考虑能源环境效益的含风电场多目标优化调度
含风电场的电力系统低碳调度模型及仿真研究
含风电场的电力系统低碳调度模型及仿真研究
黄幸 ．陈道君
（１．武汉大学数学与统计学院，湖北武汉４３００７２；２．武汉大学电气工程学院，湖北武汉４３００７２）
摘要：针对含风电场的电力系统优化调度问题，在风电功率全额上网的基础上，从保护生态环境、促进电力系 统低碳化发展的角度考虑“能源环境效益”概念，构建含风电场的电力系统低碳调度模型。该模型综合考虑了发 电资源消耗量和能源环境效益多个目标，较好地兼顾了电力生产的经济因素和环境因素。通过定义目标隶属度 函数将确定性问题模糊化，采用最大满意度法将多目标优化问题转化为单目标问题，利用综合模拟退火思想的 改进粒子群算法求解计算。实例验证表明，所提低碳调度模型合理，能够在传统经济调度的基础上更好地保护生 态环境，促进电力系统调度的低碳化。 关键词：低碳调度；风电场；模糊建模；模拟退火粒子群算法 中图分类号：ＴＭ７３４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３—７５９８（２０１３）Ｏ１—００１９—０５
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｌｏｗ－ｃａｒｂｏｎ Ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｗｉｎｄ Ｐｏｗｅｒ
Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
ＨＵＡＮＧ Ｘｉｎｇ ，ＣＨＥＮ Ｄａｏ－ｊＵＨ
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００７２，Ｃｈｉｎａ；
２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｆｕｌｌ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｅｎｅｒｇｙ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ａ ｌｏｗ－ｃａｒｂｏｎ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｒｅｓｏｌｖｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｆｏｒ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ ｂｙ ｔａｋｉｎｇ ｉｎｔｏ ａｃｃｏｕｎｔ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｐｒｏｔｅｃｔｉｎｇ ａｎｄ ｌｏｗ—ｃａｒｂｏｎ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｃ０ｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ１ｙ ｃｏｎｓｉｄｅｒｓ ｔｈｅ ｍｉｎｉｍｕｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｅｎｅｒｇｙ—ｅｎｖｉｍｎｍｅｎｔａＪ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ａｎｄ ｃａｎ ｆｉｎｄ ａ ｂａｌａｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｅｖｅｒｙ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉｓ ｆｕｚｚｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｄｅｆｉｎｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ｔｈｉｓ ｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ｉｓ ｒｅｆｏｒｍｕｌａｔｅｄ ｉｎｔｏ ａ ｓｉｎｇｌｅ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｂｙ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ—ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ．Ａ ｈｙｂｒｉｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｎｌ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｉｔ． Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄｉｓｐａｔｃｈ，ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｐｒｏｔｅｃｔ ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ ｌｏｗ—ｃａｒｂｏｎ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｌｏｗ－ｃａｒｂｏｎ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ；ｗｉｎｄ ｆａｒｍ；￣ｚｚｙ ｍｏｄｅｌｉｎｇ；ＰＳＯ—ＳＡ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度
考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度
摘要：随着能源危机的加剧和生态环境的恶化，近年来中国新能源发电，特别是风力发电发展迅猛。在风电提供清洁电能的同时，风电自身的波动性和间歇性等特点给含风电的电力系统调度带来了巨大的挑战，对含风电的电力系统进行优化调度以提高风电系统接入电网的经济性，已经成为风电大规模接入系统亟待解决的问题。以某地区日发用电数据，采用一种改进的自适应遗传算法进行分析计算。算例结果验证了所提模型的经济性，实现了平缓负荷曲线、降低电网运行成本的目标。
关键词：风电；需求侧响应；优化调度
为了缓解能源供求紧张局面以及保护自然生态环境，近年来我国大规模发展风力发电。风力发电一方面为电力系统提供大量清洁能源，另一方面自身间歇性、波动性和随机性的特点，也对传统电网的正常运行带来巨大冲击。例如传统电网调度存在局限性，造成各地风电场出现严重的弃风现象，电量损失问题日益突出，因此亟需研究风电优化调度模型。随着风电并网容量的增加以及各种需求侧资源接入电网，仅仅利用发电侧资源进行优化调度，已经不能满足含风电电网经济调度的要求，提出运用需求侧响应理论协调优化风电并网。
一、含风电的系统调峰能力
电力系统调峰能力一般指正常运行机组调峰容量能够满足负荷调峰需求的能力，其主要取决于系统电源结构，还与用电结构、传输容量等有关。目前，我国电源结构主要以火电机组为主，而且煤电机组占绝大部分，机组灵活调节能力较差。随着我国产业结构的升级，用电负荷峰谷差有不断增大的趋势，加大了系统的调峰需求。而且，随着风电产业的发展，由于其具有随机性和间歇性的特点，风电大规模并网后会给电力系统调峰能力带来巨大挑战。因此，对含风电的系统调峰能力进行了一定的研究。目前对含风电的系统调峰能力分析与评估主要从电量平衡、电力平衡以及调峰充裕性角度进行研究。[4]采用基于电量平衡的调峰能力算法，通过有调节能力的水电机组平滑处理具有随机波动性的风电出力，以达到水电和风电协调运行的目的。其虽然从整体上考虑电力系统的电量平衡，但是没有考虑电力平衡及风电并网后的概率性问题。
新能源电力系统多目标优化调度模式的探究
新能源电力系统多目标优化调度模式的探究
新能源电力系统的多目标优化调度模式主要目标包括经济性、可靠性和环境性。经济性是指调度模式能够最大程度地降低电力系统的成本，包括发电成本、输电成本和储能成本等。可靠性是指调度模式能够保证电力系统在供需平衡的情况下，保持稳定运行和可靠供电。环境性是指调度模式能够减少碳排放和减轻对环境的破坏。
为了实现新能源电力系统的多目标优化调度模式，研究者们提出了一些方法和技术。他们利用数学建模和优化算法来描述电力系统的调度问题，包括新能源出力预测、发电机组组合优化、负荷平衡和储能优化等。然后，他们使用多目标优化方法来求解这些问题，包括多目标遗传算法、多目标粒子群优化算法和多目标蚁群算法等。他们通过仿真和实验来验证所提出方法和技术的可行性和有效性。
使用多目标优化调度模式可以带来很多好处。它可以提高新能源电力系统的经济效益。通过减少成本和提高效率，可以降低电力价格，从而减轻社会和用户的负担。它可以提高新能源电力系统的可靠性。通过优化调度模式，可以保证电力系统的供需平衡和稳定运行，减少停电和事故的发生。它可以改善环境质量。通过减少碳排放和减轻对环境的破坏，可以保护生态环境，改善空气质量，减少全球气候变化对人类的影响。
尽管新能源电力系统的多目标优化调度模式具有很多优点，但仍然存在一些挑战和问题。新能源电力系统的复杂性和不确定性使得调度问题变得更加困难。多目标优化调度模式需要考虑很多的约束条件和指标，增加了问题的复杂性和求解的难度。多目标优化调度模式需要大量的计算资源和时间，对计算能力和算法效率提出了要求。
新能源电力系统的多目标优化调度模式是一个复杂而关键的问题。通过使用数学建模和优化算法，可以实现对新能源电力系统的经济性、可靠性和环境性进行优化调度。这将带来很多好处，但也面临很多挑战和问题。在未来的研究中，我们需要进一步探索和改进多目标优化调度模式，以提高新能源电力系统的性能和可持续发展。
风电场布局优化研究及资讯多目标问题求解方法
风电场布局优化研究及资讯多目标问题求解方法
随着全球对可再生能源的需求增加，风能作为一种清洁、可再生的能源来源受到了广泛关注。风电场作为一种常见的风能利用方式，在能源发展中扮演着重要角色。然而，风电场的布局问题一直是一个具有挑战性的任务，本文将研究风电场布局优化以及解决这一多目标问题的方法。
在风电场布局优化研究中，目标是找到最佳的风机布局方案，以最大化风能的捕获并最小化风机之间的干扰。优化风电场布局的关键在于如何在风能分布、地形条件和存在的限制条件下确定合适的风机位置。为了实现这一目标，研究人员采用了大量的方法和模型。下面将介绍几种常见的方法和模型。
第一种方法是基于物理规律的模型。这种方法试图利用风场模拟和计算风能的分布，以预测潜在的风机布局。通过计算不同风机布局方案的风能捕获率和风机之间的干扰情况，可以评估其优劣，并选择最佳方案。然而，这种方法通常需要大量的计算资源和时间，且对于规模较大的风电场布局优化问题并不适用。
第二种方法是基于启发式算法的优化模型。启发式算法是一种近似解决复杂问题的方法，能够在较短时间内找到较优解。在风电场布局优化中，遗传算法、粒子群优化和蚁群算法是常用的启发式算法。这些算法通过随机搜索的方式找到优化目标的局部最优解，并逐步优化布局方案。通过不断迭代和优化，最终得到全局最优解或接近最优解的结果。然而，启发式算法也存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题。 第三种方法是多目标优化模型。风电场布局优化问题通常涉及多个目标，例如最大化风能捕获、最小化风机之间的干扰和最小化工程成本等。传统的单目标优化方法不能很好地解决这些多目标问题。因此，研究人员提出了多目标优化模型，以寻找一组折衷解，以平衡不同目标间的冲突。多目标优化模型可以通过遗传算法、粒子群优化和进化算法等方法求解。通过对不同权重的目标函数进行调整和优化，可以得到一系列优化解，以供决策者参考。
虽然上述方法和模型在风电场布局优化研究中取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和待解决的问题。首先，如何准确预测风能的分布以及风机之间的干扰仍然是一个难题。其次，考虑到风电场在现实应用中的复杂性，如何将各种约束条件考虑在内，仍然需要进一步研究和改进。此外，如何提高优化方法的效率和准确性，也是一个重要的问题。
含风电电力系统的多目标随机优化调度
含风电电力系统的多目标随机优化调度
高延涛
【摘 要】提出了一种含风电电力系统的多目标优化调度的模型和研究方法,将模糊神经网络与遗传算法进行结合,以含风电电力系统的运行成本和环境污染参数为目标函数,通过MATLAB平台对IEEE30节点系统进行了仿真分析,仿真结果表明,所提出的模型能够使电力系统更加经济稳定地运行和降低环境污染,为调度人员制定合理调度计划提供参考.
【期刊名称】《通信电源技术》
【年(卷),期】2017(034)003
【总页数】3页(P22-23,26)
【关键词】风力发电;目标优化;调度;MATLAB
【作 者】高延涛
【作者单位】青岛大学 自动化与电气工程学院,山东 青岛 266071
【正文语种】中 文
近年来，风电等新能源得到了大力的发展，但是由于风能具有随机性和间歇性等区别于常规发电形式的弊端，研究风电并网后的电力系统优化调度的方法便显得尤为重要［1］。模糊建模法可以用模糊数来模拟风能的不确定性［2］，通过对初始种群进行模糊化处理，可以使遗传算法得到改进，进而更好的适应模型求解［3］。
式中，n为常规发电机的数目；f为常规发电机组的运行成本；Pi为第i台常规机组在t时刻的有功输出；ai、bi、ci依次是第i台常规机组成本函数系数。 1.2 考虑环境污染的目标函数
污染物排放总量最少是电力系统目标优化的一个重要目标，这个目标函数可以定义为：
1.1 电力系统运行经济性目标函数
在有风力发电参与的电力系统的优化调度中，火电机组运行最经济是至关重要的一个目的，这个目标函数可以定义为：
1.3 约束条件
（1）功率平衡约束
式中，Pwj是第j个风电场的调度运行计划；PL是系统的总负荷；nw是系统中风电场总数。
（2）机组容量约束
式中，是第i台常规机组实际的有功出力。
（3）爬坡速率约束
（4）备用容量约束
针对以上目标函数，这里采用备用容量约束条件，备用容量约束条件又可分为正旋转备用容量约束和负旋转备用容量约束。正旋转备用容量约束条件为：
考虑新能源接入的电力多目标优化调度赵光平
考虑新能源接入的电力多目标优化调度赵光平
摘要：在国民经济迅猛发展的过程中，生活与工业用电呈现持续上涨趋势，逐步显现用电需求和电力供应两者的矛盾。长期以来应用的供电模式将火力发电作为主体，因为近些年煤炭资源越来越少，并且日益加重因煤炭燃烧而导致的环境污染，所以目前正逐步向复合模式发展。多样性已成为电力来源的重要特征，尽可能减少火力发电，全面发展各项新能源，主要包括水电、太阳能与风电等，希望以此改善电力供应现状。
关键词：新能源；接入；电力；多目标；优化调度；
随着社会经济与科学技术的飞速发展，生态环境污染日益加剧，人们对环境保护的重视程度不断提高，并且不可再生能源锐减，而新能源极具优势，既可再生又无污染，因此得到大力发展与应用。通过新能源促进发电技术更大发展，同时也带给电力调度全新挑战。
一、概述
近年来，风能和太阳能等一系列低碳可再生能源逐渐得到开发利用。新能源所具有的环保和低成本的特性有利于低碳经济的发展，但单一小型新能源电站因装机容量偏小、调节能力差，其环保和低成本优势的发挥会受到限制。同时，新能源出力的间歇性与波动性进一步加大了系统调度的难度。随着新能源发电的种类增多以及规模的不断增大，可选调度方案也不断增多，因此，研究新能源接入对现有调度的影响具有重要意义。研究了在新能源接入的情况下电力系统以氮氧化合物排放量最小为目标函数时的环境经济调度问题，但对新能源的可靠性考虑不足。评估了电网可接纳风电容量对电力系统安全运行的影响，分析了风电接入的可靠性。
二、新能源作为发电来源带给电力调度的问题
1.组成形式的问题。在中国，近些年新能源装机以及发电量呈现逐年大幅上涨趋势，对能源结构调整产生巨大影响。就风力发电与太阳能发电而言，其具有较为成熟的技术，并且已经实现规模化开发及商业化应用，在所有种类的新能源中，风能和太阳能遥遥领先。对比其他国家，我国的风电规模与光伏发电增长速度都位居榜首，光伏发电和并网发电装机容量现已超过一亿千万。不过，生物质能和海洋能等新能源的存在形式通常为分散式，开发及应用均浅尝辄止，主要原因是缺乏经济效益、地理分布影响及发电技术水平有待提高等。
采用混合智能算法的含风电电力系统多目标优化调度
采用混合智能算法的含风电电力系统多目标优化调度
杨家然;王兴成;隋林涛;刘先正;罗晓芬
【摘 要】为了增强含风电电力系统的安全性和稳定性,提出一种计及运行风险及备用成本的含风电电力系统环境经济调度新模型.在目标函数中加入了系统运行风险指标和正、负旋转备用成本;增加了系统可靠性约束条件,确保了较低的系统运行风险,并同时获取正、负旋转备用量.采用一种新型高效的场景生成技术来描述风电功率的随机性.基于花授粉算法及差分进化算法提出一种具有时变模糊选择机制的多目标优化算法.将所提模型及求解方法在具有一个并网风电场的4机组系统中进行仿真.分析了各参数变化对系统运行的影响,并与其他两种启发式智能算法进行比较,验证了所提模型及算法的可行性和有效性.%In order to enhance the security
and stability of power system with wind power, a new environmental and
economic dispatch model of power system with wind power considering
operation risk and reserve cost is proposed. In the objective function, the
system operation risk index and positive and negative spinning reserve
cost are joined, and the system reliability constraints are increased, which
ensure the system run with the lower risk, and also obtain positive and
negative spinning reserve amount. A new and efficient scene generation
基于NSGA-Ⅱ算法的含风电场的电力系统动态经济调度
基于NSGA-Ⅱ算法的含风电场的电力系统动态经济调度
郝晓弘;何侃
【摘 要】本文针对风功率的不确定性,大规模风电并网给电力系统调度带来很多问题,考虑了风电功率波动对动态经济调度旋转备用的约束,在优化目标中计及了火电机组阀点效应和最小化污染物排放量对发电成本的影响.在10机系统上采用NSGA-Ⅱ算法进行仿真,并通过与改进的粒子群算法和遗传算法进行比较,验证了该算法对含风电场电力系统动态经济调度模型求解的合理性和优越性.%In this
paper,due to the uncertainty of wind power,in response to large-scale
wind power to the power grid after the impact of the system
operator.Considering the wind power fluctuations on the dynamic
economic dispatch of spinning reserve constraints.In the optimization
goal,the account of the impact of thermal power valve point effect and
minimize pollutant emissions for power generation costs.Adopted NSGA-Ⅱ algorithm simulation based on a typical 10 units test power system,and
through improved PSO and genetic algorithm is verified by comparing the
algorithm in wind power system dynamic scheduling model to solve
含风电场电力系统多目标无功优化研究
电工电．＿【（２０１２ Ｎｏ．８） 含风电场电力系统多目标无功优化研究
含风电场电力系统多目标无功优化研究
柳杰 ，柳林 ，温俊莹
（１太原供电公司，山西太原０ ３０００９；２太原钢铁集团有限公司，山西太原０３０００３）
摘要：针对风电场并网后的电力系统无功优化问题，建立了风电机组的稳态模型。介绍了恒速异 步风力发电机在潮流计算中的处理方法，并构建了以有功网损、节点电压越限为优化目标的多目标无功 优化模型。引入多目标粒子群优化算法寻求上述模型的最优解。以风电场接入ＩＥＥＥ３０节点为例进行仿真 计算，算例表明，应用粒子群多目标优化算法可以同时得到多组Ｐａｒｅｔｏ最优解，充分考虑了各个目标间 的竞争关系，为决策者提供了充足的选择方案，验证了该方法的有效性。 关键词：风电场；无功优化；多目标粒子群优化算法 中图分类号：ＴＭ６１４；ＴＭ７１４．３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００７—３１７５（２０１２）０８－００１８—０３
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｍｕｌｔｉ－Ｏｂｊ ｅｃｔｉｖｅ Ｒｅａｃｔｉｖｅ Ｐｏｗｅｒ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ
Ｐｏｗｅｒ Ｇｒｉｄ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ Ｗｉｎｄ Ｆａｒｍｓ
ＬＩＵ Ｊｉｅ ，ＬＩＵ Ｌｉｎ２，ＷＥＮ Ｊｕｎ—ｙｉｎｇ （１ ＴａｉｙｕａｎＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＢｕｒｅａｕ，Ｔａｉｙｕａｎ ０３０００９，Ｃｈｉｎａ；２ ＴａｉｙｕａｎＩｒｏｎ＆Ｓｔｅｅｌ（Ｇｒｏｕｐ）Ｃｏ．，Ｌ Ｔａｉｙｕａｎ ０３０００３ Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ｐｏｗｅｒ ｇｒｉｄ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｗｉｎｄ ｆａｒｍｓ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｈｅ ｓｔｅａｄｙ ｓｔａｔｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ．Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｗａｓ ｍａｄｅ ｔｏ ｔｈｅ ｄｉｓｐｏｓａｌ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｆｌｏｗ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｘｅｄ ｓｐｅｅｄ ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅｓ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ａ ｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｒｅｇａｒｄｉｎｇ ｔｈｅ ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｌｏｓｓｅｓ ａｎｄ ｂｕｓ ｖｏｌｔａｇｅ ｂｅｙｏｎｄ ｌｉｍｉｔｓ ａｓ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ．Ｍｕｌｔｉ・ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｎｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＭＯＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｔｈｅ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ａ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＩＥＥＥ３０ ｂｕｓ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｗｉｎｄ ｆａｒｍｓ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ＭＯＰＳＯ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｆｉｎｄ ｓｅｒｉｅｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｐａｒｅｔｏ ｏｐｔｉｍａｌ ｖａｌｕｅｓ，ｗｈｉｃｈ ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｅａｃｈ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ，ｐｒｏｖｉｄ— ｉｎｇ ｅｎｏｕｇｈ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅｓ ｆｏｒ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｅｒｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｖａｌｉｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗｉｎｄ ｆａｒｍ；ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｌＴｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
考虑风速随机性含风电系统的多目标优化调度模型研究
１２ 广西电力 ＧＵＡＮＧＸＩ ＥＩ ＣＴＲＩＣ Ｐ０ＷＥＲ ２０１３年第３６卷第３期 Ｖｏ１．３６ ＮＯ．３
考虑风速随机性含风电系统的多目标优化调度模型研究
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｍｕｌｔｉ・－’ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ
Ｗｉｎｄ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｗｉｎｄ Ｓｐｅｅｄ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ
秦珍
ＱＩＮ Ｚｈｅｎ
（广西电网公司物流（招标）服务中心，南宁５３００２３）
（Ｇｕａｎｇｘｉ Ｐｏｗｅｒ Ｇｒｉｄ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ（Ｔｅｎｄｅｒ）Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｎａｎｎｉｎｇ ５３００２３，Ｃｈｉｎａ）
摘要：随着我国风电场装机容量的增加，风电在电力系统的作用将逐渐显现，有必要对风电系统进行优化调度。对含有风 电场的电力系统进行优化调度时，在计及风速随机特性的基础上以火电运行过程中燃烧的煤炭能源与火电污染排放量为双重 目标建立多目标模型。由于风电出力存在预测误差，因此采用随机正态分布数来消除误差。以一个含有２个风电场和５个火电 厂的电力系统为例进行算例仿真及运算，优化结果表明了含有风电场的电力系统多目标优化调度模型的正确性与可行性。 关键词：煤耗特性；排放特性；风速随机性；多目标优化调度；风电机组输出功率特性 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｌｏｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｗｉｎｄ ｆａｒｍｓ ｉｎ ｏｕｒ ｃｏｕｎｔｒｙ，ａｎｄ ｔｈｅ ｇｒａｄｕａｌ ａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｏｆ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ ｒｏｌｅ ｉｎ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ，ｉｔ ｉｓ ｎｅｃｅｓｓａｒｙ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ．Ｉｎ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ，ａ ｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｗｉｔｈ ｄｏｕｂｌｅ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ ｗｈｉｃｈ ａｒｅ ｔｈｅ ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏａｌ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｏｌｌｕｔａｎｔ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｉｎ ｃｏａｌ ｐｏｗｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ． Ｔｈｅ ｒａｎｄｏｍ ｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｅｌｉｍｉｎａｔｅ ｅｒｒｏｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｏｕｔｐｕｔ．Ａ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２ ｗｉｎｄ ｆａｒｍｓ ａｎｄ ５ ｔｈｅｒｍａｌ ｐｌａｎｔｓ ｉｓ ｕｓｅｄ ａｓ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ．Ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｗｉｎｄ ｆａｒｍｓ ｉｓ ｃｏｒｒｅｃｔ ａｎｄ ｆｅａｓｉｂｌｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｏａｌ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ，ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ，ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ，ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｗｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｏｆ ｗｉｎｄ ｕｎｉｔ 中图分类号：ＴＭ７３２；ＴＭ６１４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７１—８３８０（２０１３）０３—００１２—０４