouthowtomal(e如lluseofwindene略y，mealltimeens嘶ngsafetyandreliablepowersupply．

5、Asthe1a略ema班itudeofmemodempowersystem，theschedulingalldoperationiscomplex．Schedulingstafrsneedcomputer-aidedt001ssuchasoptimalpowernowtoanalyzeandcomputepowersystem．Comparedwiththe舰ditionalene略ysoufces，thebiggestfeatureofwindpowerisuncenainty．Itisaf．0锄ofintemittentandrandomenerI黟Atpresen

6、t，mostoptimalpowerflow(0PF)pr0野amisbasedoncertaintyprinciple，butitisdi街culttodealWithuncertaintycausedbylarge·scalewilldpowerintegration．Thereare觚。仃ainsofthou曲t，oneistod山ancetheaccuracyofwindpowerprediction，theotheristoconsidertheuncertaimy’sinnuenceintomodel．Basedonuncenaintypro黟黜ingthe

7、o吼thispaperst砒swithⅡlesecondthoughttostIldymemodela11dalgorithmofthelarge—scalewindpowerinte黟ationOPFalldlayagoodfoundationtoimproVeschedulingandoperationlevel．First，mispaperi嘶oducesmetheoryofuncenainty，a11dthe伽omainpro伊蝴ingmodelsinuncenaintypr0铲觚吼ing：chance-constrainedpr