考慮清潔能源的機(jī)組組合研究.pdf

1、節(jié)能調(diào)度作為發(fā)電產(chǎn)業(yè)的重要部分，已受到普遍重視。本文探討了水電和風(fēng)電兩種清潔能源，并重點(diǎn)分析了梯級水電站、水電機(jī)組振動問題、抽水蓄能電站和風(fēng)電不確定性對機(jī)組組合的影響。
　　 由于梯級水電站的一系列電站間水能聯(lián)系緊密，本文提出一種以集合形式處理梯級水電站的免疫算法。算法利用免疫算法的記憶調(diào)節(jié)機(jī)制和便于處理離散變量的優(yōu)勢，將存在水能聯(lián)系的梯級水電站機(jī)組看作一個集合進(jìn)行統(tǒng)一編碼，大大縮小了含有梯級水電站的水火電聯(lián)合調(diào)度機(jī)組組合的可行

2、解空間，提高了求解效率。此外，算法還考慮了系統(tǒng)中各類機(jī)組特點(diǎn)，變異率根據(jù)機(jī)組類型設(shè)定，以提高尋優(yōu)的效率。算例驗(yàn)證了上述方法的有效性和合理性。
　　 針對水電機(jī)組存在振動的問題，對上述免疫算法進(jìn)行了改進(jìn):一是通過引入虛擬整數(shù)變量，將水電機(jī)組出力離散為不連續(xù)的穩(wěn)定出力區(qū)間，并對水電機(jī)組抗體重新編碼，利用免疫算法的記憶機(jī)制記錄機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行區(qū)間，不僅減少了抗體長度，還提高了求解效率;二是在求解過程中，采用結(jié)合機(jī)組特性和抗體親和度的抗體自

3、適應(yīng)變異技術(shù)，減小算法搜索的盲目性，提高了尋優(yōu)效率。算例分析表明，該方法具有較強(qiáng)的實(shí)用性。
　　 針對抽水蓄能電站(Pumped Storage Station，PSS)的運(yùn)行特點(diǎn)和火電機(jī)組排污對經(jīng)濟(jì)的影響，建立了含PSS的基于節(jié)能環(huán)保綜合效益的機(jī)組組合模型，并采用免疫算法求解。算法采用兩個抗體片段對PSS的抽水發(fā)電工況分別進(jìn)行編碼，引入工況耦合約束來解決PSS機(jī)組特有的雙工況耦合問題;并通過引入等效環(huán)境價值將排污量折算為排污經(jīng)

4、濟(jì)損失，將其與煤耗損失進(jìn)行綜合。最后的算例分析表明本文算法收斂性好，有較強(qiáng)的實(shí)用性。
　　 針對風(fēng)電的不確定性，本文以棄風(fēng)和備用作為處理風(fēng)電偏差的措施，并將引起的費(fèi)用計(jì)入目標(biāo)函數(shù)，約束條件中以機(jī)會約束條件限制了棄風(fēng)過多和備用不足的風(fēng)險。針對上述模型，本文嘗試采用點(diǎn)估計(jì)法求解，該方法通過構(gòu)造風(fēng)電出力分布估計(jì)點(diǎn)，經(jīng)過少量確定性計(jì)算得到目標(biāo)函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征值。算例分析顯示本算法可以確定系統(tǒng)機(jī)組組合安排時的最優(yōu)備用容量配置，并得出對于風(fēng)電