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《考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第41卷第1期电力系统保护与控制Vol.41No.12013年1月1日PowerSystemProtectionandControlJan.1,2013考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究121113马瑞,康仁,姜飞,熊龙珠,李凌霄,徐慧明(1.智能电网运行与控制湖南省重点实验室长沙理工大学,湖南长沙410004;2.甘肃省电力公司天水供电公司,甘肃天水741000;3.国网信息通信有限公司,北京100761)摘要:提出了一种考虑风电随机模糊多重不确定性的电力系统多目标调度计划新模型
2、和相应的算法。首先,依据风电并网后的电力系统不确定环境实际提出以随机模糊变量描述风电功率,以区间形式表述负荷预测的不确定性。其次,以燃煤机组的购电费用和污染气体排放量最小为目标函数,构建考虑风电和负荷预测值不确定性的电力系统随机模糊多目标交易计划模型。然后,提出利用负荷的不等式区间约束将遗传算法的初始寻优种群模糊化,提出采用概率密度分布描述解的随机模糊分布特征,从而可获得兼顾多重不确定特征多目标交易计划解集。最后,以含10台燃煤机组和一个大型等值风电场的某省级系统为例进行模型和算法的求解验证,结果表明了
3、提出模型和算法的合理性和有效性。关键词:风力发电;随机模糊变量;多目标优化;改进遗传算法;概率密度分布Multi-objectivedispatchplanningofpowersystemconsideringthestochasticandfuzzywindpower121113MARui,KANGRen,JIANGFei,XIONGLong-zhu,LILing-xiao,XUHui-ming(1.HunanKeyLaboratoryofSmartGridsOperationandControl,
4、ChangshaUniversityofScience&Technology,Changsha410004,China;2.TianshuiPowerSupplyCompany,GansuPowerSupplyCompany,Tianshui741000,China;3.StateGridInformation&TelecommunicationCo.Ltd,Beijing100761,China)Abstract:Thispaperpresentsanoveldispatchplanningofthe
5、powersystemconsideringthestochasticandfuzzycharacteristicsandmultipleuncertaintiesoflarge-scalewindpower.Firstly,basedontheactualuncertaintyofpowersystemintegratingwindpower,windspeedismodeledasrandomfuzzyvariable,andthefluctuationoftheloadforecastuncert
6、aintyisexpressedbytheinterval.Secondly,consideringthemulti-attributeuncertaintyofwindpowerandload,anovelmulti-objectiveunitcommitmentmodelwhichminimizesboththepowerpurchasecostandemissionofatmosphericpollutantsofthermalgeneratorsisproposed.Thentheinitial
7、optimizationpopulationsofgeneticalgorithmarefuzzedbyinequalityintervalconstraintofload.Theprobabilitydensitydistributionisusedtodescribethestochasticandfuzzycharacteristicsofthesolution.Therefore,thesolutionsetofmulti-objectiveconsideringmultipleuncertai
8、ncharacteristicscanbeachieved.Finally,theproposedgenerationdispatchmethodistestedonaprovincialgridcontainingtenthermalgeneratorsandalargewindfarm.Theresultsshowtheeffectivenessoftheproposedmodelandtheapproach.Thisworkissup