發(fā)布時間：2020-11-11 02:16

　　 隨著電力相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,現(xiàn)代電力系統(tǒng)面臨深刻的變革,經(jīng)濟調(diào)度作為電力系統(tǒng)的基本優(yōu)化問題之一,面臨著許多新的挑戰(zhàn)。對大規(guī)模電力系統(tǒng)而言,區(qū)域電網(wǎng)互聯(lián)愈加緊密,如何在保證各區(qū)域獨立運行的前提下實現(xiàn)全網(wǎng)分散優(yōu)化調(diào)度亟待解決。另外,風電作為清潔可再生能源,在大規(guī)模電力系統(tǒng)中的滲透率不斷上升,如何在分散優(yōu)化的基礎(chǔ)上進一步考慮風電隨機性的影響,也值得探討。而對智能電網(wǎng)來說,隨著通信自動化等技術(shù)的發(fā)展,如何充分利用各元件的智能特性,使得各元件能獨立調(diào)度決策而不失整體最優(yōu)性,也是一個非常有意義的課題。本文基于值函數(shù)近似理論,對上述三個課題展開研究。首先,對于多區(qū)域電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度問題,本文基于值函數(shù)近似理論實現(xiàn)其空間分解,并提出一種新的多區(qū)域電力系統(tǒng)分散優(yōu)化算法。將區(qū)域間的聯(lián)絡(luò)線功率作為反映各區(qū)域間聯(lián)系的狀態(tài)變量,并構(gòu)造相應(yīng)的值函數(shù)以表征每個區(qū)域的優(yōu)化決策對其它區(qū)域的影響情況,從而將集中式模型轉(zhuǎn)化為多區(qū)域分散優(yōu)化模型。根據(jù)各個區(qū)域的優(yōu)化子問題的凸性,采用分段線性函數(shù)對值函數(shù)進行逼近,并利用對偶變量不斷更新各近似值函數(shù)的斜率。本算法不依賴于初值,具有良好的收斂性能。通過數(shù)個測試系統(tǒng)和某實際系統(tǒng)的算例分析,驗證了所提算法的準確性和適應(yīng)性。隨后,考慮風電接入對多區(qū)域經(jīng)濟調(diào)度的影響,本文提出一種分散隨機優(yōu)化算法。先利用目標級聯(lián)分析法進行空間分解,將含風電場的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度集中優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為隨機分散優(yōu)化模型。再利用值函數(shù)近似理論進行時間分解,將各個區(qū)域的隨機動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題分解成一系列單時段子問題來求解,并根據(jù)區(qū)域間邊界節(jié)點相角信息對它們的優(yōu)化方案進行協(xié)調(diào)。通過數(shù)個測試系統(tǒng)和某實際系統(tǒng)的算例分析,從多個角度驗證了本文所提算法的有效性。最后,本文將視角轉(zhuǎn)向智能電網(wǎng)。對于智能電網(wǎng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題,本文基于值函數(shù)近似理論實現(xiàn)其時空分解,并提出一種全新的分散優(yōu)化算法。將動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度轉(zhuǎn)化為多階段優(yōu)化問題,并利用值函數(shù)近似理論實現(xiàn)其時空同時分解。針對已有的值函數(shù)更新策略容易出現(xiàn)時延問題,本文提出一種改進的更新策略,使算法的速度大幅提升。本文所提算法不依賴于參數(shù)設(shè)置,并且對信息丟失、即插即用等情景具有很好的適應(yīng)性。通過在多個案例上的分析,驗證了所提時空分解算法的有效性。
【學位單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TM73
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 多區(qū)域電力系統(tǒng)分散優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀
        1.2.2 含風電多區(qū)域電力系統(tǒng)分散優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀
        1.2.3 智能電網(wǎng)分散優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀
        1.2.4 值函數(shù)近似理論研究現(xiàn)狀
    1.3 現(xiàn)有研究不足與研究挑戰(zhàn)
        1.3.1 現(xiàn)有研究不足
        1.3.2 本文面臨的挑戰(zhàn)
    1.4 本文研究思路與主要創(chuàng)新點
        1.4.1 本文研究思路
        1.4.2 本文主要創(chuàng)新點
第二章 基于值函數(shù)近似的多區(qū)域電力系統(tǒng)分散優(yōu)化調(diào)度
    2.1 引言
    2.2 多區(qū)域經(jīng)濟調(diào)度模型
        2.2.1 集中式優(yōu)化模型
        2.2.2 區(qū)域解耦的原理
        2.2.3 多區(qū)域分散優(yōu)化模型
    2.3 分散優(yōu)化模型的求解
        2.3.1 值函數(shù)的近似
        2.3.2 近似值函數(shù)的更新
        2.3.3 求解步驟
        2.3.4 關(guān)于網(wǎng)損的討論
    2.4 算例分析
        2.4.1 所提算法的準確性驗證
        2.4.2 所提算法的適應(yīng)性分析
        2.4.3 算法收斂性能及與其他算法的比較
    2.5 本章小結(jié)
第三章 含風電場的多區(qū)域電力系統(tǒng)分散隨機優(yōu)化調(diào)度
    3.1 引言
    3.2 含風電場多區(qū)域經(jīng)濟調(diào)度模型
        3.2.1 目標函數(shù)
        3.2.2 約束條件
    3.3 分散隨機優(yōu)化模型及算法
        3.3.1 分散優(yōu)化模型
        3.3.2 各區(qū)域分散隨機優(yōu)化子問題求解
        3.3.3 分散隨機優(yōu)化算法的流程
    3.4 算例分析
        3.4.1 測試環(huán)境介紹
        3.4.2 6節(jié)點2區(qū)域系統(tǒng)
        3.4.3 IEEE多區(qū)域測試系統(tǒng)
        3.4.4 某實際系統(tǒng)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于時空分解的智能電網(wǎng)分散優(yōu)化調(diào)度
    4.1 引言
    4.2 動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型與GICC推導
        4.2.1 動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型
        4.2.2 GICC推導
    4.3 時空分解算法
        4.3.1 時空分解理論與建模
        4.3.2 子問題求解
        4.3.3 算法流程
        4.3.4 關(guān)于提高算法收斂速度的討論
    4.4 算例分析
        4.4.1 測試環(huán)境介紹
        4.4.2 所提算法的準確性驗證
        4.4.3 所提算法的適應(yīng)性分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝
附件

【參考文獻】

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本文編號：2878609