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电测与仪表 2024年

作者：李令宇程浩忠张衡苑子俊王峥陆建忠上海电力大学上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室国家电网有限公司华东分部

为解决新型电力系统低碳化发展需求与煤电作为支撑性电源存在的必要性之间难以协调的问题，提出考虑多种降碳减排措施的高比例新能源电力系统低碳电源规划方法。文中基于储液式碳捕集技术特点，建立含碳捕集技术的电厂出力及固碳模型，... 详细信息

为解决新型电力系统低碳化发展需求与煤电作为支撑性电源存在的必要性之间难以协调的问题，提出考虑多种降碳减排措施的高比例新能源电力系统低碳电源规划方法。文中基于储液式碳捕集技术特点，建立含碳捕集技术的电厂出力及固碳模型，综合考虑碳捕集、风电、碳交易等低碳化措施，以系统总成本最小为目标，考虑了碳捕集电厂运行特性、碳排放量等约束，建立融合电力及碳排放模拟的电源规划模型，针对模型中存在的风电不确定因素，采用抽样平均近似方法将机会约束进行处理，转化为混合整数线性规划结构，以修改后的IEEE-24节点系统为例验证了此方法的可行性，并量化评估了碳捕集系统、碳交易价格及不同碳排放水平对电源规划的影响。

关键词：高比例新能源电力系统碳捕集抽样平均近似法机会约束低碳电源规划

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含多风电场的电力系统随机优化调度研究

含多风电场的电力系统随机优化调度研究

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作者：王爽长沙理工大学

学位级别：硕士

为了解决能源紧缺和环境污染问题,可再生能源发电受到广泛的关注。风能以其无污染、利用方法简单、可再生等优良特性成为一种重要的可再生能源发电形式。然而风力发电不同于传统的能源发电,由于风速的间歇性、随机性,使得风力发电也具... 详细信息

为了解决能源紧缺和环境污染问题,可再生能源发电受到广泛的关注。风能以其无污染、利用方法简单、可再生等优良特性成为一种重要的可再生能源发电形式。然而风力发电不同于传统的能源发电,由于风速的间歇性、随机性,使得风力发电也具有随机性、不可调度等特征,这给风力发电并网后电力系统调度计划和运行方式的制定带来了巨大的困难和挑战。为此,研究含风电场电力系统的优化调度问题具有重要的理论意义和应用价值。由风能转换而来的电能必须在电网调度系统的指挥与控制下,经过电网的输、变、配、用等环节,才能最终输送给用户使用。然而,风力发电完全依赖于风的状况,呈现很强的随机性、间歇性、周期性、波动性。随着风力发电装机容量的大幅增加,现有的技术水平下风力发电还无法准确预报,使得对风力发电的调度更加困难。因此,在含风电场的电力系统优化调度中,有必要对风电场出力的不确定性进行概率分析,以评估计算风电场的最大出力,从而实现含风电场电力系统的安全、经济调度。然而,随着智能电网的建设,大规模的风电并入系统,而且多个风电场的风多来自于同一风源,多个风电场出力之间具有一定的相关性,以致于多个风电场总的出力特性不同单个风电场的出力,因此有必有要对多个风电场的联合概率分布进行分析。鉴于此,本文利用Weibull分布函数对风电场风速的概率分布进行刻画,概述了Weibull分布形状参数和尺度参数常用的估计方法;基于风电场风电机组的风速-出力函数关系,推得单个风电场出力的概率分布,根据Copula函数的基本理论及其类型,在对多个风电场出力相关特性分析的情况下,考虑多个风电场出力之间的尾部相关性,基于Gumbel-Copula函数构建其联合概率分布,并提出对其进行柯尔莫格洛夫拟合优度检验的方法,从而为构建多个风电场出力的联合概率分布及刻画其尾部相关性提供了有力的工具。而且,由于风电场出力具有随机性和不确定性,我们在制定系统的调度方案时,无法获得风电场出力的确切信息,从而降低了系统调度计划制定的可靠性。因此,本文在考虑输电网络的传输约束的条件下,利用基于概率形式描述风电场出力的随机性和不确定性的机会约束规划建立含多风电场的电力系统随机优化调度模型,从而保证系统调度的安全性、经济性、灵活性及鲁棒性。对于含不确定量机会约束的优化调度模型,一般通过转换成确定性优化问题来解。本文利用抽样平均近似法对机会约束条件进行处理,将其转换为可计算的确定性非线性规划优化调度问题,从而利用现有的优化算法求出最优解。针对转化后的非线性规划优化调度问题的求解算法,采用求解速率及收敛性效果较好且带有惯性因子的改进粒子群算法进行计算。通过以荷兰地区两个风场为例,表明本文构建的Gumbel-Copula分布可以更好地刻画多个风电场出力的联合分布,提高对风电场出力的估算精度,并有效地描述其尾部相关性。基于IEEE-9节点系统检验表明,本文提出的随机优化调度模型及其转化方法,提高了模型的求解速率,并提高了系统调度计划的可行性、灵活性、鲁棒性,从而为大规模风电并网系统的优化调度提供了理论基础,更为系统调度员在信息不确定的情况下迅速作出合理的优化调度方案提供了有力的工具。

关键词：相关性 Copula 机会约束规划抽样平均近似法粒子群算法

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PV-PHEVs混合供电系统的随机优化及模糊控制研究

PV-PHEVs混合供电系统的随机优化及模糊控制研究

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作者：王愿长沙理工大学

学位级别：硕士

随着能源危机的不断加剧，可再生清洁能源受到广泛关注。光伏发电具有无污染、投资省、损耗低、系统可靠性高等优点，已成为可再生能源发电的重要形式。光伏发电因地理位置、光照强度等因素的不确定，致使其出力具有随机性。随着电动汽... 详细信息

随着能源危机的不断加剧，可再生清洁能源受到广泛关注。光伏发电具有无污染、投资省、损耗低、系统可靠性高等优点，已成为可再生能源发电的重要形式。光伏发电因地理位置、光照强度等因素的不确定，致使其出力具有随机性。随着电动汽车的普及以及电动汽车接入电网技术（Vehicles to Grid, V2G）的发展，电动汽车可为电网提供旋转备用容量，进行调峰调频。由于电动汽车充放电时间、电池荷电状态、电动汽车数量等具有不确定性，使得电动汽车负荷和V2G容量存在随机性，从而给电力系统的安全稳定运行造成了严重影响。为此，本文针对光伏发电、电动汽车之间优化协调与控制，通过对光伏发电原理和V2G技术的深入研究，构建PV-PHEVs新能源混合供电系统，并提出混合供电系统的随机优化决策与模糊控制方法。 PV-PHEVs混合供电系统由光伏发电系统和插入式混合电动汽车（Photovoltaic-Plug-in Hybrid Electric Vehicles, PV-PHEVs）组成。混合供电系统通过PEHVs的储能装置，借助V2G技术，充分利用光伏发电，实现电力系统的经济稳定运行。针对光伏发电出力和电动汽车V2G容量的随机性，本文基于机会约束理论，提出混合供电系统的随机优化决策模型。该优化决策模型以系统用电费用最少为目标，并采用Beta分布和正态分布分别描述光伏发电系统出力和电动汽车V2G供能的随机特性。由于机会约束的计算困难，借助抽样平均近似法（SAA）处理机会约束，将随机优化决策模型转化成可计算的确定性非线性优化问题，并通过粒子群优化算法进行求解。算例仿真表明，基于机会约束的随机优化决策模型可充分利用光伏发电和V2G出力，实现混合供电系统的经济运行。为了协调和控制各供电设备，实时维持供/用电的功率平衡，本文基于模糊理论提出混合供电系统的分级模糊控制策略模型。该控制策略模型采用分级模糊控制器，分别控制光伏发电系统出力、V2G出力、外网注入功率，从而充分利用可再生太阳能发电。混合供电系统的分级模糊控制策略较常规模糊控制减少了模糊规则数，从而使系统运行得更加准确高效。本文描述的PV-PHEVs混合供电系统，通过基于机会约束的随机优化决策模型可充分利用光伏发电和V2G出力，并借助分级模糊控制方法对系统进行实时控制。该随机优化模型提高了系统调度计划的可行性、灵活性;同时随机优化决策和模糊控制方法对建立其他形式的混合供电系统具有特别的借鉴价值，对电力系统的经济安全稳定运行具有重要的现实意义。

关键词：光伏发电 PHEVs V2G 机会约束抽样平均近似法分级模糊控制混合供电系统

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