考虑多风电场出力耦合特性的热电联合优化调度

建立了一种考虑多风电场出力耦合特性的热电联合优化调度模型。该模型的目标函数为最小化火电及热电联产机组煤耗成本，并在电功率平衡约束中引入多风电场出力及电负荷的随机特性。模型求解过程中，基于Copula相关理论推导了考虑多风电场总出力耦合特性的概率模型，然后采用两阶段随机规划处理含随机量的等式约束，并应用一种自适应进化规划算法对所提出的优化模型进行求解。算例仿真结果表明了所提模型及方法的有效性。 随着全球范围内可再生能源的迅速发展，风能作为其中的代表，其在能源结构中的比重日益增加。在风电并网的过程中，调度问题尤其重要，特别是在我国，面对多风电场的输出特性，如何合理调度以确保电网的稳定与经济运行，已经成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一个热电联合优化调度模型，该模型充分考虑了多风电场出力的耦合特性，旨在最小化火电及热电联产机组的煤耗成本，并通过数学建模及优化算法，提出了一种有效应对风电不确定性的调度策略。 该模型的基本目标是降低火电和热电联产机组的煤耗成本，这不仅关乎经济效率，也涉及到能源的合理利用与环保问题。在实际操作中，电力系统的调度需要满足负荷需求，同时也要考虑风电的随机特性，这就对模型提出了较高的要求。因此，文章通过在电功率平衡约束中引入风电出力的随机特性，增加了模型的实用性和灵活性。多风电场的出力波动，以及电负荷的不确定性，使得调度问题变得更加复杂。 为了解决上述问题，作者利用Copula理论构建了概率模型，以描述多风电场总出力之间的耦合特性。Copula理论是一种统计工具，它能够描述多个随机变量之间的依赖结构，这对于分析多风电场出力之间的相关性至关重要。模型的建立基于对多风电场出力耦合特性的深入分析，使得调度方案能够更加精准地适应风电出力的变化。 进一步地，为处理模型中的等式约束问题，文章采用了两阶段随机规划方法。这种方法允许在调度计划中考虑各种不确定因素，如风电场的出力变化，使得调度方案在面对未来的不确定性时仍然具备良好的适应性。通过这种方法，能够得到更为稳健的调度策略，从而确保电力系统运行的可靠性。 求解上述优化模型的过程中，文章采用了自适应进化规划算法。这是一种启发式算法，基于生物进化的原理，通过模拟自然选择和遗传机制来搜寻全局最优解。该算法在求解具有高复杂度和大规模变量的优化问题时表现出色，使得模型的求解成为可能。在面对如此复杂的电力系统调度问题时，这种算法能够提高求解效率，确保在实际应用中的可行性。 在模型的应用方面，文章提出在CHP系统中增加电锅炉的配置，这是为了缓解“以热定电”造成的系统灵活性不足的问题。通过将风电的过剩电能转化为热能，不仅能够有效地利用清洁能源，还能帮助改善风电的消纳问题。这种方法的提出，为风电并网调度提供了一个新的思路，有助于电力系统的稳定运行和风电的充分利用。 通过算例仿真验证，文章所提出的模型和方法能够有效改善电力系统的调度性能，提高风电的消纳能力。仿真结果证明，该模型能够处理多风电场出力的耦合特性，是解决风电并网问题的有效手段之一。研究的结论对于未来风能的进一步开发和应用具有重要的指导意义。 本文所提出的考虑多风电场出力耦合特性的热电联合优化调度模型，为电力系统的经济调度提供了一种创新的方法。通过结合Copula理论、两阶段随机规划以及自适应进化规划算法，该模型能够有效地处理风电出力的不确定性，提高电力系统对可再生能源的吸纳能力，对推动我国电力行业的绿色、可持续发展具有重要的实践意义。