基于粒计算地风电并网电力系统备用容量优化

考虑风电可信容量的配电网优化调度模型风电是一种可再生能源，其具有高效率、低污染等优点，在能源领域具有重要地位。

由于风能的不稳定性和不可控性，风电的可信容量（即实际输出容量）与风电装机容量存在一定的偏差。

如何合理考虑风电的可信容量，并优化调度配电网，对于保证电力系统的稳定运行具有重要意义。

配电网是电力系统中起到电力传输和分配作用的中间环节，它的优化调度可以有效提高电力系统的可靠性和稳定性，并降低能源浪费。

考虑风电可信容量的配电网优化调度模型具有实际应用价值。

在考虑风电可信容量的配电网优化调度模型中，首先需要建立风电发电机组的数学模型，并考虑风速和风能利用率对发电功率的影响。

还需考虑风电的可信容量与风电装机容量的关系，通过统计分析历史风能数据，计算出可信容量与装机容量的偏差值。

基于该偏差值，可以建立配电网的优化调度模型。

该模型的目标是在满足各个节点的电能需求的前提下，使得风电的可信容量得到充分利用，并优化配电网的电能传输和分配。

具体而言，可以采用整数规划等数学方法，将风电的可信容量作为约束条件，并考虑各个节点之间的供电关系、线路传输能力等因素。

在模型的求解过程中，需要考虑风电可信容量的波动性。

由于风电发电功率的不确定性，可能会导致可信容量的变化。

在模型中需要引入一定的容错机制，通过设定适当的容错范围，来允许一定范围内的可信容量变化。

通过对模型进行求解，可以得到风电可信容量下的配电网优化调度方案。

该方案可以指导实际操作中的电力调度，保证风电的可信容量得到充分利用，并提高电力系统的稳定性。

考虑风电可信容量的配电网优化调度模型在实际应用中具有重要意义。

通过建立数学模型，考虑风电发电的不确定性和可信容量的波动性，可以优化电力系统的运行，提高风电的利用率，推动可再生能源的发展。

基于风电和抽水蓄能电站联合运行系统的粒子群优化算法摘要：风力发电机组、抽水蓄能电站以及传统燃煤火力发电机组的协同优化，考虑联合运行系统的经济性，因而是个单目标优化问题，但有着很多的约束条件和极高的变量维度，采用传统的优化方法无法在短时间内得到最优解，因而，对于本文高维度、多变量的解空间问题，需要寻找一种合适的算法来解决问题。

粒子群优化算法从解空间的随机解出发，通过粒子的运动迭代最终达到最优解。

因此，本文采用了粒子群优化算法作为基础，对联合运行系统的优化进行求解。

关键字：优化问题；粒子群优化算法引言粒子群优化算法，是1995年由J. Kennedy博士和R. C. Eberhart博士提出，源于飞鸟集群捕食活动的行为研究启发，利用群体中个体对全局信息的共享，使整个群体在解空间中朝着最优解运动，因而又被称为鸟群觅食优化算法，随后由于简单、精度高、收敛快的特点，被广泛实际应用。

1 粒子群优化算法的理论思想粒子群优化算法，初始化为解空间内的一群随机分布的粒子，亦即随机解，粒子由初始位置出发，以一定的寻优策略运动，并通过信息共享，追随当前最优的粒子在解空间中不断迭代，搜寻最优解。

下图1-1是粒子在解空间不断运动迭代时的粒子速度和粒子位置变化。

图1-1 粒子的运动示意图图中，Pt表示该粒子目前的运动位置；gbestt表示群体中所有粒子目前为止搜寻到的最优解，亦即全局最优解；pbestt表示该粒子本身目前为止搜寻到的最优解，亦即个体最优解；V1表示粒子向个体最优解运动的速度；V2表示粒子向全局最优解运动的速度；V3表示粒子本身的固有速度。

粒子群算法易于编程实现，不需要像遗传算法一样进行二进制的编码操作，可以对粒子直接编码。

令解空间的维度为D，第t次迭代后，粒子i的位置为，其速度为，则第t+1次迭代时，粒子将根据如下的公式来更新自身的速度和位置：其中，为粒子在一次迭代循环中的最小移动距离，亦即粒子的范围宽度下限，若迭代后粒子的某一维速度低于，那么这一维的速度将会被限制为；为粒子在一次迭代循环中的最大移动距离，亦即粒子的范围宽度上限，多迭代后粒子的某一维速度高于，那么这一维的速度将会被限制为。

考虑风电出力不确定的风电并网优化探究摘要：风电技术的迅速发展、国家政策的支持、环境问题的日益凸显等因素，促使风电渗透率不断提高。

目前《可再生能源法》规定电网必须全额吸纳风力发电量，即风电不受调度，但由于风电具有不确定性和波动性的特点，风电的大规模并网必将给电力系统的运行带来极大的风险。

为了保证电力系统的安全稳定运行，必须有足够的备用容量来应对风电功率的波动性及不确定性。

当实际风电功率小于其预测值，必须调度常规机组提供向上备用容量；反之，则必须调度常规机组提供向下备用容量。

当风电大规模并网时，由常规机组提供的备用容量更加不足，系统安全稳定运行面临极大风险；且系统备用容量比例较高时，其运行经济性必然下降。

由此提出让风电参与系统调度，并提供备用容量。

基于此，本篇文章对考虑风电出力不确定的风电并网优化进行研究，以供参考。

关键词：考虑风电出力；不确定；风电并网；优化方法引言由于风电出力具有波动性和随机性的特点，大规模风电并网后，对电网的安全稳定和经济运行将产生一系列影响。

因此，区域并网风电的出力特性研究得到了学者们的广泛关注。

近年来，随着风、光、水、火储多能互补课题的提出以及我国并网风电、光伏的规模化发展，学者们开始研究多电源联合运行对电网的影响。

“十四五”期间，在火电上大压小、水电已基本开发完毕的背景下，风电、光伏将成为新增电源的重要部分。

同时，目前正在开展水、风、光一体化研究。

因此，开展电网风电出力特性研究是必要的，可为下阶段风电进一步有序开发、电力系统规划建设以及电网安全可靠运行提供参考依据。

1风电出力从保证容量、有效出力两个角度分析电网风电容量效益。

保证容量是衡量风电在负荷高峰时段用于系统电力平衡的容量，表示风电在负荷高峰时段对常规机组的替代作用。

计算方法是把负荷高峰时段的风电出力从大到小排序，取在某一保证率下(如95%)风电的最小出力作为风电的保证容量，风电的保证容量可为是能替代对应保证容量的火电装机。

考虑风电机组旋转备用的风电系统备用容量计算
张静;李生虎
【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(000)010
【摘要】文章提出变速风电机组旋转备用概念和实现算法，设置风电场出力上限，利用风电机组出力可控性，实现风电场间互补备用，减少常规机组提供的备用容量。

采用 K-均值聚类算法对风电场历史数据进行聚类分析，分析风电场功率预测偏差
引起的风电系统备用需求的概率分布。

设定电网安全运行置信度，计算常规机组所需提供的备用容量值。

结果证明，风电机组旋转备用和良好的风场风资源互补性可以减少常规机组所需提供的旋转备用容量，多风场聚合为一个等值风场，可以减少调度出力给定值。

【总页数】6页(P1179-1184)
【作者】张静;李生虎
【作者单位】合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009
【正文语种】中文
【中图分类】TM744
【相关文献】
1.考虑用户侧响应的含风电电力系统旋转备用效益研究 [J], 刘兴宇;温步瀛;江岳文
2.考虑风电机组旋转备用的风电场多目标优化 [J], 童纪新;朱颖;冯浩
3.考虑弃风与失负荷损失的含风电系统旋转备用优化调度 [J], 陈彦秀;彭怡峰;李怡舒;刘照;李莹莹;曾蓉
4.考虑源荷协调的风电并网系统旋转备用容量优化 [J], 陈厚合;王杨;张儒峰;郭放;贾蒙;孙东方
5.考虑大规模风电接入的电力系统旋转备用容量优化 [J], 张志;徐忱;李新鹏;高沛;李远卓;邢晶
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考虑风电可信容量的配电网优化调度模型风电是一种可再生、清洁的能源，近年来得到了广泛应用和发展。

风电的可信容量是指在特定时期内，风电机组的预期发电能力。

由于风电受到天气等因素的影响，其实际发电容量存在不确定性。

为了实现风电的稳定接入和优化利用，需要开展风电可信容量的配电网优化调度研究。

在传统的电力系统中，电力的供需平衡是通过中央调度和传统发电方式来实现的。

风电的可信容量存在不确定性，给电网的调度带来了困难。

需要开发一种优化调度模型，能够根据风电的可信容量进行灵活的调度和控制。

需要建立风电可信容量的预测模型。

通过分析历史风速、风电机组特性等数据，可以建立风电可信容量的预测模型，预测未来时期内风电的发电容量。

这可以提供给电网调度人员参考，进行调度和控制。

需要考虑风电可信容量在电网调度中的灵活性。

由于风电的可信容量存在不确定性，需要根据预测模型的结果，以及电力系统的负荷情况，灵活地调度和控制风电发电容量。

可以采用一些调度策略，如根据风电可信容量的高低，决定是否启停其他发电机组，或者将多余的风电容量导入输电网，以实现风电的优化利用。

需要考虑风电可信容量对电网的影响。

由于风电的可信容量存在不确定性，可能会对电网的稳定性和可靠性造成影响。

在优化调度模型中需要考虑风电可信容量对电网运行的安全性的影响，并采取相应的措施保障电网的稳定运行。

需要考虑风电可信容量的经济性。

风电虽然是一种清洁能源，但是建设和运维成本较高。

在优化调度模型中，还需要考虑风电可信容量的经济性。

可以通过制定合理的电价政策，激励风电的发展，并实现风电可信容量的经济运行。

风电可信容量的配电网优化调度模型是一个复杂而重要的研究课题。

在建立模型时，需要考虑风电可信容量的预测、灵活调度、对电网的影响以及经济性等因素，以实现风电的稳定接入和优化利用。

这对于推动可再生能源的发展和电力系统的可持续发展具有重要意义。

考虑大规模风电接入的电力系统备用容量评估方法赵云沭发布时间：2021-08-25T01:54:22.837Z 来源：《福光技术》2021年7期作者：赵云沭[导读] 2020 年，我们有 30 年的碳中和目标，60 年的碳中和目标。

身份证号码：37012519840326XXXX摘要：2020 年，我们有 30 年的碳中和目标，60 年的碳中和目标。

从国家现状来看，电力的二氧化碳排放量约占总排放量的 88%，电力行业的排放过程对二氧化碳排放量、二氧化碳排放量和整体过程有直接影响。

为了达到碳峰值、碳中和目标，电力行业必须加快建设基于新能源的新能源体系。

风已成为最大的可再生能源之一，负荷能力和建筑规模的比重不断增加，因此可以预测，在比例很高的可再生能源系统中，风将成为主要能源网。

但是，由于风力发电的随机、零星和波动性质，由于风流量大和电网，系统运行的危险和不确定性增加，使得目前基于传统电源的备用容量不再满足大型风流量可靠性和电网后系统运行的要求。

因此，需要采用另一种容量计算方法，重新评估系统的备用容量，以确保系统的可靠运行。

关键词：风力发电；备用容量；风险评估引言近年来，电力系统在电压、遥测、大容量和区域连接等领域都有所发展，而新技术和新设备则得到广泛应用。

在这种背景下，大规模停电的影响尤为严重。

当运输电缆或大型发电站发生故障时，可能会产生一连串连锁反应，导致重大事故，造成严重的社会经济损害，对日常生活产生不利影响。

因此，确定备用容量对于电力系统的安全可靠运行至关重要。

1 大规模风电接入面临的挑战20 世纪末，重点放在煤炭开采、缺乏科学规划、粗制滥造和低效运作上。

21 世纪初以来，我们的电网调整了传统的能源结构，导致风力、热能和原子能等不同的能源模型，对电力规划构成巨大挑战。

风力发电与普通机床组有很大差异时，是间接的，应用往往有不同的中断，导致电网的波动性不同。

在旧式网络中大规模运行网络时，很容易影响网络，在停电时可能会导致停电。

电力系统调度中的优化算法电力系统调度是指在一定时段内，根据供电负荷和电源出力的变化情况，合理安排电力生成和配送，以保证电力系统稳定运行的过程。

在电力系统调度中，优化算法的应用可以提高调度效率和降低调度成本，是电力系统调度的重要组成部分。

一、常用的优化算法1.遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。

遗传算法通过对包含可能解决方案的种群进行操作，不断进行自然选择、交叉、变异和适应度评价等过程，最终找到符合要求的最优解。

在电力系统调度中，遗传算法可以用于发电机出力调度、线路输电功率调度、电能质量控制等方面。

2.粒子群算法粒子群算法是一种基于群体智慧的优化算法。

该算法通过模拟粒子在多维状态空间中搜索最优解，实现优化问题的求解。

在电力系统调度中，粒子群算法可以用于电力市场竞标、电力负荷预测、风电光伏发电预测等方面。

3.模拟退火算法模拟退火算法是一种利用物理退火原理寻找最优解的随机优化算法。

该算法通过在解空间中随机搜索，以一定概率接受劣解，以避免陷入局部最优解。

在电力系统调度中，模拟退火算法可以用于输电线路容量分配、配电变压器负载分配等方面。

二、应用实例1.电力市场竞标电力市场竞标是指发电厂根据市场需要，以市场价格向电力市场提供电力供给，完成电力交易的过程。

优化算法在电力市场竞标中的应用，可以通过计算合理的发电计划和交易价格，实现发电厂效益最大化和市场货源最优化。

遗传算法、粒子群算法等优化算法的应用，可以帮助发电厂制定最优的发电计划和交易策略，提高其市场竞争力。

2.电力负荷预测电力负荷预测是指通过对历史数据和相关因素的分析，预测未来一段时间的负荷变化情况。

优化算法在电力负荷预测中的应用，可以通过建立预测模型，预测未来负荷变化趋势和幅度，进而制定合理的供电计划和调度策略，提高电力系统调度的效率和精度。

粒子群算法、遗传算法等优化算法的应用，可以帮助电力系统制定最优的供电计划和调度策略，确保系统的稳定运行。

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。

风力发电系统中储能容量的优化配置程世军;张粒子【摘要】在风力发电系统中,合理地规划配置储能系统的容量对于风力发电产业的长远发展具有非常重要的意义.首先建立了电池储能系统的模型,提出一种基于该类储能系统的容量优化配置策略,并在此基础上将电池储能系统的全生命周期成本作为储能容量的优化目标,建立了以发电系统能量缺失率等运行指标为约束条件的储能容量优化模型,运用粒子群算法对该复杂优化配置模型进行求解计算.通过对算例系统的求解,验证了所建模型和算法的正确性和有效性,同时也为风力发电系统中储能单元的容量优化提供了参考.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2015(027)003【总页数】5页(P71-75)【关键词】风力发电系统;电池储能系统;容量优化配置策略;能量缺失率;粒子群算法【作者】程世军;张粒子【作者单位】华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206【正文语种】中文【中图分类】TM911近年来，风力发电在全世界范围内取得了飞速发展。

然而随着风电规模的不断扩大，风能的随机性和间歇性使风力发电系统输出功率波动很大，这不仅使得风电出力难以准确预测，而且也给电力系统的安全稳定和经济运行带来了一系列问题[1]。

为了平抑风电波动功率，使风电在一定程度上具有可调度性，常将储能设备接入作为提高系统稳定性和可靠性的方式。

电池储能系统BESS（battery energy storage system）作为新兴的风力发电储能技术，相比于其他储能技术[2-3]，不仅具有能量密度高、安装地点灵活的特点，还具有充放电效率高，部分类型电池材料价格低廉的优势，因而得到了广泛应用[4-5]。

储能系统容量配置是否合理，对风力发电系统的经济运行影响也很大。

若储能容量配置较小，则夜间风机发出的多余电量不能得到充分存储，造成风能资源的极大浪费。

若容量配置过大，不仅会极大增加初期投资成本，还可能会使得储能系统长期处于充电不足状态，进而影响储能的效果和寿命。

基于模型预测控制的风电变流器性能优化方法风力发电已成为目前可再生能源领域中最为重要的一种能源利用方式之一。

风电变流器作为风力发电系统的关键装置，负责将风能转换为电能并接入电网。

然而，由于风能具有波动性和不可控性，风电变流器的性能优化是提高风力发电系统效率和稳定性的关键因素之一。

本文将介绍一种基于模型预测控制的风电变流器性能优化方法。

模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制策略，它通过对系统未来行为的模型进行预测，并选择最优控制策略来优化系统的性能。

在风电变流器控制中，MPC方法通过实时监测风电系统的状态变量和环境条件，并基于动态数学模型进行预测，实现对变流器的优化控制。

首先，MPC方法可以通过对风速、转速等状态变量的预测，实现对变流器的最优功率追踪。

风电系统的输出功率与风速、转速等状态变量密切相关。

传统的PID控制方法往往只能根据当前的测量值进行控制，无法考虑到未来状态的变化趋势。

而MPC方法可以通过对状态变量的预测，结合最优控制策略，实现对变流器输出功率的最大化或最小化，从而达到对系统性能的优化。

其次，MPC方法可以实时调节变流器的参考电压和电流，以改善系统的动态响应性能。

风电变流器在接入电网时，需要根据电网的电压和频率进行电压和频率的同步控制。

传统的控制方法往往无法充分考虑到电网的不确定性和变化，难以实现对电压和频率的精确控制。

而MPC方法通过对电网状态的预测，并通过在线优化算法实时调节参考电压和电流，可以有效改善系统的动态响应性能，提高变流器的稳定性和电网的可靠性。

此外，MPC方法还可以通过对变流器的工作状态进行优化，提高系统的能量利用效率。

风电变流器作为风力发电系统中的核心设备，其能量转换效率对于系统的整体性能具有重要影响。

传统的控制方法往往无法全面考虑到变流器的工作状态和外部环境因素的变化，导致能量转换效率较低。

而MPC方法通过对变流器工作状态的预测，结合最优控制策略，可以实现对变流器的优化调节，提高能量转换效率。