考虑运行可靠性的含风电电力系统优化调度 梁庆平
新能源电力系统分级多目标优化调度方法
- 18 -高 新 技 术根据英国石油公司的数据，2020年，世界范围内的石油需求下降，而对可再生能源（例如风力、太阳能等）的需求快速增加[1]。
2020年，全球风力和太阳能装机量增加了约238 GW 。
其中，太阳能装机量、风力装机量分别增加了127 GW 、111 GW 。
可再生能源增加对降低碳排放起到了明显的作用，2020年，全球一次能源消耗减少了4.5%，碳排放减少了6.3%[2]。
随着可再生能源发电容量不断扩大，太阳能发电产量创下历史新高，而中国的增幅则达到了2.1%，是世界上能源需求增长最快的国家之一[3]。
2020年，全球可再生能源消费增速为9.7%，其中太阳能发电增速为1.3 EJ ，创下了历史新高。
中国的可再生能源消费比去年同期增加了1.0 EJ ，属于全球可再生能源增长贡献最大的国家之一[4]。
其次为美国，增加了0.4个能级，而欧洲则为0.7个能级。
为了扩大新能源的使用范围，该文将以某新能源电力系统为例，从分级多目标角度入手，设计一种全新的优化调度方法，以优化相关工作。
1 含太阳能热发电的新能源电力系统日前调度模型为了方便后续对新能源电力系统分级多目标进行优化调度，需要构建日前调度模型。
模型中包括电力系统运行目标函数、太阳能热发电模型、光伏发电模型、风电模型以及电池储能电站模型等[5]。
日前调度的目标函数如公式（1）所示。
min cos cos cos cos cos t t t t t t G t PV t CSP t WD i T¦1 （1）式中：cos t 为新能源电力系统运行时的总成本；cos t G t 为t 时刻火电机组类别下的发电成本；cos t t PV 为t 时刻光伏机组类别下的发电成本；cos t t GSP 为t 时刻热电站类别下的发电成本；cos t t WD 为t 时刻风电机组类别下的发电成本。
直接结合数学理论可以得到其他类型的模型，该文主要构建太阳能热发电站模型[6]。
风电场35kV系统优化设计及稳定运行技术探讨
（ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｇ ａ ｎ ｓ ｕ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｒ ｃ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｎ ｙ ，Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ ７ ３ ０ ０ ５ ０ ， Ｇ ａ ｎ ｓ ｕ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
露囝
Ｃｌ ｅ ａ ０ １ ３ 年 ５ 月 文章 编 号 ： １ ６ ７ ４ — ３ ８ １ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ０ ９ ３ ～ ０ ４
电 网与 清 洁 能 源
Ｐ ｏ ｗｅ ｒ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｎｄ Ｃｌ ｅ ａ ｎ Ｅｎ ｅ ｒ ｇ ｙ
Ｖ０ １ ． ２ ９ Ｎｏ． ５ Ｍａ ｖ ２ ０１ ３
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｍ７ １ ４
文献标志码 ： Ａ
风 电场 ３ ５ ｋ Ｖ系 统 优 化 设 计 及 稳 定 运 行 技 术 探 讨
郑晶 晶， 杨勇 ， 邢延东 ， 梁 福 波
（ 甘 肃省 电力公 司 电力科 学研 究院 ，甘 肃 兰 州 ７ ３ ０ ０ ５ ０ ）
ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｗｉ ｎ ｄ ｆ ａ ｍ ｒ ３ ５ ｋ Ｖ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． ＫＥＹ Ｗ ＯＲＤＳ： ｈ ａ ｒ ｍｏ ｎ ｉ ｃ ；ｕ ｎ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｅ ｄ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ； ｆ ｅ ｒ ｒ ｏ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ
ｒ ｅｓ ｏ ｎａｎｃｅ
考虑风机惯量支撑及有功备用的新能源电力系统优化调度模型
考虑风机惯量支撑及有功备用的新能源电力系统优化调度模型江桂芬;徐加银;刘浩;沈玉明;马英浩;曹义鹏
【期刊名称】《浙江电力》
【年(卷),期】2024(43)5
【摘要】针对新能源大规模并网下,因系统惯量低、调频备用不足导致的系统运行安全问题,提出了考虑风机惯量支撑及有功备用的新能源电力系统优化调度模型。
首先,建立实时风速下风机参与系统惯量支撑响应的风机惯量模型及风机降载出力的有功备用模型;然后,构建了两阶段随机鲁棒优化调度模型,以总运行成本最小为目标,采用列与约束生成算法求解两阶段模型;最后,以改进的IEEE-RTS 24节点系统为算例进行分析,结果表明,所提优化调度模型的总成本较低且弃风弃光量较少。
【总页数】10页(P53-62)
【作者】江桂芬;徐加银;刘浩;沈玉明;马英浩;曹义鹏
【作者单位】国网安徽省电力有限公司经济技术研究院;合肥工业大学电气与自动化工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM7
【相关文献】
1.考虑旋转备用约束的含风电场电力系统短期经济调度模型
2.考虑旋转备用约束的含风电场电力系统优化调度模型
3.考虑环保与经济效益的电力系统优化调度模型
研究4.基于最小惯量评估的高比例新能源电力系统优化运行策略5.考虑有功备用的光伏发电接入配电网的频率支撑研究
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考虑风电场的优化调度
本科毕业设计（论文）考虑风电场的优化调度燕山大学年月本科毕业设计（论文）考虑风电场的优化调度学院：里仁学院专业：电气工程系学生姓名：学号：指导教师：答辩日期：燕山大学毕业设计（论文）任务书学院：里仁学院系级教学单位：电力工程系摘要摘要电力系统有功优化通过对有功潮流的调整达到对某些目标值的优化，电力系统无功优化通过对无功潮流的调整实现对相应目标值的优化。
这两种优化对电力系统的优化运行都具有重要的意义，但是又有片面性。
本文对含风电场的电力系统进行了动态有功优化调度、动态无功优化调度、动态有功-无功综合优化调度。
主要内容如下：给出了含风电场的电力系统潮流计算方法。
对粒子群算法进行改进，得出了对动态优化问题的粒子群算法。
在有功动态优化调度中，以经济性作为优化指标，利用改进粒子群算法对含风电场的电力系统进行动态经济调度。
由于无功优化模型中含有离散变量，本文采用针对含有离散变量的优化问题的粒子群算法进行求解。
相对于静态无功优化问题，动态无功优化问题的难点在于对控制设备投切次数约束的处理，针对此问题采用对控制设备动作时刻动态调整的方法，进而对含风电场的电力系统进行动态无功优化调度，并对此进行仿真验证。
针对单独进行有功优化和无功优化的片面性、不全面性的问题，提出有功-无功综合优化方法。
建立了含风电场的电力系统有功-无功多目标优化数学模型，并给出对有功-无功多目标优化模型的求解方法，通过算例对此模型进行仿真验证。
关键词：风电场；动态优化；有功-无功综合优化I燕山大学本科生毕业设计（论文）AbstractThe active power optimation of power system is based on the adjustment of active power current to achieve the optimation of some target value ,while the reactive power optimation is based on the adjustment of reactive power current to realize the optimization of the corresponding target value. These two kinds of optimization both has important significance for the optimal operation of power grid, but also has the one-sidedness.In this paper, the dynamic active power optimal dispatch, the dynamic reactive power optimal dispatch, and the dynamic active/reactive power integrated optimal dispatch are conclued. The main contents are as follows:The tide calculation of power systems which contain wind farms is given. In the handing of the wind farm, taking the relationgship between the absorption of reactive power and both the active power and the votage of the single wind motor into consideration. And meter the influence of the wake effect and the wind farm layout for the entire wind farm output power. The basic particle swarm algorithm was improved, and a particle swarm optimation algorithm for dynamic optimation problem is given.In the active dynamic optimal scheduling in order to optimize the economic indicators as using improved particle swarm algorithm in Wind Power System for dynamic economic dispatch.Due to the discrete variable is contained in reactive power optimization model, this paper adopt the particle swarm optimation aimed at the optimization problem which contain discrete variable to solve it. Relative to the static reactive power optimization problem, the difficulty of the dynamic reactive power optimizition problem lies in the processing of the constraint of the control equipment’s switching number. Aiming at this problem, adoptingIIthe method of dynamic adjustment to control equipment’s action time,and then do the do the dynamic reactive power optimal dispatch for the power system which contain wind farms, and simulate to verification.For the one-sidedness of doing the active power optimization or the reactive power optimization independently, put forward the active/reactive power comprehensive optimization method. Establishimg the multi-objective model of active/reactive power optimization for power system which contain wind farms, and giving the solve methed of the model, and then simulating to verification.Keywords wind farm;dynamic optimization; active reactive comprehensive optimization- III-燕山大学本科生毕业设计（论文）目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (IV)第1章绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1有功优化调度的研究现状 (2)1.2.2无功优化调度的研究现状 (3)1.2.3有功无功综合优化的研究现状 (5)1.3本文的主要工作 (6)第2章粒子群算法简介及改进 (7)2.1基本粒子群算法简介 (7)2.2改进的粒子群算法 (8)2.3基于改进粒子群算法的动态求解方法 (9)2.4本章小结 (10)第3章含风电场的电力系统动态有功优化调度 (12)3.1电力系统的动态有功优化调度数学模型 (12)3.1.1目标函数 (12)3.1.2约束条件 (12)3.1.3改进粒子群算法求解动态有功优化调度 (13)3.1.4算例分析 (14)3.2本章小结 (22)第4章含风电场的电力系统动态无功优化调度 (23)4.1含风电场的电力系统静态无功优化调度 (23)4.1.1目标函数 (23)4.1.2约束条件 (24)IV目录4.1.4静态无功优化算例分析 (26)4.2含风电场的电力系统动态无功优化调度 (27)4.2.1目标函数 (27)4.2.2静态约束条件 (27)4.2.3动态约束条件 (27)4.2.4动态无功优化方法 (28)4.2.5算例分析 (30)4.3本章小结 (40)第5章含风电场的电力系统有功无功综合优化调度 (41)5.1有功无功综合优化调度数学模型 (41)5.1.1目标函数 (41)5.1.2约束条件 (42)5.1.3改进粒子群算法求解有功-无功多目标问题的求解步骤 (43)5.2算例分析 (43)5.3本章小结 (49)结论 (50)参考文献 (52)致谢 (57)- V -第1章绪论第1章绪论1.1 课题背景作为现代社会中最重要的工程之一的电在我们的日常生活中有着重要的作用。
风电场能量管理系统运维服务的智能预测与调度优化
风电场能量管理系统运维服务的智能预测与调度优化随着全球对可再生能源的需求日益增长，风能成为了一种重要的清洁能源来源。
风力发电是一种高效且环保的能源生产方式，但也面临着不稳定性的挑战。
为了最大化风能的利用，风电场能量管理系统的运维服务需要进行智能预测与调度优化。
智能预测是提前预测风能生产情况的一种技术。
通过收集和分析历史的气象数据以及风电场的实时监测数据，能够准确地预测未来的风能产量。
这对风电场的运维服务十分关键，因为它可以帮助提前制定合理的生产计划，调度运维人员的工作安排，并提供可靠的电力供应。
智能预测的技术通常包括统计分析、人工智能和机器学习等算法。
这些算法可以对历史数据进行挖掘和分析，从而识别出潜在的模式和趋势，为未来的风能产量提供准确的预测。
调度优化是针对风电场能量管理系统的管理和调度过程进行优化的一种技术。
风能的不稳定性导致了电网的不稳定性，因此合理的调度和优化是确保风能供应的重要环节。
调度优化系统将考虑多个因素，包括电力需求、风能生产情况、电力市场情况以及电网的安全运行等。
通过对这些因素的综合考虑，调度优化系统可以制定最佳的能源调度方案，确保风电场的运行稳定和高效。
智能预测与调度优化的结合可以实现风电场能量管理系统运维服务的最佳效果。
智能预测能够提前预测风能产量，并为调度优化提供可靠的输入数据。
调度优化则可以根据预测结果制定合理的生产计划和电力调度方案，同时考虑到电网的安全和稳定。
这种结合可以减少由于风能不稳定性引起的电力供应波动，提高风电场的生产效率和电网的可靠性。
然而，实现智能预测与调度优化并不是一项容易的任务。
它需要多个方面的技术和数据支持。
首先，数据的质量和准确性对智能预测和调度优化至关重要。
如果输入的数据不准确或不完整，那么预测结果和优化方案将失去意义。
因此，风电场需要建立完善的数据收集和监测系统，并加强对数据的质量和准确性的管理。
其次，需要强大的计算和分析能力来处理大量的数据和复杂的算法。
调度风电部分题库
2018版风电部分题库一、单选题(共150题)1.依据《风电场功率预测预报管理暂行办法》(国能新能{2011}177号)，经电网调度机构O的运行时段，不对风电场预测预报进行考核。
(A)备案(B)批复(C)发布指令(D)修改调整答案：D2.根据Q/GDW588—2011《风电功率预测功能规范》，风功率预测系统中数据的存储要求所有数据至少保存O年。
(A)20(B)5(C)10(D)15答案：C3.根据GB/T19963—2011《风电场接入电力系统技术规定》，风电场的无功电源包括风电机组及风电场无功补偿装置。
风电场安装的风电机组应满足功率因数在()的范围内动态可调。
(A)超前0.85〜滞后0.85(B)超前0.95〜滞后0.95(C)超前0.9〜滞后0.9 (D)超前0.97〜滞后0.97答案：B4.根据《风电场功率调节能力和电能质量测试规程》(Q/GDW630-2011),风电场停运时测量并网点的电压总谐波畸变率、各次谐波电压和间谐波电压，测试周期为()小时。
(A)48(B)12(C)6(D)24答案：D5.根据《国家电网公司关于印发风电并网运行反事故措施要点的通知》(国家电网调(2011)974号)，对己并网但不具备合格低电压穿越能力的容量为OMW及以上的风电机组，风电场应在一年内完成改造和现场检测，并提交检测验证合格报告。
(A)1(B)O.75(C)O.5(D)1.5答案：A6.根据《风电并网运行服务指南》(调水(2012)297号)，风电场并网应提前()个月向电网调度机构提交并网申请书，同时提交风电场相关的详细资料。
(A)3(B)2(C)5(D)4答案：A7.根据Q/GDW630—2011《风电场功率调节能力和电能质量测试规程》，风电场产生的闪变测试方法是当风电场正常运行时，以不低于OkHz的频率采集并网点电压和电流序列。
(A)3(B)2(C)5(D)4答案：C8.依据Q/GDW588—2011《风电功率预测功能规范》，单个风电场功率的短期预测月均方根误差应小于()。
电力系统中的风电功率预测与调度优化技术研究
电力系统中的风电功率预测与调度优化技术研究一、绪论随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁而可再生的能源形式，正在全球范围内广泛应用于电力系统中。
然而，风力发电具有不可控和不稳定的特点，给电力系统的运行与调度带来了一系列挑战。
为了更好地利用风力资源并确保电力系统的安全稳定运行，风电功率预测与调度优化技术成为了研究的重点。
二、风电功率预测技术的研究1. 基于统计学方法的风电功率预测技术统计学方法是最早应用于风力发电预测的技术之一。
根据历史风速数据，通过统计分析和建立数学模型，可以预测未来一段时间内的风电功率输出。
常见的统计学方法包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。
2. 基于物理学方法的风电功率预测技术物理学方法是通过对风力发电机组的工作原理和风机特性进行建模和仿真来预测风电功率输出的技术。
根据输电线路、风机参数和风速等信息，可以建立数学模型，并通过求解模型方程来预测未来一段时间的风电功率。
常见的物理学方法包括机器学习、人工神经网络和偏微分方程等。
三、风电功率调度优化技术的研究1. 基于经济调度的风电功率优化技术经济调度是指在满足电力系统供需平衡和风电出力限制的前提下，最大化风电的利用效益。
通过考虑电力市场价格、风电成本和电力负荷等因素，建立数学模型，并通过优化算法求解，得到最优的风电出力功率。
2. 基于风电功率预测的风电功率调度优化技术风电功率预测是风电功率调度优化的基础。
通过准确地预测风电功率输出，可以实现风电出力与电力系统的供需平衡，降低电力运行的风险。
利用风电功率预测结果，可以制定最优的风电功率调度策略，提高电力系统的安全性和经济性。
四、风电功率预测与调度优化技术的实践应用风电功率预测与调度优化技术在实际应用中取得了显著的效果。
通过准确地预测风电功率输出，可以降低系统脱发率，提高电网调度能力和电力供应质量。
同时，通过确定最优的风电出力功率调度策略，可以合理利用风能资源，降低燃煤发电的比例，实现能源的可持续发展。
一种确定电力系统最优安全运行点的新方法
一种确定电力系统最优安全运行点的新方法
刘雪连;厉吉文;程新功;曹立霞
【期刊名称】《电网技术》
【年(卷),期】2005(29)8
【摘要】针对当前电力系统运行点趋于稳定边缘的现象,提出了一种确定电力系统最优安全运行点的新方法。
文中考虑电压安全裕度的改进的多目标最优潮流模型在确保系统运行于理想负荷裕度的同时优化系统的综合运行成本。
该方法采用连续潮流法与传统最优潮流模型确定多目标最优潮流模型的初始权重系数,然后用预测-校正原对偶内点法求解改进模型。
仿真结果表明,文中提出的改进模型与基于目标规划的多目标最优潮流模型相比,不仅能有效确定系统的最优安全运行点,而且在系统运行偏离理想负荷裕度时具有二次惩罚策略,其优化目标将最终迫使系统运行点向理想负荷点靠近。
【总页数】5页(P56-60)
【关键词】电力系统;电压安全裕度;二次罚函数;目标函数;最优安全运行点;最优潮流模型
【作者】刘雪连;厉吉文;程新功;曹立霞
【作者单位】山东大学电气工程学院;济南大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM732
【相关文献】
1.一种确定金刚石最优化钻进规程的新方法 [J], 史晓亮;段隆臣;陈小松;汤凤林
2.最优二叉树编译码确定的一种新方法 [J], 李云鹤;武善玉;钟鸣
3.一种确定最优组合投资权重的新方法 [J], 程细玉
4.运用非线性系统理论确定电力系统暂态稳定域的一种新方法 [J], 李颖晖;张保会
5.一种确定最优证券组合的新方法 [J], 张璞;白晓虹;马勇
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风电场电力系统的调度与优化
风电场电力系统的调度与优化风能作为一种重要的可再生能源，其发电成本低、无污染、无耗损等优点日益被人们所认识和重视，风电发电已成为可再生能源中占据重要地位的能源之一。
然而，风能的不稳定性和风力发电场布局的特殊性，给风电场电力系统调度和优化带来了一定挑战。
本文将围绕这一问题进行探讨。
一、风电场的电力系统以及调度风电场的电力系统主要由风轮机、桥变电站、交流电缆、集电线路、变电所等组成。
在风电场的运行过程中，系统调度可以通过运用现代信息技术来实现。
系统调度的目标是确保风电场稳定运行和发电优质。
一般情况下，调度的主要策略是优先考虑制导MWh和基础电量的平衡，并结合风力发电场天气预报和市场电价情况，确定发电计划。
二、风电场电力系统调度的影响因素风力发电受地形、气压、湍流等多种各异的因素的影响，以致发电有时候无法全面、质量稳定地实现。
（一）风电机组实际运行状态风电机组运行状态不同，其发电功率也不同。
在调度时，需要考虑风电机组的运行状态，以控制发电功率，达到平衡发电的目的。
（二）天气因素天气因素是风力发电的关键影响因素，因为风力发电主要受到风速的影响。
在调度中应遵循天气预报，合理安排发电计划，以避免出现不必要的损失。
（三）电力市场情况在市场经济这种电力销售模式下，电力市场对风电场发电计划制定产生了直接影响。
在调度时，需要考虑到电力市场的情况，以便更准确地制定计划。
三、风电场电力系统调度的优化方法（一）结合天气预报实现发电计划优化在风电场电力系统的调度中，天气预报是十分重要的信息资源。
如果利用天气预报信息，可以有效地优化发电计划。
在制定发电计划时，需要考虑到风速的波动和天气的变化，进行合理安排。
（二）优化电力系统调度中的资源在调度中，可以通过调整风电机组的运行状态，优化发电计划。
如果有效利用风电机组各项条件，如配合市场电价、平衡基础电量等，可以实现调度优化。
（三）通过智能化技术实现发电计划优化随着科技的不断进步，电力调度已经支持许多智能化技术，在发电计划优化中有很大的应用。
风电场能量管理系统运维服务的优化模型与算法研究
风电场能量管理系统运维服务的优化模型与算法研究一、引言风能作为一种可再生的清洁能源，越来越受到全球的关注与重视。
风电场作为利用风能发电的设施，其能量管理系统的运维服务对风电场的稳定运行至关重要。
为了提高风电场运维的效率和质量，研究优化模型与算法是非常必要的。
本文主要研究风电场能量管理系统运维服务的优化模型与算法，以提高风电场的可靠性和经济性。
二、优化模型1. 功率调度优化模型风电场的功率调度是风电场能量管理系统的核心任务之一。
通过研究风速、风向、负荷需求及电网运行状态等因素，建立功率调度的优化模型。
通过优化模型，可实现风电场的发电计划与电网需求之间的最佳匹配，提高发电效率，降低风电场的运行成本。
2. 故障诊断与预测优化模型风电场中存在着各种故障风险，如机组故障、传动系统故障等。
建立故障诊断与预测的优化模型，通过监测、分析风电场的运行数据，实现对潜在故障的早期诊断与预测。
通过优化模型，降低故障对风电场运行的影响，减少维修时间和成本。
3. 资源调度优化模型风电场需要合理利用现有资源，如维护人员、备件库存、维修设备等。
建立资源调度的优化模型，根据风电场的运行情况和维护需求，实现资源的合理分配与调度。
通过优化模型，最大限度地利用有限资源，提高风电场的维护效率和维护质量。
三、优化算法1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界的生物进化过程的优化方法。
通过模拟基因的交叉、变异和选择过程，不断优化解空间中的候选解，找到最优解。
在风电场能量管理系统运维服务中，可以应用遗传算法进行功率调度、资源调度和故障诊断与预测等方面的优化。
2. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种基于迭代局部搜索的优化方法。
通过设置禁忌表，记录搜索过程中的禁忌解，避免陷入局部最优解。
在风电场能量管理系统运维服务中，可以应用禁忌搜索算法进行资源调度和故障诊断与预测等方面的优化。
3. 蚁群算法蚁群算法是一种通过模拟蚂蚁觅食行为的优化方法。
通过模拟蚂蚁在搜索食物时的信息交流和路径选择行为，寻找最优解。
考虑运行可靠性的含风电电力系统优化调度 吴富杰
考虑运行可靠性的含风电电力系统优化调度吴富杰发表时间：2019-09-21T00:14:10.780Z 来源：《基层建设》2019年第20期作者：吴富杰[导读] 摘要：在社会经济不断发展的同时，人们对电力系统运行具有越来越高的可靠性需求，再加上现代人普遍重视社会经济的可持续发展，因此开始广泛地将新的能源引进到电力系统中，从而控制化石资源的消耗。
国网山西省电力公司检修分公司山西省太原市 030000摘要：在社会经济不断发展的同时，人们对电力系统运行具有越来越高的可靠性需求，再加上现代人普遍重视社会经济的可持续发展，因此开始广泛地将新的能源引进到电力系统中，从而控制化石资源的消耗。
在这种情况下诞生了含风电电力系统，而且该系统具有越来越高的普及程度。
含风电电力系统的运行可靠性是最为关键的一个因素，只有确保含风电电力系统具有较高的运行可靠性，才能够实现正常的供电。
为此，针对基于运行可靠性的含风电电力系统的优化调度进行深入地探究具有重要意义。
关键词：运行可靠性、含风电电力系统、优化调度随着能源和环境危机的加剧，风能利用成为国内外研究的热点。
风电的并网运行是风能利用的发展趋势。
由于风电是绿色可再生能源，电力公司应该首先调度全部的风电，然后再考虑调度其他传统的机组。
可是风电具有不确定性和随机性的特点，如何考虑含风电电力系统优化调度成为国内外研究的焦点。
电力系统可靠性按照不同的目的分为规划可靠性和运行可靠性。
规划可靠性目的是为设计人员在电源的设计和线路的铺设计划中提供科学指导；运行可靠性是为运行人员的运行调度决策提供可靠性判断依据，从而提高电力系统运行的可靠性、安全性和经济性。
目前在全球范围内都在大力的开展经济建设，出现了非常严重的能源消耗，并且加剧了对环境和生态的污染，因此人们开始越来越多的关注如何应用清洁能源。
在这种情况下含风电电力系统受到了人们的重视，并且得到了有效应用。
目前电力调度部门在含风电电力系统的运行中为了强化其系统功能，开始不断地分析配网在风电加入过程中受到的影响，并且立足于实践相应的建立了优化调度系统，使得含风电电力系统运行的可靠性获得了极大的提升。
考虑热惯性的热电联产系统两阶段优化调度方法
考虑热惯性的热电联产系统两阶段优化调度方法
骆钊;刘德文;刘兴琳;贾芸睿;梁俊宇;喻品钦
【期刊名称】《电力工程技术》
【年(卷),期】2022(41)5
【摘要】热电联产(CHP)系统具有环保、经济、运行方式灵活的突出优势,有较好的发展前景。
文中基于电、热在传输和存储方式上的不同特性,提出一种考虑热惯性的CHP系统两阶段优化调度方法。
第一阶段考虑供热网络结构和运行特性,建立基于模型预测控制(MPC)的CHP系统优化调度模型,优化日内可控设备出力及电网交互功率策略;第二阶段以CHP系统内各单元出力调整量最小为目标,综合考虑可再生能源及负荷的实时预测误差,动态调整第一阶段日内调度策略。
算例表明,该两阶段优化调度模型可提高系统运行的经济性,弥补供需不平衡;结合系统热惯性,建筑物根据负荷需求和分时电价进行蓄热或放热可降低可再生能源及负荷不确定性对调度的影响,平抑功率波动,促进热电互补。
【总页数】9页(P58-66)
【作者】骆钊;刘德文;刘兴琳;贾芸睿;梁俊宇;喻品钦
【作者单位】昆明理工大学电力工程学院;楚雄师范学院物理与电子科学学院;云南电网有限责任公司电力科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.利用系统热惯性的热电联产电力调峰
2.考虑不确定性及电/热储能的综合能源系统两阶段规划-运行联合优化方法
3.考虑随机性及光热电站参与的多源发电系统两阶段随机优化调度
4.考虑蓄能热惯性的综合能源系统阶段式故障优化供能策略
5.考虑含热电联产机组及可再生能源优先消纳的风-光-水-火联合优化调度
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大规模风电接入电网多目标随机优化调度
大规模风电接入电网多目标随机优化调度孙惠娟;彭春华;易洪京【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2012(032)005【摘要】基于对风电机组出力随机特性的深入分析及其可能被高估和低估的概率计算,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑,构建了含风电机组的电力系统环境经济调度静态随机优化模型,以尽可能实现系统总污染排放量最少化和运行成本最低化的综合优化目标.设计了基于非劣排序微分进化的多目标优化算法对模型进行求解,并应用模糊集理论和熵权法建立了综合最优解的提取方法.最后以一个含大规模风电场的电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提方法的有效性,并进一步从节能减排的角度分析了风电接入对电力系统优化调度产生的影响.%Based on the in-depth analysis of the stochastic power output of wind farm and its possibly overestimated or underestimated probability calculation,and with the consideration of the possible cost increase for maintaining the power system stability induced by its connection to grid, an economic-environmental dispatch stochastic optimization model of power system connected with large scale wind farms is formulated,which minimizes both the total emission and the operational cost. A multi-objective optimization algorithm based on the non-dominated sorting differential evolution is proposed to solve the model,and the entropy weight and the fuzzy set theory are employed to extract the comprehensive optimal solution. The simulative results for a power systemwith large scale wind farms demonstrate its effectiveness. The impact of wind power on the optimal dispatch of power system is analyzed from the point of energy saving and-emission reduction.【总页数】6页(P123-128)【作者】孙惠娟;彭春华;易洪京【作者单位】华东交通大学电气与电子工程学院江西南昌330013;华东交通大学电气与电子工程学院江西南昌330013;江西中电投新能源发电有限公司,江西南昌330038【正文语种】中文【中图分类】TM73;TM614【相关文献】1.考虑柔性负荷调峰的大规模风电随机优化调度方法 [J], 杨楠;王波;刘涤尘;赵洁;王贺2.含风电电力系统的多目标随机优化调度 [J], 高延涛3.风火联合系统的多目标随机优化调度方法的研究 [J], 黄亭;贾嵘;李臻;董开松;杨俊4.考虑SVC和储能接入电网的多目标协同经济调度 [J], 高林;成龙;张聪;唐海国;邓威;任磊;罗波5.考虑风电和储能接入电网的多目标协同博奔区间经济调度 [J], 黄頔;杨鑫;高林;张聪;陈皓勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国电科院完成国内首个风电机组一次调频能力试验
中国电科院完成国内首个风电机组一次调频能力试验
佚名
【期刊名称】《农村电气化》
【年(卷),期】2016(0)7
【摘要】6月15日—7月6日,我国首次风电机组一次调频试验在国家能源大型
风电并网系统研发（实验）中心张北风电试验基地顺利完成,标志着中国电科院具备了风电机组一次调频试验检测能力,全面掌握了风电一次调频技术。
近年来我国风电迅猛发展,高比例风电地区电网调频压力与安全运行风险加大,风电机组具备参与电网一次调频能力意味着风电能够主动参与电网调频调峰,
【总页数】1页(P63-63)
【关键词】一次调频;中国电科院;试验基地;张北;能力试验;桨距角;辅助服务;试验检测工;现场试验研究;技术保障
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
【相关文献】
1.大规模风电参与一次调频下基于机组快速启动能力的日内滚动调度 [J], 吉静; 郝丽丽; 王昊昊; 谢东亮; 李威; 周彦彤
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3.国网电科院完成国内首次百万千瓦核电机组发电机出口计量互感器现场校验 [J],
4.中国电科院成功研制风电机组高/低电压故障穿越一体化试验装置 [J], 本刊讯
5.中国电科院成功研制风电机组高/低电压故障穿越一体化试验装置 [J],
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考虑运行可靠性的含风电电力系统优化调度梁庆平发表时间：2018-01-16T15:47:39.130Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第23期作者：梁庆平[导读] 图1风能预测系统组织结构图介绍目前全球范围内都是经济建设的有力发展。
内蒙古电力（集团）有限责任公司锡林郭勒电业局内蒙古锡林浩特市 026000摘要：在社会和经济发展同时, 结合现代人们普遍重视社会经济的可持续发展，人已经对电力系统运行的可靠性有越来越多的高需求,因此,将广泛引入新能源电力系统,以控制化石资源的消费。
在这种情况下，风力发电系统诞生了，系统变得越来越受欢迎。
风力发电系统的运行可靠性是最重要的因素，只有保证风力发电系统的运行可靠性高，才能实现正常供电。
因此，在运行可靠性的基础上探索风力发电系统的优化调度具有重要的意义。
关键词：运行可靠性；含风电电力系统；优化调度1引言图1风能预测系统组织结构图介绍目前全球范围内都是经济建设的有力发展，出现了非常严重的能源消耗，环境和生态污染加剧，人们开始越来越关注如何使用清洁能源。
随着传统化石能源的日益消耗,使用新能源的研究正成为越来越多的人积极,在所有的新能源,风能的使用相对较早,技术水平相对较高,风力发电,不管怎样,任何形式的对自然生态的破坏。
与风电网容量的增加,在过去的那种盲目地通过协调优化传统单位适应风电网模型不再完整,因此,优化运行风并行操作已成为当前电力行业使用风力能源问题时首先要考虑的。
图1 风功率预测系统组织结构图在这种情况下，风力发电系统受到了重视，并得到了有效的应用。
当前电力调度部门在风力发电在电力系统的操作为了加强系统功能,开始不断地分析分销网络在风力发电的过程中加入的影响,并根据实践建立了相应的优化调度系统,使手术包括风力发电系统可靠性的提升。
2风电系统运行可靠性概述目前，世界范围内的环境和能源危机正在加剧，许多国家正在研究风能的使用。
风力发电的发展和划水电网的利用是一个非常重要的发展趋势。
作为一种绿色可再生资源，风力发电是电力公司调度的第一个考虑，其余的传统机组将被调度。
然而，风力发电本身具有随机性和不确定性的特点，因此在国内外研究了风力发电系统的优化调度策略。
在电力系统最优运行主要分为两种情况下，即优化调度，动态优化调度的静态和动态优化调度主要是考虑各种接触的整个调度周期，因此对整个系统的运行情况进行了充分的反映。
由于风功率的随机变化，预计风力发电的预测(见图1)。
电力系统的可靠性可根据不同的用电量划分为两种类型，即运行可靠性和规划可靠性。
最主要目的的操作可靠性是为了确定操作人员调度的可靠性基础，使电力系统运行效率、安全性和可靠性大大提高。
控制是针对控制风力发电系统优化调度最重要的一步，主要是由于风力发电系统的不确定性和时间的不确定性，面临着操作的风险。
一般来说，传统的风电场模型系统有以下两种:一种是等效多态单元模型，另一种是复合模型。
等效多态单元模型是将风电输出功率与多态单位相结合，使风力发电的波动可以被认为很好，但该模型没有考虑到风力发电的时间。
重新组合梳妆台模型认为风力发电为负负荷，充分考虑风力发电的时间，但很难充分考虑风力的波动。
因此，应将风电场的最佳功率输出模型集成到上述两种模型中，充分考虑风力发电的时间和波动。
在此基础上,本文从电力系统的运行可靠性最优调度方案的影响下风电网进行了彻底的分析:(1)传统的能源消耗单位被风电网后,可以有效地降低系统的总运营成本。
由于风力发电本身的间歇性和挥发性的影响，其承载能力较低，这将进一步降低系统的运行可靠性。
为了有效地减少风的负面影响电网将包含风力发电系统优化运行,也是确保系统纳入风力发电在不同时期超过或等于系统不包含最低可靠性指数当风。
与其他传统单位不同，电力系统往往优先考虑风力发电机组。
在电力系统调度中，由于风力发电机的影响，可能会导致传统单元的替代效应，取代传统部件的传统部件，从而使整个电网调度运行优化效果。
风力发电的替代效应可以降低系统的整体运行成本，但也有不利的影响:电力系统的可靠性将会降低，而该单位运输风险的风险指数将显著上升。
3电力系统优化调度模型分析3.1优化调度模型的目标函数目标函数可分为两个部分，即单位的启动成本和发电成本。
作为一种自然资源，风力发电的成本是不可考虑的。
在上述公式(1)中，总风力发电机组系统的运行成本以F表示，调度系统中的次数以T表示;系统的单位数由I表示;单位I在t时间周期内的功率是用Pi(t)表示的，用zi(t)表示单位I在t期间的状态。
从zi(t)= 1开始;从zi(t)= 0开始;单位I在t时间段内的运行成本在Ci(t)中表示。
Ci + biPi + aiPi2 = Ci(Pi(t))(2)在这个公式中，单位I的启动成本由Si表示。
该单元的运行成本参数由ai、bi和ci表示。
常数是π。
3.2功率方程约束(1)功率平衡约束:功率平衡约束如下:IiΣπ(t)= 1 + Pw(t)= Pd(t)t = 1,2,…T(3)在此公式中，T时刻风电场输出功率的平均值为Pw(T);系统的总负荷用Pd(t)表示。
(2)发电机组的上、下限值输出功率约束:P大于等于(4)，功率产生集I的输出功率为Pa和P。
(3)发电机爬约束:伽马uiT60 p(t)-ππ(t - 1),(5)γdiT60 p(t - 1)-ππ(t)的公式(6)向下和向上攀登发电集我分别通过伽马di,γUI,MW /分钟为单位,诸如60分钟T60说。
(4)最小中断时间和最小运行时间限制:Toni acuity MUTi(7)Tioff acuity MDTi(8)在公式中，连续运行时间由Toni,unit I连续Tioff stoppage time过去常说。
单位I的最小运行时间由MUTi表示;我是MDTi的单位的最小故障时间。
(5)热备用约束:Ii = 1Σmin(子(t)P軈I -子π(t)(t),URi)或者R(t)在公式(9),我单位限制有功功率增加URi,ruiT10;10min的时间由T10表示;t时系统10min的最小旋转表示为R(t)，一般来说，不同的系统有不同的规则，在本研究中，选择了最大的单机容量。
3.3电力系统优化电网调度的影响下风与其他传统单元相比,风本身优先互联的特点,当电力系统优化调度的非常明显的优势,可以取代传统的单位可以输电网的一部分,最终将影响系统的优化调度结果。
这种替代效应主要包括两方面:(1)积极影响:作为一种绿色可再生能源，风力发电对传统发电机组有替代效应，可使系统降低总运行成本。
负面影响:风力发电将增加系统机组运行的风险。
操作可靠性主要包括两个指标，即响应风险度和机组运行风险。
由于风电场通常不做备用，他们只需要考虑操作可靠性的风险，不需要考虑响应风险。
4基于运行可靠性的含风电电力系统的优化调度方法人工智能技术和计算机的不断发展的今天,越来越多的智能优化算法,在许多领域得到了广泛的应用,在风中现阶段电力系统优化运行的微分进化算法,蚁群算法和模拟退火算法属于更常见的方法。
(1)模拟退火算法，模拟退火算法是一种非常精确的计算结果，局部搜索算法对全继承的优势，为了优化最小值问题，在完全优化过程中得到了一个非常复杂的参数选择过程。
必须严格控制降解过程的速度。
否则，最优解可能会被偏移，或者可以延长计算时间。
(2)蚁群算法:蚁群算法具有正反馈的优点，具有多种解决方案的多样性。
在蚁群算法中加入随机扰动，可以通过局部最优解来避免全局最优解。
(3)微分进化算法,它有一系列的优点,如处理复杂问题时较小的难度系数,它可以非常专业解决随机并行的问题,用更少的控制参数,并在此过程中,使用非常方便,具有更快的收敛速度,但与此同时,导致经常有一个更大的规模。
虽然通过操作风险约束的方法措施可以提高电力系统运行的过程中风险因素是强有力的约束,但当前的风险约束是如何投入运营是不够的引用和参考,在某种程度上,这个约束限制了相同的风能的正常使用。
一般来说，一旦接通了风电，就应该保证系统的运行可靠性在任何时候都不会比系统处于最糟糕的运行状态时更糟糕。
5结语本文分析了基于风力发电系统的可靠性优化调度方法,虽然上面的方法可以使小面积算法各自的主张满意,但仍有一系列问题:如更加依赖模型的准确性,无法实现实时控制;有严格的初始点要求;“维数灾难”的问题是无法解决的。
因此，在未来，需要不断地研究优化方法，逐步提高风力发电系统的优化调度方法。
模型的建立是基于风电网调度和波动性存在的研究中,考虑到风电网的替代效应,作者提出了考虑风险的操作约束的前提下优化调整风电网模型,该模型具有一定的可靠性,可以实现平滑风电电网的电力系统调度过渡,减少电力系统的运行的风险,以更好的促进正常的发展在我国电力系统的安全稳定。
本文建立了一种基于风动力随机性和波动性的风功率储备要求模型。
该模型考虑了风电预测的预测误差和备用的需求，并考虑了风力波动对储备金要求的影响。
该模型综合考虑，可降低风电电网的运行风险，对大型风电电网系统的备份配置具有实际指导意义。
包括风力发电系统提出了活动和备用协调优化调度模型,该模型将储备能力正在迅速分解为备用和紧急,可以充分考虑备用容量的各种不确定因素的需求特征,并可以同时由发电机最优输出2类闲置产能计划时间的最优分配,解决问题的风力发电系统的优化调度问题提供了新的解决方案。
参考文献[1]张文韬，王秀丽，吴雄，姚力.大规模风电接入下含大用户直购电的电力系统调度模型研究[J].中国电机工程学报，2015（12）.[2]陈建华，吴文传，张伯明，王彬，郭庆来.安全性与经济性协调的鲁棒区间风电调度方法[J]. 2014（07）.[3]吴雄，王秀丽，李骏，郭静丽，张凯，陈洁 [J].中国电机工程学报，2013（13）.[4]杨楠，王波，刘涤尘，赵洁，王贺.计及大规模风电和柔性负荷的电力系统供需侧联合随机调度方法[J].中国电机工程学报，2013（16）.。