考虑可再生能源的微网不确定性优化调度研究

如今,在能源需求与环境保护的双重压力下,国际上已将更多目光投向了即可提高传统能源利用效率又能充分利用各种可再生能源的微网相关技术领域。然而,日益增多的各种可再生能源对于微网的运行人员而言是“不可控”,当这种随机性的能源在微网中达到较高的比例(即高渗透率)时,要实现系统功率平衡与可靠运行,对运行人员而言也会有很大的困难,常规的确定性运行调度策略并不能很好地适应可再生能源出力的不确定性。所以,在考虑不确定因素的影响下,微网的不确定性优化调度具有实际的研究意义。因此,本文针对微网中的不确定因素,从机会约束规划和鲁棒优化两个方面出发,提出了相应的微网不确定性优化调度模型。本文的主要工作如下:1根据风速和光照强度的概率密度函数推导得到了风电出力和光伏出力的随机模型,基于随机变量的序列运算理论,对风电出力、光伏出力及负荷进行了序列化建模,在此基础上,通过求取风电出力、光伏出力及负荷的联合概率性序列,对三者的联合出力进行了序列化建模。2针对微网设备可能出现的故障问题,基于马尔科夫链提出了微网设备状态的预测方法。然后以微网的经济性、可靠性、环境效益及平滑交互功率为目标,提出了一种考虑设备故障概率的基于机会约束规划的微网优化调度模型。为了求解该模型,首先基于序列运算理论将约束条件中的机会约束转化为确定性约束,在此基础上,提出了一种改进粒子群算法求解转换后的确定性优化调度模型。最后,通过算例分析验证了方法的有效性和正确性。3首先建立带有不确定预算参数的不确定集合,由微网中可调度机组、储能和与主网之间的交互功率共同平衡不确定参数的波动功率。考虑系统旋转备用能承担不确定集合中最恶劣的功率波动情况,最小化微网的经济运行费用。最后,通过算例分析参数不同的不确定性水平对于微网经济性的影响,验证模型的正确性。