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38000字硕士毕业论文风电场多目标环保电力系统调度研究

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:38000字
论点:电力系统,风力发电,调度
论文概述:

电能生产的规模很大,消耗的一次能源在国民经济一次能源总消耗量中占有很大的比重。提高发电厂本身的效率、减少厂用电,降低电网的能量损耗等,也是提高系统运行经济性的重要方面。除

论文正文:

第一章螺纹理论

1.1[项目的研究背景/br/]绿色能源是指太阳能、水能和海洋能等不污染环境或造成较少污染的能源。它最大的特点是不排放或很少排放对环境有害的污染物,如废气和废水。作为能源发展的一场革命,绿色能源的开发和利用在世界范围内如火如荼。在这些绿色能源中,风能是一种可再生、无污染、极其丰富、取之不尽、用之不竭的绿色能源,无需采矿和运输成本。因此,大规模利用风力发电是解决能源短缺、减少污染物排放和改善环境质量的有效手段。在北美,美国和加拿大是风力发电最好的国家。
根据美国风能协会(awea)AWEA风能市场报告,截至2010年底,全美国已安装风力发电能力超过35000兆瓦,2009年风力发电能力提供了新发电能力的39%。近年来,加拿大风力发电能力的增长更加显著。据统计,就风力发电而言,加拿大已成为世界上第九个国家。印度是亚洲第二大风力发电国家。中国风电产业的规模、速度和瓶颈与中国相似。为了促进国家的经济发展,年国内生产总值保持了7-8%的增长率,相当一部分人口没有电。日本是风力发电落后的国家。自20世纪80年代以来,日本一直在建造风力发电设备。1990年,风力发电能力只有3000千瓦,1997年底增加到17MW。1999年3月,共有77座风力发电厂,发电量为31MW。日本的目标是到2010年将其风力发电能力提高到300兆瓦。中国风力发电的发展始于20世纪80年代中期。截至2010年底,已建成30多个风力发电场,装机容量为44,700兆瓦。由于风速和风向随机变化的自然特性,以及大型风力发电机不具备储能功能,风力发电机的输出功率随机变化。由于风力发电的不稳定性和随机性以及系统中风力发电装机容量的不断增加,电力系统需要调整相应的运行方式和调度方案,以确保包括风电场在内的电力系统的安全和经济性。
中国风能资源丰富,有潜力在西北、华北、东北、内蒙古和东南沿海地区发展大型风电场。根据全国900多个气象站的数据,风能资源总储量约为3.226兆瓦,风能资源可开发储量约为0.253兆瓦,近海风能资源约为陆地的3倍。由此可见,我国风能资源丰富,发展潜力巨大。随着化石能源的枯竭和人类对保护生态环境的重视,风能资源必将在未来能源结构中发挥重要作用。
此外,随着政府大力提倡发展可再生资源,并制定了发展可再生能源的优惠政策,中国风电正进入大规模发展阶段。主要的电力公司也开始规划和实施风能的发展。风力发电设备的国产化也在全面展开。兆瓦级风电机组国产化已开始试运行并投入生产,大型风电设备制造技术取得重大突破。此外,外国风力发电公司也加快了在中国建设风力发电设备制造厂的进程。随着风力发电设备制造、示范、研发技术的发展,风力发电成本将继续下降,这将进一步推动风力发电进入良性发展循环。
风能的规模开发利用主要是风力发电。2008年底,中国风力发电装机容量为12210兆瓦;。2009年底,中国新增风力发电机10129台,装机容量13803.2兆瓦,同比增长124%。共安装风力发电机21581台,装机容量2580530万千瓦,同比增长114%。图1-1显示了2002年至2010年中国风力发电装机容量的变化。截至2010年,中国(不含台湾)新增风力发电机12904台,装机容量18927.99兆瓦,同比增长37.1%。

第二章介绍了风电场经济调度的基本概念和优化算法

风力发电成本低,几乎没有温室气体排放。风力发电的主要形式是大型风电场并网运行。风能已经成为缓解传统化石能源枯竭和环境破坏问题的必然选择之一。同时,也提出了一个紧迫的问题,即包括风电场在内的电力系统的经济调度。为了研究含风电场的电力系统的经济调度,在减少污染气体排放的同时,应考虑电力系统的经济性。

2.1电力系统经济调度
电能是一次能源经过加工转化而来的能量。电能的开发和利用是人类在征服自然的过程中取得的巨大成就。自从电发明以来,它消除了夜间对人类生活和生产劳动的限制,大大延长了创造财富的工作时间,改善了人们的工作条件,丰富了人们的生活。在现代文明中,人们认为电和煤气、水一样重要。这不仅仅是因为电可以让快乐的家庭晚餐和谐,让电视成为生活中不可或缺的一部分,还可以让电动火车运行,让工厂机器运行。没有电,就不可能有现代文明社会。
在电力系统中,由于发电厂的类型不同,有些是火力发电厂,有些是水力发电厂或风力发电厂;即使对于相同类型的发电厂,由于锅炉和涡轮机类型以及蒸汽参数、燃料源或涡轮机类型和水头水平的不同,它们的经济性也会有所不同。如何在这些不同的单元之间分配电力系统的有功负荷,可以使电力系统的总能耗最小化,这是电力系统经济运行的任务。

第三章电力系统经济调度............................27-39
3.1电力系统动态经济调度............................27-32
3.1.1............................27-29
3.1.2限制............................29-30
3.1.3风电场有功出力预测............................30-31 [/BR/] 3.1.4粒子群优化算法流程图............................31-32
3.2示例分析............................32-38
3.3本章概述............................38-39
第四章多目标低碳电力系统调度............................39-52
4.1低碳电力系统调度目标函数............................39-41
4.1.1发电成本............................39-41
4.1.2污染气体的排放............................41
4.2制约因素............................41-42
4.2.1功率平衡限制............................41
4.2.2操作限制............................41-42
4.2.3爬升率限制............................42[/比尔/] 4.2.4循环备用容量限制............................42[/比尔/] 4.3示例分析............................42-50
4.4本章概述............................50-52

结论

电力系统动态经济调度是一个高维、非凸、非线性、多约束的优化问题。带有风电场的电力系统进一步增加了问题的难度。电力系统动态经济调度具有巨大的经济效益。本文建立了含风电场的低碳电力系统的单目标和多目标模型。该模型考虑了风险成本和碳排放成本,并采用改进的多目标粒子群优化算法进行求解。主要工作和结论如下:
(1)对动态经济电力系统调度建模过程进行了深入研究。经济电力系统调度是一个非线性优化问题,它考虑了功率平衡约束、机组输出约束、影响阀点效应的约束、旋转备用成本等。
(2)在传统电力系统经济调度模型的基础上,考虑风险成本和碳排放成本,在保证安全稳定运行和最大限度利用风电的前提下,使发电总成本最小化。提出了一种改进的粒子群优化算法,并对IEEE-13单元测试系统进行了仿真验证。与基本粒子群优化算法相比,改进的粒子群优化算法被证明是可行和有效的。
(3)基于风电的随机性,将系统安全运行产生的风险转换成本加到系统总成本中,火电机组的碳排放被认为是有限的。建立了考虑风险成本的风电场多目标电力系统低碳调度模型。用一个改进的多目标粒子群优化算法对模型进行了验证。结果表明,风力发电系统的运行降低了系统运行的燃料成本,也最大限度地限制了火电机组的碳排放。