摘要随着我国电力系统风电大规模并网的发展趋势，风电的随机性和波动性对电网运行的影响越来越大。为了增加电网运行的稳定性，我们在机组组合问题中引入了抽水蓄能机组，利用抽水蓄能机组削谷填峰的性质，期望能减弱风电的不良影响。26785
本文建立了一个包含风电、火电和抽水蓄能的机组组合模型，将UC问题细分为两个子问题加以研究，分别在文中列出了问题的目标函数和约束条件，并详细描述了所用到的求解算法：粒子群算法结合等耗量微增率-迭代法；用点预测法对风电信息预测误差进行研究，合理解决了风电预测问题。通过使用Matlab编程设计了具体算法，最后用10机系统和26机系统进行仿真分析，结果表明本文所提出的处理方法是可行的。
关键词 风电预测 抽水蓄能 机组组合 粒子群算法 等耗量微增率-迭代法
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Analysis on the Effects of Pumped-Storage Units on the Unit Commitment in Power Systems with Large-Scale Wind Farms
Abstract
With the trend of large-scale wind turbine integration into power system， the impact of randomness and volatility of wind power has greateron the grid becomes larger.In order to increase the stability of the power grid, we introduce the pumped storage units in unit commitment problem. We hope weaken the adverse effects of wind power by using the properties of pumped storage units.
In this paper,we establishe a unit commitment model including wind power, thermal power and pumped storage.The problems of UC will be studied subpided into two sub-problems.It lists the objective function and constraints, and a detailed description of the algorithm :a combination of Particle Swarm Optimization and combines and Lambda-iteration method. We use the point prediction for wind power forecasting and ultimately solve the problem .By using Matlab programming, wo adopt IEEE-RTS 10 and 26 to test the model. The results show that the proposed approach is feasible.
Keywords Wind Power Forecasting Pumped Storage Unit Commitment Particle Swarm Optimization lambda-iteration method with BPSO
目 次
1 绪论 1
1.1 选题背景以及研究意义 1
1.2 机组组合问题 3
1.3 大规模风电接入对UC问题的影响 7
1.4 引入抽水蓄能机组的意义 8
1.5 本文的主要工作10
2 风电-火电-抽水蓄能联合优化机组组合问题建模 11
2.1 目标函数 11
2.2 约束条件 12
2.3 上文各变量含义 13
3 UC模型中风电功率预测误差处理 15
3.1 对风电功率预测信息方法的简要介绍 15
3.2 处理风电功率预测误差的办法 16
4 基于等耗量微增率-迭代法与PSO算法的UC问题研究方法 18
4.1 相关研究方法介绍 18
4.2 基于等耗量微增率-迭代法的内层经济调度问题 22
4.3 基于BPSO算法的外层机组启停问题 23
4.4 算法流程 25
5 机组组合仿真与分析 27
5.1 相关参数处理 27
5.2 编程结果分析 27
5.3 本章小结 42 抽水蓄能机组对含大规模风电的机组组合影响分析:http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_21061.html