基于条件风险方法的含风电电力系统经济调度研究

随着能源短缺和环境污染问题的日益凸显,风电等新能源以其污染小和技术较成熟的优势成为了传统发电方式的有益补充。虽然风电是无需燃料成本的清洁可再生能源,但是,风电出力的不确定性给电力系统经济调度带来新的挑战。因此,利用处理随机问题的方法研究含风电场的电力系统经济调度具有重要意义。 首先阐述了国内外风电的发展情况,以及风电并网对电力系统经济调度带来的影响,从确定性和不确定性的角度分析了含风电系统经济调度问题的研究现状,并对处理不确定性问题的方法做了详细的介绍和比较。其次根据风速的不确定性以及风速和风电功率之间的关系,分别建立了风速以及风电功率概率分布模型。由于风电不确定性所引起的风电计划出力与实际风电出力之间的偏差,采取惩罚方式考虑偏差产生的成本,作为高估和低估实际风电出力的惩罚成本计入经济调度总目标,从而构建了经济调度模型。以IEEE30节点系统为计算实例,分析高估和低估风电的成本系数对系统总成本和风电计划出力的影响,并通过改变Weibull分布的尺度参数观察风电计划出力的变化情况。 为了进一步研究不确定性对系统成本不同程度的影响,在以上模型的基础上,引入条件风险(Conditional Value-at-Risk, CVaR)方法,并用之刻画高估和低估风电出力的惩罚成本,从而构建了电力系统经济调度的新模型。模型中对风电计划出力的处理方法是将风电计划出力作为优化变量,并定义高估和低估风电出力的惩罚成本函数,采用凝聚函数法对惩罚成本函数的极大值问题进行光滑化处理,从而变换为连续可微的凸函数；由于描述实际风电功率概率密度函数的积分解析表达式难以求解,故利用蒙特卡洛随机模拟方法对随机变量离散取点来取代风电功率概率密度函数的积分表达式,引入辅助变量,将其转换为凸规划模型,从而简化模型的计算。 同样以IEEE30节点系统为例,通过分析比较以上两种方法的调度结果,采取条件风险方法时,调度决策者可以通过调节不同置信水平制定合理的经济调度方案；在一定的置信水平下,系统总发电成本和风电计划出力的变化与高估、低估风电成本系数等因素相关,调度决策者可以此作为理论依据,根据实际需求来设置相关参数,合理安排风电机组和其他常规机组的出力计划。该结果体现了条件风险刻画方法在电力系统中应用的有效性和可行性,此方法可作为解决含风电系统经济调度问题一种新的随机处理方法。