含大型风电场的环境经济调度模型与解法
含风电场的电力系统潮流计算
含风电场的电力系统潮流计算一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，其在电力系统中的比重日益增加。
风电场的大规模接入对电力系统的运行和控制带来了新的挑战，尤其是风电场出力的随机性和波动性对电力系统的潮流分布、电压稳定性以及保护控制等方面产生了显著影响。
因此，对含风电场的电力系统进行准确的潮流计算，对于电力系统的规划、设计、运行和控制具有重要的理论价值和现实意义。
本文旨在研究含风电场的电力系统潮流计算方法，分析风电场接入对电力系统潮流分布的影响，提出相应的潮流计算模型和算法。
文章首先介绍了风电场的基本特性及其在电力系统中的接入方式，然后详细阐述了含风电场的电力系统潮流计算的基本原理和方法，包括风电场出力模型的建立、潮流计算的基本方程和求解算法等。
在此基础上，文章进一步探讨了风电场接入对电力系统潮流分布的影响，包括风电场出力波动对电压稳定性、线路潮流和节点功率分布的影响等。
文章提出了针对含风电场的电力系统潮流计算的一些改进措施和优化策略，为提高电力系统的运行效率和稳定性提供参考。
通过本文的研究，可以为含风电场的电力系统潮流计算提供理论支持和实践指导，有助于更好地理解和解决风电场接入带来的电力系统运行问题，推动可再生能源在电力系统中的广泛应用和持续发展。
二、风电场特性及建模风电场作为可再生能源的重要组成部分，具有随机性、间歇性和不可预测性等特点。
这些特性使得风电场在电力系统中的建模和潮流计算变得复杂。
风电场的出力受到风速、风向、湍流等多种因素的影响，因此，准确描述风电场的特性并建立合适的模型是电力系统潮流计算的关键。
在风电场建模中，通常将风电场看作一个由多个风电机组组成的集合。
每个风电机组的出力取决于其装机容量、风速以及控制策略等因素。
为了简化计算，通常将风电场视为一个等效的电源，其出力等于所有风电机组出力的总和。
等效电源的出力特性可以通过统计方法得到，如威布尔分布、贝塔分布等。
风电场中的智能电力系统调度与优化决策
风电场中的智能电力系统调度与优化决策随着全球对可再生能源的需求不断增加，风能作为一种重要的清洁能源在能源领域扮演着越来越重要的角色。
风电场作为将风能转化为电能的关键设施，其高效的运营和管理对整个电力系统的稳定性和可靠性至关重要。
在风电场中，智能电力系统调度和优化决策的实施，成为提高风电场效率和降低能源消耗的关键因素。
一、智能电力系统调度智能电力系统调度是指通过自动化和智能化技术来优化风电场的发电、储能和输电等功能的调度安排。
其目标是实现风电场的稳定运行，同时最大限度地利用风能。
1. 发电调度：智能电力系统调度可以根据风场的具体情况，实时调整风机的发电功率。
利用风速和发电功率之间的关系，调整风机的转速和叶片角度，以最大限度地利用风能，并保持风机的安全运行。
2. 储能调度：风电场通常配备储能装置，如电池组或储水设施。
智能电力系统调度可以根据电网需求和电池组状态，合理调配储能设备的充放电策略，以实现电力的平衡和稳定供应。
3. 输电调度：智能电力系统调度还可以优化输电网络的布局和传输方案，以确保风电场的电力能够高效地传输到电网中。
通过对输电线路和变电站的优化配置，可以减少能源传输的损耗和耗费。
二、优化决策优化决策是指通过数学建模和优化算法，对风电场运行和管理的决策进行优化，以提高效率和经济性。
1. 发电优化：优化决策可以通过建立风速和发电功率的数学模型，预测未来的风速变化趋势，并相应地调整风机发电功率。
这有助于提高风电场的发电效率和利用率，减少对备用发电机组的依赖。
2. 储能优化：通过建立电池组的充放电模型，优化决策可以确定最佳的储能策略，使风电场在电网需求高峰时段供电，而在需求低谷时段进行储能。
这样可以充分利用风能，减少对传统电源的依赖。
3. 输电优化：优化决策可以通过建立输电线路和变电站的优化模型，确定最佳的电网布局和传输方案。
通过优化电力传输路径和输电设备的配置，可以减少能量传输的损耗和成本。
三、智能电力系统调度与优化决策的挑战虽然智能电力系统调度和优化决策在提高风电场效率和降低能源消耗方面具有巨大潜力，但也面临一些挑战。
经济调度模型
经济调度模型经济调度模型是用于优化资源配置、提高经济效益的数学模型，广泛应用于生产计划、库存管理、供应链优化、需求预测、能源调度、排程与调度、风险管理和优化决策等领域。
以下是经济调度模型的主要内容：1.生产计划模型生产计划模型是根据市场需求、企业能力和资源约束等因素，制定生产计划的数学模型。
它通常考虑产品种类、生产数量、生产时间、生产成本等因素，以实现企业经济效益的最大化。
生产计划模型可以采用线性规划、整数规划、动态规划等方法进行求解。
2.库存管理模型库存管理模型是用于确定库存水平、库存结构和库存成本的数学模型。
它通常考虑市场需求、生产计划、采购周期等因素，以实现库存成本的最小化。
库存管理模型可以采用线性规划、整数规划等方法进行求解。
3.供应链优化模型供应链优化模型是用于优化供应链管理的数学模型。
它通常考虑供应商选择、采购成本、库存水平、物流配送等因素，以实现供应链总成本的最小化。
供应链优化模型可以采用线性规划、整数规划、网络优化等方法进行求解。
4.需求预测模型需求预测模型是根据历史销售数据和市场环境等因素，预测未来产品需求的数学模型。
它通常采用时间序列分析、回归分析、神经网络等方法进行预测。
需求预测模型可以帮助企业制定更加准确的生产计划和库存管理策略。
5.能源调度模型能源调度模型是用于优化能源资源配置和能源消耗的数学模型。
它通常考虑能源种类、能源价格、能源消耗等因素，以实现能源成本的最小化。
能源调度模型可以采用线性规划、整数规划等方法进行求解。
6.排程与调度模型排程与调度模型是用于确定生产或服务流程的时间表和资源分配的数学模型。
它通常考虑生产设备、生产人员、生产时间等因素，以实现生产效率的最大化。
排程与调度模型可以采用线性规划、整数规划、约束满足问题等方法进行求解。
7.风险管理模型风险管理模型是用于评估和管理企业面临的各种风险的数学模型。
它通常考虑市场风险、信用风险、操作风险等因素，以实现企业风险的最小化。
风能发电的区域选择与经济效益评估分析案例解析与总结
风能发电的区域选择与经济效益评估分析案例解析与总结一、引言近年来，随着全球对可持续发展的需求日益增长，可再生能源成为了人们关注的焦点之一。
在各种可再生能源中，风能发电逐渐崭露头角，并逐渐成为了一种可行的能源替代方案。
然而，在选择风能发电的区域时，区域的选择成为了一个关键问题。
本文将通过对风能发电区域选择与经济效益评估的案例解析与总结，旨在为相关决策者提供参考。
二、风能发电区域选择的指标在进行风能发电区域选择时，我们需要考虑以下几个关键指标：1. 风资源风能发电的核心是依靠风力来产生电能。
因此，风能资源是决定风能发电潜力的关键因素。
通常，我们会通过风能资源评估来确定风能资源的可行性。
2. 土地资源风力发电所需的风力机组通常需要占用大片的土地。
因此，在选择风能发电的区域时，土地资源的可利用性和适宜性也是一个关键因素。
3. 障碍物障碍物，如高楼大厦、山脉等都可能对风能的流动造成干扰，从而影响风力发电的效率。
因此，在选择风能发电的区域时，需要考虑障碍物的分布情况。
4. 电网接入条件风能发电需要将发电的电能送入电网中，因此，电网接入条件也是风能发电区域选择的重要指标之一。
现有电网的容量和接入能力将直接影响风能发电的规模。
三、经济效益评估方法在选择风能发电的区域时，经济效益评估也是一个不可忽视的因素。
以下是几种常用的经济效益评估方法：1. 投资回收期投资回收期是指投资者从投资项目中获取的现金流量等价于其投资额所需的时间。
风能发电项目需要庞大的投资，因此投资回收期的评估可帮助决策者判断项目的可行性。
2. 净现值净现值是指将投资流入和流出的现金流量以折现率计算后的差额。
净现值为正表示项目创造了经济价值，为负则表示经济价值损失。
通过计算净现值可以评估项目的经济效益。
3. 内部收益率内部收益率是指使项目净现值等于零的折现率。
内部收益率越高，风能发电项目的经济效益越大。
四、案例解析以某地区风能发电项目为例，进行区域选择与经济效益评估的案例解析：1. 区域选择通过对风能资源、土地资源、障碍物和电网接入条件的评估，我们选择了某地区作为风能发电项目的区域。
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略随着能源需求的增长和环保意识的提高，可再生能源的利用逐渐成为解决能源需求的重要途径。
其中，风能作为一种清洁且可再生的能源，得到了广泛的关注和应用。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电场在实际运行过程中存在着一定的挑战。
为了更好地协调风电场的运行和电网的需求，实时调度与优化策略成为了风电场功率预测系统中的关键问题。
一、风电场功率预测系统的概述风电场功率预测系统是基于对风速数据的分析和模型建立，预测未来一段时间内风电场的发电功率，从而实现对风电场的实时调度与优化。
预测的准确性对于实时调度和优化决策具有重要意义。
一般来说，风电功率预测可以通过以下几方面的因素来进行分析和建模：1. 风速数据分析：通过对历史风速数据的统计和分析，可以得到风速的概率分布及其变化规律。
这对于选择适当的风速模型和算法有着重要的指导作用。
2. 外部环境因素：风速的变化除了与内部因素有关外，还受到一系列外部环境因素的影响，例如气象因素、地理位置、季节变化等。
考虑这些因素，可以提高预测模型的准确度。
3. 风电机组特性：不同风电机组有着不同的工作特性和性能指标，例如启动风速、切入风速等。
这些特性对于发电功率的预测具有一定的影响，需要在模型中予以考虑。
二、实时调度策略实时调度在风电场的运行过程中起着至关重要的作用。
通过实时收集和分析风速数据，可以及时调整风电机组的工作状态，以实现最优的发电功率输出。
下面介绍几种常用的实时调度策略：1. 基于强化学习的调度策略：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为的方法。
在风电场中，可以通过建立动态规划模型，将风电场的状态和功率输出作为状态和动作空间，通过强化学习算法，不断迭代优化发电功率输出。
2. 模糊控制调度策略：模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法。
在风电场中，通过建立模糊规则库，将风速、风电机组状态等作为输入，发电功率作为输出，通过模糊推理来实现对发电功率的调度。
风电系统调度调节机制
风电系统调度调节机制随着全球能源危机和环境污染问题日益严重，风能作为一种清洁、可再生的能源得到了广泛关注。
风电系统在电力系统中的比重逐渐增加，但其间歇性、波动性和季节性等特点给电力系统调度带来了挑战。
为适应风电并网发电的需求，研究并建立合理的风电系统调度调节机制具有重要意义。
一、风电系统调度调节机制的基本原理风电系统调度调节机制主要依据电力系统的实时运行状况、风电场的预测发电量和储能设备的荷电状态（State of Charge，SOC）进行调度。
调度过程中需要充分考虑风电场的发电特性、储能设备的性能以及电力系统的稳定性，实现风电发电的平滑输出，降低对电力系统的影响。
二、风电系统调度调节机制的主要环节1.风电场发电预测：根据历史数据和气象条件，对风电场的发电量进行预测。
预测结果可以为调度决策提供依据，以便合理分配风电场的发电任务。
2.储能设备调度：根据风电场发电预测和储能设备的SOC，制定储能设备的充放电策略。
在保证储能设备安全运行的前提下，实现对风电发电的平滑调节。
3.电力系统调度：根据风电场发电预测、储能设备的SOC和电力系统的实时运行状况，制定电力系统的调度计划。
调度过程中需要确保电力系统的稳定性，降低风电发电对电力系统的影响。
4.调度执行与监测：实时监测风电场、储能设备和电力系统的运行状况，根据实际情况调整调度策略。
通过调度执行与监测，确保调度计划的顺利实施，提高风电发电的运行效率。
三、风电系统调度调节机制的发展趋势1.智能化调度：利用大数据、人工智能等技术，提高风电系统调度的精确性和实时性。
通过智能算法优化调度策略，降低风电发电对电力系统的影响。
2.多元化储能设备：研究并开发新型储能设备，如液流电池、压缩空气储能等，以提高风电系统的调节能力。
多元化储能设备可以互补现有储能设备的不足，提高风电发电的平稳性。
3.集成调度：将风电系统与其它可再生能源发电系统（如太阳能、生物质能等）进行集成调度，实现多种能源的互补和平衡，提高整体发电效益。
含风电场的电力系统环保经济调度研究
含风 电场 的 电力系统环保经济调度研 究
钟嘉庆 ，卢志 刚
（ 山大学 河北省 电力 电子节能与传 动控制 实验 室，河北 秦皇 岛 ０ ６ ０ ） 燕 ６ ０４
摘
要 ： 在节 能减 排 的 电力 市 场 环 境 下 ， 清 洁 能源 发 电 因其 发 电成 本 较 低 ， 环境 污 染 小 ，而 具 有 日益重 要 的地
风 电场每 ｋ Ｗｈ的发 电成 本 ； 时段 Ｐ 为ｔ
风 电场输 出功率 由于风速 的随机 性 ， 电机组 的 风
Ｔ 、
∑ ＋ｔ ｆ， ６∑ ｌ
１ ｔ１ － ＝
（ １ ）
出力 是一个 与风速有 关 的随机 变量 ，
网风 电场 的 电力 系 统动态 经 济调 度 问题 是一 个 十
分重要 的课题 。
在 现有 电力市场运 行机 制下 ， 究能合理反 映 研 环 境成 本 和 风能价 值 的 电力 系统经 济调 度模 型 具
有现 实意义 ” 。。文献 ［］建立 含风 场 经济调度 ４ 的模糊 模型 ，在优化算 法上进行 改进 ，目标 函数 为
利用搜索能力强 、寻优速度快 的粒子群优化算法进行仿真验证，结果表 明数 学模型与优化算法的正确性 与有效
性 。最 后 ，应 用相 对 熵 均 衡 性 理 论 ，对 优 化 调 度 的 决 策 结果 进 行 评 价 与 选 择 。 关 键 词 ： 环 保 经济 调度 ；发 电成 本 ；粒 子 群 优 化 算 法 ；相 对 熵 均 衡 性
中图分类号：Ｔ ３ Ｍ７
文献标识码 ：Ａ
Ｄ ：１ ．９ ９ ． ｓ ．０ ７７ １ ２ １ ．３０ ９ Ｏｌ Ｏ３ ６ ￣ｉ ｎ１ ０ —９ Ｘ．０ １０ ．０ ｓ
对风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型的分析
对风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型的分析随着能源需求不断增长和环境保护意识的提高，风能和抽水蓄能技术被广泛应用于能源领域。
风能作为可再生能源的重要形式之一，具有丰富的资源、减排环保、可持续利用等优势，而抽水蓄能技术则可以有效解决风能的间歇性和不可控制的特点。
风能和抽水蓄能技术的结合成为一种有效的能源利用方式，而如何对风电-抽水蓄能联合进行日运行优化调度，成为当前能源领域的研究热点。
一、风电-抽水蓄能技术的优势1.风电技术的优势风电技术是利用风能转换成机械能，然后再将机械能转换成电能的一种能源技术。
相比传统的化石能源，风能具有很多优势。
风能是一种无污染的能源，不会产生有害气体、废水等污染物，有利于改善环境质量，减少温室气体的排放。
风能资源广泛，可再生性强，不受地域和国界的限制，不会枯竭，具有可持续的特点。
风力发电成本低，具有较高的经济性，有望成为未来主要的发电方式。
2. 抽水蓄能技术的优势抽水蓄能技术通过在低谷时段利用电力抽水到高位储能，高峰时段释放水能发电。
与传统的电力调峰方式相比，抽水蓄能具有很多优势。
抽水蓄能是一种有效的储能方式，不仅在峰谷差价期间利用更加灵活，而且对电力系统的运行有重要的辅助作用。
抽水蓄能技术与风能相结合，可以有效解决风能资源的间歇性和不可预测性问题，有利于提高风能的利用率，提高电力系统的稳定性。
二、风电-抽水蓄能联合优化调度模型1. 传统的调度模型在传统的电力系统中，对风电和抽水蓄能的调度主要依靠基于经验法则和统计方法进行，但这种方法存在调度效率低、运行成本高等问题。
随着电力系统的发展和智能化技术的应用，需要建立一种新的风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型，以提高系统运行效率和经济性。
2. 联合日运行优化调度模型风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型是指将风电和抽水蓄能设备联合起来，建立数学模型进行优化调度，以实现电力系统的运行效率和经济性。
该模型主要包括以下几个基本要素：风电发电预测模型、风电和抽水蓄能的协调控制模型、多目标优化算法等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1 风电出力的概率模型
对大量实测风速数据的统计结果表明，二参数 Weibull 分布可以较好地描述风速 v(m/s)的随机变 化规律[4]，其分布函数为
F (v) = 1 − exp[−(v / c)k ]
(1)
式中：k 为形状参数；c 为尺度参数，m/s。风速 v 的概率密度函数为
f (v) = (k / c)(v / c)k−1 exp[−(v / c)k ]
(2)
风机有功出力 PWT(MW)与风速 v 的函数关系 可近似描述为
⎧0,
⎪
PWT
=
2.1 多目标机会约束规划 机会约束规划主要针对约束条件中含有随机
变量，且必须在观测到随机变量的实现之前作出决 策的情况，其显著特点是约束条件成立的概率不小 于某一置信水平[13]。具有 M 个目标函数的多目标 机会约束规划的一种常见形式为
⎧min ⎩⎨s.t.
[ f1( x Pr {g
),L, j (x,ξ
2）污染气体排放量。 燃煤机组在发电过程中会排放出大量硫氧化 物、氮氧化物等污染物。各污染气体排放量都可与 机组有功出力建立函数关系。本文采用了如下污染 气体综合排放模型[9]：
N
∑ E = [10−2 (αi + βi Pi + γ i Pi2 ) + ζ i exp(λi Pi )] (8) i =1
然而上述发电调度模型均以经济效益为单一 优化目标，未考虑燃煤机组的污染物排放对环境造 成的负面影响。随着全球环境污染问题日益严峻， 加大电力工业的节能减排力度已成为共识[8]。在此 背景下，兼顾环境保护和经济效益的发电调度策 略 ， 即 环 境 经 济 调 度 (environmental/economic dispatch，EED)，受到了广泛关注[9-11]。目前，对含 风电场 EED 问题的研究较少。
QIU Wei, ZHANG Jianhua, LIU Nian
(Key Laboratory of Power System Protection and Dynamic Security Monitoring and Control (North China Electric Power University), Ministry of Education, Changping District, Beijing 102206, China)
fM ( x)] ) ≤ 0, j
=
1,
2,L,
q}
≥
η
j
(5)
式中：x 为决策向量；ξ 为随机向量；Pr{·}表示{·} 中事件成立的概率；gj(x, ξ)为随机约束函数；ηj 为 事先给定的约束条件的置信水平。
2.2 含风电场的 EED 模型
2.2.1 目标函数
1）发电成本。
系统发电成本 FC(104 $/h)可表示为
⎪ ⎨
Prate
⎪
v − vin vrate − vin
,
⎪⎩ Prate ,
v < vin或v ≥ vout
vin ≤ v < vrate
(3)
vrate ≤ v < vout
式中：Prate 为风机额定功率，MW；vin、vrate、vout 分别为切入风速、额定风速、切出风速，m/s。可 见，PWT 是混合随机变量，即在区间(0, Prate)内连续， 而在 0 和 Prate 处是离散的。PWT 在(−∞, +∞)上的分 布函数[12]可表示为
N
∑ FC = FCi (Pi )
(6)
i =1
式中：N 为系统内燃煤机组数；Pi 为燃煤机组 i 的 有功出力，MW；FCi(Pi)为燃煤机组 i 的耗量特性。 考虑阀点效应[5]的燃煤机组耗量特性为
FCi (Pi ) = ai + bi Pi + ci Pi2 + | ei sin[ fi (Pi min − Pi )] | (7) 式中：ai、bi、ci、ei、fi 为发电成本系数；Pimin 为 燃煤机组 i 的有功出力下限，MW。
ABSTRACT: Integrating the power generated by large-scale wind farm into power grid introduces an extra factor of uncertainties for generation dispatch. Based on multiobjective chance constrained programming, an environmental/economic dispatch model was formulated for the system incorporating wind farm. Minimizing both the fuel cost and emission of atmospheric pollutants of thermal generators were considered as objective functions. The up spinning reserve and the down spinning reserve constraints were included in the model. According to the cumulative distribution function of wind power, the stochastic optimization problem was transformed to a deterministic one. A two-stage approach incorporating multiobjective optimization and decision making was developed to solve the problem. In this approach, the Pareto optimal set could be pruned in order to help the decision maker to select a final solution. The proposed generation dispatch method was tested on a system consisting of 40 thermal generators and one large-scale wind farm, the results obtained demonstrate the effectiveness of the proposed model and algorithm.
组停运和负荷预测误差给发电调度带来的影响。大
规模风电并网后，风速预测误差一般较大，给准确
预测风电出力带来了很大困难。因此，为减小风电
出力的随机性对系统调度的影响，应同时考虑正、
负旋转备用容量约束，若忽略负旋转备用，将导致
F (PWT ) =
⎧0,
PWT < 0
⎪ ⎪⎪1 − ⎨
exp{−[(1+
vrate − vin vin Prate
PWT )
vin c
]k } +
(4)
⎪ ⎪
exp[−(vout /c)k ],
0 ≤ PWT < Prate
⎪⎩ 1,
PWT ≥ Prate
2 含风电场 EED 的多目标机会约束规划 模型
KEY WORDS: wind power; environmental/economic dispatch (EED); chance constrained programming; multiobjective optimization; decision making
摘要：大规模风电并网给电力系统发电调度带来了新的不确 定性因素。基于多目标机会约束规划，构建含风电场环境经 济调度的随机优化模型，将燃煤机组的发电成本最小和污染
式中：PD 为系统负荷需求，MW；PL 为网络损耗， MW；Ω(PW)为风电场出力 PW 的函数。由于 PW 为 随机变量，因此可将式(9)以概率的形式描述为
N
∑ Pr{ Pi + PW − PL ≥ PD} ≥ η1
(10)
i =1
式中η1 为满足负荷需求的置信水平。 2）备用容量约束。
在常规电力系统中，备用容量主要用来应对机
气体排放量最小同时作为目标函数，并计及系统正、负旋转 备用容量约束。利用风电出力的分布函数将随机模型转化为 确定性模型。设计一种包含多目标优化和辅助决策的 2 阶段 解法，该方法在求出模型的 Pareto 最优集后，能为运行人 员提供决策指导。以含 40 台燃煤机组和 1 个大型并网风电 场的电力系统为例进行环境经济发电调度，结果表明，所提 模型和解法是可行、有效的。
关键词：风电；环境经济调度；机会约束规划；多目标优化； 决策
0 引言
风能作为一种可再生的绿色能源，对于缓解世 界范围内的能源危机具有重大意义。大规模风力发 电。根据中国风能 资源分布情况，中国国家能源局初步在甘肃、新疆、 河北、吉林、内蒙古、江苏等地区规划了 7 个千万 千瓦级风电基地[2]。
第 31 卷 第 19 期 8 2011 年 7 月 5 日
中国电机工程学报 Proceedings of the CSEE
文章编号：0258-8013 (2011) 19-0008-09 中图分类号：TM 73 文献标志码：A
Vol.31 No.19 Jul.5, 2011 ©2011 Chin.Soc.for Elec.Eng.