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一種適合于風(fēng)電功率序列場(chǎng)景削減的優(yōu)化方法

2016-05-26 來(lái)源:電力系統(tǒng)自動(dòng)化 瀏覽數(shù):2549

用一個(gè)離散概率分布來(lái)近似風(fēng)電功率真實(shí)概率分布的過(guò)程,稱為風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬。通常認(rèn)為,大量的歷史數(shù)據(jù)可以近似反映風(fēng)電功率的真實(shí)概率分布。這種情況下,場(chǎng)景模擬則轉(zhuǎn)換為將一個(gè)含有大量場(chǎng)景的概率分布削減為一個(gè)場(chǎng)景數(shù)量較少的概率分布,且削減后的概率分布與削減前的概率分布具有相似的特征,該過(guò)程被稱為場(chǎng)景削減。

  風(fēng)電功率場(chǎng)景削減問(wèn)題1
  用一個(gè)離散概率分布來(lái)近似風(fēng)電功率真實(shí)概率分布的過(guò)程,稱為風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬。通常認(rèn)為,大量的歷史數(shù)據(jù)可以近似反映風(fēng)電功率的真實(shí)概率分布。這種情況下,場(chǎng)景模擬則轉(zhuǎn)換為將一個(gè)含有大量場(chǎng)景的概率分布削減為一個(gè)場(chǎng)景數(shù)量較少的概率分布,且削減后的概率分布與削減前的概率分布具有相似的特征,該過(guò)程被稱為場(chǎng)景削減。
  通過(guò)場(chǎng)景的削減,可以大大減少與風(fēng)電相關(guān)的電力系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃和運(yùn)行問(wèn)題的計(jì)算量,提高計(jì)算效率。
  主要研究的問(wèn)題2
  現(xiàn)有的場(chǎng)景削減方法側(cè)重于近似概率分布的總體統(tǒng)計(jì)特征,忽視了場(chǎng)景的個(gè)體特征,往往會(huì)降低場(chǎng)景模擬的精度。這是因?yàn)椋哂邢嗤傮w統(tǒng)計(jì)特征的概率分布可以有很多,但他們場(chǎng)景的個(gè)體差異有可能很大。因此,如果僅僅考慮統(tǒng)計(jì)特征相似,則有可能會(huì)生成與實(shí)際發(fā)生場(chǎng)景差別較大的場(chǎng)景。下面以圖1中的3個(gè)概率分布為例進(jìn)行說(shuō)明。圖1中,離散概率分布1和離散概率分布2是真實(shí)概率分布的兩種不同近似,他們具有相似的總體特征。但是,從圖中可以看出,離散概率分布1和離散概率分布2的場(chǎng)景個(gè)體差別較大。很顯然,離散分布1更接近于真實(shí)的概率分布。
  圖1三種不同概率分布的對(duì)比圖
  因此,若能在場(chǎng)景削減中既保留場(chǎng)景的總體特征,又兼顧場(chǎng)景的個(gè)體特征,那么,風(fēng)電功率場(chǎng)景的模擬精度將會(huì)得到提高。這就是本文主要研究的問(wèn)題。
  最優(yōu)場(chǎng)景削減模型與解算方法3
  本文建立了一個(gè)綜合考慮場(chǎng)景總體統(tǒng)計(jì)特征和個(gè)體特征的最優(yōu)場(chǎng)景削減模型。模型的目標(biāo)函數(shù)為原始場(chǎng)景和削減場(chǎng)景的總體特征偏差最小。一般地,采用均值、方差、峰度和偏度等各階矩反映概率分布的總體統(tǒng)計(jì)特征。約束條件為:削減場(chǎng)景的概率之和為1,原始場(chǎng)景的概率之和為1,原始場(chǎng)景和削減場(chǎng)景的空間距離小于給定的閾值。通過(guò)在約束中限制原始場(chǎng)景和削減場(chǎng)景的空間距離,可限制削減之后場(chǎng)景與原始場(chǎng)景的個(gè)體偏差。
  從數(shù)學(xué)方面來(lái)看,所建立的場(chǎng)景優(yōu)化削減模型為一個(gè)含高階離散變量的嚴(yán)重非凸問(wèn)題,屬于NP難問(wèn)題。為了高效求解該模型,提出了一種啟發(fā)式搜索(HeuristicSearch,HS)算法,通過(guò)構(gòu)造合適的適應(yīng)度函數(shù),獲得滿足約束條件的局部最優(yōu)解。
  場(chǎng)景削減方法的對(duì)比分析4
  為了驗(yàn)證所提方法的準(zhǔn)確性,將本文方法與經(jīng)典的前向/后向場(chǎng)景削減法(Backwardandforwardmethods)、基于粒子群改進(jìn)的前向/后向場(chǎng)景削減法(ParticleSwarmOptimization,PSO)進(jìn)行比較。仿真中,分別對(duì)愛(ài)爾蘭風(fēng)電場(chǎng)的200、400、800個(gè)96時(shí)段的風(fēng)電序列原始場(chǎng)景進(jìn)行削減。在PSO和HS算法中,設(shè)置與原始場(chǎng)景距離偏差的閾值為0.15,仿真結(jié)果如表1所示。
  表1三種場(chǎng)景削減方法結(jié)果對(duì)比
  從表1可以看出,在生成削減場(chǎng)景數(shù)目相近的情況下,HS算法得到綜合總體特征和個(gè)體特征都較好的離散分布,且計(jì)算速度較快。Backward算法的計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng),難以適用于中大規(guī)模的場(chǎng)景削減計(jì)算中。
  結(jié)論與展望5
  本文提出了一種可以綜合考慮總體統(tǒng)計(jì)特征和個(gè)體特征的場(chǎng)景削減方法,計(jì)算速度快,適用于對(duì)大規(guī)模的風(fēng)電功率序列場(chǎng)景進(jìn)行削減,為風(fēng)電功率預(yù)測(cè)、含有風(fēng)電功率的電力系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃提供基礎(chǔ)信息。該方法可以擴(kuò)展到光伏發(fā)電功率、電價(jià)等序列場(chǎng)景的削減問(wèn)題中。
閱讀上文 >> 【技術(shù)】風(fēng)電機(jī)組齒輪箱高速端漏油處理方案
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