接纳新能源的梯级水电站不确定性优化调度研究.pdf

标题和描述中提到的"接纳新能源的梯级水电站不确定性优化调度研究"是关于电力系统中如何有效地整合可再生能源（如风能、太阳能）与传统水电站协同工作的研究。在这个研究中，重点在于解决由于可再生能源发电量的不稳定性带来的挑战，通过优化调度策略提高整个系统的稳定性和效率。 在具体内容中，研究者黄炳翔、龚庆武和牛林华提出，梯级水电站的联合优化调度能够增加发电量，同时由于其快速的调节能力，能够补偿风能和光伏发电的波动性，从而提升新能源的接纳能力。他们考虑到自然来水量、风电出力、光伏发电出力和负荷的不确定性，引入了模糊理论，将这些不确定性因素用梯形模糊数来描述，以更准确地反映实际运行中的不确定状态。 为了解决这些不确定性，研究者采用了一种基于可信性理论的模糊机会约束多目标优化调度模型。这一模型允许决策在一定的可信度范围内违反约束条件，将模糊的机会约束转化为清晰的等价类。他们利用改进的帝国竞争算法（Imperialist Competitive Algorithm, ICA）来求解这个复杂的优化问题。帝国竞争算法是一种启发式优化方法，适用于处理多目标优化问题。 通过一个包含风力发电、光伏发电、梯级水电站和火电机组的电力系统实例，研究人员验证了所提出的模型和算法的有效性。算例结果显示，该模型和算法能够有效处理不确定性的优化调度问题，提高了系统的整体性能。 关键词"可信性理论"强调了在面对不确定性时，模型需要具备一定的可信度和可靠性；"梯级水电"指的是利用多个水库和水电站形成的连锁系统，以实现更好的水能利用和系统调节；"新能源"是指风能、太阳能等可再生能源，它们的波动性较大，但对减少碳排放和促进可持续发展具有重要意义；"帝国竞争算法"则是一种用于解决复杂优化问题的智能计算方法。 总结来说，这项研究旨在通过建立基于模糊理论和可信性理论的优化调度模型，结合帝国竞争算法，提升新能源并网后的电力系统调度效果，以适应和利用可再生能源的特性，确保系统的稳定运行和经济效益。