下载文档原格式
新能源电力系统的调度与优化运行研究一、现状分析随着全球能源需求的不断增长和环境保护要求的日益加强，新能源电力系统的建设和发展已经成为世界各国能源的重点。
新能源电力系统具有清洁、可再生、低碳排放等优势，是未来电力系统的重要发展方向。
然而，由于新能源的不稳定性和间歇性特点，导致新能源电力系统的调度和优化运行面临着种种挑战。
目前，全球各地区的新能源电力系统在不同程度上面临着供需不平衡、系统稳定性差、运行成本高等问题。
一方面，随着新能源比重逐渐增加，电力系统的调度管理变得更加复杂，传统的电力系统调度算法和模型已经无法满足新能源系统的要求。
另一方面，新能源电力系统的运行具有高度随机性和不确定性，如风电和光伏发电的功率波动、用电负荷的波动等，给电力系统的供需平衡带来了极大的挑战。
二、存在问题在新能源电力系统的调度与优化运行中，存在着诸多问题需要解决。
首先是供需平衡问题，新能源的不稳定性给电力系统的供电带来了较大影响，如何有效管理新能源的波动性，实现供需平衡成为亟待解决的重要问题。
其次是系统稳定性问题，新能源的接入可能会引起电力系统的频率波动、电压波动等问题，如何保障电力系统的稳定运行是一项重要任务。
再者是运行成本问题，由于新能源的特性，电力系统可能需要更多的备用容量来保障供电可靠性，这将增加系统运行成本。
三、对策建议针对，我们可以采取以下对策建议：1. 开发新型调度算法：针对新能源的间歇性和不稳定性特点，开发针对新能源系统的新型调度算法，包括基于大数据分析的预测算法、智能优化算法等，以提高系统的供需平衡能力。
2. 提高系统柔性：优化电力系统的调度策略，提高系统的柔性和适应性，灵活调整发电机组、储能设备等运行参数，以应对新能源波动性带来的挑战。
3. 加强协同运行：建立新能源与传统能源之间的协同运行机制，通过跨区域、跨界电网的协同运行，实现电力系统的优化调度和供需平衡，降低系统运行成本。
4. 加强技术研发：加大对新能源电力系统调度与优化运行技术的研究与开发投入，推动新能源技术的创新与应用，提高电力系统的智能化、自动化水平。
新能源电力系统的风电功率预测与优化调度研究随着人们对可持续能源的需求增加，风能作为一种重要的新能源形式得到了广泛的关注和应用。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电功率的预测和调度成为了新能源电力系统中的重要问题。
本文将对风电功率预测和优化调度的研究进行探讨。
首先，我们需要了解风电功率预测的意义和方法。
风电功率预测是指通过对风速、气象条件等相关因素进行分析和建模，来预测未来时段内风电功率的变化趋势。
这对于电力系统的运行和调度具有重要的指导意义。
目前，常用的风电功率预测方法包括时间序列分析、神经网络、支持向量机、模糊逻辑等。
这些方法各有优劣，可以根据实际情况选择合适的方法进行预测。
其次，针对风电功率预测中存在的不确定性和误差，优化调度是必不可少的环节。
优化调度的目标是在满足电力需求的前提下，合理安排风电和其他能源的调度，以提高系统的稳定性和经济性。
优化调度的过程中，需要考虑多个因素，包括风电的可预测性、电力需求的变化、电力市场的运行规则等。
通过建立数学模型和运用优化算法，可以得到最优的调度方案。
在风电功率预测和优化调度的研究中，还有一些挑战需要解决。
首先是对风速的准确预测。
风速是影响风电功率变化的关键因素，对其进行准确预测是提高预测和调度精度的前提。
其次是建立合理的数学模型。
由于风电功率的特殊性，传统的数学模型可能不适用，需要根据实际情况进行模型的调整和改进。
此外，还需要充分考虑风电和其他能源之间的协调性，以实现系统的整体优化。
近年来，随着人工智能和大数据分析技术的发展，风电功率预测和优化调度研究得到了一定的突破。
利用大数据分析技术，可以获取大量的历史数据，并通过机器学习算法进行模型的训练和优化。
同时，人工智能技术的应用也能够提高系统的自主决策和智能调度能力，进一步提高新能源电力系统的运行效率和可靠性。
总之，在新能源电力系统中，风电功率预测和优化调度是关键的研究方向。
通过准确预测风电功率并优化调度，可以提高系统的节能减排能力和供电可靠性。
风电机组可靠性分析随着环保意识的不断提高和绿色能源的广泛应用，风电发电已成为可再生能源的重要组成部分之一。
风电机组是风电发电的重要设备之一，它的可靠性直接影响着发电的效率和稳定性。
因此，对风电机组的可靠性进行分析和评估具有重要意义。
一、风电机组的可靠性分析方法1.1 故障树分析法故障树分析法是一种基于概率的系统可靠性分析方法，它包含了故障事件和它们之间的逻辑关系。
故障树分析法可用于了解风电机组在特定工作条件下的可靠性、确定故障的原因和影响、评估和比较可行的维修策略等。
1.2 可靠性块图分析法可靠性块图分析法是一种定量的系统可靠性分析方法，它将不同的系统元件用块图表示，并考虑它们之间的逻辑关系。
可靠性块图分析法可用于评估风电机组的可靠性水平、找出导致故障的主要因素以及确定提升可靠性的关键方案等。
1.3 失效模式与影响分析法失效模式与影响分析法是一种基于失效模式和后果的分析方法，其目的是识别可能的失效机制并评估各种失效模式的严重性和影响。
失效模式与影响分析法可用于确定潜在的问题、提供有效的故障排除措施，并评估故障对风电机组的影响。
二、影响风电机组可靠性的因素2.1 环境因素环境因素是影响风电机组可靠性的重要因素之一，如温度、湿度、盐雾、颗粒物等都会对风电机组的性能和寿命产生不同程度的影响。
特别是在高海拔、极端气温等极端环境条件下，风电机组的可靠性更容易受到影响。
2.2 运行因素运行因素是风电机组可靠性的重要影响因素之一，包括负荷变化、频繁启停、旋转速度、风向风速变化等。
这些因素会影响风电机组各个零部件之间的协调性和适应性，从而影响风电机组的可靠性和稳定性。
2.3 设计因素设计因素是影响风电机组可靠性的重要因素之一，包括机械结构、控制系统、电气系统等。
不同的设计方案会对风电机组的性能和寿命产生不同程度的影响，因此，合理的设计方案对提高风电机组的可靠性至关重要。
三、提高风电机组可靠性的措施3.1 加强预防性维护预防性维护是提高风电机组可靠性的重要手段之一，通过对设备进行定期维修、检查、调整，及时发现和处理潜在的问题，有效地降低了设备失效率和故障率。
风能发电的电力系统调度与运行随着能源需求的不断增加和对环境的关注，风能发电作为一种可再生的清洁能源被广泛应用于电力系统。
然而，由于风能发电的不稳定性和不可控性，电力系统调度与运行面临着一系列的挑战。
本文将探讨风能发电的电力系统调度与运行相关问题，并提出一些解决方案。
一、风能发电的特点风能发电是利用风能将风能转化为电能的过程。
相比传统的化石燃料发电，风能发电具有以下几个特点：1. 不可控性：风能的产生受到气象条件的影响，风速的变化相对较大。
因此，风能发电的输出功率也会有所波动。
2. 随机性：风能的变化无法事先准确预测，其输出功率呈现随机性。
这给电力系统调度与运行带来了一定的不确定性。
3. 不稳定性：由于风能的波动性，风能发电输出的功率存在明显的不稳定性。
这对电力系统的负荷平衡和供需匹配提出了挑战。
二、风能发电的调度与运行问题在电力系统中大规模集成风能发电需要解决以下几个问题：1. 风电功率预测：由于风能的不可控性和随机性，对风电功率进行准确预测是风能发电调度与运行的基础。
通过利用气象数据和风机状态信息，可以建立预测模型，对未来一段时间内的风电功率进行预测。
2. 调度策略：针对风能发电的特点，需要制定有效的调度策略。
一方面，需要考虑风电的不稳定性和波动性，保持电力系统的平衡和稳定；另一方面，还需要优化风能发电与传统发电的协调运行，以最大化风能发电的利用。
3. 调度计划的实施：制定好的调度计划需要得到有效的实施。
这涉及到与风电场的协调和通信，确保发电计划能够准确执行。
4. 能量储存与调度：为了解决风能不可控性和不稳定性带来的问题，引入能量储存技术成为一种解决方案。
例如，通过建立储能系统，将多余的风能转化为电能进行储存，待需要时再释放出来。
三、风能发电调度与运行的解决方案为了解决风能发电的调度与运行问题，可以采用以下一些解决方案：1. 提高风电功率预测准确性：通过引入高精度的气象数据和风机状态监测系统，可以提高风电功率预测的准确性，降低不确定性。
风电场中的智能电力系统调度与优化决策随着全球对可再生能源的需求不断增加，风能作为一种重要的清洁能源在能源领域扮演着越来越重要的角色。
风电场作为将风能转化为电能的关键设施，其高效的运营和管理对整个电力系统的稳定性和可靠性至关重要。
在风电场中，智能电力系统调度和优化决策的实施，成为提高风电场效率和降低能源消耗的关键因素。
一、智能电力系统调度智能电力系统调度是指通过自动化和智能化技术来优化风电场的发电、储能和输电等功能的调度安排。
其目标是实现风电场的稳定运行，同时最大限度地利用风能。
1. 发电调度：智能电力系统调度可以根据风场的具体情况，实时调整风机的发电功率。
利用风速和发电功率之间的关系，调整风机的转速和叶片角度，以最大限度地利用风能，并保持风机的安全运行。
2. 储能调度：风电场通常配备储能装置，如电池组或储水设施。
智能电力系统调度可以根据电网需求和电池组状态，合理调配储能设备的充放电策略，以实现电力的平衡和稳定供应。
3. 输电调度：智能电力系统调度还可以优化输电网络的布局和传输方案，以确保风电场的电力能够高效地传输到电网中。
通过对输电线路和变电站的优化配置，可以减少能源传输的损耗和耗费。
二、优化决策优化决策是指通过数学建模和优化算法，对风电场运行和管理的决策进行优化，以提高效率和经济性。
1. 发电优化：优化决策可以通过建立风速和发电功率的数学模型，预测未来的风速变化趋势，并相应地调整风机发电功率。
这有助于提高风电场的发电效率和利用率，减少对备用发电机组的依赖。
2. 储能优化：通过建立电池组的充放电模型，优化决策可以确定最佳的储能策略，使风电场在电网需求高峰时段供电，而在需求低谷时段进行储能。
这样可以充分利用风能，减少对传统电源的依赖。
3. 输电优化：优化决策可以通过建立输电线路和变电站的优化模型，确定最佳的电网布局和传输方案。
通过优化电力传输路径和输电设备的配置，可以减少能量传输的损耗和成本。
三、智能电力系统调度与优化决策的挑战虽然智能电力系统调度和优化决策在提高风电场效率和降低能源消耗方面具有巨大潜力，但也面临一些挑战。
面向节能发电调度的电力系统多目标优化调度模型摘要：在含风电和火电的电力系统中，既要发挥传统火电机组的灵活调节能力，还得实现节能减排优化调度，并提高大规模风资源的利用效率，以便实现高比例新能源电力系统的经济优化运行。
风火多目标协调优化调度是实现该目标的有效方法，采用多目标优化方法来确定火电机组的综合最佳出力和提高风电消纳能力，以实现电力系统节能减排的目的，有利于促进环境和能源的可持续发展和利用。
关键词：节能发电调度；电力系统；多目标优化；调度模型引言我国过去实行考虑机组容量的均衡发电调度模式在一定时期内调动了投资电源项目建设的积极性,促进了电力工业的快速发展,但同时也导致了高效环保的大火电机组、水电及核电等清洁能源机组的发电能力无法充分发挥,高污染、高能耗的小火电机组却能多发电的情况,造成了能源资源浪费和环境污染。
为加快建设资源节约型,环境友好型的社会,节能发电调度的开展势在必行。
1概述节能发电调度基本内涵是在电力系统供电可靠的前提下，能够满足节能和经济两大原则，将可再生清洁能源进行优先调度，按照由低到高对传统机组的能耗以及污染排放物进行排序，实现电力系统的节能减排优化调度。
节能发电调度办法是指国务院办公厅以国办发[2007]53号文件发布了《节能发电调度办法》，其主要参考依据是由省政府发改委所编制的机组发电顺序表，优先调度风能、太阳能、海洋能、水能、生物质能、核能等清洁能源发电，对火电机组，按照煤耗水平调度发电，煤耗低的多发、满发,煤耗高的机组少发或不发。
各级电网调度部分应按照日负荷特性、机组出力特性、电网运行方式以及各类电网安全约束来制定机组组合方案，从而实现经济可靠的机组优化调度模型。
2考虑污染物排放因素的节能发电调度模型在考虑污染物排放约束，结合传统经济发电调度，对排污成本累加的节能发电调度模型以及等能耗水平下污染物排放的节能发电调度模型进行合理设立。
2.1等能耗水平的节能发电调度模型(1)建模思路根据各发电厂机组运行数据拟合得到煤耗曲线和煤耗标准参数，确定各火电机组的煤耗情况。
风电场的多目标调度优化随着环境保护意识的增强和清洁能源的发展，风电作为一种可再生的清洁能源得到了越来越广泛的应用。
但是，风电场在运行中存在着诸多的挑战，如风速难以预测、风机寿命短、运行成本高等。
因此，为了实现风电场的可持续性运行，必须优化风电场的多目标调度。
本文将探讨风电场的多目标调度问题及其优化方法。
一、风电场的多目标调度问题风电场一般由多个风机组成，每个风机都有多个控制变量，如叶片角度、转速、功率等。
因此，将风电场的多个目标融合在一起进行调度，需要考虑的变量非常多，如风机的功率输出、风电场的风电比、风机的寿命、风电场的经济效益等。
这些变量之间存在着相互制约和相互影响的关系，如果只优化其中一两个变量，可能会带来其他方面的损失。
二、风电场的多目标调度优化方法1. 基于遗传算法的优化方法遗传算法是一种基于生物进化过程的优化算法，通过对优良个体进行交叉、变异、选择等操作，逐步优化目标函数，从而找到全局最优解。
将遗传算法用于风电场的多目标调度优化中，可以通过优化风速与功率的匹配度、降低停机时间、提高机组可靠性、提高风机转速等手段，从而提高风电场的经济效益。
2. 基于模糊理论的优化方法模糊理论是一种处理不确定性问题的数学工具，它通过将现实世界中的真实情况转化为隶属度函数，从而解决不确定性、复杂性、模糊性等问题。
将模糊理论应用于风电场的多目标调度优化中，可以通过建立风速、风功率、机组可靠性、经济效益等指标的模糊集合，从而根据各指标的权重值调整各因素对应的隶属度函数，进而确定最优的风电场调度方案。
3. 基于神经网络的优化方法神经网络是一种模拟人类大脑结构的人工智能技术，通过对风电数据进行学习和训练，可以识别风电场运行的规律和特征，为风电场的多目标调度提供支持。
将神经网络应用于风电场的多目标调度优化中，可以通过建立风速、风功率、机组可靠性、经济效益等指标的多层神经网络模型，从而预测未来的风速和风功率，并根据预测结果调整风电场的运行方案。
风电场电气系统风电场中电气系统的设计和管理要点风电场电气系统设计与管理的要点随着能源危机和环境污染日益严重，可再生能源越来越受到重视。
风能作为一种广泛应用的可再生能源已经被广泛使用，风电场的电气系统作为风力发电系统的核心部件，具有决定性的作用。
本文将从风电场电气系统的设计和管理两个方面，分析和探讨其要点。
一、设计1.全面考虑电气系统的可靠性为了保证风电场的发电正常运行，电气系统必须具备高可靠性。
在设计电气系统时，应采用成熟的先进技术和设备，遵循国际标准，并通过充分的电力系统分析，确保电力系统可靠性达到最优。
2.根据风电机组的特点确定电气系统方案风电机组与传统的火力发电机组不同，需要充分考虑风力发电机组功率调节、并网控制、并网稳定性等特殊需求。
在设计风电场电气系统时，必须考虑到风力机组在不同风速下的电磁转矩特性以及变速控制的要求，进而确定电气系统方案。
3.综合考虑输电线路的优化布局输电线路是电气系统中重要的组成部分，其布局应当综合考虑因风电场布置情况、地理条件、设备配比等因素，以最优化方式选择输电线路路线、层数、电缆、导线及支架等电气设备。
4.合理进行系统保护与控制设计电气系统的保护设置和控制策略设计应合理，采用现代电气保护设备，为风力发电机组和变压器提供可靠的保护。
对系统进行全面的保护，包括过压、欠压、过流、过负荷等，确保系统安全运行。
二、管理1.监控电气设备运行状态风电场电气系统的设备种类众多，包括发电机、逆变器、变压器、开关柜、电缆等等。
运营管理方应加强对各类电气设备运行状态的监控和检测，通过定期的维护和检修，及时排除潜在故障，提高电气设备的可靠性和稳定性。
2.及时进行系统检修和维护对于风电场电气系统来说，其运行环境恶劣，容易出现各种故障。
运营管理方应定期对电气系统进行检修和维护，如防雷、洗刷、松固等。
同时，也要安排定期检测和测试，确保电气设备始终处于最好的工作状态。
3.合理设置电气设备备件库针对电气系统常见故障设备，运营管理方应建立完善的备件库，准备充足的备品备件以便能够及时更换，并且在更换后对备件进行归档化、记录化等管理，方便日后的查看和查询，保障备品备件的有效利用。
电力系统中的风电功率预测与优化控制随着全球对可再生能源的关注度逐渐提高，风电作为一种成熟且可持续的能源来源受到了广泛关注。
然而，由于风速的随机性和不稳定性，风电的波动性较大，这给电力系统的运行和规划带来了一定的挑战。
为了更好地利用风能资源，并确保电力系统的可靠性和稳定性，风电功率预测与优化控制成为了电力系统中的一个重要课题。
风电功率预测是指通过分析风速、风向、温度、气压等气象数据，利用数学统计方法和机器学习技术，预测未来一段时间内的风电功率输出情况。
准确的风电功率预测可以帮助电力系统运营者合理调度其他发电设备以应对风电波动，提前做好备用发电计划，从而保证电网的稳定运行。
在风电功率预测中，常用的方法包括物理模型方法和统计模型方法。
物理模型方法是基于风力发电机组的工作原理与风速之间的关系，通过建立数学模型来预测风电功率输出。
但是，由于风能资源受到多种因素的影响，如地形、风机型号、设备老化等，物理模型方法的适用范围受到一定的限制。
统计模型方法则是通过对历史风速与风电功率数据的统计分析，寻找二者之间的潜在关系并建立预测模型。
常用的统计模型方法包括回归分析、时间序列分析和人工神经网络等。
针对风电功率预测的需求，研究者还提出了一系列的优化控制策略。
优化控制可以根据实时的风速和风电功率预测结果，合理调度风电场的运行状态，优化风电输出功率，提高风电的利用效率。
常见的优化控制方法包括最大功率点跟踪控制、模型预测控制和协同控制等。
最大功率点跟踪控制是通过实时追踪风能转化系统在不同风速下的最大功率点，调整风电系统的运行状态，最大限度地提取风能。
模型预测控制则是基于对风电功率预测模型的准确性，通过在线优化算法，实时调整风电输出功率，以适应风速的波动。
协同控制是指多个风电场之间通过通信协议，实时共享信息，协同调度风电输出功率，最大程度地平抑风电的波动性，提高系统的稳定性。
除了风电功率预测与优化控制，还有其他一些关键技术在电力系统中的风电应用中发挥着重要的作用。
风能发电在电力系统中的调度与运营技术引言随着能源的紧缺和环境保护意识的增强，可再生能源逐渐成为电力领域的重要发展方向之一。
在可再生能源中，风能作为一种无污染、丰富的能源资源，受到了广泛的关注和重视。
然而，由于风速的不稳定性和不可控性，风能发电在电力系统中的调度和运营面临着许多技术挑战。
本文将针对风能发电在电力系统中的调度与运营技术进行详细介绍和分析。
风电调度技术风电调度技术是实现风能发电与电力系统之间优化协调的关键。
其主要目标是提高风电发电效率，降低发电成本，同时保证电力系统的安全运行。
下面将介绍常用的风电调度技术：风速预测技术风速的预测是风电调度的基础。
通过使用气象学、统计学和人工智能等技术，可以对未来一段时间内的风速进行预测。
风速预测的准确性直接影响电力系统的调度决策和经济性。
目前常用的风速预测方法包括数学模型法、统计模型法和人工智能模型法等。
风电功率曲线拟合技术风电功率曲线拟合技术是根据实测数据拟合出风电机组的输出功率曲线，以便进行发电量的预测和调度。
通过拟合风电机组的输出功率曲线，可以准确地预测风电机组在不同风速下的发电能力，从而为电力系统的调度决策提供参考依据。
风电功率预测技术风电功率预测技术是根据已有的历史数据和实时数据，通过建立数学模型来预测风电机组的输出功率。
通过对风电功率的预测，可以更好地安排电力系统的负荷和优化发电计划，从而提高风电发电的经济性和可靠性。
风电发电计划优化技术风电发电计划优化技术是在考虑电力系统的供需平衡、发电成本、能源消耗和环境保护等因素的基础上，通过使用数学规划、模拟优化、遗传算法等方法，实现风电发电计划的优化。
优化的目标是使得风电的发电量最大化，发电成本最小化，同时保证电力系统的供电可靠性和稳定性。
风电运营技术风电运营技术是保证风电机组安全、稳定运行的关键。
下面将介绍常用的风电运营技术：风电机组状态监测技术风电机组状态监测技术是通过对风电机组运行数据的实时监测和分析，判断风电机组的运行状态和故障情况，及时采取相应的措施，保证风电机组的安全和可靠运行。
考虑风电可信容量的配电网优化调度模型一、风电可信容量的概念及必要性风电可信容量是指在一定可靠度下，风电装机容量中可以纳入电网送出电力的部分。
由于风电的不稳定性和不确定性，其实际发电能力和装机容量存在一定差距，因此需要考虑风电可信容量来保障电网的稳定运行。
风电可信容量的确定对于电网的规划、调度和运行具有重要意义。
风电可信容量的确定能够有效降低并网风电的波动性对电网的影响。
通过合理确定风电可信容量，可以使风电的波动性降至可控范围内，减少对电网的不稳定性影响，提高电网的安全可靠性。
考虑风电可信容量还能够提高电网的利用率。
合理确定风电可信容量能够使风电在一定可靠度下充分利用，最大限度地提高风电的并网比例，从而降低电网的供电成本和碳排放，促进可再生能源的发展和利用。
风电可信容量的确定对于配电网的优化调度具有重要意义。
通过考虑风电可信容量，可以有效优化风电的调度策略，提高风电的利用率和经济性，降低对传统火电的依赖，实现配电网的清洁、高效运行。
二、风电可信容量的确定方法及模型确定风电可信容量是一个复杂的工程问题，需要考虑多种因素，如天气情况、风机性能、电网负荷等。
目前，关于风电可信容量的确定方法和模型主要包括以下几种：1. 基于风电功率曲线的统计方法。
这种方法是根据风电机组的实际运行数据，统计分析风电的波动性和不确定性，通过概率分布等统计方法确定相应的可信容量。
该方法简单易行，但需要大量的实际运行数据来支撑，且对风电机组的运行状况和环境要求较高。
2. 基于风电预测的模糊决策方法。
这种方法是利用风电的预测结果，结合模糊决策理论来确定风电的可信容量。
通过考虑多种预测结果和可能的不确定性，确定相应的可信容量。
该方法能够充分考虑风电的预测情况和不确定性，但对预测准确度要求较高。
三、配电网优化调度模型的关键技术和挑战针对考虑风电可信容量的配电网优化调度模型，其关键技术主要包括以下几个方面：1. 风电可信容量的确定技术。
电力系统中的风光互补电力调度与优化策略随着环境问题和能源危机的日益突出，可再生能源在电力系统中的应用越来越重要。
其中，风电和光伏发电被广泛认可为两种最具潜力的可再生能源，但也面临着间歇性和不可控性的问题。
为了充分利用这两种能源，提高其可靠性和经济性，需要制定风光互补的电力调度与优化策略。
风电和光伏发电具有互补性的特点，可以相互弥补能源的不足。
风能具有较强的季节性和日变化性，而光能则具有较强的日变化性和小时变化性。
因此，将两种能源相结合，可以有效实现电力的稳定供应。
同时，风光互补还可以最大程度地减少对传统能源的依赖，减少温室气体排放，实现可持续发展的目标。
在电力系统中，风光互补电力调度与优化策略的核心是合理安排风电和光伏发电的发电功率，以满足电力系统的供需平衡。
根据电力需求的变化，需要预测和优化风光发电的输出功率，并与传统发电方式进行协调，实现电网的稳定运行。
下面将介绍一些常用的风光互补电力调度与优化策略。
首先，基于在线预测的策略是一种常见的风光互补电力调度方法。
通过分析历史数据和实时数据，可以预测未来一段时间内的风光发电输出功率。
利用这些预测结果，可以合理安排其他电源的调度，从而实现风光互补发电模式。
此外，在预测过程中还需要考虑天气和气象因素的影响，以提高预测的准确性。
其次，基于能量存储技术的策略也是一种常用的风光互补电力调度方法。
通过使用能量存储系统，可以将风电和光伏发电的多余能量储存起来，以备不时之需。
当风能和光能不足时，可以从能量存储系统中释放出来，实现电力供应的平衡。
能量存储技术的发展对于风光互补电力调度具有重要意义，可以提高电网的灵活性和稳定性。
此外，智能电网技术的应用也可以提升风光互补电力调度的效果。
通过使用智能电表和智能电网系统，可以实现对电力需求和发电能力的实时监测和调度。
基于这些数据，可以优化风光发电的调度，提高电力系统的可靠性和经济性。
智能电网技术还可以支持分布式能源的接入和管理，促进风光互补发电的应用。
风电场电网接入与运行调度规划随着可再生能源的快速发展，风能作为其中重要的一部分，正逐渐成为电力供应的主力。
而风电场电网接入与运行调度规划则是确保风电发电系统与电网无缝衔接、高效运行的重要环节。
本文将从接入方式、运行调度以及规划方案等三个方面探讨风电场电网接入与运行调度规划，为读者提供全面而准确的信息。
一、接入方式风电场电网接入方式是指将风电发电系统与电网连接、共同运行的方式。
一般来说，风电场电网接入方式主要有并网接入、孤岛接入和混合接入。
1. 并网接入并网接入是指将风电场与电网直接连接，实现发电系统与电网之间的高效互通。
并网接入的主要优点是灵活性高、发电系统规模可以适应变化。
同时，并网接入也面临一些挑战，比如电压和频率控制、电网稳定性等问题。
2. 孤岛接入孤岛接入是指风电场与电网并不直接连接，而是通过电网隔离成一个相对独立的小型电网进行运行。
这种方式主要适用于偏远地区或者小规模风电场。
优点是能够提供仍然在供电范围内的部分电能；缺点是和电网隔离后独立运行，如果风电场电能不足，仍然需要电网的支持。
3. 混合接入混合接入是指风电场既可接入电网，也可在需要时独立运行的模式。
混合接入可以灵活应对不同的供电需求和网络状态，是一种较为适用的接入方式。
二、运行调度风电场的运行调度是指通过合理安排风电机组的运行模式和发电量，以满足电网和用户的需求，并保障风电场的高效运行。
1. 风电机组的调度风电机组的调度主要包括机组启停控制、功率控制以及电网的频率和电压控制。
机组启停控制要根据电网负荷需求和风能资源情况合理安排机组的启停时间，以避免过度运行或停机过多；功率控制要通过协调风机桨叶角度、变桨控制和变频控制等手段，调节机组的输出功率；电网频率和电压控制要通过合理的电网调度，确保风电场的接入不对电网稳定性产生不良影响。
2. 电网负荷平衡电网负荷平衡是指通过合理调度风电场的发电量和电网的负荷需求，使得供求之间保持平衡。
为了实现电网负荷平衡，可以通过建立合理的调度模型，根据电网和用户的需求，优化风电机组的运行策略，使得发电量可以尽可能满足电网需求。
电力系统中的风电功率预测与调度优化技术研究一、绪论随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁而可再生的能源形式，正在全球范围内广泛应用于电力系统中。
然而，风力发电具有不可控和不稳定的特点，给电力系统的运行与调度带来了一系列挑战。
为了更好地利用风力资源并确保电力系统的安全稳定运行，风电功率预测与调度优化技术成为了研究的重点。
二、风电功率预测技术的研究1. 基于统计学方法的风电功率预测技术统计学方法是最早应用于风力发电预测的技术之一。
根据历史风速数据，通过统计分析和建立数学模型，可以预测未来一段时间内的风电功率输出。
常见的统计学方法包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。
2. 基于物理学方法的风电功率预测技术物理学方法是通过对风力发电机组的工作原理和风机特性进行建模和仿真来预测风电功率输出的技术。
根据输电线路、风机参数和风速等信息，可以建立数学模型，并通过求解模型方程来预测未来一段时间的风电功率。
常见的物理学方法包括机器学习、人工神经网络和偏微分方程等。
三、风电功率调度优化技术的研究1. 基于经济调度的风电功率优化技术经济调度是指在满足电力系统供需平衡和风电出力限制的前提下，最大化风电的利用效益。
通过考虑电力市场价格、风电成本和电力负荷等因素，建立数学模型，并通过优化算法求解，得到最优的风电出力功率。
2. 基于风电功率预测的风电功率调度优化技术风电功率预测是风电功率调度优化的基础。
通过准确地预测风电功率输出，可以实现风电出力与电力系统的供需平衡，降低电力运行的风险。
利用风电功率预测结果，可以制定最优的风电功率调度策略，提高电力系统的安全性和经济性。
四、风电功率预测与调度优化技术的实践应用风电功率预测与调度优化技术在实际应用中取得了显著的效果。
通过准确地预测风电功率输出，可以降低系统脱发率，提高电网调度能力和电力供应质量。
同时，通过确定最优的风电出力功率调度策略，可以合理利用风能资源，降低燃煤发电的比例，实现能源的可持续发展。
考虑运行可靠性的含风电电力系统优化调度
发表时间：2017-10-12T11:35:19.490Z 来源：《电力设备》2017年第15期作者：丁文科赵明霞[导读] 摘要：在社会经济不断发展的同时，人们对电力系统运行具有越来越高的可靠性需求，再加上现代人普遍重视社会经济的可持续发展，因此开始广泛地将新的能源引进到电力系统中，从而控制化石资源的消耗。
（国网河南省电力公司辉县市供电公司河南新乡 453600）
摘要：在社会经济不断发展的同时，人们对电力系统运行具有越来越高的可靠性需求，再加上现代人普遍重视社会经济的可持续发展，因此开始广泛地将新的能源引进到电力系统中，从而控制化石资源的消耗。
在这种情况下诞生了含风电电力系统，而且该系统具有越来越高的普及程度。
含风电电力系统的运行可靠性是最为关键的一个因素，只有确保含风电电力系统具有较高的运行可靠性，才能够实现正常的供电。
关键词：运行可靠性；含风电电力系统；优化调度
目前在全球范围内都在大力的开展经济建设，出现了非常严重的能源消耗，并且加剧了对环境和生态的污染，因此人们开始越来越多的关注如何应用清洁能源。
在这种情况下含风电电力系统受到了人们的重视，并且得到了有效应用。
目前电力调度部门在含风电电力系统的运行中为了强化其系统功能，开始不断地分析配网在风电加入过程中受到的影响，并且立足于实践相应的建立了优化调度系统，使得含风电电力系统运行的可靠性获得了极大的提升。
一、含风电电力系统运行可靠性概述
目前环境和能源危机在世界范围内都在不断地加重，因此很多国家都开始研究风能的利用。
在风能的开发和利用中风电的并网运行属于一个非常重要的发展趋势。
作为一种绿色可再生资源，风电在电力公司的调度中属于首先要考虑的，随后再对剩下的传统的机组进行调度。
然而风电本身具有随机性和不确定性等特点，所以国内外现在都在深入地研究含风电电力系统优化调度策略。
之前的电力系统优化调度主要分为两种，也就是动态优化调度和静态优化调度，其中的动态优化调度主要是针对整个调度周期内各个时间段的联系进行考虑，因此能够将整个系统的运行状况很好地反映出来。
因为风电具有随机变化的特性，所以要做好对风功率的预测。
以不同的用电目的为依据可以将电力系统的可靠性划分为两种，也就是运行可靠性和规划可靠性。
其中的运行可靠性的最为主要的目的就是将可靠性判断依据提供给运行人员的调度决策，并且使电力系统运行的经济性、安全性和可靠性获得极大地提升。
控制是针对含风电电力系统优化调度的最为重要的步骤，之所以如此，主要是由于系统会由于风电的不确定性和时序波动性而面临着运行风险。
基于此，在运行可靠性方面对电力系统的优化调度方案受到的风电并网的影响进行了深入地分析：①传统的能耗机组在被风电并网所取代之后，能够有效地降低系统的总运行费用。
②因为风电本身的间歇性和波动性等因素的影响，因此其具有较低的容量可信度，会进一步地降低系统的运行可靠性。
为了能够有效的降低风电并网的负面影响，就必须要做好对含风电电力系统的优化调度，也就是要在系统并入风电的时候确保不同的时段都具备超过或者等于系统在不含风电时的最低可靠性指标。
二、电力系统优化调度模型分析
1、优化调度模型的目标函数
minF=Tt=1ΣIi=1Σ[zi（t）Ci（Pi（t））+zi（t）（1-zi（t-1）Si]
可以将目标函数划分成两个部分，也就是机组启停成本和发电成本，作为一种自然资源，风电的成本是不需要考虑的。
在上面的公式中，总的风力发电机组系统的运行成本用F来表示，在调度期间系统的时段数量用T来表示；系统的机组数量用I来表示；在t时段机组i的有功功率用Pi（t）来表示；在t时段机组i的状态用zi（t）来表示；开机用zi（t）=1来表示；开机用zi（t）=0来表示；在t时段机组i的运行费用用Ci（Pi（t））来表示。
Ci+biPi+aiPi2=Ci（Pi（t））
在该公式中，机组i的开机费用用Si来表示；机组的运行费用参数用ai、bi和ci来表示；常数为Pi。
2、电力系统优化调度受到的风电并网的影响，与其他传统机组相比，风电本身具备优先并网的特点，在电力系统进行优化调度的时候其会表现出非常明显的优势，会替代传统的可以并网的部分机组功率，最终会对系统的优化调度结果产生影响。
这种替代影响主要包括两个方面：①正面影响：作为一种绿色可再生能源，风电对传统的机组产生了替代作用，能够使系统的总运行费用得以降低。
②负面影响：风电会导致系统机组的投运风险度获得提升。
运行可靠性主要包括两个指标，也就是机组的响应风险度和投运风险度。
因为风电场通常不做备用，因此只需要对运行可靠性中的投运风险度进行考虑，不需要对响应风险度进行考虑。
三、基于运行可靠性的含风电电力系统的优化调度方法
在人工智能技术和计算机不断发展的今天，出现了越来越多的智能优化算法，而且在很多领域中都得到了广泛的应用，现阶段在含风电电力系统的优化调度中差分进化算法、蚁群算法、模拟退火算法等属于比较常见的方法。
1）模拟退火算法：模拟退火算法具有非常精确的计算结果，其对局部搜索算法的优点进行了充分的继承，为了可以将优化问题的最小值获得，在完成寻优的过程中其具有一个非常复杂的选取参数的过程。
需要严格控制其中退化过程的速度，如若不然就有可能导致最优解发生偏差，或者延长计算时间。
2）蚁群算法：蚁群算法具有正反馈的优势，其中具有各种解的多样性。
如果将随机扰动加入到蚁群算法中，就能够避免全局最优解受到局部最优解的干扰。
3）差分进化算法：该算法具有一系列的优势，比如在对复杂问题进行处理的时候具有较小的难度系数，其能够非常专业地对问题的随机并行问题进行求解，具有较少的控制参数，而且在使用的过程中很方便，具有较快的收敛速度，然而这样同时导致其往往具有较大的求解规模。
基于运行可靠性的含风电电力系统的优化调度方法，虽然现阶段上述的方法都可以使小区域算法的各自的求解要求获得满足，然而还是具有一系列的问题：比如比较依赖模型的精确度，无法实现实时控制；具有比较严格的初始点要求；无法解决“维数灾”问题。
因此未来还是需要对寻找最优方法进行不断地研究，逐步地完善含风电电力系统的优化调度方法。
参考文献
[1]张伯明，吴文传.消纳大规模风电的多时间尺度协调的有功调度系统设计[J]. 电力系统自动化，2015，（01）.
[2]王卿然，谢国辉.含风电系统的发用电一体化调度模型[J],电力系统自动化，2016，（05）.
[3]王彩霞，鲁宗相.风电功率预测信息在日前机组组合中的应用[J].电力系统自动化，2015，（07）.
[4]吴栋梁，王扬，郭创新.电力市场环境下考虑风电预测误差的经济调度模型[J].电力系统自动化，2015，（06）.。
