【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度(Matlab代码实现)

简介: 【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度(Matlab代码实现)

💥1 概述

文献来源:


节能减排、大力开发风电等新能源是电力行业发展的必然趋势[1-2] 。但风电等新能源发电属于波动性电源,其不确定性给系统稳定运行带来了严重的安全隐患[3] 。当风电大规模并网时,为保证电网安全运行会造成弃风现象,同时导致系统旋转备用容量大幅增加,极大降低了风电并网的经济性,因此含风电系统的不确定性问题成为调度决策者必须考虑的重要因素,如何兼顾含风电电力系统的可靠性、经济性以及环保性成为调度过程中面临的重要问题[4-5] 。


在低碳背景下,将碳交易引入含有大规模风电的电力系统中,能够降低系统中火电机组和热电联


产 CHP(Combined Heat and Power)机组出力,提高风电上网空间,减少系统碳排放量。


目前,针对碳交易机制国内外学者已进行了相关研究。文献[6]考虑碳交易成本,提出一种电-气互联综合能源系统调度模型。文献[7]综合考虑系统的经济性和低碳性, 采用三阶段调度方法


,建立核-火-虚拟电厂联合调度模型。文献[8]提出一种含有碳交易机制的多目标环境经济调度策略,将碳交易成本划分为碳权成本、碳收益和碳排惩罚,综合考虑碳和其他污染物的排放成本。上述研究均计及碳排放成本,对电力系统节能减排起到积极作用,但未对系统碳排放量具体划分区间。本文基于传统碳交易机制,引入阶梯型碳交易模型,进一步提高系统对风电等新能源发电的并网消纳量,降低碳排放量。


碳交易机制的引入提高了风电的并网消纳量,但风电的波动性和不确定性给调度决策带来的问题


更加严重[9] 。目前,针对风电波动性与不确定性的相关研究已取得了一定成果。文献[10]充分考虑风力发电的不确定性,对一些相互冲突的目标进行权衡,提出一种估算风力发电不确定性集的新方法。文献[11]考虑风、光发电的不确定性以及水、热、电的能量平衡,基于机会约束目标规划,构造含有风- 光-水-气-火-储的联合调度模型。文献[12]基于含高比例可再生能源的电力系统,揭示功率平衡原理,提出灵活性裕度的概率模型。文献[13]采用七分段高斯分布模拟负荷和风速的预测误差值,进而求得最经济的机组出力方式。文献[14]针对含大规模可再生能源的调度模型,将约束条件中的功率平衡等式松弛为不确定环境下的不等式方程,并引入目标规划模型中。文献[15]引入净负荷概念,将蒙 特卡洛模拟与解析法相结合,处理风、光、负荷的不 确定性。


综上所述,考虑碳交易机制能够有效提高风电消纳量,但是随着风电并网容量的增大,其波动性对系统的影响愈加严重。目前针对提高系统环保性、 降低碳排放的相关研究中,同时兼顾新能源并网给系统带来不确定影响的经济调度模型相对较少。因此,本文提出考虑风电和负荷不确定性的低碳型经济调度模型,该模型充分考虑碳排放成本、运行成本以及不确定因素,旨在提高风电等新能源发电的并网消纳量,同时降低碳排放量。


📚2 运行结果

2.1 方法一:

2.2 方法二:

🎉3 文献来源

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]崔杨,周慧娟,仲悟之,李鸿博,赵钰婷.考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度[J].电力自动化设备,2020,40(11):85-93.DOI:10.16081/j.epae.202009019.

🌈4 Matlab代码实现

相关文章
|
9天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
|
6天前
|
算法
基于WOA鲸鱼优化的购售电收益与风险评估算法matlab仿真
本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的购售电收益与风险评估算法。通过将售电公司购售电收益风险计算公式作为WOA的目标函数,经过迭代优化计算出最优购电策略。实验结果表明,在迭代次数超过10次后,风险价值收益优化值达到1715.1万元的最大值。WOA还确定了中长期市场、现货市场及可再生能源等不同市场的最优购电量,验证了算法的有效性。核心程序使用MATLAB2022a实现,通过多次迭代优化,实现了售电公司收益最大化和风险最小化的目标。
|
10天前
|
算法
通过matlab分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学习PSO三种优化算法
本项目使用MATLAB2022A版本,对比分析了PSO、反向学习PSO及多策略改进反向学习PSO三种优化算法的性能,主要通过优化收敛曲线进行直观展示。核心代码实现了标准PSO算法流程,加入反向学习机制及多种改进策略,以提升算法跳出局部最优的能力,增强全局搜索效率。
|
6天前
|
算法
通过matlab对比遗传算法优化前后染色体的变化情况
该程序使用MATLAB2022A实现遗传算法优化染色体的过程,通过迭代选择、交叉和变异操作,提高染色体适应度,优化解的质量,同时保持种群多样性,避免局部最优。代码展示了算法的核心流程,包括适应度计算、选择、交叉、变异等步骤,并通过图表直观展示了优化前后染色体的变化情况。
|
10天前
|
算法
基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真
本研究基于大爆炸优化算法对PID控制器参数进行寻优,并通过Matlab仿真对比优化前后PID控制效果。使用MATLAB2022a实现核心程序,展示了算法迭代过程及最优PID参数的求解。大爆炸优化算法通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程,在搜索空间中迭代寻找全局最优解,特别适用于PID参数优化,提升控制系统性能。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了使用MATLAB2022a实现的贝叶斯优化、CNN和GRU算法优化效果。优化前后对比显著,完整代码附带中文注释及操作视频。贝叶斯优化适用于黑盒函数,CNN用于时间序列特征提取,GRU改进了RNN的长序列处理能力。
|
8天前
|
算法 决策智能
基于遗传优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本项目使用遗传算法解决旅行商问题(TSP),目标是在四个城市间找到最短路径。算法通过编码、选择、交叉、变异等步骤,在MATLAB2022A上实现路径优化,最终输出最优路径及距离。
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
212 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
135 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
96 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码