高滲透率風電下考慮多能源聯(lián)合發(fā)電的機組組合.pdf

1、隨著能源類型的豐富，可再生能源發(fā)電在電網(wǎng)中所占的比例呈現(xiàn)快速上升趨勢。風能作為一種清潔能源因為其可靠、優(yōu)質(zhì)的的特性，近年來，其裝機容量也在不斷增加。為了實現(xiàn)2050年可再生能源占一次能源消費比例60％以上的目標，風力發(fā)電作為未來可再生能源的支柱力量受到了廣泛的關注。然而，就我國的風電發(fā)展現(xiàn)狀來看，高滲透率的風電出力給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行帶來了巨大的沖擊，大規(guī)模風電場出力無法充分消納。這一問題，除了受限于傳輸容量限制、源荷分布差異等硬件條件因

2、素的影響外，預測手段和建模方法的不精確，電能分配調(diào)度準確性較低也是主要原因。因此，整合現(xiàn)有資源，接納新的調(diào)度手段，在高滲透率風電比例下探索經(jīng)濟、可靠的機組組合與經(jīng)濟調(diào)度計劃尤為必要。
　　本文根據(jù)目前風電接入在機組組合調(diào)度應用中存在的主要問題，分析了風電場景生成及消減過程，搭建并求解了高滲透率風電接入下的概率機組組合模型，并在此模型的基礎上，將多種需求側(cè)資源加入機組組合模型之中，求解分析了源荷協(xié)調(diào)的概率機組組合問題。
　　首

3、先，針對風電場景生成及消減過程，本文分別將核密度估計、拉丁超立方逆變換抽樣及粒子群改進的K-medoids聚類運用于風電預測誤差分析、場景生成、場景消減之中。本文首先運用風電預測誤差的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用核密度估計的方法擬合風電預測誤差的經(jīng)驗概率分布，然后采用拉丁超立方逆變換抽樣(LHS)的方法進行風電預測誤差及風電出力時間序列的場景生成。為了將生成后的場景運用于機組組合計算之中，本文提出了一種基于粒子群尋優(yōu)的K-medoids聚類消減方

4、法。針對傳統(tǒng)K-mediods聚類中聚類點收斂速度慢、聚類優(yōu)化結(jié)果多變的問題，本文運用粒子群算法，加快了聚類的收斂速度，優(yōu)化了場景的聚類質(zhì)量，有效的生成了高質(zhì)量的風電場景。最后運用2016年上半年的BPA風電數(shù)據(jù)預測誤差進行場景分析，搭建了未來24小時的風電出力模型，并運用拉丁超立方逆變換抽樣和粒子群改進的K-medoids聚類方法進行了場景的生成與消減。
　　然后，針對高比例風電接入對電網(wǎng)帶來的棄風失負荷問題，本文提出了一種高滲

5、透率風電接入下的概率機組組合模型。在模型方面，本文采用了一種計及棄風失負荷、風電備用及應急備用的概率機組組合模型，通過優(yōu)化使概率機組組合期望成本計算更為準確。在求解方式上，本文將該問題轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)二次規(guī)劃問題，并給出了對火電機組啟停成本及最小啟停機時間的處理方法。為了反映高比例風電出力情況下的突出問題，文章在10機組算例的基礎上，建立了一個高滲透率風電出力場景。通過運用該模型，分析了風電出力不足、風電出力過剩、火電爬坡不足等極端場景對

6、機組組合的影響，同時驗證了提出的概率機組組合模型在應對高比例風電出力方面的靈活性和有效性。
　　最后，針對多種類型的需求側(cè)資源參與電網(wǎng)協(xié)調(diào)調(diào)度的問題，本文提出了一種高滲透率風電接入下源荷協(xié)調(diào)的概率機組組合模型。在模型構(gòu)建方面，本文綜合響應特性與響應方式的不同將需求側(cè)資源分為了四類:雙向調(diào)節(jié)型、電量平移型、中斷補償型、電價響應型，以機組運行期望成本最小為目標，結(jié)合實時電價，對多種需求側(cè)資源的運行及補償成本進行了分析討論。在算例方面，