含风电的电力系统低碳经济调度.pdf

"含风电的电力系统低碳经济调度" 本文主要讨论了含风电的电力系统低碳经济调度问题。电力系统是高能耗高污染的行业，节能减排一直是电力行业的主要方向。随着新能源技术的发展，风力发电以其无消耗、无污染的优势正在占据越来越多的市场份额。风力发电可以很好地缓解电力行业高污染的现状，使得二氧化碳的排放大大减少，促进电力行业的低碳发展。 风能作为一种自然资源，受气象条件影响较大，具有很大的不确定性，因此含风电的电力系统调度成为研究难点。本文通过建立包含低碳化和发电成本的调度模型，在机会约束条件下，充分应用Pareto最优解集和遗传算法的结合，对实际含风电系统的调度进行了仿真和验证。 低碳经济调度模型在兼顾系统经济性的同时，考虑调度的低碳效益，分别用发电成本和碳排放量两个目标函数表示。由于风电的并网给系统带来了很多不确定性因素，传统的等式约束条件已经不能满足实际需求。因此，本文引入了机会约束方法，建立了包含低碳化和发电成本两个目标函数的调度模型。 机会约束方法可以充分考虑环境保护效益，提出了风险成本的概念，使得发电成本更切合工程实际。在改进自适应遗传算法的基础上，引入了Pareto最优解集方法，充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和Pareto求解多目标问题的潜力。 通过实际调度案例验证了所提算法的合理性，为电力系统低碳经济调度提供了新的思路和方法。本文的研究结果对电力行业的低碳发展和环境保护产生了积极的影响。 本文的主要贡献在于： 1. 建立了包含低碳化和发电成本两个目标函数的调度模型，充分考虑了环境保护效益和系统经济性。 2. 引入了机会约束方法和Pareto最优解集方法，充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和Pareto求解多目标问题的潜力。 3. 通过实际调度案例验证了所提算法的合理性，为电力系统低碳经济调度提供了新的思路和方法。 本文的研究结果对电力行业的低碳发展和环境保护产生了积极的影响，为电力系统低碳经济调度提供了新的思路和方法。