风电并网下的能源协同调度优化与粒子群算法研究

大规模风电入网下的风气火电力系统联合优化调度是一项关键任务，随着中国经济发展和产业结构调整，电力需求和峰谷差显著增加。在这种背景下，国家倡导节能减排和清洁能源发展，其中风电作为主要的清洁能源之一，其并网成为挑战。风电的特点，如间歇性、波动性和随机性，使得电力系统的平衡和稳定运行面临考验。风电的反调峰特性意味着它可能会加剧电力负荷的峰谷差距，导致火电机组过度调峰或频繁启停，从而影响经济性和效率。 为了克服这些挑战，研究者们致力于开发创新的调度策略。文章提出了一种综合考虑机组能耗成本最低、环境成本最低以及火电机组平稳运行的动态经济调度模型。这个模型旨在通过综合优化，降低风电接入对电网的负面影响，并提升风电接纳能力。在模型设计中，强调了避免火电机组不必要的启停和减少系统容量冗余的重要性。 为解决风电功率预测和调度问题，文中引用了文献中的方法，如利用相似日和Chebyshev神经网络进行短期预测，以及考虑系统运行可靠性和经济性的优化调度模型。针对风电的随机性，还探讨了随机规划理论的应用，如在风速预测基础上构建电力系统动态经济调度模型，以及使用模糊模型来适应风电输出功率的不确定性。然而，模糊模型的隶属度函数设定可能需要人工干预，这表明在理论与实践之间可能存在一定的妥协。 文献还提到，通过结合风、水、火电的自然特性，建立了一个协调调度模型，旨在最大化清洁能源的利用，降低运行成本，同时保持火电机组的效率和稳定性，从而增强整个电力系统的风电接纳能力。这表明在风电大规模接入的情况下，多源互补的调度策略是实现电力系统可持续发展的关键。 最后，研究者通过10机测试系统验证了所提出的改进粒子群算法的有效性。这种算法可能采用了迭代优化的方法，通过模拟真实电力系统，对比传统方法，显示出在风电并网调度中的优势。通过具体地区的电网仿真计算，结果进一步证实了新型调度模型和改进粒子群算法在实际场景中的可行性和实用性。 大规模风电并网下的风气火电力系统联合优化调度是一个涉及多个学科交叉的复杂问题，包括风电预测、调度策略、优化算法和系统仿真。通过创新模型和优化技术，我们有望实现清洁能源的大规模接纳，同时保持电力系统的稳定和经济效益。