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1、第４０卷第６期２０１６年３月２５日Vol．４０No．６Mar．２５,２０１６DOI:１０．７５００/AEPS２０１５０８０７００４基于通用分布的含风电电力系统随机动态经济调度王豹,徐箭,孙元章,徐琪(武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市４３００７２)摘要:随着风电大规模并网,其不确定性给电力系统经济调度带来了新的挑战.文中利用通用分布模型拟合不同风电功率预测水平下的实际风电功率分布,并以此建立了考虑风电低估、高估成本的日前动态经济调度的随机优化模型.通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为一个非线性凸优化问题.结合二次规划算法和内点法,提出了一种两阶段优化算法用以求
2、解对应的经济调度问题.最后,在含风电场的IEEE３０节点系统上,验证了所提基于通用分布的随机动态经济调度方法的有效性.关键词:风力发电;经济调度;通用分布;随机优化０引言度模型.文献[１４]在风速预测的基础上,通过分段函数来近似表示风电功率曲线.通过对风速不确定近年来,中国风电产业迅速发展,风电装机容量性的描述,利用功率特性曲线的分段函数来近似描逐年递增,截至２０１４年底,中国的风电累计装机容述风电功率的分布,会增大风电功率分布的拟合误量达到了１１４．６GW,其中风电并网容量为差,影响对应随机经济调度模型的准确性.[１Ｇ２]９６．３７GW.随着风电大规模并网,风电功率的另一类是基于
3、历史风电功率数据直接描述风电[３Ｇ４]不确定性给电力系统运行带来了新的挑战.如功率的不确定性,并将其应用于随机经济调度模型何合理描述风电功率的不确定性并将其运用于电力[１５Ｇ１８]中.文献[１５]利用正态分布来描述风电功率预[５Ｇ７]系统的经济调度与优化运行中具有重要意义.测误差和系统负荷预测误差,建立了基于机会约束随机优化是一种处理含不确定性优化问题的有规划的含风电电力系统协调经济调度模型.文[８]效方法,目前已广泛应用于含不确定性的电力系献[１６]利用一种近似函数来模拟服从正态分布的风[９Ｇ１１]统经济调度问题中.如何准确描述风电功率的电功率预测误差,并利用等微增率准则进行求解
4、.不确定性、有效求解对应的优化模型是含风电的电文献[１７]建立了一种基于机会约束规划的风—蓄联力系统随机经济调度需要解决的关键问题.合动态经济调度模型,并采用混沌粒子群优化算法对风电不确定性的描述,目前的研究一般分为求解.而正态分布属于无偏分布,不能较好地拟合两大类:一类是基于风速不确定性,通过风速—风电预测风电功率较小或较大时,实际风电功率分布具[９Ｇ１４]功率曲线来描述风电功率的不确定性.文有的偏移特性,且上述文献均没有结合实际风电功献[９Ｇ１１]基于风速的Weibull分布模型,通过风速—率来分析对应分布函数的拟合效果.风电功率曲线得到风电功率的分布,并建立了对应针对上述不足
5、,文献[１８Ｇ１９]提出了一种风电功的经济调度模型.文献[１２]在考虑尾流效应后将风率的通用分布模型(versatileprobability速的概率分布转化为风电场有功出力的概率解析模distribution),并基于该模型,利用等微增率—逐次型,并建立了计及风电成本的电力系统动态经济调线性化联合算法求解对应的随机静态经济调度问度模型.文献[１３]利用正态分布来描述风速预测误题.通用分布函数由于其参数的灵活性,能详细考差,并提出了一种考虑风险备用约束的动态经济调虑风电功率的不确定性,对实际风电功率分布的拟合具有很好的效果,能较精确地表示不同风电功率收稿日期:２０１５Ｇ０８Ｇ０７;
6、修回日期:２０１５Ｇ１１Ｇ２５.预测水平下实际风电功率的分布情况.此外,通用上网日期:２０１６Ｇ０１Ｇ０４.分布的累积概率分布函数(cumulativedensity国家重点基础研究发展计划(９７３计划)资助项目function,CDF)及其逆函数存在闭式表达式(closedＧ(２０１２CB２１５２０１);国家自然科学基金资助项目(５１１９０１０５,formexpression),便于调度模型中目标函数和机会５１４７７１２２).约束条件的分析与转化,并有利于优化模型的求解.http://www．aepsＧinfo．com１７２０１６,４０(６)?学术研究?但文献[１８Ｇ１９]并没有
7、考虑爬坡约束和潮流约束,且c为满足对应不等式约束的置信水平.在求取初始迭代点时,其对应的第１阶段算法(等微当连续型随机向量ξ的分布函数及其CDF的增率算法)只能求解含简化约束的静态经济调度模逆函数具有解析表达式时,基于机会约束的随机优[１９]型,依据简化约束所求得的初始解可能不在复杂化模型可以转化为以下确定性模型进行求解.约束的可行解范围内,因而不适用于含复杂约束的ìï~(x,ξ)l(ξ)dξminf动态经济调度模型的求解[２０Ｇ２１].由此可知,等微增ï∫í(x)≤
