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考虑风功率预测不确定性的水电风电联合调度

时间:2018-12-16 15:15来源:硕士论文作者:lgg 点击:
本文是一篇电力工程论文,电力工程可承担单项合同额不超过企业注册资本金5倍的单机容量20万千瓦及以下的机组整体工程、220 千伏及以下送电线路及相同电压等级的变电站整体工程施。
本文是一篇电力工程论文,电力工程可承担单项合同额不超过企业注册资本金5倍的单机容量20万千瓦及以下的机组整体工程、220 千伏及以下送电线路及相同电压等级的变电站整体工程施工总承包。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇电力工程论文,供大家参考。
 
1 绪论
 
1.1 课题的研究背景及意义
随着科技的发展和人类社会的进步,我们的物质生活水平日益提升。然而,由于化石能源仍是目前最主要的能源形式,其分解产生的温室气体大量排放,导致气候问题也日渐突出,诸如海平面上升加剧、极热天气频繁、旱涝灾害频繁等,致使多个物种濒临灭绝、农业生产变困难,而环境污染也日趋严重。近几年秋冬季节,我国各地爆发严重雾霾,导致交通事故频发、呼吸道疾病患者增多,不仅影响出行安全,还危害人们的身体健康。此外,随着长期大量的开采消耗,化石能源危机也迫在眉睫……随着这一系列问题的出现,可再生清洁能源在各国的能源战略中的地位日益突出。大规模开发利用清洁能源势在必行,是缓解环境和能源危机的有力手段之一。电力系统作为能源消耗和污染排放的主要来源之一,节能减排的责任重大、意义深远,是开发消纳新能源的排头兵。而风力发电作为可再生清洁能源发电中的一支潜力股,倍受关注。我国幅员辽阔,可开发利用的风力资源潜力巨大。据估算,我国风能资源总储备量约为 3.226TW,可供开发利用的陆地及海上风能储备量分别达到 253GW 和 750GW。近年来,我国风力发电发展迅速。到 2010 年底,我国已经超越美国成为世界风电第一大国,此后连续多年一直保持着全球风电总装机容量第一的地位。2001-2016 年全球风电总装机容量飞速上升,每年新增容量及累计装机容量如图 1-1 所示【1】。其中,我国风力发电的累计装机容量截止 2016 年底已达到 168.73GW(见图 1-2),占全球累计风电容量的 34.7%(见图 1-3)。而仅 2016 年一年,新增的风电装机容量就达到了 23370MW,占全球新增装机容量的 42.8%。
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1.2 国内外的研究动态
 
1.2.1 风功率预测的研究动态
随着新能源发电技术越来越受到重视,风力发电迅猛发展,而大规模风电并网过程中存在的问题也亟待解决。准确的风功率预测是风电并网及调度的关键,也是风力发电技术研究的热点之一。国外的风功率预测技术起步较早,其中以丹麦、西班牙、德国等较为成熟,均已研究出了多个风功率预测系统并用于商业应用,如丹麦里索国家实验室开发的 Prediktor 预测系统【9】,西班牙 Aleasoft 开发的 LocalPred 预测系统【10】及德国 ISET 开发的 WPMS 预测系统【11】等。其中,前两者基于物理模型预测方法,WPMS 基于神经网络方法。在这些成果的基础上,学者们不断探索新的预测理论与预测方法,以期进一步提高预测精度,为合理调度打好基础。风功率预测方法有很多,除了上述几种基于数值气象预报模型的预测方法外,还有基于历史数据的预测方法,如灰色理论方法【12】、线性预测方法(如 ARMA 方法)【13,14】、神经网络方法【15,16】、模糊理论方法【17】,组合预测方法【18,19】等。其中,灰色理论方法是一种研究数据及信息量少、且存在不确定性的问题的方法,所建立的灰色模型 GM(1,1)被广泛应用与电力、计算机科学、交通等领域的预测。李俊芳等利用灰色模型,对超短时平稳风速进行了预测并对预测误差情况予以验证,并依据实际风功率及相应风速的关系进行建模,得到了多种类型的风电功率-风速变化关系模型及其拟合参数,得到了风电功率预测模型【12】。ARMA 模型是一种典型的统计模型,应用于短期风功率预测精度较高。可以根据风电场数据采集系统实时采集的数据,结合 ARMA 模型建立适用于预测风电输出功率的时间序列模型,在此基础上通过适当的选取参数来优化模型,获得性能较好的预测模型【13】。或者,也可先通过检验数据的平稳性,采用时间序列方法进行建模,获得合适的 ARMA模型,在此基础上对检验模型的残差自相关和 ARCH 效应,建立 ARMA-GARCH 模型以提高预测精度【14】。
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2 基于 Copula 函数的风功率区间预测方法
 
2.1 Copula 函数基本定义
采用 Copula 函数建立多维随机变量间的联合分布函数时,不需对各变量的边缘分布函数作任何假设,便可得到多种多元分布函数。此外,在进行研究时也可将多维随机变量的相关结构与其各自的边缘分布函数拆开分析,再逐一进行讨论,由此可以简化多元概率分布的研究过程。近 50 年内,Copula 函数及其相关理论在统计学等多个学术领域都有重要的应用及贡献。统计学家青睐 Copula 理论主要源于其具备的两大特点:①Copula 可以用于研究变量间的相关性,不论是对线性关系或是非线性关系,均可进行较为准确地描述;②Copula函数可以用于构建较为复杂的多维概率分布,可用于求解金融领域、工程领域等中的复杂问题【44】。
......
 
2.2 Copula 函数的参数估计
Copula 函数的参数估计方法有很多种,本节主要阐述用于二维及以上的多维 Copula函数参数估计的极大似然法。Copula 函数的参数估计主要包括两部分:○1 估计随机变量的边缘分布函数的参数;○2估计 Copula 函数自身的参数  。在估计参数的过程中,还需注意,联合分布函数的参数也会受到边缘分布函数的参数直接影响。基于不同的边缘分布函数估计方法,估计 Copula函数参数时,可采用的极大似然估计方法有三种,即全参数的极大似然法、逐步的极大似然法以及半参数的极大似然法。
.........
 
3 考虑风功率预测不确定性的水电风电联合调度 ..............29
3.1 水电站基本理论 ...........29
3.1.1 水电站分类及发电过程 .........29
3.1.2 水电站工作参数 ..........29
3.2 免疫克隆选择算法(ICSA)基本理论及求解步骤 ........30
3.2.1 免疫克隆选择算法(ICSA)基本原理 ......30
3.2.2 免疫克隆选择算法基本操作 .............31
3.3 考虑不确定性的水电风电联合调度模型 ....33
3.4 本章小结............ 37
4 算例分析............ 39
4.1 算例描述............ 39
4.2 计算分析............ 39
4.3 本章小结............ 45
5 结论与展望........ 47
5.1 结论......... 47
5.2 展望......... 48
 
4 算例分析
 
4.1 算例描述
风电数据取第 2.4.3.2 小节中置信度水平     0.9,     0.93,     0.97条件下风功率预测区间值为基础数据,抽取出预测得到的 2009 年 12 月 1 日内,01:00~24:00 各整点时刻对应的 24 个风功率预测区间作为水风联合调度模型的风电出力数据。所采用的水电站保证出力为 7.8 万 kW,装机容量为 30.0 万 kW,出力系数为 8.5,不计水头损失,最大引用发电流量为 1000m3/s。水库水位库容曲线如下图所示,水库下游水位流量关系曲线如下图 4-1 所示。因为水库在一日内初末水位变化量较小,设定水库在2009 年 12 月 1 日内水位变化范围为 695.3m~695.5m,水库当日来水流量为 150m3/s。在 MATLAB 软件中,依据第三章所建立的水电风电联合调度模型及求解方法,设置免疫克隆选择算法参数设置如下:抗体种群规模为 80pN   ,克隆规模 3cN   ,变异概率0.8mP   ,重组概率 0.2cP   ,最大迭代次数maxG   200。在上述参数设置基础上,对以水电风电联合出力波动最小为目标的水电风电联合调度模型进行求解可得风电、水电及联合出力值如下表 4-1 所示:

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结论
 
由于风电输出功率具有的波动性、随机性和不可控性,导致其准确值预测难度大,并网发电可能对系统造成较大冲击。本文将具有调节性的水电与风电进行捆绑综合考虑,针对传统的基于单值预测的水电风电联合调度方案无法适应多变条件,可行度较低的问题,研究了基于 Copula 理论的风功率区间预测方法,并建立了基于风功率区间预测的考虑不确定性的水电风电联合调度模型。本文的主要内容及结论如下:
(1)介绍了我国及世界风电发展现状,针对其中存在的弃风量大的问题进行了简要分析,并以此为背景说明了将水电风电进行捆绑调度运行的优势和可行性。此外,分析了风功率预测的研究现状及水电风电联合调度的研究现状,针对其中存在的缺陷及问题,提出了本文的研究思路、内容及技术路线。
(2)简述了 Copula 函数的基本理论及区间预测理论,研究并建立了基于 Copula 函数的风功率区间预测模型,基于 MATLAB 实验平台,应用实例对所建立的区间预测模型进行仿真验证,发现绝大部分预测点实际值均落在所得的预测区间内,并采用区间覆盖率及区间平均宽度两个指标对预测结果进行评估,得到了较为理想的预测效果,为后续的水电风电联合调度模型建立奠定扎实基础。
(3)阐述了水电站发电基本原理及参数,免疫克隆选择算法的基本原理及求解步骤,基于水电站水位-库容曲线、下游水位-流量曲线、风功率预测区间值,以水电风电联合出力曲线波动最小为目标函数,在风功率预测区间中,随机抽取 100 组风功率曲线来模拟风功率预测不确定性,将风电的预测区间与水电风电联合调度相结合,求解对应的水电风电联合调度运行区间。研究并建立了基于风功率预测区间的考虑风功率预测不确定性的水电风电联合调度模型,并给出了调度模型的程序思路及求解步骤。
(4)进行实例仿真计算:依据算例资料及风功率区间预测结果,对基于风功率预测单值的联合调度模型和基于预测区间的考虑风功率预测不确定性的水电风电联合调度模型均进行了仿真验证,并对不同置信度水平下的平均出力区间进行分析计算,得到了较为稳定和明确的联合调度运行区间。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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