运行可靠性的含风电电力系统优化调度研究
运行可靠性的含风电电力系统优化调度研究
随着传统化石能源的日益消耗，人们不断加强了对新能源的研究和利用，在
所有新能源中，对风能的运用相对较早，技术水平也相对较高，并且风能发电无
论如何都不会对自然生态造成任何形式的破坏。随着我国风电并网容量的提升，
过去那种一味地通过协调优化常规机组以适应风电全额并网的模式已经不再适
应，因此，优化调度风电并网运行就成为当前电力行业在研究利用风电能源时首
先考虑的问题。
标签：运行；可靠性；含风电电力系统；优化调度
目前，经济建设在全球范围内大力开展，出现了能源消耗严重的情况，并且
环境和生态的污染也在不断加大，因此如何应用清洁能源是当今时代最具关注度
的话题。风能的运行相对所有被利用的新能源中是被运用较早的，具备相对较高
的技术水平，且对自然生态环境而言，无论如何风能发电对其都不会引起任何模
式的损坏。随着风电的并网容量在持续提升，以往那种以协调优化常规机组为媒
介来迎合风电全额并网的方式已无法适应，所以，目前电力企业对风电能源的研
究会着重考虑优化调度。
1、含风电电力系统运行可靠性概述
目前环境和能源危机在世界范围内都在不断地加重，因此很多国家都开始研
究风能的利用。在风能的开发和利用中风电的并网运行属于一个非常重要的发展
趋势。作为一种绿色可再生资源，风电在电力公司的调度中属于首先要考虑的，
随后再对剩下的传统的机组进行调度。然而风电本身具有随机性和不确定性等特
点，所以国内外现在都在深入地研究含风电电力系统优化调度策略。之前的电力
系统优化调度主要分为两种，也就是动态优化调度和静态优化调度，其中的动态
优化调度主要是针对整个调度周期内各个时间段的联系进行考虑，因此能够将整
个系统的运行状况很好地反映出来。因为风电具有随机变化的特性，所以要做好
对风功率的预测。以不同的用电目的为依据可以将电力系统的可靠性划分为两
种，也就是运行可靠性和规划可靠性。其中的运行可靠性的最为主要的目的就是
将可靠性判断依据提供给运行人员的调度决策，并且使电力系统运行的经济性、
安全性和可靠性获得极大地提升。控制是针对含风电电力系统优化调度的最为重
要的步骤，之所以如此，主要是由于系统会由于风电的不确定性和时序波动性而
面临着运行风险。基于此，本文在运行可靠性方面对电力系统的优化调度方案受
到的风电并网的影响进行了深入地分析：①传统的能耗机组在被风电并网所取代
之后，能够有效地降低系统的总运行费用。②因为风电本身的间歇性和波动性等
因素的影响，因此其具有较低的容量可信度，会进一步地降低系统的运行可靠性。
为了能够有效的降低风电并网的负面影响，就必须要做好对含风电电力系统的优
化调度，也就是要在系统并入风电的时候确保不同的时段都具备超过或者等于系
统在不含风电时的最低可靠性指标。
2、考虑风电电力系统优化的调度模型
2.1传统调度模型
目标函数的公式为：minF=[（t）（（t））+（t）（1-（t-1））]
公式中，F是系统的总运行成本；T是系统调度的时段数；I是系统的机组
数量；（t）是机组i在t的时间段内所做的有效功率；（t）是机组i在t时段的状
态，（t）=1表示运行中，（t）=0表示未运行；（（t））是机组i在t时间内的运行
成本。
约束条件有功率平衡约束、发电机组输出功率约束、发电机爬坡约束、最小
运行及停运时间约束以及旋转备用约束，以旋转备用约束为例，公式为：
min（（t）-（t），）≥R（t）
2.2风电并网对电力系统优化调度的影响
风电机组和其他传统机组不同，电力系统往往会让风电机组优先并网。在进
行电力系统调度时，因风电机组这一优势的影响，可能对传统机组产生替代效应，
替换掉以前传统机组的部分，这样对整个电网调度运行都起到了优化效果。风电
的替代效应可以减少系统的运行总体成本，但也有不利影响：电力系统的可靠性
会降低，机组的投运风险指数显著攀升。
2.3运行可行性
根据以上调度模型，可以看出，此模型是在缺失对风电不确定性考虑的前提
下建立的，因此存在非常大的风险，虽然已经有很多专家优化改进了这一模型，
但依旧不能同时考虑风电的时序性和波动性。
2.4风电电力优化新策略
虽然通过增加投运风险约束措施的方法可以对电力系统运行过程产生的风
险因素进行强有力的约束，但当前如何约束投运风险却得不到足够的参考和借
鉴，从某种程度上来说，这一约束同样限制了对风电能源的正常使用。一般来说，
风电一旦并网，应保证任一时段系统的运行可靠性都不会比在没有风电并入的情
况下系统运行状态最差时的情况还要差。
3、基于运行可靠性的含风电电力系统的优化调度方法
现阶段在含风电电力系统的优化调度中差分进化算法、蚁群算法、模拟退火
算法等属于比较常见的方法。
（1）模拟退火算法：模拟退火算法具有非常精确的计算结果，其对局部搜
索算法的优点进行了充分的继承，为了可以将优化问题的最小值获得，在完成寻
优的过程中其具有一个非常复杂的选取参数的过程。需要严格控制其中退化过程
的速度，如若不然就有可能导致最优解发生偏差，或者延长计算时间。
（2）蚁群算法：蚁群算法具有正反馈的优势，其中具有各种解的多样性。
如果将随机扰动加入到蚁群算法中，就能够避免全局最优解受到局部最优解的干
扰。
（3）差分进化算法：该算法具有一系列的优势，比如在对复杂问题进行处
理的时候具有较小的难度系数，其能够非常专业地对问题的随机并行问题进行求
解，具有较少的控制参数，而且在使用的过程中很方便，具有较快的收敛速度，
然而这样同时导致其往往具有较大的求解规模。
4、结束语
总之，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。
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].中國电机工程学报，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].中国电机工程学报，2014（07）.
[3]吴雄，王秀丽，李骏，郭静丽，张凯，陈洁.风电储能混合系统的联合调
度模型及求解[J].中国电机工程学报，2013（13）.
作者简介：杜宇（1992.09.17）性别：男；籍贯：辽宁省铁岭市；民族：汉；
学历：硕士研究生；研究方向：电力系统及其自动化。
风电储能系统运行分析及控制策略探究与讨论
风电储能系统运行分析及控制策略探究与讨论摘要：本文首先分析了风力发电机的类型，然后对风电储能系统运行分析及控制的应用实践进行阐述，最后总结了几点风电储能系统运行的控制策略，主要包括储能设备的选择及分析、提高含风电电力系统的暂态稳定性、相关注意要点，以此来不断提升风电储能系统运行效率，同时保证良好的控制效果。
关键词：风电储能系统；运行分析；控制策略目前，能源互联网概念应运而生，储能在未来能源系统发展中起到了重要的作用。
在储能技术的分类方面，物理储能、化学储能和电磁储能类型为重要的组成。
其中，针对于化学储能，技术发展速度较快，分析其优势，具有良好的环境适应性，且占地少、工期短等。
同时，在新能源产业不断发展过程中，要想实现清洁能源的高效利用，储能已经成为了人们共同关注的焦点话题之一。
因此，应对风电储能典型运行工况进行深入分析，将不同类型储能电池运行中的特性及差异高度明确化，以此来为后期储能设计与控制助益。
一、风力发电机的类型首先，双馈异步风力发电机。
这种机型具有变速恒频发电系统的称号【1】，其风力机的变速运行状态可以实现，运行速度的调节范围比较广阔，满足利用效率的提升需求；发电机本身对另外附加无功补偿设备也没有提出过高的要求，功率因数的调节范围较为固定，所以调节无功功率出力的能力可以保证。
其次，目前，在国内运行风电场的机组中，异步风电发电机得到了广泛应用，对其特点进行分析，结构简单、运行可靠等优势突出。
要想使电网对风电场功率因数的要求得到满足与实现，在机端并联补偿电容器的方法更为常用，在其补偿策略中，应将若干组固定容量的电容器配置在异步发电机。
通常来说，风速大小与气候环境变化之间联系密切，驱动发电机的风力机运行风速不可能全程额定，所以要想将低风速时的风能利用水平提升上来，应对全年的发电量予以增加，所以双速异步发电机更为适用。
最后，直驱式交流永磁同步发电机。
对于齿轮箱这一部件，在大型风力发电机组运行方面具有较强的影响力，且故障的发生几率较高。
电力调度原理
电力调度原理电力调度是指根据能源供应和需求情况，通过对发电、传输和配电系统的运行、调整以及用电设备的管理，保证电力系统的安全、稳定和经济运行的过程。
本文将介绍电力调度的基本原理和常用方法。
一、电力调度的基本原理1. 能源供应与需求平衡原理电力调度的首要任务是保持能源供应与需求的平衡。
电力系统运行时，发电厂的发电量应该与用户需求相匹配，既不能造成供电过剩，也不能出现电力不足的情况。
因此，电力调度需要根据用户用电负荷的变化，及时调整发电量，以保持供需平衡。
2. 机组组合与调度原理电力系统中的发电机组存在不同的类型和规模，如火电机组、水电机组、风电机组等。
为了实现高效运行，电力调度需要合理组合不同类型的机组，并进行灵活调度。
机组组合与调度的原则是根据各机组的经济性、可靠性和环境因素，选择最优的机组组合，并根据实时需求进行调度。
3. 发电、传输和配电协调原理电力调度需要协调发电、传输和配电三个环节。
发电环节主要控制发电厂的发电量和发电负荷曲线，传输环节负责将发电的电能输送到用户端，配电环节将电能分配给不同的用户。
三个环节之间需要保持紧密的协调，以实现电力系统的稳定和可靠运行。
二、电力调度的常用方法1. 基于负荷预测的调度方法负荷预测是电力调度的重要基础。
根据历史数据和趋势分析，可以预测未来一段时间内的用电负荷。
基于负荷预测的调度方法可以提前安排机组投入运行或停机，以适应用电负荷的变化。
2. 基于优化算法的调度方法电力调度中涉及到多个变量和复杂的约束条件，需要使用优化算法求解最优调度方案。
常用的优化算法有线性规划、整数规划、遗传算法等。
通过对电力系统的各个方面进行建模和优化求解，可以获得经济、稳定的调度结果。
3. 基于现场监测的调度方法现场监测是电力调度的重要手段之一。
通过监测发电机组、输电线路、变电站等设备的运行状态和电能的流动情况，及时发现问题并进行调度。
现场监测依靠自动化仪器和设备，能够实时获取电力系统的各项参数，并进行数据分析和故障诊断。
新能源电力系统运行优化
新能源电力系统运行优化新能源电力系统是当前能源领域的热门话题，在中国相关部门推动下，新能源电力系统正逐步替代传统燃煤发电，成为未来电力系统的主要组成部分。
然而，新能源电力系统的运行面临诸多挑战，如能源匹配、运行效率、稳定性等问题，如何优化新能源电力系统的运行成为当前急需解决的问题。
1. 新能源电力系统概况新能源电力系统是指以太阳能、风能、水能、生物能等作为能源的电力系统。
与传统煤电、核电相比，新能源电力系统具有清洁、可再生、不受资源限制等优势，是未来发展的趋势。
然而，新能源电力系统也面临着间歇性、不稳定性等挑战，如何解决这些问题，提高新能源电力系统的运行效率成为当前亟需解决的问题。
2. 新能源电力系统运行优化的重要性新能源电力系统是多能源系统，包括风电、光伏、水电等不同能源的融合。
优化新能源电力系统的运行，可以提高系统整体能源利用率，降低电力成本，减少对传统能源的依赖，推动能源结构转型。
同时，通过优化新能源电力系统的运行，可以提高系统的稳定性和可靠性，确保电力供应的持续性和安全性。
3. 新能源电力系统运行优化的挑战新能源电力系统的运行优化面临多方面挑战。
首先，新能源电力系统具有高度复杂性，不同能源之间存在相互影响关系，如何实现多能源系统的协调运行是一个重要问题。
其次，新能源电力系统存在着随机性和不确定性，如天气变化、负荷波动等因素都会影响系统的运行效果。
此外，新能源电力系统的运行还受到技术、、市场等多方面因素的制约，如何统筹考虑这些因素，实现系统的协同发展是一项复杂的工程。
4. 新能源电力系统运行优化的技术手段针对新能源电力系统运行优化的挑战，研究者提出了多种技术手段。
首先，在系统规划和设计阶段，可以采用基于系统优化的方法，对系统进行整体规划和设计，考虑各种因素的影响，优化系统结构和配置。
其次，在运行控制和调度阶段，可以利用智能算法、模型预测控制等方法，对系统进行实时监测和调度，保障系统的安全稳定运行。
含风电电力系统旋转备用的鲁棒优化方法研究
中图分类号 ：Ｔ Ｍ ７ ３ ２ 文献标识码 ：Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２ — ０ ７ ９ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ０ １
度 出发 ，定 义 了旋 转 备用 损 益 这 一 随 机变 量 ，并 针
Ａｐ ｒ ． ， ２ ０ １ ３
含 风 电 电 力 系统 旋 转 备 用 的 鲁 棒 优 化 方 法 研 究
蒋 凌 ，潘 志 ，成天乐
（ 长沙 理工大学 智能 电网运行 与控制湖南省重点实验 室 ，湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ０ ４ ） 摘要 ：针对风 电出力 随机特性 对 系统旋转备用容 量获取影 响较 大的问题 ，基 于鲁棒 优化 （ Ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ － ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ）理论建 立 了电力 系统旋转备 用获取 模型。提 出了 “ 风 电扰动 参数 ” 这一 随机 变量来 刻画 实际 出
力、风 电预测 出力与旋转备 用之 间的关 系，采用盒式 不确定集合表 示该参 数的 不确定性 ，运用对偶 定理
将 其转化为成线性规划模 型，并使 用 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ进 行 求解。 以 Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ ３ ０节点 系统 为例 进行 计算和 分析 ，验
证 了所提 出模型的合理性和有 效性 ，为电力 系统在获取旋转备 用问题 上提供 了重要 参考。
法 建立 旋 转 备用 的获取 模 型 ，该模 型 改 变 了传 统 模 的 比例 值 ，代 表 风 电 出力 预测 偏 差 所 占系 统旋 转 备
型 中 约束 条件 的确 定性 形 式 。然 而针 对 电力 市 场 环 用 容量 的 比值 。面 对 含 随 机 性 因素 的不 确 定 问 题 ， 境 ，文 献 ［ ３ ］ 以获 取备 用 容量 成 本 最小 化 为 目标 ，
面向节能发电调度的电力系统多目标优化调度模型
面向节能发电调度的电力系统多目标优化调度模型摘要：在含风电和火电的电力系统中，既要发挥传统火电机组的灵活调节能力，还得实现节能减排优化调度，并提高大规模风资源的利用效率，以便实现高比例新能源电力系统的经济优化运行。
风火多目标协调优化调度是实现该目标的有效方法，采用多目标优化方法来确定火电机组的综合最佳出力和提高风电消纳能力，以实现电力系统节能减排的目的，有利于促进环境和能源的可持续发展和利用。
关键词：节能发电调度；电力系统；多目标优化；调度模型引言我国过去实行考虑机组容量的均衡发电调度模式在一定时期内调动了投资电源项目建设的积极性,促进了电力工业的快速发展,但同时也导致了高效环保的大火电机组、水电及核电等清洁能源机组的发电能力无法充分发挥,高污染、高能耗的小火电机组却能多发电的情况,造成了能源资源浪费和环境污染。
为加快建设资源节约型,环境友好型的社会,节能发电调度的开展势在必行。
1概述节能发电调度基本内涵是在电力系统供电可靠的前提下，能够满足节能和经济两大原则，将可再生清洁能源进行优先调度，按照由低到高对传统机组的能耗以及污染排放物进行排序，实现电力系统的节能减排优化调度。
节能发电调度办法是指国务院办公厅以国办发[2007]53号文件发布了《节能发电调度办法》，其主要参考依据是由省政府发改委所编制的机组发电顺序表，优先调度风能、太阳能、海洋能、水能、生物质能、核能等清洁能源发电，对火电机组，按照煤耗水平调度发电，煤耗低的多发、满发,煤耗高的机组少发或不发。
各级电网调度部分应按照日负荷特性、机组出力特性、电网运行方式以及各类电网安全约束来制定机组组合方案，从而实现经济可靠的机组优化调度模型。
2考虑污染物排放因素的节能发电调度模型在考虑污染物排放约束，结合传统经济发电调度，对排污成本累加的节能发电调度模型以及等能耗水平下污染物排放的节能发电调度模型进行合理设立。
2.1等能耗水平的节能发电调度模型(1)建模思路根据各发电厂机组运行数据拟合得到煤耗曲线和煤耗标准参数，确定各火电机组的煤耗情况。
电力系统中的风电并网与输变电研究
电力系统中的风电并网与输变电研究电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，为满足人们对能源的需求，传统的燃煤、水电等发电方式已无法满足迅速增长的用电需求。
在可再生能源的发展中，风能作为一种重要的清洁能源，风电并网和输变电技术的研究对电力系统的可靠运行和稳定供电具有重要意义。
风电并网是指将风力发电系统与电力系统进行连接，通过电网输送清洁的风能。
风力发电系统将风能转化为机械能，再经过风力发电机转化为电能，最终与电力系统进行连接。
风电并网技术可以有效地利用风能资源，减少了对传统能源的依赖，实现了绿色能源的利用。
同时，风电并网技术也面临一系列挑战，如风电机组的可靠性、并网对电力系统的影响等。
为了实现风电并网，输变电技术在电力系统中起着至关重要的作用。
输变电技术是将电能从发电厂输送到用户之间的技术和设备系统。
在风电并网中，输变电技术主要解决了以下问题：长距离电量输送、电压和频率的稳定控制、电能的可靠传输等。
随着风电装机容量的增加，输变电技术也提出了新的要求，如提高输电效率、减少线路损耗、降低系统负荷等。
针对电力系统中的风电并网与输变电研究，学界和工业界进行了大量的探索和实践，取得了一系列成果。
例如，针对风电机组可靠性问题，研究者从风电机组的设计、制造、维护等方面进行了深入研究，提高了风电机组的可靠性和运行稳定性。
另外，研究人员还针对风电并网对电力系统的影响进行了模拟和仿真，分析了风电的并网方式、电压和频率等问题，为电力系统的稳定运行提供了理论和实践的支持。
在输变电技术方面，学者们提出了一系列的技术手段和解决方案。
例如，采用高压直流输电技术可以有效解决长距离输电的问题，提高输电效率和稳定性；而柔性直流输电技术则可以提高输电网对风电等可再生能源的接纳能力。
此外，智能电网技术的引入也为电力系统中的风电并网与输变电提供了更高效、灵活的解决方案，实现了对风电电量的精确监控和优化控制。
值得一提的是，电力系统中的风电并网与输变电研究并非只有技术层面的问题，也涉及到政策、经济等多个方面。
风电场AGC系统功能优化技术改造
风电场AGC系统功能优化技术改造摘要：随着双碳目标的提出和构建以新能源为主体的新型电力系统的推进，以风光为代表的新能源站成为了前所未有的大舞台。
然而，与传统电源相同的是，新能源需要承担保障电网安全稳定运行的责任和义务。
并且，新能源将由系统第二大电源成为第一大电源，推动新能源实现从“并网”到“组网”的角色转变。
在这种情况下，可再生能源将发挥越来越重要的作用，要求新能源发电机组有功功率控制更加快速、精准。
风力发电控制技术的不断发展，AGC控制策略及方式也需要同步进行相应的优化提升。
关键词：风电场；AGC系统；功能优化；技术改造1影响AGC系统调节性能的因素1.1判别规则的不一致在电力系统中，AGC（Automatic Generation Control）是一种自动控制系统，用于提高电网的稳定性和可靠性。
AGC的执行需要判断风电机组的实际出力是否符合要求，这一判断是基于限电期间调度下发AGC指令与实际出力之间的偏差进行计算的。
这意味着，只有当风电机组实际出力与调度下发的指令相符合时，AGC才会执行相应的调节措施。
在机组厂家的能量管理系统控制策略中，实际出力指的是风电机组实际发电功率的累加。
然而，在AGC主站和省级电力调度机构评估时，实际出力的定义可能不同。
有些情况下，实际出力可能是指并网点的有功功率，或者送出线路的有功功率，或者主变低压侧的有功功率总和。
这些差异可能会导致风电场的AGC调节精度降低。
此外，不同省电力调度机构计算参考电的方法也可能不同。
参考电是电网的基准电压，是电力调度和控制的基础。
因此，参考电的计算方法对AGC的执行和风电场的运行至关重要。
如果不同省电力调度机构的参考电计算方法不一致，就可能会导致风电场的AGC调节效果下降。
最后，风电场能量管理系统中的实际出力控制点与电力调度机构之间考评计算的实际出力点可能不一致，这也可能导致部分风电场AGC调节精度偏低。
因此，为了提高风电场的AGC调节精度，需要加强不同系统之间的协调和沟通，确保各个系统之间的实际出力计算方法一致，从而实现更好的电力调度和控制。
《计及湍流风速和频敏负荷的发电系统运行可靠性评估》
《计及湍流风速和频敏负荷的发电系统运行可靠性评估》篇一一、引言随着可再生能源的快速发展，风力发电作为其中的重要一环，已经得到了广泛的关注和应用。
然而，风速的湍流特性和电力负荷的频敏性对发电系统的运行可靠性提出了更高的要求。
因此，对计及湍流风速和频敏负荷的发电系统运行可靠性进行评估具有重要的实际意义。
本文旨在分析湍流风速和频敏负荷对发电系统的影响，并提出相应的可靠性评估方法。
二、湍流风速对发电系统的影响湍流风速是指风速在时间和空间上的随机变化，这种变化会对风力发电机组的运行产生显著影响。
首先，湍流风速会导致风电机组的频繁启停，从而增加机组的磨损和维修成本。
其次，湍流风速的波动会影响风电机组的输出功率，使得输出功率不稳定，进而影响整个发电系统的运行可靠性。
三、频敏负荷对发电系统的影响频敏负荷是指电力负荷在时间和频率上的变化，这种变化对发电系统的运行也会产生一定的影响。
一方面，频敏负荷的变化会导致电力系统的频率波动，如果频率波动超出允许范围，将可能对电力设备造成损害。
另一方面，频敏负荷的变化也会影响电力系统的调度和优化，使得系统运行在最优状态变得更加困难。
四、发电系统运行可靠性评估方法为了评估计及湍流风速和频敏负荷的发电系统运行可靠性，本文提出以下方法：1. 建立发电系统的数学模型。
该模型应能够反映湍流风速和频敏负荷对发电系统的影响，包括风电机组的运行特性、电力系统的频率波动等。
2. 采用概率方法进行可靠性评估。
通过对历史数据进行分析，得到湍流风速和频敏负荷的概率分布，进而计算发电系统的可靠性指标，如故障率、可用率等。
3. 考虑经济性和环保性因素。
在评估过程中，应综合考虑发电系统的经济性和环保性因素，如建设成本、运维成本、碳排放等。
4. 制定优化措施。
根据评估结果，制定相应的优化措施，如改进风电机组的设计和控制系统、优化电力系统的调度和运行等，以提高发电系统的运行可靠性。
五、结论本文分析了湍流风速和频敏负荷对发电系统的影响，并提出了相应的可靠性评估方法。
多场景概率机组组合在含风电系统中的备用协调优化
大 规 模 风 电并 网给 系 统 的 运 行 和 调 度 带 来 了
新 问题 。风 电 出力 的随机 波动 和系统 中原 有 的随机
ｐ ｗ ｒ ｆｒ ｃ ｓ ｒ ｒ ａ ｄ ｄ ｓ ｒ ｔ ａ ｉｎ ｏ ｈ ｉ ｄ ｐ ｗ ｒ ｅ ｒ ｒ ｏ ｅ ｏ ｅ ａ ｔｅ ｒ ｎ ｉｃ ｅｉ ｔ ｆｔ ｅ ｗ ｎ ｏ ｅ ｒｏ ｏ ｚ ｏ
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ｇ ｎｅ ａｉ ｃ ｄ ｌｎｇ ｎｄ ｉ ｓ ｏ ｕ ｄｎｇ ｓｇ ｉ ｃａ ｃ ｔ ｔｅ ｅ ｒｔ ｏｎ ｓ ｈｅ ｕ ｉ ，ａ ｔｉ ｆ ｇ ｉ ｉ ｉ ｎｆ ｎ ｅ ｏ ｈ ｉ
实 现 ， 它 仅 适 合 不 区 分 责 任 ， 对 粗 放 的运 营 管 但 相
理， 而且 这 种 方 法 实 际 上 是 基 于经 验制 定 ， 乏 必 缺
摘要 ： 备用配置是系统抵御风险 、 高运行可靠性 的重要 手 提 段， 也是 系统运行安全 与经 济协调决 策的问题 。提 出了基于 状态转移的概率机组组合方法 ， 该方法将 风电的运行场 景离 散化 ， 通过对风 电预测误差进行 概率表达 ， 并在 时间尺度上 考虑状态的转移矩阵组成多场景的方法 ， 以场景发生 的概率
基金项 目： 国家 自然科学基金资助（ １７ ０ ３ ｏ ５ １７ ４
Ｐｏ ｃ ｕ ｐｒ ｄｂ ｅＮ ｔ ｎｌＮ ｔｒｌ ｃｅｃ ｏｎ ａｉｎｏ ｒｊ ｔＳ ｐ ｏｔ ｙｔ ａｉ ａ ａｕａ ｉ ｅＦｕ ｄ ｔ ｆ ｅ ｅ ｈ ｏ Ｓ ｎ ｏ
文献『 ７提 出了以概率分析为基础 的备用确 ３ ］ —
内蒙古电网多种发电资源协调优化调度方案研究
内蒙古电网多种发电资源协调优化调度方案研究针对内蒙古地区风电等可再生发电资源的大量并网，结合储能系统及其他多种发电资源，构建内蒙古电网多种发电资源协调优化调度模型，以促进可再生能源应用的同时，保证电网运行稳定应及经济效益，从而实现整体的经济、环境与社会效益。
采用改进的细菌觅食算法，以保证风力发电出力的前提下发电系统收益最大化为目标，建立多种发电资源协调优化调度模型，并选取实例进行算法对比分析，分析不同情形下多种发电资源协调调度的经济性。
结果表明，风电与其他可再生发电资源、储能机组以及常规机组协调调度，不仅具有环保性，且提高了系统运营的经济性，应予以大力推广。
标签：内蒙古电网；发电资源；优化调度；细菌觅食算法TB1引言能源紧缺、气候变化以及环境污染等问题的日益严峻，对电力系统的发展提出了新的挑战。
新形势下，各地电力系统的发展重点正在逐渐转变，风电等可再生发电资源逐渐被广泛采用。
风电并网的有序性在很大程度上体现在风电与其他可再生能源之间，风电与常规电源、电网建设、大型储能设备之间规划和运行两方面的协调与配合。
但是由于风电建设周期短、审批标准管理不善，致使我国风力发电规划与电网规划脱节；同时，内蒙古地区风电多分布在负荷水平薄弱的地区，电力不能就地消纳，弃风现象严重，抑制了内蒙古风电的有序并网运行。
因此，本部分重点分析内蒙古地区风电与其他发电资源协调优化调度方案。
国内对于含风电的多种发电资源协调优化调度研究主要停留在理论研究阶段，未得到实际推广。
文献[1]分析了分布式发电资源的技术现状及其在中国的发展；文献[2]构建了分布式电源节能调度优化模型。
国外对于分布式发电资源调度算法的研究较多，其中文献[3]和文献[4]采用混合整数线性规划算法分别对含有风电及热电联产机组的电力系统发电资源进行优化调度；文献[5]分析了核电与风电联合调度所带来的经济性与环保性。
本文基于内蒙古地区多种发电资源协调调度管理体系及现状，构建了多种发电资源协调优化调度模型，并采用改进的细菌觅食算法对模型进行寻优求解，对比分析含可再生发电资源的发电系统优化调度与传统发电资源调度的经济性，为内蒙古地区风电的大规模并网提供调度方案。