考虑风电消纳能力的含风电场电力系统多目标优化调度研究

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1、------------------------------------------------------------------------------------------------考虑风电消纳能力的含风电场电力系统多目标优化调度研究第34卷第1期2016年1月RenewableEnergyResources可再生能源Vol.34No.1Jan.2016考虑风电消纳能力的含风电场电力系统多目标优化调度研究辛晓刚1，王（1.内蒙古电力科学研究院，内蒙古呼和浩特摘彪1，李昕2，方彦军2430072）010020；2.武汉大学动力与机械学院，湖北武汉要：针对含风电场的电力系统调度中存

2、在的风电消纳问题，提出一种基于第二代非劣支配排序遗传算法（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII，NSGA-II）的多目标优化调度方法。为使电力系统在消纳尽可能多的风电同时，兼顾经济性、安全性和环保性，分别以风电消纳、发电成本和污染物排放量为目标建立了含风电场电力系统双目标及三目标调度模型，采用NSGA-II进行优化求解，并详细分析了不同目标组合策略下电力负荷、机组组合和优化目标对风电消纳的影响程度，同时引入伪权向量法为决策者提——————————————————————————————————————------------------------

3、------------------------------------------------------------------------供非劣解信息，辅助决策者完成优化调度。分析结果表明，该方法有助于评估机组组合、目标组合等因素对电力系统优化调度的影响程度，对合理提高含风电场电力系统的风电消纳能力有一定的指导意义。关键词：风电消纳；NSGA-II；伪权向量法；多目标优化调度；机组组合中图分类号：TK89文献标志码：A文章编号：1671-5292（2016）01-0049-07DOI:10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2016.01.0080前言随着我国对节能减

4、排的日益重视，风力发电纲优化目标的折衷优化方案，使机组组合能在消纳更多风电的同时兼顾电网运行的可靠性准则，并满足一定的经济性。以上研究多从优化调度的方法入手，通过引入智能算法提高风电消纳能力，同时兼顾发电过程的经济、环保等原则，但缺乏对模型机理的深入研究，无法为决策者展示机组组合与优化目标间的内在联系。针对此类问题，基于进化论的多目标优化理论提供了一种有效的解决方案。该理论核心即通过协调各目标函数间的关系，找出使各目标函数能尽量达到比较大（或比较小）的Pareto最优解集[8]。文献[9]建立了风、火电力系统双目标调度模型，采用多目标粒子群算法，获得了该模型运行成本与污染物排放量之间的对

5、应关系，并分析了负荷、成本系数等因素对目标、决策变量的影响，为含风电场的电力系统多目标优化调度提供了一种新的研究思路。——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------综上，目前对含风电场电力系统多目标优化调度问题的研究，多集中在完善调度模型、改进优化算法等方面，鲜有从目标与变量的关联角度入手对考虑风电消纳的多目标模型进行的研究。本文从节能、经济和环保三方面出发，建立了含风

6、电场电力系统的双目标及三目标优化调度模型，采已成为目前应用最广泛的新能源发电技术[1]。然而，风电发展规划中较少考虑由于风速的随机性和有限可控性所造成的风电消纳问题，导致弃风现象严重，制约了风电的大规模并网[2]~[4]。由于电力系统综合协调能力不足，目前火力发电仍占据着供电供暖的主导地位，限制了经济的发展，不利于生态环境的改善。针对这些风电技术中普遍存在的问题，近年来已有不少研究成果的报道。文献[5]以某地区实际数据为例，分析了现有条件下通过提高常规电源灵活调节容量、增加低谷用电负荷需求、扩展电网输电容量等措施对增加系统风电消纳能力的作用，但没有考虑总体运行成本及污染排放等因素。文献[

7、6]以消纳风电最大化和火电机组一次能源消耗最小化为双重目标，建立了含风电场的双目标调度模型，并采用混沌量子粒子群算法寻优，获得了较好的仿真结果，但该方法通过简单的加权将双目标转化为单目标，无法清晰地反映目标与变量间的对应关系，不利于对模型本质的研究。文献[7]在风电场多目标优化过程中，给出了不同量收稿日期：基金项目：作者简介：通讯作者：2015-07-24。——————————————————————————————————————