考虑风电出力不确定性的电力系统多目标随机优化调度研究的中期报告.docx

考虑风电出力不确定性的电力系统多目标随机优化调度研究的中期报告

中期报告

一、研究目的

随着风电在电力系统中的不断发展，风电出力不确定性对电力系统的影响越来越大。因此，本研究旨在探讨考虑风电出力不确定性的电力系统多目标随机优化调度问题，建立相应的数学模型，提出有效的算法，以期为电力系统的运行和规划提供参考和支持。

二、研究内容

1.风电出力不确定性模型

考虑到原始风速和风机装置技术的不完备性等因素，本文采用随机过程模型来描述风力发电的不确定性。具体地，我们采用马尔可夫过程对不同时刻的风速进行建模，同时采用概率模型描述同一风速下风电出力的概率分布。

2.多目标随机优化模型

考虑到电力系统中多种目标函数的存在，包括经济性、稳定性、可靠性等等，本文旨在建立多目标随机优化模型，以考虑风电出力的不确定性和电力系统的多种需求。具体地，本文将电力系统的多个目标函数转化为统一的随机优化目标函数，并基于这个目标函数建立多目标随机优化模型。

3.优化算法设计

为解决多目标随机优化问题，本文提出了基于粒子群算法和梯度算法的混合算法。基于粒子群算法的优点在于其全局搜索能力和收敛速度；而梯度算法则可以更加灵活地在局部范围内搜索最优解。我们将这两种算法进行混合，以期能够更好地求解多目标随机优化问题。

三、初步成果

1.风电出力不确定性模型

我们已经完成了风速随时间的随机过程建模，并根据风速概率模型建立了风电出力随时间的概率模型。

2.多目标随机优化模型

我们已经将电力系统的多个目标函数转化为统一的随机优化目标函数，并建立了多目标随机优化模型。

3.优化算法设计

我们已经设计了基于粒子群算法和梯度算法的混合算法，并初步完成了算法的评测和优化。

四、下一步工作计划

1.完善风电出力不确定性模型。我们将进一步细化风速随时间的随机过程建模，并对风电出力的概率模型进行进一步优化和完善。

2.增加约束条件。由于电力系统中存在多种限制条件，包括传输线路容量、负荷平衡等，因此我们将进一步增加约束条件，以保证优化方案的合理性。

3.优化算法进一步优化。我们将进一步改进优化算法，并对其进行更加全面地评测和测试，以确保算法的有效性和稳健性。

五、参考文献

1.Jiang,L.,Gao,H.,Fang,J.,Xie,Y.,Gu,D.(2016).Anewmodelforday-aheadwindpowerforecastingconsideringtheuncertaintyofthepowercurve.RenewableEnergy,91,517-527.

2.Li,W.,Huang,J.,Guo,Y.,Li,Z.(2018).StochasticMulti-ObjectiveDispatchofPowerSystemswithWindEnergyIntegration.IEEETransactionsonPowerSystems,33(3),2556-2567.

3.Liu,W.,Wang,Q.(2019).WindpoweroutputforecastingbasedondeeplearningandLempel-Zivcomplexity.AppliedEnergy,239,1026-1038.