含风电场的电力系统高维多目标动态优化调度

《含风电场的电力系统高维多目标动态优化调度》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、硕士学位论文含风电场的电力系统高维多目标动态优化调度作者姓名颜远学科专业电力系统及其自动化指导教师林舜江副研究员所在学院电力学院论文提交日期2018年4月High-dimensionalMulti-objectiveDynamicOptimalDispatchofPowersystemwithWindFarmsADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：YanYuanSupervisor：AssociateResearcher.LinShunjiangSouthChinaUniversityofTechnologyGu

2、angzhou,China分类号：TM734学校代号：10561学号：201520110952华南理工大学硕士学位论文含风电场的电力系统高维多目标动态优化调度(国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目：2013CB228205；广东省自然科学基金资助项目(2015A030313233)；中央高校基本科研业务费资助项目(2015ZM106))作者姓名：颜远指导教师姓名、职称：林舜江副研究员申请学位级别：工学硕士学科专业名称：电力系统及其自动化研究方向：电力系统优化与控制论文提交日期：2018年4月18日论文答辩日期：2018年6月3日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：

3、年月日答辩委员会成员：主席：卢恩委员：刘明波林舜江朱建全董萍摘要伴随着风电的快速发展，风电在我国能源结构中占比越来越大，由于风电功率的随机波动特性，风电的大规模并网给电网发电调度计划的制定带来了很大的挑战。在电网调度中，如何考虑风电功率随机波动的影响，建立一个综合考虑环保性、经济性、安全性等多方面因素的多目标动态优化模型，以及如何有效的求解多目标优化问题并作出调度决策，具有十分重要的意义。本文首先建立了含风电场的电力系统多目标动态优化调度模型，以总燃料耗量、总污染气体排放量及总购电费用最小为优化目标，针对风电场出力随机波动的特点，采用极限场景代表风电场出力偏离预测场景的各种可能

4、方向，考虑了风电场出力极限场景下，各常规机组备用动作对应的网络安全、机组爬坡等约束。将极限场景与预测场景联立求解，得出机组出力计划及各极限场景下的备用动作方案。采用规格化法平面约束法(normalizednormalconstraint,NNC)和GAMS/CONOPT求解器求解三目标优化问题，以获得均匀分布的Pareto最优解集；并提出通过确定乌托邦面位于目标函数空间中可行域内部的完整部分，以求解完整Pareto前沿的方法。并以IEEE39节点系统和某省级电网为例，分析结果表明，所提出模型和算法能够为调度人员提供更为完整的调度决策信息，并得到在风电场出力随机波动条件下，能够满

5、足系统各种运行约束的备用动作方案。并且，在三目标优化调度的基础上，加入系统总网损作为第四个优化目标，建立含风电场的电力系统四目标动态优化调度模型，并尝试将法线边界交叉法(normalboundaryintersection，NBI)扩展应用于求解四目标优化调度问题，并以IEEE39节点系统为例，计算结果表明，NBI法能有效应用于求解四目标优化调度问题，获得均匀分布的Pareto最优解集；所获得的四目标优化调度问题的折中最优解代表了四个目标协调优化得到的优化程度较高的解。关键词：多目标优化调度；风电极限场景；备用动作；规格化法平面约束法；完整Pareto前沿IABSTRACTWi

6、ththerapiddevelopmentofwindpower,windpoweraccountsforanincreasingproportioninChina’senergystructure.Duetotherandomfluctuationcharacteristicsofwindpower,large-scalegrid-connectedwindpowergenerationhasbroughtgreatchallengestothedevelopmentofpowergriddispatchschedules.Ingriddispatching,howtocon

7、sidertheimpactofrandomfluctuationsinwindpowerandestablishamulti-objectivedynamicoptimizationmodelthatcomprehensivelyconsidersenvironmentalprotection,economy,securityandotherfactors,andhowtoeffectivelysolvemulti-objectiveoptimizationproblemsandmakes