• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)性的風(fēng)-火機(jī)組組合模型研究

      2012-01-24 12:25:10王和先
      電子設(shè)計(jì)工程 2012年17期
      關(guān)鍵詞:風(fēng)火隨機(jī)性火電

      王和先

      (山東聊城供電公司 山東 聊城 252000)

      大力發(fā)展低碳新能源是應(yīng)對(duì)氣候變化、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑之一。風(fēng)電技術(shù)近幾年發(fā)展勢(shì)頭迅猛,風(fēng)電年裝機(jī)容量快速增長(zhǎng)[1]。然而,風(fēng)電本身具有隨機(jī)性、間歇性特點(diǎn)[2-3],目前對(duì)風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差還比較大,預(yù)測(cè)水平還不能滿足電力系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的需要[4-5]。因此,大規(guī)模的風(fēng)電并網(wǎng)改變了傳統(tǒng)基于電源可靠性和負(fù)荷可預(yù)測(cè)性的機(jī)組組合模式。

      風(fēng)電機(jī)組組合問(wèn)題是一個(gè)多變量、多約束、高度非線性混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題,其中又有隨機(jī)變量,其難點(diǎn)在于多變量、多約束、非線性和隨機(jī)變量的處理[6]。

      文獻(xiàn)[7]、[8]、[9]等認(rèn)為從電網(wǎng)角度來(lái)看,由于風(fēng)力發(fā)電過(guò)程中不需要燃料,風(fēng)力發(fā)電成本是最便宜的,電網(wǎng)優(yōu)先考慮調(diào)度全部風(fēng)電。這種假設(shè)是符合當(dāng)初開發(fā)風(fēng)電、利用風(fēng)電節(jié)能減排這個(gè)出發(fā)點(diǎn)的。因此機(jī)組組合模型的目標(biāo)函數(shù)主要考慮火電機(jī)組運(yùn)行費(fèi)用,而風(fēng)電機(jī)組則主要體現(xiàn)在功率平衡約束中。這種機(jī)組組合思想源于火電機(jī)組組合,思路清晰,不足之處在于沒有體現(xiàn)風(fēng)電的隨機(jī)性或通過(guò)直接提高系統(tǒng)備用容量來(lái)處理風(fēng)電隨機(jī)性影響。

      為了使機(jī)組組合更好地適應(yīng)風(fēng)電的隨機(jī)性,目前文獻(xiàn)中常見的有兩種方法:采用隨機(jī)規(guī)劃中的機(jī)會(huì)約束模型[6,10-12]和引入隸屬度函數(shù)采用模糊模型[13-15]。為了處理含有風(fēng)電機(jī)組的機(jī)組組合模糊建模問(wèn)題,一般通過(guò)建立目標(biāo)函數(shù)與風(fēng)電機(jī)組出力的隸屬度函數(shù)來(lái)對(duì)機(jī)組組合問(wèn)題進(jìn)行模糊化處理。其中,隸屬度函數(shù)的確定對(duì)模糊建模的好壞至關(guān)重要。然而,目前還沒有一套行之有效的方法來(lái)確定目標(biāo)函數(shù)與風(fēng)電機(jī)組出力的隸屬度函數(shù),而往往只是根據(jù)實(shí)驗(yàn)或經(jīng)驗(yàn)得到的[13]。

      在實(shí)際應(yīng)用中,采用隨機(jī)規(guī)劃中的機(jī)會(huì)約束模型來(lái)計(jì)及機(jī)組組合中的風(fēng)電隨機(jī)性比較多。文獻(xiàn)[6]、[12]等在含風(fēng)機(jī)的機(jī)組組合中用機(jī)會(huì)約束計(jì)及風(fēng)電的隨機(jī)性,為了使機(jī)組組合模型適應(yīng)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃,都用成本期望最小來(lái)代替一般模型的以成本最小目標(biāo)函數(shù),并把約束條件中的爬坡約束、備用約束等不等式約束變成機(jī)會(huì)約束。其實(shí),在含風(fēng)機(jī)的機(jī)組組合中,按照上面的假設(shè),認(rèn)為風(fēng)機(jī)沒有燃料成本,這樣在以發(fā)電成本最小為目標(biāo)的機(jī)組組合模型中,目標(biāo)函數(shù)里就不含隨機(jī)變量風(fēng)電。隨機(jī)變量風(fēng)電僅在約束條件中出現(xiàn),可以只將不計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)性機(jī)組組合模型中含風(fēng)電的約束條件變?yōu)闄C(jī)會(huì)約束,而沒有必要將目標(biāo)函數(shù)變?yōu)槌杀酒谕钚?,將機(jī)組組合模型復(fù)雜化。本文正文從這個(gè)角度提出計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)性的機(jī)組組合模型。

      1 計(jì)及隨機(jī)性的模型設(shè)計(jì)

      機(jī)組組合問(wèn)題的優(yōu)化目標(biāo)是在調(diào)度周期內(nèi)通過(guò)發(fā)電機(jī)組的啟停和出力安排使成本最小。參照文獻(xiàn)[8]等的假設(shè),認(rèn)為由于風(fēng)電機(jī)組在運(yùn)行時(shí)不消耗燃料成本,不排放污染物,其他運(yùn)行成本可以忽略的情況下,在以系統(tǒng)成本最小為目標(biāo)的風(fēng)火機(jī)組組合中只考慮火電機(jī)組的燃料成本、機(jī)組啟停成本和污染物排放成本。風(fēng)電的隨機(jī)性對(duì)模型的影響主要發(fā)生在系統(tǒng)的功率平衡約束和備用約束上,具體目標(biāo)函數(shù)如下。

      式中,F(xiàn)為總成本;T為一個(gè)調(diào)度內(nèi)總的時(shí)段數(shù),通常為24小時(shí);I為可以參加調(diào)度的火電總機(jī)組數(shù);Ui,t為火電機(jī)組i在時(shí)段 t的運(yùn)行狀態(tài)變量,Ui,t=0 表示停機(jī),Ui,t=1 表示運(yùn)行;Pi,t為火電機(jī)組 i在時(shí)段 t的有功出力;Fi(Pi,t)為火電機(jī)組 i在時(shí)段 t的發(fā)電費(fèi)用,本文采用 Fi(Pi,t)=ai+biPi,t+ci(Pi,t)2模型,其中 ai、bi、ci為 火 電 機(jī) 組 i 的 費(fèi) 用 函 數(shù) 系 數(shù) ;Emi(Pi,t) 為 火 電機(jī)組 i在時(shí)段 t發(fā)電的綜合環(huán)境成本,本文采用 Emi(Pi,t)=αi+βiPi,t+γi(Pi,t)2模型,其中,αi、βi、γi為火電機(jī)組 i的綜合環(huán)境成本費(fèi)用函數(shù)系數(shù);Si為火電機(jī)組i的啟動(dòng)費(fèi)用,如式(2)所示,Shoti為火電機(jī)組i的熱啟動(dòng)費(fèi)用,Scoldi為火電機(jī)組i的冷啟動(dòng)費(fèi)用,Tcoldi為火電機(jī)組i的冷啟動(dòng)時(shí)間,Ti,t為火電機(jī)組i在時(shí)段t已經(jīng)連續(xù)運(yùn)行(為正值)或連續(xù)停機(jī)(為負(fù)值)的時(shí)間。

      系統(tǒng)約束條件如下:

      1)功率平衡約束

      式中,PD,t為系統(tǒng)時(shí)段 t的總負(fù)荷;Pˉwj,t為根據(jù)氣象部分預(yù)報(bào)風(fēng)速計(jì)算而得的風(fēng)電機(jī)組j在時(shí)段t里的出力,即稱風(fēng)電機(jī)組j在時(shí)段t里的出力的預(yù)報(bào)測(cè),J為系統(tǒng)中風(fēng)電機(jī)組總數(shù)。

      2)機(jī)組出力約束

      式中,Pwjmax、Pwjmin分別為風(fēng)電機(jī)組 j有功出力的上、下限;Pimax、Pimin分別是火電機(jī)組i有功出力的上、下限。

      3)火電機(jī)組的爬坡約束

      式中,DR,i和 UR,i為火電機(jī)組 i在時(shí)段 t的有功出力下降速率和上升速率。

      4)系統(tǒng)備用的機(jī)會(huì)約束

      為計(jì)及風(fēng)火系統(tǒng)中風(fēng)電機(jī)組出力隨機(jī)因素的影響,機(jī)組組合模型中設(shè)置旋轉(zhuǎn)備用約束以保證發(fā)電系統(tǒng)的充裕度。在計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)因素的情況下,某時(shí)刻系統(tǒng)所有被調(diào)度機(jī)組的總?cè)萘看笥谠摃r(shí)刻負(fù)荷及備用容量的概率應(yīng)大于某一給定的置信度,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

      式中,P~wj,t表示風(fēng)電機(jī)組j在時(shí)段t里的出力的隨機(jī)變量,η為系統(tǒng)備用容量系數(shù)。這個(gè)約束的思想是先根據(jù)風(fēng)電出力預(yù)報(bào)值制定出火電機(jī)組出力,再用機(jī)會(huì)約束條件檢驗(yàn)這個(gè)已經(jīng)制定好的火電機(jī)組組合所提供的旋轉(zhuǎn)備用能否滿足風(fēng)電機(jī)組出力的波動(dòng)。因此,式(1)至式(7)組成計(jì)及隨機(jī)性的風(fēng)火機(jī)組組合模型。

      由于風(fēng)電的隨機(jī)性,導(dǎo)致目前風(fēng)電預(yù)測(cè)的困難。從文獻(xiàn)[16]等可知,目前很多預(yù)測(cè)風(fēng)速的預(yù)測(cè)偏差在25%~40%,部分預(yù)測(cè)偏差可能減小到20%。因此在機(jī)組組合中如果完全按照預(yù)測(cè)的風(fēng)電執(zhí)行,則會(huì)存在較大的偏差,系統(tǒng)的電能質(zhì)量和安全穩(wěn)定性也將會(huì)受到影響。但是如果完全不考慮風(fēng)電的預(yù)測(cè),一味地按照Weibull分布函數(shù)隨機(jī)產(chǎn)生風(fēng)速,計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)的出力,則很明顯具有較大的盲目性,也不能充分保證風(fēng)電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)性。因此,如果把風(fēng)的隨機(jī)性和預(yù)測(cè)的規(guī)律性有機(jī)結(jié)合起來(lái),則既可以避免盲目性,又可以最大限度地減少火電機(jī)組出力,節(jié)省成本[9]。本文計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)性時(shí)假設(shè)風(fēng)電機(jī)組的波動(dòng)特性為:風(fēng)電機(jī)組出力以預(yù)報(bào)值為平均值,在此平均值的±40%內(nèi)均勻隨機(jī)波動(dòng)。(注:根據(jù)文獻(xiàn)[16],這里取風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差最大值40%為風(fēng)速的隨機(jī)波動(dòng)范圍,模擬計(jì)算在最不理想情況下的結(jié)果。)即:

      其中,R(-40%,+40%)表示風(fēng)電機(jī)組在±40%內(nèi)隨機(jī)波動(dòng)(且不超過(guò)機(jī)組出力上限,超出則切機(jī)。)。以表的預(yù)測(cè)風(fēng)速為例,其風(fēng)速預(yù)報(bào)值與波動(dòng)范圍如圖1所示。

      圖1 風(fēng)電場(chǎng)出力預(yù)報(bào)及其隨機(jī)變化范圍Fig.1 Predicted output of wind farm and its random range

      2 算例分析

      文中選擇文獻(xiàn)[17]中的某10臺(tái)火電機(jī)組與一天24個(gè)時(shí)段的負(fù)荷及4臺(tái)風(fēng)電機(jī)組組成的系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算分析。每臺(tái)風(fēng)電機(jī)組出力根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)當(dāng)?shù)貧庀蟛块T風(fēng)速預(yù)報(bào)計(jì)算而得,稱為風(fēng)電機(jī)組出力預(yù)報(bào)值,見表1。

      文中采用基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的自適應(yīng)協(xié)同進(jìn)化算法[13]進(jìn)行求解,該算法的主要特點(diǎn)是在使用自適應(yīng)協(xié)同進(jìn)化算法時(shí),在子系統(tǒng)各個(gè)個(gè)體進(jìn)行獨(dú)立的遺傳算法過(guò)程中,增加用隨機(jī)模擬檢驗(yàn)每個(gè)個(gè)體是否滿足機(jī)會(huì)約束。如果該個(gè)體滿足機(jī)會(huì)約束,則繼續(xù);如果不滿足,則需要按一定規(guī)則改變?cè)搨€(gè)體的某段編碼,返回到個(gè)體調(diào)整階段重新進(jìn)行調(diào)整直至滿足機(jī)會(huì)約束再進(jìn)行下一步。仿真結(jié)果如表2所示。

      表1 風(fēng)電機(jī)組出力預(yù)報(bào)值(單位:MW)Tab.1 Predicted output of wind farm(MW)

      表2 計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)性的風(fēng)火機(jī)組合中火電機(jī)組出力(單位:MW)Tab.2 Therm al units output of therm al-wind unit comm itment considering the randomness of wind power

      從表3可以看出,計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)性的風(fēng)火系統(tǒng)的發(fā)電成本明顯要高于不計(jì)及電隨機(jī)性的風(fēng)火系統(tǒng)。這是由于風(fēng)電機(jī)組隨機(jī)波動(dòng),發(fā)電系統(tǒng)要為其提供旋轉(zhuǎn)備用,而在風(fēng)火發(fā)電系統(tǒng),這部分旋轉(zhuǎn)備用自然由火電機(jī)組承擔(dān)了。因此,火電機(jī)組要增加煤耗,系統(tǒng)的成本也相應(yīng)增加。從而驗(yàn)證了模型的正確性。

      表3 計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)性與否的風(fēng)火發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電成本對(duì)比(單位:$)Tab.3 Cost comparison of w ind-therm al power system between considering or not the randomness of wind power

      3 結(jié)束語(yǔ)

      文中提出的計(jì)及風(fēng)電隨機(jī)性的機(jī)組組合模型既反應(yīng)了風(fēng)電隨機(jī)性的特點(diǎn),又克服了風(fēng)電隨機(jī)性對(duì)傳統(tǒng)機(jī)組組合模型的影響,保留了傳統(tǒng)機(jī)組組合目標(biāo)函數(shù)的形式,避免了模型的復(fù)雜化,對(duì)大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的機(jī)組組合具有一定的實(shí)用意義。

      可以不難看出,風(fēng)火系統(tǒng)中,風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)雖然可以分擔(dān)火電機(jī)組的部分負(fù)荷,降低火電機(jī)組的發(fā)電成本。但是,其隨機(jī)波動(dòng)特性也會(huì)增加火電機(jī)組發(fā)電成本,甚至有時(shí)風(fēng)電場(chǎng)的波動(dòng)會(huì)超出火電機(jī)組的爬坡極限。然而風(fēng)電的這種隨機(jī)性是風(fēng)電自身固有特性,單純依靠自身無(wú)法解決。為了減少風(fēng)電隨機(jī)性給系統(tǒng)帶來(lái)的負(fù)面影響,需要要給風(fēng)火系統(tǒng)配置儲(chǔ)能裝置。

      [1]Global wind energy Council.Global Wind Statistics 2010[EB/OL].(2011-02-02).http://www.gwec.net/.2011.02.02.

      [2]楊秀媛,肖洋,陳樹勇.風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速和發(fā)電預(yù)測(cè)研究[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2005,25(11):1-5.YANG Xiu-yuan,XIAO Yang,CHEN Shu-yong.Wind speed and generated power forecasting in wind farm[J].Proceedings of the CSEE,2005,25(11):1-5.

      [3]Kamal L,Jafri Y Z.Time series models to simulate and forecast hourly averaged wind speed in Wuetta,Pakistan[J].Solar Energy,1997,61 (1):23-32.

      [4]Maddaloni JD,Rowe A M,Kooten G C.Wind integration into various generation mixtures[J].Renewable Energy,2009,34(3):807-814.

      [5]張曉花.節(jié)能減排下風(fēng)火蓄機(jī)組組合研究[D].南京:河海大學(xué),2010.

      [6]江岳文,陳沖,溫步瀛.含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)機(jī)組組合問(wèn)題隨機(jī)模擬粒子群算法 [J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2009,24(6):129-137.JIANG Yu-wen,CHEN Chong,WEN Bu-ying.Particle swarm research of stochastic simulation for unit commitment in wind farms integrated power system[J].Transactions of China electrotechnical socity,2009,24(6):129-137.

      [7]Ruiz PA,Philbrick CR,Sauer PW.Wind power day-ahead uncertainty management through stochastic unit commitment Policies[C]//Power Systems Conference and Exposition,2009.PES'09.IEEE/PES 15-18,2009:1-9.

      [8]CHEN Chun-lung.Optimal wind-thermal generating unit commitment[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2008,23(1):273-280.

      [9]王彩霞,喬穎,魯宗相,等.低碳經(jīng)濟(jì)下風(fēng)火互濟(jì)系統(tǒng)日前發(fā)電計(jì)劃模式分析 [J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2011,35(22):111-117.WANG Cai-xia,QIAO Ying,LU Zong-xiang,et al.Day-ahead dispatch mode for wind-thermal power system in low-carbon economy[J].Automation of Electric Power Systems,2011,35(22):111-117.

      [10]Chen W T,Li Y P,Huang G H,et al.A two-stage inexactstochastic programming model for planning carbon dioxide emission trading under uncertainty[J].Applied Energy,2010,87(3):1033-1047.

      [11]DING Xiao-ying,LEE Wei-jen,WANG Jian-xue,et al.Studies on stochastic unit commitment formulation with flexible generating units[J].Electric Power Systems Research,2010,80 (1):130-141.

      [12]孫元章,吳俊,李國(guó)杰,等.基于風(fēng)速預(yù)測(cè)和隨機(jī)規(guī)劃的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度 [J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2009,29(4):41-47.SUN Yuan-zhuang,WU Jun,LI Guo-jie,et al.Dynamic economic dispatch considering wind power penetration based on wind speed forecasting and stochastic programming[J].Proceedings of the CSEE,2009,29(4):41-47.

      [13]張曉花,趙晉泉,陳星鶯.含風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組組合的模糊建模和優(yōu)化[J].科技導(dǎo)報(bào),2009,27(20):102-105.ZHANG Xiao-hua,ZHAO Jin-quan,CHEN Xing-ying.Fuzzy modeling and optimization based on unit commitment of a power system intergrated with wind power[J].Science&Technology Review,2009,27(20):102-105.

      [14]SUChung-Ching,Hsu Yuan-Yih.Fuzzy dynamic programming:an application to unit commitment[J].IEEE Transactions on Power Systems,1991,6(3):1231-1237.

      [15]Siahkali H,Vakilian M.Fuzzy generation scheduling for a generation company (GenCo) with large scale wind farms[J].Energy Conversion and Management,2010,51 (10):1947-1957.

      [16]中國(guó)可再生能源發(fā)展戰(zhàn)略研究項(xiàng)目組.中國(guó)可再生能源發(fā)展戰(zhàn)略研究叢書 (風(fēng)能卷)[M].北京:中國(guó)電力出版社,2008.

      [17]Ongsakul W,Petcharaks N.Unit commitment by enhanced adaptive lagrangian relaxation[J].IEEE Trans on power systems,2004,19(1):620-628.

      猜你喜歡
      風(fēng)火隨機(jī)性火電
      考慮頻率二次跌落抑制的風(fēng)火聯(lián)合一次調(diào)頻控制
      能源工程(2021年5期)2021-11-20 05:50:42
      十二生肖·蛇
      馬年生人初之氣運(yùn)氣養(yǎng)生
      火電施工EPC項(xiàng)目管理探討
      淺析電網(wǎng)規(guī)劃中的模糊可靠性評(píng)估方法
      功率調(diào)制在風(fēng)火打捆孤島直流外送中的應(yīng)用研究
      考慮負(fù)荷與分布式電源隨機(jī)性的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化
      適用于隨機(jī)性電源即插即用的模塊化儲(chǔ)能電池柜設(shè)計(jì)
      向下的火電
      能源(2015年8期)2015-05-26 09:15:36
      火電脫硝“大限”將至
      庄河市| 册亨县| 双牌县| 汝州市| 庆阳市| 涿鹿县| 苏尼特右旗| 望都县| 克东县| 靖江市| 靖西县| 丰都县| 怀化市| 德州市| 县级市| 西城区| 普兰店市| 巴林右旗| 汉沽区| 阿瓦提县| 疏勒县| 社旗县| 丹阳市| 措美县| 会同县| 休宁县| 邢台县| 淳化县| 梁平县| 寻乌县| 通榆县| 曲阳县| 滨海县| 清水县| 文登市| 宜兰市| 五莲县| 全州县| 呼和浩特市| 灌阳县| 象州县|