电工技术学报  2017, Vol. 32 Issue (4): 204-211    DOI:
电力系统 |
考虑风电出力不确定性的发用电机组组合方法
孙欣1, 方陈2, 沈风1, 马群1
1. 江苏大学电气信息工程学院 镇江 212003;
2. 国网上海市电力公司电力科学研究院 上海 200437
An Integrated Generation-Consumption Unit Commitment Model Considering the Uncertainty of Wind Power
Sun Xin1, Fang Chen2, Shen Feng1, Ma Qun1
1. Department of Electrical Engineering Jiangsu University Zhenjiang 212003 China;
2. Electric Power Research Institute State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company Shanghai 200437 China
全文: PDF (288 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 由于风电出力的不确定性,大规模风电接入电网将对电力系统的安全经济运行产生严重的影响。为了更好地消纳风电,从发电和用电两个角度出发,根据风电出力的Beta概率密度函数,提出基于风电概率模型的弃风成本和可中断负荷成本的发用电一体优化方法。为提高该方法的求解效率和实用性,在建模中仅引入机组组合变量,并采用Delta方法将非线性模型转换为线性模型求解。最后采用多个场景算例说明了模型与方法的实用性和有效性。
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作者相关文章
孙欣
方陈
沈风
马群
关键词 风电 机组组合 概率密度 可中断负荷    
Abstract:The uncertainty of wind power will have serious impacts on the safe and economic operation of power system when large-scale wind powers are integrated. In order to have a better consumption of wind power, according to Beta probability function of wind power, an optimization method is proposed based on the costs of abandoned wind powers and interruptible loads. To improve the efficiency of the method, only unit commitment variables are used, and the Delta method is introduced to convert the nonlinear model to linear model. Finally, a numerical example of multiple scenarios verifies the practicability and effectiveness of the method.
Key wordsWind power    unit commitment    probability density    interruptible load   
收稿日期: 2015-07-16      出版日期: 2017-03-01
PACS: TM715  
基金资助:国家自然科学基金(51007032)和江苏高校优势学科建设工程(苏政办发[2011]6号)资助项目
通讯作者: 孙 欣 女,1980年生,博士,副教授,研究方向为可再生能源发电、智能电网和电力经济调度。E-mail: moisophie@mail.ujs.edu.cn   
作者简介: 方 陈 男,1983年生,博士,研究方向为智能电网、分布式新能源和微网优化运行。E-mail: fangc02@gmail.com
引用本文:   
孙欣, 方陈, 沈风, 马群. 考虑风电出力不确定性的发用电机组组合方法[J]. 电工技术学报, 2017, 32(4): 204-211. Sun Xin, Fang Chen, Shen Feng, Ma Qun. An Integrated Generation-Consumption Unit Commitment Model Considering the Uncertainty of Wind Power. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(4): 204-211.
链接本文:  
https://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/Y2017/V32/I4/204