近年来,随着世界经济的快速发展,以煤炭、石油为代表的一次能源被大规模使用。其排放出的碳硫氧化物等是环境污染及全球变暖的主要因素。风能及太阳能凭借其清洁、可再生等优点受到了广泛关注。然而,新能源发电具有随机性,其并网也会给电网带来负面影响。另一方面,电动汽车作为一种新兴密集型交通工具也逐步进入大众的生活,其具有极强的调度灵活性,对其充放电行为加以合理的政策引导,在降低系统发电成本同时也促进了风能等可再生能源的消纳,有利于节能减排。然而,未来大规模风、光及电动汽车接入电网,对电网运行带来新的挑战。在此背景下,针对新能源系统容量配置及能量调度展开研究,主要工作如下:针对风、光、车等多方参与的混合微电网系统容量优化与配置问题,基于各投资商售电收益、投资及系统供电可靠性费用等经济因素,在对风、光、车等能量单元合理描述的基础上,提出基于非合作博弈理论的微电网系统容量优化模型,并利用粒子群算法对各投资商进行最优容量配置,最后通过了不同博弈方的参与、不同线路传输容量变化等算例,分析了电动汽车接入混合微电网系统背景下的容量配置策略及效益,验证了所提模型及相关策略能实现资源的合理配置,有效改善了系统的运行经济性。针对风电出力的随机性,采用自回归滑动平均模型(auto-regressive and moving average,ARMA)生成大量风速场景,并基于场景削减技术得到具有代表性的典型风速;针对电动汽车入网的不确定性,采用随机概率抽样的电动汽车集群模型,最终建立风-车互动接入的多目标电力调度动态模型。采用模糊两阶段规划方法求解折衷规划结果,通过不同场景、不同电动汽车规模等算例,分析了风电及电动汽车接入电网的调度策略及优化结果,验证了所提模型及相关调度策略在改善电网运行经济性、降低污染气体排放方面的优势。随着规模化分布式能源的接入,其固有的不确定性给电力系统调度决策带来新的挑战。本文将大自然作为博弈参与方,调度人员为博弈的另一方,深度融合了鲁棒优化与零和博弈机制,提出了一种考虑调度人员与大自然博弈的电力系统鲁棒经济调度协同规划方法,并基于风电、电动汽车、火电机组的出力特性及运行费用,建立电力系统调度min-max模型,采用两阶段松弛算法进行求解,结果验证了所建模型的合理性和有效性。
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