含风电的发电资源优化调度与仿真研究

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1、第32卷第04期计算机仿真2015年04月文章编号：1006—9348(2015)04—0120—04含风电的发电资源优化调度与仿真研究常俊晓，游文霞，肖隆恩(三峡大学电气与新能源学院，湖北宜昌443002)摘要：风电大规模集群接入电网给电力系统的调度带来巨大挑战。基于对风功率波动特性的分析，将风电作为负的负荷，构建了以污染物排放最小为目标的含风电的电力系统优化调度模型。根据次日风功率和负荷功率的预测值，安排火电机组的发电调度计划。把目标函数作为适应度函数，利用遗传算法迭代优化蚁群算法的参数，得到两者融合后的改进算法，最后求得最优解。实例仿真表明，本文提出的运行调度模型及改进求解方法

2、能够用于计划机组出力。可有效减小污染物的排放。关键词：风电；发电资源；污染物排放；优化调度模型；遗传算法；蚁群算法中图分类号：TM743文献标识码：BOptimizedDispatchingandSimulationforGenerationResourceswithWindPowerConnectionCHANGJun—xiao，YOUWen—xia，XIAOLong—en(CollegeofElectricalEngineering＆NewEnergy，ChinaThreeGorgesUniversity，YichangHubei443002，China)ABSTRACT：The

3、powergndconnectionwithlarge—scalewindpowerbringsgreatchallengestothe鲥ddispatchingoperation．Theoptimaldispatchmodelinthewindintegratedpowersystemconsideringtheminimumpollutantemis-sionsisbuilt，whichisbasedontheanalysisofthefluctuationcharacteristicsofwindpoweroutputandwindpowerasanegativeload．Ba

4、sedonthepredictionof访ndpowerandloadpoweronthemOITOW．thepowerdispatchingschedu—lingofthermalpowerunitsisarranged．Theobjectivefunctionisasthefitnessfunctionofgeneticalgorithm，whichoptimizestheparametersofantcolonyalgorithmintheiterativeprocedure．Improvedantcolonyalgorithmisob-tained，whichisusedto

5、acquiretheoptimizationsolution．Thesimulativeresultsforgenerationresourceswithlarge—scalewindpowerconnectiondemonstrateitseffectiveness．TheproposedmodelandalgorithmCanbeusedtoplanU·nitoutputandreducetheemissionofpollutants．K唧OIUDS：Windpower；Generationresources；Pollutantemission；Optimizeddispatch

6、ingmodel：Geneticalgo-rithm；Antcolonyalgorithm1引言目前，对新能源的研究与利用已成为全球各国相关学者关注的焦点。在发电领域，除水力发电技术外，风力发电是新能源发电技术中最成熟、最具大规模开发潜力、最有商业化发展前景的发电方式¨’2J。但由于风电具有波动性、间歇性、随机性以及反调峰的特性，其大规模并网对电力系统的调度运行带来巨大的挑战。近年来，“弃风”问题日趋严重，这不仅造成了发电资源的严重浪费，更给风电场带来了不可估量的经济损失。另外，由于资源日益枯竭和环境问题日益严重，考虑在传统的发电资源调度基础上，将风电代替传统收稿日期：2014—08

7、—11修回日期：2014—10—14---——120．--——的高煤耗火电机组发电，合理制定发电资源规划¨J。有关风电与传统的发电资源联合运行方面，国内外已有不少学者进行了研究。文献[4—5]建立了以最大限度减少煤耗量和污染物排放为目标的调度优化模型；文献[6]考虑风电特性所带来的影响并引入概率因素，建立以收益最大化为目标的动态经济调度模型，采用改进的粒子群算法进行求解；文献[7]考虑了含风电的电力系统运行的可靠性，将可靠性指标作为优化调度模型的约束条件之