LINGO在风电并网电力系统动态经济调度中的应用.pdf

随着全球对可再生能源的日益重视，风力发电作为其中的重要组成部分，其并网技术正得到迅速发展。然而，风电的不确定性和波动性为电力系统带来了新的挑战，特别是在经济调度方面。在这一背景下，研究者们开始探索如何利用先进的数学优化工具，如LINGO软件，来解决风电并网电力系统中的动态经济调度问题。 风电并网电力系统的动态经济调度指的是在保障电力供应的安全性和效率的同时，对火电机组的出力分配进行优化，以达到降低系统运行成本的目标。由于风力发电的输出功率受到风速变化的直接影响，因此具有高度的不确定性。当风电并入电网时，其发电量的变化将对电网的稳定性及负荷需求的满足带来影响。为了应对这一问题，研究者们提出了引入上、下旋转备用的概念，其目的是为了在风电功率预测存在误差时，预留足够的发电能力以稳定系统的供需平衡。 在这一过程中，LINGO软件显示出了其独特的应用价值。LINGO是一种集成了线性、非线性、整数和混合整数优化技术的软件，特别适用于处理复杂的优化问题。在风电并网的动态经济调度问题中，LINGO能够帮助研究者们构建出详尽的优化模型，深入分析火电机组的出力约束、旋转备用限制以及风电功率预测误差对经济调度的影响。通过LINGO的高效计算，可以快速搜索到最优调度策略，以实现电力系统运行的稳定性和经济性。 进一步的研究和参考文献表明，有关风电并网对电力系统影响的探讨，以及相应的技术解决方案是当前学术界和工程实践中的热点。例如，文献[1]通过对风电并网运行成本影响的分析，为风电调度提供了重要的理论支持。文献[2]则关注了在极端天气条件下风电穿透功率对系统稳定性的影响，并提出了相应的技术措施，以减少风电波动性对系统稳定性的负面影响。此外，文献[3]采用模糊建模方法，虽然其中含有一定的人为估计因素，但该方法能够在风险和经济效率之间寻求平衡，为风电调度提供了一个全新的视角。文献[4]通过改进粒子群算法，解决了含有风电场的多目标优化问题，并且特别考虑了系统的稳定性。而文献[5]则在电力市场环境下，考虑风电场功率波动情况建立了调度模型，并使用线性规划方法进行求解。 借助LINGO软件这一高效工具，配合动态经济调度的优化模型，研究人员能够有效地应对风电并网带来的不确定性和波动性挑战。这对于实现电力系统的经济和可靠运行具有重要意义。随着可再生能源技术的进一步发展和应用，这些先进的调度方法将对保障电力系统的绿色、可持续发展起到关键性作用。未来的研究将继续深入，探索更加高效和智能的调度策略，以适应不断变化的能源结构和技术要求，从而推动电力系统向更高效、更环保的方向迈进。