基于值函数近似的电力系统分散优化调度研究

发布时间：2020-11-11 02:16

　　 随着电力相关技术的不断发展,现代电力系统面临深刻的变革,经济调度作为电力系统的基本优化问题之一,面临着许多新的挑战。对大规模电力系统而言,区域电网互联愈加紧密,如何在保证各区域独立运行的前提下实现全网分散优化调度亟待解决。另外,风电作为清洁可再生能源,在大规模电力系统中的渗透率不断上升,如何在分散优化的基础上进一步考虑风电随机性的影响,也值得探讨。而对智能电网来说,随着通信自动化等技术的发展,如何充分利用各元件的智能特性,使得各元件能独立调度决策而不失整体最优性,也是一个非常有意义的课题。本文基于值函数近似理论,对上述三个课题展开研究。首先,对于多区域电力系统经济调度问题,本文基于值函数近似理论实现其空间分解,并提出一种新的多区域电力系统分散优化算法。将区域间的联络线功率作为反映各区域间联系的状态变量,并构造相应的值函数以表征每个区域的优化决策对其它区域的影响情况,从而将集中式模型转化为多区域分散优化模型。根据各个区域的优化子问题的凸性,采用分段线性函数对值函数进行逼近,并利用对偶变量不断更新各近似值函数的斜率。本算法不依赖于初值,具有良好的收敛性能。通过数个测试系统和某实际系统的算例分析,验证了所提算法的准确性和适应性。随后,考虑风电接入对多区域经济调度的影响,本文提出一种分散随机优化算法。先利用目标级联分析法进行空间分解,将含风电场的动态经济调度集中优化模型转化为随机分散优化模型。再利用值函数近似理论进行时间分解,将各个区域的随机动态经济调度问题分解成一系列单时段子问题来求解,并根据区域间边界节点相角信息对它们的优化方案进行协调。通过数个测试系统和某实际系统的算例分析,从多个角度验证了本文所提算法的有效性。最后,本文将视角转向智能电网。对于智能电网动态经济调度问题,本文基于值函数近似理论实现其时空分解,并提出一种全新的分散优化算法。将动态经济调度转化为多阶段优化问题,并利用值函数近似理论实现其时空同时分解。针对已有的值函数更新策略容易出现时延问题,本文提出一种改进的更新策略,使算法的速度大幅提升。本文所提算法不依赖于参数设置,并且对信息丢失、即插即用等情景具有很好的适应性。通过在多个案例上的分析,验证了所提时空分解算法的有效性。
【学位单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM73
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 选题背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 多区域电力系统分散优化调度研究现状
        1.2.2 含风电多区域电力系统分散优化调度研究现状
        1.2.3 智能电网分散优化调度研究现状
        1.2.4 值函数近似理论研究现状
    1.3 现有研究不足与研究挑战
        1.3.1 现有研究不足
        1.3.2 本文面临的挑战
    1.4 本文研究思路与主要创新点
        1.4.1 本文研究思路
        1.4.2 本文主要创新点
第二章 基于值函数近似的多区域电力系统分散优化调度
    2.1 引言
    2.2 多区域经济调度模型
        2.2.1 集中式优化模型
        2.2.2 区域解耦的原理
        2.2.3 多区域分散优化模型
    2.3 分散优化模型的求解
        2.3.1 值函数的近似
        2.3.2 近似值函数的更新
        2.3.3 求解步骤
        2.3.4 关于网损的讨论
    2.4 算例分析
        2.4.1 所提算法的准确性验证
        2.4.2 所提算法的适应性分析
        2.4.3 算法收敛性能及与其他算法的比较
    2.5 本章小结
第三章 含风电场的多区域电力系统分散随机优化调度
    3.1 引言
    3.2 含风电场多区域经济调度模型
        3.2.1 目标函数
        3.2.2 约束条件
    3.3 分散随机优化模型及算法
        3.3.1 分散优化模型
        3.3.2 各区域分散随机优化子问题求解
        3.3.3 分散随机优化算法的流程
    3.4 算例分析
        3.4.1 测试环境介绍
        3.4.2 6节点2区域系统
        3.4.3 IEEE多区域测试系统
        3.4.4 某实际系统
    3.5 本章小结
第四章 基于时空分解的智能电网分散优化调度
    4.1 引言
    4.2 动态经济调度模型与GICC推导
        4.2.1 动态经济调度模型
        4.2.2 GICC推导
    4.3 时空分解算法
        4.3.1 时空分解理论与建模
        4.3.2 子问题求解
        4.3.3 算法流程
        4.3.4 关于提高算法收敛速度的讨论
    4.4 算例分析
        4.4.1 测试环境介绍
        4.4.2 所提算法的准确性验证
        4.4.3 所提算法的适应性分析
    4.5 本章小结
结论与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件

【参考文献】

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本文编号：2878609