风电接入电力系统优化调度：随机模型预测控制方法

"该文研究了基于随机模型预测控制的含大规模风电接入的电力系统优化调度问题，旨在解决风电不确定性对电网调度的影响。文中提出了风电与传统机组协调调度的新方法，考虑了传统机组的调度限制，并引入可调负荷增强系统的调度能力。采用混合整数二次规划（MIQP）构建调度目标函数，结合多种约束条件，如机组调节次数、运行/停机时间、负荷需求一致性及风电切负荷比例。此外，还提出了一种两阶段场景缩减方法，以提高场景筛选效率。通过对传统开环调度方法的比较，验证了新方法的可行性和优越性，并分析了机组启停次数和可调度负荷对系统运行的影响。" 本文针对风力发电在电力系统中的应用，深入探讨了如何有效管理大规模风电接入带来的不确定性问题。风电作为清洁可再生能源，其接入智能电网对于节能减排具有重要意义。然而，风电的不稳定性对电力系统的调度带来挑战。为应对这一问题，作者提出了一种基于随机模型预测控制的调度策略，该策略能够更好地预测和管理风电的不确定产出。 策略的核心在于协调风电与传统电力机组的运行，同时考虑了部分传统机组不能频繁或连续操作的实际情况。为了增强系统的调度灵活性，引入了可调负荷，允许电网在一定范围内调整负荷以适应风电的波动。通过建立基于混合整数二次规划的优化模型，将机组的最大调节次数、最小运行/停机时间、可调度负荷的一致性需求以及风电切负荷比例等因素纳入约束条件，从而实现对整个系统的综合优化。 为了减少计算复杂度，论文提出了一种两阶段场景缩减方法，能够快速识别出最具代表性的场景，以进行高效决策。实验结果表明，该方法相对于传统的开环调度方法，不仅提高了调度的精度，还增强了系统的稳定性和经济性。 此外，作者还对机组启停次数和可调度负荷的改变对系统运行的影响进行了深入分析。这些分析有助于理解不同调度策略下的系统动态行为，为实际电力系统的运营管理和决策提供了理论支持。 该研究为含大规模风电接入的电力系统提供了一种有效的优化调度策略，通过随机模型预测控制和离散化约束的结合，提高了系统的整体运行效率和可靠性。这种方法对于推动可再生能源的广泛应用，尤其是风能，具有重要的实践价值。