计及风电成本的电力系统动态经济调度_翁振星
考虑储能装置风电场的动态经济调度
所 期望 的路 径 流 向 负 荷 是 调 度 方 案 是 否 可 行 的 关
键． 很少 有 学者 考虑 储 能装 置 ， 而 风 电场 中加 入 储 然
能装置 可 以调节 风 电功 率 的输 出 ， 化 系 统 的运 行 ， 优 得 到 更 加 有 效 的 经 济 调 度 方 案 ． 文 将 研 究 考 虑 储 本
２ 华 北 电 力 大 学 电 气 与 电 子 工 程 学院 ， 北 保 定 ０ １ ０ ） ． 河 ７０ ３
［ 摘 要 ］在 考 虑 储 能 装 置 风 电 场 的 动 态 经 济 调 度 问 题 中 ， 何 将 储 能 装 置 有 效 地 体 现 在 模 型 之 中 ， 分 发 挥 储 能 装 如 充
置 的作 用 是 问 题 的 关 键 ． 先 综 合 考 虑 风 电 波 动 与 负 荷 波 动 情 况 ， 用 储 能 装 置 平 滑 系 统 功 率 ， 后 将 平 滑 后 的 系 首 利 然 统 功 率 在 火 电 机 组 之 间优 化 分 配 ， 而 将 本 课 题 分 解 为 两 个 子 优 化 问 题 ， 立 了考 虑 储 能 装 置 风 电 场 的 动 态 经 济 调 从 建 度 模 型． 于 混 沌 粒 子 群 优 化 算 法 ， 出 了动 静 结 合 罚 因子 、 沌 扰 动 范 围 随 迭 代 次 数 线 性 减 小 等 改 进 措 施 ． 例 表 基 提 混 算
［ 章 编 号 － ０ ３ ４ ８ （ ０ １ ０ — ０ ０ — ０ 文 １ ０ — ６ ４ ２ １） １ ０ １ ４ １
考 虑 储 能装 置 风 电场 的动 态 经 济 调 度
王 魁 张 步 涵 胡 永 强 ， ，
（ ． 北 省 电 力 安 全 与 高效 重 点 实验 室 （ 中科 技 大 学 ） 湖 北 武 汉 ４ ０ ７ ； １湖 华 ， ３ ０４
LINGO在风电并网电力系统动态经济调度中的应用
穿透功率对电力系统稳定性 的影响， 通过改进粒子群
算法进行了含风电场电力系统经济调度问题的多 目 标 优化问题求解 。文献［ ］ ５ 考虑电力市场条件下风 电场
Ｋ ｅ ｒ ｓ： ｉｄ ｐ ｗ ｒｉｔｇａｅ ｙ ｔｍ； ｙ ａ ｃ ｅｏ ｏ ｃｄｓ ａｃ ｓ ｉｎ ｎ ｅ ｅ ｅ Ｌ ＮＧＯ ｙ ｗｏ ｄ ｗ ｎ ｏ ｅ ｅ ｔｄ ｓｓｅ ｄ ｎ ｍｉ ｃ ｎ ｍｉ ｉｐ ｔｈ；ｐｎ ｉｇｒｓｒ ； ｎ ｒ ｖ Ｉ
１ 引言
电力系统动态经济调度是在满足系统供 电要求和
Ａｂｓ ｒ ｃ ： ｈ ｏ ｒｏ ｔｕ ｆｔｅｍａ ｎｔｉ ｐ ｉ ｚ ｄ ｔ ｂａｎ ａ ｓ ｏｔｔｒ ｙ ａ ｃ ｅ ｏ ｏ ｃ ｄｓ ａｃ ｃ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅｐ ｗｅ ｕｐ ｔｏ ｒ ｌ ｉ ｓｏ ｔ ｅ ｏｏ ｔｉ ｈ ｒ— ｍ ｄ ｎ ｍｉ ｃｎ ｍｉ ｉｐ ｔｈ ｓｈ ｍｅｉ ｈ ｕ ｍｉ ｅ
Ａｐ ｉａ ｉｎ ｆＬＩ ｐｌｃ ｔｏ ｏ ＮＧ Ｏ ｎ Ｄｙ ｍ ｉ ｏ ｍ ｉ ｉ ｎａ ｃＥｃ ｎｏ ｃ
Ｄｉｐ ｔ ｈ ｎ ｆｔ ｅＷ ｉ ｄ Ｐｏ ｒ Ｉ ｔｇ ａ ｅ ｙ ｔｍ ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｏ ｈ ｎ ｗｅ ｎ ｅ ｒ ｔｄ Ｓ ｓｅ
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的效果。并且 ， 随着 ＬＮ Ｏ功能的不断扩展 ， ＩＧ 它应用于电力 系统经济调度的优越性也随之增加。经典算例结果
表 明，Ｉ Ｇ ＬＮ Ｏ软件的稳定性好、 寻优速度快、 优化结果好， 具有高效的搜索能力和适应性。
电力系统中的风光储一体化调度优化研究
电力系统中的风光储一体化调度优化研究随着气候变化日益严峻的形势和全球对可再生能源的需求日益增长，风力和光伏发电已经成为了现代电力系统中不可或缺的组成部分。
然而，由于风力和光伏发电的间歇性和不稳定性，其在电力系统中的集成面临一系列的技术挑战。
为了解决这些问题，风光储一体化技术应运而生。
本文将探讨电力系统中的风光储一体化调度优化的研究。
风光储一体化技术的基本原理是将风力发电和光伏发电与储能技术有机地结合起来，以便在供电不足或电网负荷过高时能够实现能量存储和释放。
通过储能系统，风力和光伏发电可以将其产生的电力存储起来，以便在需要时能够供应给电力系统。
这种一体化调度的关键在于找到最优的调度策略，以最大化可再生能源利用，保证电力系统的可靠性和经济性。
在优化调度方面，主要存在三个问题：最优发电调度问题、储能装置容量配置问题和电网容量优化问题。
首先，最优发电调度问题是指如何合理安排风力和光伏发电的输出功率，以使得系统总体效益最大化。
这个问题涉及到对风力和光伏发电的输出进行预测和调度的方法，以及对电力系统的负荷需求进行准确预测的技术。
其次，储能装置容量配置问题是指如何确定合适的储能装置容量，以应对不同的电力系统需求。
储能设备的容量大小直接影响到风光储一体化系统的性能和经济效益。
因此，在进行储能装置的容量配置时，需要考虑到系统稳定性、经济性和环境可持续发展的要求。
最后，电网容量优化问题是指如何通过合理规划电力系统的输电线路和变电站容量，以满足风光储一体化设备的供应需求。
由于风光储一体化系统通常分布在电力系统的各个节点，因此需要对电网进行优化设计，以确保风光储一体化系统的稳定运行，并降低电网的损耗和成本。
为了解决以上问题，研究学者们提出了不同的优化调度方法和算法。
一种常用的方法是基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的调度优化方法。
该方法通过建立数学模型来预测风力和光伏发电的输出及负荷需求，以根据最优控制策略来调整发电和储能的功率输出。
简述计及风电旋转备用约束的经济调度原理
简述计及风电旋转备用约束的经济调度原理黄强;简俊威;钟其源;莫超【摘要】为解决风电大规模并网给电力调度带来的困难,本文建立了基于风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度模型.该模型在满足系统负荷平衡的约束条件下,以燃料成本最低为优化目标.【期刊名称】《电子世界》【年(卷),期】2017(000)020【总页数】2页(P75,77)【关键词】风电;旋转备用;经济调度【作者】黄强;简俊威;钟其源;莫超【作者单位】广东工业大学;广东工业大学;广东工业大学;广东工业大学【正文语种】中文短期风速概率特性多采用风速预测值和误差预测的正态分布来估算某一时段或某一天的风电机组（wind turbine generation system，WTGS）出力值[1]：式中：为预测的平均风速；为风速预测误差的标准差；v为当地风速值。
WTGS有功输出与常规发电机有很大的不同，很大程度上取决于风机轮毂高度处的风速，可由下式表征两者关系[2]：式中：，；Pr是WTGS的额定功率；vr、vci、vco分别是WTGS的额定风速、切入风速及切出风速。
总燃料费用最少：(1)目标函数：式中：F为总发电成本；T为调度周期内的时段数；N为常规机组总数；Pi,t为机组i在时段t输出的有功功率；Fit (Pi,t )为发电机组i在时段t产生的运行成本。
当考虑阀点效应时，机组i在时段t产生的运行成本Fit (Pi,t )可表示为：式中：ai，bi，ci为机组i的燃料费用系数；ei，fi为阀点效应系数；Pimin为机组i出力下限。
(2)功率平衡约束：式中：PDt为时段t的传输网损；PLt为时段t的负荷需求。
系统传输损耗则可由文献[3]提供的网损系数矩阵B求得：(3)机组运行约束：式中：Pimax为机组i出力上限。
(4)机组爬坡率约束：式中：URi为机组i向上爬坡率；DRi为机组i向下爬坡率；T60为每个时段为60min。
同时考虑机组的有功出力约束与爬坡率限制时，式(7)和(8)可由式(9)表示：(5)系统正旋转备用约束：式中：SSRtu为系统在t时段提供的正旋转备用总容量；为机组i在t时段提供的10分钟响应备用容量；D%为总负荷预测误差对系统正旋转备用的需求；wu%为风电预测误差对系统正旋转备用的需求；为机组i在t时段的出力上限；T10为旋转备用响应时间为10min；T60为表示一个时段为60min。
含风电场的电力系统经济调度的分析
含风电场的电力系统经济调度的分析作者：刘申陈凯于溪龙来源：《科技创新与应用》2017年第34期摘要：根据风电随机波动的特点可以将含风电场的电力系统进行合理调整，从而有效解决系统内部的经济调度问题。
文章对当前我国风电并网对于电力系统经济调度的影响着手，在此基础上分析了含风电场系统经济调度模型的建立方法、备用问题与风险管理以及其他相关经济调度模型等，同时也分析了含风电场的电力系统经济调度问题求解方法，旨在为关注这一领域的人士提供一些参考意见。
关键词：含风电场；经济调度；风险管理；遗传算法中图分类号：TM73 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）34-0130-02引言随着我国国民经济的发展以及科学技术水平的提高，各界对我国风力发电领域中的经济调度问题的关注程度越来越高。
电力系统中关于经济调度问题的研究，其本质是研究满足运行极限约束与系统能量平衡的前提下，以最优经济性为目标进行优化调度的问题。
当前国内外学者对含风电场中经济调度问题研究已经取得了诸多成果，但如何对含风电场风力预测水平和经济调度能力进行提高，仍需要进一步探索。
1 风电并网对于电力系统的经济调度影响风电并网通过将大量的风能资源并入到我国电力系统当中，建立起含风电场实现了我国电力事业的优化发展。
在电力系统中，经济调度的任务主要用于满足一定电能质量与安全的前提下，全面提升电场运行的经济效率，即通过合理利用现有资源和设备，以最少的运行费用与燃料消耗量实现用户用电满意度和可靠性的最大化。
以风电作为主要代表的新能源开发与应用，将传统电力系统的基本形态进行了调整，同时电力系统中的控制方式、运行特性和结构形态环节都发生了深刻的变革。
新型能源系统对于电网的调度水平提出了全新的要求，该系统下要求电网内部的系统经济调度模型的约束调价和目标函数都需要依托于含风电场中风电的不确定性及其所造成的影响，从而大大增加了模型计算的复杂程度。
传统电场中关于经济调度的关键在于负荷预测的准确性以及电源的可靠程度等，其中的难点为负荷预测环节。