含间歇式电源的电力系统鲁棒优化调度分析

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1、·目录致谢·········································································································54···VI···第一章绪论第一章绪论1.1研究背景及意义伴随着全球经济的飞快发展，常规能源尤其是化石能源面临着日益枯竭的困境，人们对于风力发电或光伏发电等可再生新型能源的大规模开发利用具有较为强烈的意愿[1]。然而，光伏发电与风能发电都存在随机性、间歇性、出力波动大等特点，其出力不确定性会给电力系统安全稳定运行带

2、来极大的负面影响[2]。一些学者基于确定性研究方法构建了考虑间歇式能源出力波动性的电力系统优化调度模型，通过增加旋转备用容量来提升系统运行稳定性。文献[3]基于间歇式电源发电装机容量设定了旋转备用容量的基准值，文献[4]根据可再生能源发电出力的过往统计数据，定义间歇式电源出力的安全运行指标，并基于该指标确定系统应对间歇式能源发电出力波动的旋转备用容量需求。另一些学者构建了间歇式电源出力概率性调度模型。文献[5][6]基于威布尔分布刻画风速大小，并应用风速与出力之间的数学关系得到相应功率分布。文献[7]基于威布尔模型建立了风电机组出力

3、的概率性模型；文献[8][9]则假定间歇式能源发电出力服从正态分布。其中：文献[8]考虑电网运行安全性约束，并对间歇式电源出力分布进行抽样形成离散场景，随后针对不同场景分布进行寻优；文献[9]先假定间歇式电源出力为其预测值，在该假定前提下制定出各机组的优化调度策略，随后分别计算出间歇式电源出力分布的均值和标准差，并判断系统各类备用是否充足；文献[10]针对间歇式能源发电出力的波动性和旋转备用容量构建了一个失负荷概率不等式约束。还有部分学者采用模糊规划的分析方法描述间歇式能源发电出力的随机性，如：文献[11]采用模糊规划理论构建了一种

4、考虑收益与风险的多目标优化调度模型；文献[12]所构建的调度模型体现出调度决策者对于风险和成本的主观判断。以上工作在一定程度上取得了不错的效果，但在我国目前的间歇式电源出力预测水平下，基于概率分布的日前发电调度计划难以获得较好的应用效果。鲁棒优化是不确定性优化研究范畴中的一个分支，是一种含有不确定性输入优化问题的建模方法[13,14]。其最主要特点是不需要知道模型中不确定性变量的概率分布，且能够在一定程度上免疫随机变量的扰动对其优化结果产生的影响，适用于对可靠性要求较高但模型中含有不确定性变量的问题。目前，鲁棒优化理论已应用于众多领

5、域，但国内涉及电力系统鲁棒优化调度的研究和应用还比较少见。本文拟运用鲁棒优化理论针对以优化调度成本最低、污染气体排放量最小为目标的含间歇式能源智能电网鲁棒优化调度模型中含不确定性变量的等式及不等式约束进行鲁棒优化，使得优化调度结果可靠性得到大幅度提升。由于常规鲁棒优化通常以牺牲经济性来获得鲁棒解，这使得其优化解往往过于保守。可调节鲁棒优化方法[15]通过引入一个可调节变量很好地协调了所得优化解···1···第一章绪论鲁棒性与经济性之间的矛盾。据此，本文针对含有间歇式能源发电并网动态优化调度问题，提出将鲁棒优化理论引入优化模型构建过程

6、，使得模型与实际情况相符，求解模型所得最优解也更具有参考价值。对于大规模间歇式发电接入系统优化调度模型的求解，需要在较短时间内，针对不同的有功分配方案，校核系统有功功率平衡及协同发电系统各项运行约束条件，计算系统运行成本、污染排放量、火电机组出力波动量及不确定性预算惩罚费用，然后进行复杂的多目标寻优计算。由于这一过程存在非线性、随机性、变量耦合、运算量大和要求时间短等特点，为了能够得到实时、可靠、经济的优化调度方案，构造高效的多目标优化算法和运算环境则显得至关重要[16]。1.2间歇式电源发电并网研究现状1.2.1间歇式电源发电出力

7、预测研究现状大规模间歇式能源的应用，有利于缓解常规化石能源逐渐枯萎而引起的能源危机，但其出力的随机性会给电力系统稳定运行带来较大的负面影响，因此，对间歇式电源出力进行一定的预测以便采取有效的应对措施就变得十分关键。目前大致上可将间歇式能源出力预测方法分为两种：直接预测和间接预测。其中直接预测是指通过对过往数据进行大量统计分析而直接得出需求数据[17]。而间接预测是在历史统计数据收集的基础上构建相应的拟合模型，并基于该拟合模型对待求数据进行预测[18]。以上两种预测方法都存在较大的局限性，虽然直接预测能够在未考虑实时气象状况的情况下，

8、通过对于过往统计数据进行分析，直接给出预测结果，但如果实时气象指数发生变化，则预测值与真实值之间可能存在较大差异。间接预测方法虽然在一定程度上考虑了实时气象数据变化带来的影响，但并未考虑系统自身相关因素对间歇式能源发电出力带来的影响。