1、隨著能源短缺和環(huán)境污染問題的日益凸顯,風電等新能源以其污染小和技術較成熟的優(yōu)勢成為了傳統(tǒng)發(fā)電方式的有益補充。雖然風電是無需燃料成本的清潔可再生能源,但是,風電出力的不確定性給電力系統(tǒng)經濟調度帶來新的挑戰(zhàn)。因此,利用處理隨機問題的方法研究含風電場的電力系統(tǒng)經濟調度具有重要意義。
　　 首先闡述了國內外風電的發(fā)展情況,以及風電并網對電力系統(tǒng)經濟調度帶來的影響,從確定性和不確定性的角度分析了含風電系統(tǒng)經濟調度問題的研究現(xiàn)狀,并對處理不

2、確定性問題的方法做了詳細的介紹和比較。其次根據風速的不確定性以及風速和風電功率之間的關系,分別建立了風速以及風電功率概率分布模型。由于風電不確定性所引起的風電計劃出力與實際風電出力之間的偏差,采取懲罰方式考慮偏差產生的成本,作為高估和低估實際風電出力的懲罰成本計入經濟調度總目標,從而構建了經濟調度模型。以IEEE30節(jié)點系統(tǒng)為計算實例,分析高估和低估風電的成本系數對系統(tǒng)總成本和風電計劃出力的影響,并通過改變Weibull分布的尺度參數觀

3、察風電計劃出力的變化情況。
　　 為了進一步研究不確定性對系統(tǒng)成本不同程度的影響,在以上模型的基礎上,引入條件風險(ConditionalValue-at-Risk,CVaR)方法,并用之刻畫高估和低估風電出力的懲罰成本,從而構建了電力系統(tǒng)經濟調度的新模型。模型中對風電計劃出力的處理方法是將風電計劃出力作為優(yōu)化變量,并定義高估和低估風電出力的懲罰成本函數,采用凝聚函數法對懲罰成本函數的極大值問題進行光滑化處理,從而變換為連續(xù)可微

4、的凸函數;由于描述實際風電功率概率密度函數的積分解析表達式難以求解,故利用蒙特卡洛隨機模擬方法對隨機變量離散取點來取代風電功率概率密度函數的積分表達式,引入輔助變量,將其轉換為凸規(guī)劃模型,從而簡化模型的計算。
　　 同樣以IEEE30節(jié)點系統(tǒng)為例,通過分析比較以上兩種方法的調度結果,采取條件風險方法時,調度決策者可以通過調節(jié)不同置信水平制定合理的經濟調度方案;在一定的置信水平下,系統(tǒng)總發(fā)電成本和風電計劃出力的變化與高估、低估風電