含风电电力系统的多目标随机优化调度

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1、２０１７年５月２５日第３４卷第３期ＴｅｌｅｃｏｍＰｏｗｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＭａｙ．２５，２０１７，Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．３ｄｏｉ：１０．１９３９９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｔｐｔ．２０１７．０３．００７研制开发含风电电力系统的多目标随机优化调度高延涛（青岛大学自动化与电气工程学院，山东青岛２６６０７１）摘要：提出了一种含风电电力系统的多目标优化调度的模型和研究方法，将模糊神经网络与遗传算法进行结合，以含风电电力系统的运行成本和环境污染参数为目标函数，通过ＭＡＴＬＡＢ平台对ＩＥＥＥ３０节点系统进行了仿真分析，仿真结果表明，所提出的模型能够使电力系统更加经济稳

2、定地运行和降低环境污染，为调度人员制定合理调度计划提供参考。关键词：风力发电；目标优化；调度；ＭＡＴＬＡＢＭｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＯｐｔｉｍａｌＤｉｓｐａｔｃｈｏｆＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｗｉｔｈＷｉｎｄＰｏｗｅｒＧＡＯＹａｎｔａｏ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＱｉｎｇｄａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６０７１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ

3、ｍｏｄｅｌｆｏｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｗｉｎｄｐｏｗｅｒｕｎｃｅｒｔａｉｎｔ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｏｓｔａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍａｒｅｔａｋｅｎａｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ．ＴｈｅＩＥＥＥ３０ｂｕｓｓｙｓｔｅｍｉｓｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｂｙＭＡＴＬＡＢｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏ

4、ｗｔｈｅｍｏｄｅｌｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｎｍａｋｅｔｈｅｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｍｏｒｅｅｃｏｎｏｍｉｃａｌａｎｄｓｔａｂｌｅｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｒｅｄｕｃｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎ．Ｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｄｉｓｐａｔｃｈｅｒｔｏｍａｋｅａｒｅａｓｏｎａｂｌｅｓｃｈｅｄｕｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｎｄｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｔａｒｇｅｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｄｉｓｐａｔｃｈ；ＭＡＴＬＡＢ狀狀ｗ０引言犘ｉ＋犘ｗｊ＝犘Ｌ（４）犻＝１犼＝１近年来，风电等新能源得到

5、了大力的发展，但是由式中，犘ｗｊ是第犼个风电场的调度运行计划；犘Ｌ是系统于风能具有随机性和间歇性等区别于常规发电形式的的总负荷；狀ｗ是系统中风电场总数。弊端，研究风电并网后的电力系统优化调度的方法便（２）机组容量约束［１］狋狋狋（５）显得尤为重要。模糊建模法可以用模糊数来模拟风狌犻犘ｉｍｉｎ≤犘犻≤狌犻犘ｉｍａｘ［２］式中，犘狋是第犻台常规机组实际的有功出力。能的不确定性，通过对初始种群进行模糊化处理，可犻［３］（３）爬坡速率约束以使遗传算法得到改进，进而更好的适应模型求解。狋狋－１（６）－ηｄｏｗｎ≤犘犻－犘狋≤ηｕｐ１含风电的电力系统多目标优

6、化模型（４）备用容量约束１．１电力系统运行经济性目标函数针对以上目标函数，这里采用备用容量约束条件，在有风力发电参与的电力系统的优化调度中，火备用容量约束条件又可分为正旋转备用容量约束和负电机组运行最经济是至关重要的一个目的，这个目标旋转备用容量约束。正旋转备用容量约束条件为：狀函数可以定义为：狀狑狀（犘ｉ，ｍａｘ－犘ｉ）≥犝ＳＲ＋狑ｕ犘狑犼（７）（犪２犻＝１犼＝１ｍｉｎ犳＝犻＝１犻犘犻＋犫犻犘犻＋犮犻）（１）式中，犘是第犻台常规机组的有功出力；犘是第犻台ｉｉ，ｍａｘ式中，狀为常规发电机的数目；犳为常规发电机组的运常规机组最大的有功出力，二

7、者的单位都是ＭＷ；狑ｕ行成本；犘犻为第犻台常规机组在狋时刻的有功输出；为风电出力对正旋备用的需求系数；犝ＳＲ表示电网的常犪犻、犫犻、犮犻依次是第犻台常规机组成本函数系数。规备用需求量。１．２考虑环境污染的目标函数负旋转备用容量约束条件为：污染物排放总量最少是电力系统目标优化的一个狀狀ｗ（犘）≥狑（犘ｒａｔｅ）（８）重要目标，这个目标函数可以定义为：ｉ－犘ｉ，ｍｉｎｄｗｊ－犘ｗｊ犻＝１犼＝１－２（α２式中，犘是第犻台常规机组的有功出力；犘是第犻台１０犻犘犻＋β犻犘犻＋γ犻）＋ξ犻ｅｘｐ（γ犻犘犻）犘犻＞０ｉｉ，ｍｉｎ犈犻＝常规机组最小的有功出力

8、，二者的单位都是ＭＷ；狑｛０其他ｄ（２）为风电出力对负旋备用的需求系数。狀ｍｉｎ犈＝ｍｉｎ犈犻（３）２基于模糊神经网络的改进遗传算法犻