發(fā)布時間：2020-05-09 15:35

【摘要】：風電因無污染和可再生等特點近年來得到快速發(fā)展,風電在促進電力系統(tǒng)節(jié)能減排的同時也因其不確定性讓電網(wǎng)安全運行面臨嚴重威脅。提高風電的可控性對保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行具有重要的實際意義。本文為了解決風電出力的不確定性,從電力系統(tǒng)調(diào)度管理的現(xiàn)實情況出發(fā),以風功率日前預測和含風電電力系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度為研究對象,對預測方法、數(shù)學模型、求解策略和求解算法等關(guān)鍵技術(shù)進行了研究,主要工作如下:分析了風電場出力的周期性特征,總結(jié)了風電場出力的變化規(guī)律,針對每小時出力變化特點,分別以滾動多步方式和直接多步方式建立了兩種具有長短時記憶(LSTM)深度神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的風功率日前預測模型,并對預測模型輸入變量個數(shù)與預測誤差的關(guān)系進行了分析。算例結(jié)果表明,所提模型具有較強的泛化性和穩(wěn)定性,預測精度比BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型和SVM模型有了明顯提升。針對單一預測模型誤差隨預測時長容易激增的情況,提出基于變分模態(tài)分解(VMD)與LSTM深度神經(jīng)網(wǎng)絡相組合的風功率日前預測模型。該模型先利用VMD分解技術(shù)對風功率序列進行特征分解,再結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡對特征信息進行學習。針對VMD分解個數(shù)的選取問題,考慮到VMD殘差分量對神經(jīng)網(wǎng)絡學習效果的影響,提出通過設置“殘差可接受范圍”確定分解個數(shù)的方法。算例結(jié)果表明,所提模型有效地控制了誤差增幅,提高了風功率日前預測精度。針對風功率日前預測誤差的不確定性,提出基于分量相關(guān)多元正態(tài)分布的誤差不確定性建模方法。研究了預測步長與預測誤差的函數(shù)關(guān)系,得出日前預測誤差具有擴散特性。針對日前預測誤差的分布情況,分別采用正態(tài)分布和拉普拉斯分布對一維誤差序列進行了擬合驗證,結(jié)果表明:正態(tài)分布的適用性強于拉普拉斯分布。分別采用分量獨立的多元正態(tài)分布和分量相關(guān)的多元正態(tài)分布對多維誤差序列進行了擬合驗證,結(jié)果表明:日前預測誤差序列之間存在相關(guān)性,采用分量相關(guān)的多元正態(tài)分布,能夠?qū)崿F(xiàn)日前預測誤差理論頻率與實際頻率的統(tǒng)一。針對電網(wǎng)調(diào)度中存在備用容量無效和備用容量冗余的情形,提出并建立了基于風電場出力場景包絡區(qū)間的電力系統(tǒng)日前聯(lián)合調(diào)度模型。針對場景包絡區(qū)間范圍偏大導致的風電備用容量冗余問題,采用場景縮減方法對場景包絡區(qū)間進行合理調(diào)整。針對日前聯(lián)合調(diào)度模型的求解,提出三階段方法:第一階段采用場景聚類方式求取風電場出力包絡區(qū)間;第二階段采用動態(tài)規(guī)劃法和優(yōu)先級列表法求取水電和火電的機組啟停狀態(tài);第三階段運用風驅(qū)動算法求取機組最優(yōu)出力。算例結(jié)果表明該模型在保障風電不確定性可控的前提下,節(jié)省了系統(tǒng)調(diào)度運行成本。本文提出的風功率日前預測模型以及以此為基礎的含風電電力系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度模型,對推動和完善風電并網(wǎng)運行具有積極意義。
【圖文】：

圖 1-1 2012-2017 年全球風電累計裝機容量各地區(qū)占比ion of different regions wind power cumulative installed capacity in the w2017年初，，我國已核準未建設的風電項目合計容量在 84GW。國家《2017-2020 年風電新增建設規(guī)模方案》中提出 2017 年風電
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP183;TM73

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本文編號：2656359