基于场景分析含风电系统机组组合两阶段随机优化

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1、第4O卷第23期电力系统保护与控制Vl01．40No．232012年12月1日PowerSystemProtectionandControlDec．1．2012基于场景分析的含风电系统机组组合的两阶段随机优化雷宇，杨明，韩学山(山东大学电气工程学院，山东济南250061)摘要：风电场输出功率具有随机性、间歇性的特点，其大规模并网发电使电力系统的调度决策面临着新的挑战。在此背景下，以日前调度为研究对象，提出了一种解决含风电系统机组组合问题的两阶段随机规划方法该方法将发电机组的启停决策及启停决策下机组的发电计划制定视为两个阶段的决策问题，第一阶段决策对应机组启停，旨

2、在寻求给定条件下具有最小启停成本的机组组合方式，而第二阶段决策则用于评估随机条件下已制定机组启停计划所对应次日机组运行成本的期望值，方法通过对两个阶段决策问题的统筹考虑，最终确定出机组的最佳组合方式。采用场景树模拟目前风电场输出功率预测误差的时间分布特性，并利用场景缩减技术实现在较高计算精度下模型复杂度的降低通过对某实际26节点11机系统的分析计算验证了所提出方法的有效性。关键词：电力系统；风力发电；机组组合；两阶段随机规划；场景束约束Atwo—stagestochasticoptimizationofunitcommitmentconsideringwindp

3、owerbasedonscenarioanalysisLEIYu，YANGMing，HANXue—shan(SchoolofElectricalEngineering，ShandongUniversity,Jinan250061，China)Abstract：Wit}lthestochasticandintermittentcharacteristicsofwindpoweroutput．thelarge-scalewindpowerintegrationbringsasignificantchallengetotheunitcommitmentofpowers

4、ystem．Takingday—aheaddispatchasresearchobject，thispaperproposesatwo-stagestochasticoptimizationmodelforsolvingtheunitcommitmentconsideringwindpower．Inthismodel，start-stopdecisionsforcoalfiredunitsandoutputlevelsforcoalfiredunitsarerecognizedasdiferentstagedecisionsinastochasticprogra

5、mmingframework．Start．stopdecisionsforCOalfiredunitswillbethefirst．stagedecision．aimingtofindtheunitcommitmentmodewiththeminimumstart-stopcostunderthegivenconditions．Outputlevelsforcoalfiredunitswillbethesecond．stagedecisions．aimingtoevaluatetheexpectedValueofunitoperationcostundersto

6、chasticconditions．Aftertheoverallconsiderationofthetwo．stagedecisionproblem．thebestunitcommitmentiSmade．Thetemporalcharacteristicoftheday．aheadwindpowerforecastingerroriSmodeledasscenariotrees．nlescenarioreductionmethodiSin~oducedforenhancingatradeofbetweencalculationspeedandaccuracy

7、．Casestudyina26．nodel1．machinepowersystemdemonstratesthevalidityofthemode1．ThisWOrkiSsupposedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．51007047andNo．51077087)andNaturalScienceFoundationofShandongProvince(No．ZR2010EQ035)．Keywords：powersystem；windpower；unitcommitment；two—stagestocha

8、sticoptimiza