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含风电不确定性因素的电力系统鲁棒优化调度.pdf

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简介:
本文探讨了在包含风力发电不确定性的条件下,电力系统的鲁棒优化调度方法,旨在提高系统的稳定性和效率。 本段落主要探讨了风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度问题。随着国家对可再生能源发电的重视,风力发电技术正在迅速发展。作为一种成熟的可再生能源发电方式,风力发电具有一定的随机性和间歇性,难以准确预测其输出功率。这种不确定性给电力系统的经济调度带来了重大挑战,如何最大化利用风电资源并减少其波动对系统的影响是需要解决的关键问题。 在以往的研究中,国内外专家们已经深入研究了含风电不确定性的调度问题。一些文献采用概率密度函数和场景法来建模不确定性,但随着场景数量的增加计算复杂度显著提升;另一些则使用模糊方法处理不确定性,但这要求有丰富的实践经验以确定隶属函数。此外,还有许多成果是通过应用概率分析等手段取得。 本段落在综合研究了各种不确定性的理论与技术优缺点后提出了一种新的鲁棒优化调度模型,并利用自动发电控制(AGC)响应来应对风电输出力的波动,保持电力系统的稳定运行和供电可靠性。 文章的核心内容在于建立了考虑风电不确定性因素影响下的电力系统鲁棒优化调度模型。该模型通过预测区间对风电输出进行规划,增强了电力系统的抗扰能力。具体来说,在此模型中作者提出了一种基于AGC响应机制来处理风电波动的鲁棒性方法,能够及时监控和调整风力发电的变化以维持整个电网的安全运行。 研究结果表明,所提出的调度方案可以有效应对风电功率变化带来的挑战,并提高电力系统的供电可靠性。此外,该策略还能应用于其他不确定性的场景中提升系统性能。 本段落的研究不仅为电力供应公司提供了新的解决方案来管理可再生能源的不确定性风险,还能够帮助研究人员进一步探索和改进相关技术以增强电网稳定性与效率。

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    本文探讨了在包含风力发电不确定性的条件下,电力系统的鲁棒优化调度方法,旨在提高系统的稳定性和效率。 本段落主要探讨了风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度问题。随着国家对可再生能源发电的重视,风力发电技术正在迅速发展。作为一种成熟的可再生能源发电方式,风力发电具有一定的随机性和间歇性,难以准确预测其输出功率。这种不确定性给电力系统的经济调度带来了重大挑战,如何最大化利用风电资源并减少其波动对系统的影响是需要解决的关键问题。 在以往的研究中,国内外专家们已经深入研究了含风电不确定性的调度问题。一些文献采用概率密度函数和场景法来建模不确定性,但随着场景数量的增加计算复杂度显著提升;另一些则使用模糊方法处理不确定性,但这要求有丰富的实践经验以确定隶属函数。此外,还有许多成果是通过应用概率分析等手段取得。 本段落在综合研究了各种不确定性的理论与技术优缺点后提出了一种新的鲁棒优化调度模型,并利用自动发电控制(AGC)响应来应对风电输出力的波动,保持电力系统的稳定运行和供电可靠性。 文章的核心内容在于建立了考虑风电不确定性因素影响下的电力系统鲁棒优化调度模型。该模型通过预测区间对风电输出进行规划,增强了电力系统的抗扰能力。具体来说,在此模型中作者提出了一种基于AGC响应机制来处理风电波动的鲁棒性方法,能够及时监控和调整风力发电的变化以维持整个电网的安全运行。 研究结果表明,所提出的调度方案可以有效应对风电功率变化带来的挑战,并提高电力系统的供电可靠性。此外,该策略还能应用于其他不确定性的场景中提升系统性能。 本段落的研究不仅为电力供应公司提供了新的解决方案来管理可再生能源的不确定性风险,还能够帮助研究人员进一步探索和改进相关技术以增强电网稳定性与效率。
  • 低碳考虑源荷MATLAB程序
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    本程序运用MATLAB开发,针对含有风力发电的电力系统,旨在进行低碳优化调度,特别强调处理电源与负荷的不确定性因素。 本段落探讨了在电力系统低碳调度中考虑源荷两侧不确定性的方法,并引入模糊机会约束来优化风电系统的运行效率。该研究涵盖储能、风光发电设备以及火电机组及水电机组,解决了目标函数中的分类特征约束问题与非线性约束/目标的线性转化挑战,并充分考虑到机组启停时间的要求。在制定调度策略时,不仅考虑了常规的运营成本和弃风弃光带来的损失,还加入了碳排放的成本考量。 该程序设计完整且模块化,注释详尽易懂,非常适合学习使用。
  • 基于机组分布Matlab参考代码
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    本项目提供了一套利用MATLAB实现的算法,用于解决在风力发电不确定因素影响下,如何最优地分布和配置风电设备的问题。通过引入分布鲁棒性理论,该参考代码旨在提高风电场的整体运行效率及稳定性,在面对各种不确定性时仍能保持良好的性能表现。 本段落参考了《A Distributionally Robust Optimization Model for Unit Commitment Considering Uncertain Wind Power Generation》一文。该文献提出了一种基于分布鲁棒优化的模型,用于处理包含不确定风力发电量的机组组合问题。通过这种模型可以更好地应对风电出力波动带来的挑战,在电力系统调度中发挥重要作用。
  • 基于机组分布Matlab参考代码.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB编写的程序代码,用于研究在风力发电不确定性的背景下进行机组分布鲁棒优化的方法。该工具包内含详尽的注释和示例,旨在帮助研究人员及工程师理解和应用此类复杂的数学模型和技术,以提高风电场的整体效率与稳定性。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。更多内容可查看博主主页搜索博客。 3. 内容:标题所示,对于介绍的具体信息可以点击主页进行搜索浏览。 4. 适合人群:本科及硕士等科研学习使用 5. 博客介绍:热爱科研的MATLAB仿真开发者,在研究和技能方面同步精进。若有MATLAB项目合作需求,请通过私信联系博主。
  • 基于MATLAB虚拟厂日前:考虑源-荷双重影响关键词:虚拟厂,微网,源荷,日前经济
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    本文提出了一种基于MATLAB的虚拟电厂日前鲁棒优化调度方法,该方法旨在有效应对电源与负荷的双重不确定性,以实现日前经济效益的最大化。 本段落介绍了一段MATLAB代码,该代码用于虚拟电厂的日前鲁棒优化调度模型开发,考虑了电源出力(特别是光伏)和负荷功率的双重不确定性因素。参考文献《含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略_杨甲甲》中的鲁棒模型化简求解部分以及《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》,代码构建了一个经济调度模型,并采用了鲁棒优化方法来处理不确定变量,通过设置鲁棒系数调节多重不确定性结果。该程序在MATLAB和CPLEX仿真平台上实现,每一行代码都配有注释以方便理解。 主要内容包括: - 虚拟电厂或微网单元的日前鲁棒经济调度模型构建。 - 光伏出力与负荷功率双重不确定性的考虑方式。 - 鲁棒优化方法的应用及其在目标函数和约束条件中的体现。 - 通过调整鲁棒系数来控制多重不确定性影响。 程序化简过程清晰,实现效果良好。
  • 输配网互补Matlab代码
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    这段Matlab代码用于实现含有不确定性的输电和配电网络之间的互补优化。它能够有效处理电力系统的复杂性和不确定性,旨在提高整体能源分配效率及可靠性。 随着随机可再生能源的增加,对运营灵活性的需求也在增长以应对不平衡的情况。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商(TSO)能够访问配电系统运营商(DSO)级别的灵活资源,并且反之亦然,但这两个实体之间的协调仍然是一个活跃的研究领域。我们考虑两个交易市场:日前市场和实时市场,并提出一种日前市场的协调方法,称为互补模型,用于共享灵活资源。所提出的协调方法是通过优化TSO和DSO之间物理接口处的价格及容量限制(即所谓的“协调变量”)来实现的。对于给定这些变量值的情况下,DSO会预先确认其在日前市场上的参与,并且通过限制数量投标的方式保证系统约束条件满足,即锥形规划所建模的条件将被遵守。为了追求计算可行性,我们采用了多段Benders分解方法对模型进行分解处理。相关开源代码可在压缩包中找到。
  • 基于MATLAB与YALMIP及Gurobi求解机组(涵盖源荷
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP和Gurobi工具,开发了针对电力系统机组调度的优化模型,特别考虑了电源和负荷的不确定性因素,以提升系统的运行效率与稳定性。 电力系统机组调度考虑了源荷两侧的不确定性求解:使用MATLAB结合YALMIP与Gurobi作为求解器的方法来处理含有风电的低碳调度问题,并引入模糊机会约束,程序包括储能、风光发电、火电机组及水电机组。该方法解决了目标函数中含有分类特征的约束和非线性约束的目标线性转化问题,并考虑了机组启停时间限制。目标函数涵盖了运行成本、弃风弃光损失以及碳排放成本。参考文献支持相关研究内容。
  • 基于随机模糊多目标策略研究
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    本研究聚焦于探讨包含风电随机及模糊不确定性因素下的电力系统多目标优化调度策略,旨在提升系统的运行效率与稳定性。 文章提出了一种新的电力系统多目标调度计划模型及相应的算法,该模型考虑了风电随机模糊多重不确定性的影响。首先,在分析风电并网后电力系统的不确定环境的基础上,采用随机模糊变量来描述风电功率,并用区间形式表示负荷预测的不确定性。
  • 预测综合能源方法.rar
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    本研究提出了一种考虑预测不确定性的综合能源系统调度优化方法,旨在提高系统的灵活性和经济性。通过模拟实际运行场景中的变量波动,该方法能有效降低运营成本并增强可再生能源利用率。 大规模风电并网是实现电力低碳环保发展的必然趋势,但风力发电与负荷的随机波动性对系统稳定性的影响不容忽视。为此提出了一种考虑模糊机会约束的低碳型经济调度模型,以应对源荷两侧不确定性对含风电系统的挑战,并通过该模型优化电力系统的碳排放量和提高风电消纳能力。 在目标函数中引入阶梯式的碳交易成本机制,旨在减少整个系统的碳足迹同时增加风能的吸收。针对并网后系统中的不确定因素,我们采用了模糊机会约束的概念,将确定性的限制条件转化为含有模糊变量的灵活性更强的新约束,并使用梯形模糊参数对这些新出现的问题进行清晰化处理。 通过CPLEX软件工具对该模型进行了求解验证,结果表明该调度策略可以有效提高风电接纳水平并降低碳排放量。
  • 学习中分析
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    本研究探讨了深度学习模型在面对不确定性时的表现及改进方法,旨在增强其预测准确度和稳定性,提高模型对异常数据的处理能力。 深度学习模型在处理分布外预测时表现不佳:它们常常做出高置信度的预测,在医疗保健、自动驾驶汽车和自然语言系统等领域应用时可能会引发问题。此外,在训练数据与实际使用的数据存在差异的情况下,这些应用面临的安全隐患也相当大。