基于随机规划理论的风电穿透功率极限计算+源程序(2)
附录A 34
附录B 37
附录C 38
附录D 39
1 绪论
1.1 选题背景
能源问题是目前世界瞩目的焦点，风能、太阳能等可再生能源的开发利用越来越引起世界各国的关注。目前全球风能的含量远远超过水能，与固体和液体燃料能量的总和相比起来也要多很多。风力发电具有很大的优势，由于其运行和文护成本非常低，可以不需任何燃料就能生产出电力，作为供能方式的一种，其既易于实现又便于操作。但是由于风能本身具有很多弊端，例如分布范围较广、能量密度较低、风速随机性大，风力发电也存在以下的缺点风电稳定性较差、风电场占地面积广、噪声污染严重等。近几年由于风电机组单机容量和风电场的规模不断的增大，而为了能够很好地利用风能，考虑着将大型风电场并网运行，但并网之后风机出力的不稳定性对整个电力系统会产生很大的影响。电力公司不得不对风电并网运行产生担心，特别是系统的供电质量和可靠性会受到很大的影响。因此，人们考虑到底能够接受多少风电装机容量才可以保证系统的正常运行，这个最大风电装机容量被研究者定义为系统的穿透功率极限，如何计算出穿透功率极限成为现在很重要的研究课题。
1.2 本文的主要内容
1.2.1主要思路
因为风速是随机的、不固定的，在确定风电的穿透功率极限时，采用了数学规划理论中的随机规划理论，根据风机需要满足的各种约束条件，然后通过机会约束规划方法计算得到最大风电功率。首先建立机会约束规划模型，然后设计基于随机模拟技术的粒子群算法求解，最后成功求解了一个IEEE30系统算例。
1.2.2主要内容
第二章简述风电的基本原理和特点，主要是介绍风机的速度和出力的近似计算公式和方法。
第三章简要介绍了数学规划理论中的随机规划理论，机会约束规划理论和建立了一种有意义的机会规划理论数学模型。
第四章介绍了粒子群算法的来源，基本概念，更新规则。
第五章阐述风电场穿透功率极限的计算，各方面约束条件的考虑和具体粒子群算法的过程。
2 风机的原理及特点
2.1 风机速度与出力
对于单个风电机组而言需要将作用在桨叶上的风力联系起来作用在转子上的力矩捕获功率，可以用下面的式子表示出两者之间的关系：
P=0.5ρAv3 （2-1）
式中：P表示风电机组输出功率，ρ是空气密度，A表示风轮的扫风面积，v是风机轮毂高度处风速。
风速与海拔高度有以下的关系：
= （2-2）
式中v0是在海拔高度h0处观测到的风速，v是海波高度h处观测到的风速。
另外一种风速与高度关系的公式为：
= （2-3）
式中， 是由地表类型决定，表示地表粗糙程度；h和h0分别是距离零风速平面的高度；v和v0分别是海拔高度h和h0处所测的风速。风机的出力由下面的分段函数近似表示[3]：
0 v<vci,v>vco
P= Pr vci<v<vr （2-4）