【技术实现步骤摘要】
考虑环境价值及调峰充裕度的多目标风电接纳水平优化
本专利技术涉及风电接纳领域，具体涉及一种考虑环境价值及调峰充裕度的多目标风电接纳水平优化。
技术介绍
风电为绿色、洁净的可再生能源，由于其具有较高的开发和利用价值，在国家《可再生能源法》及相关优惠政策的激励下，风电产业得到了较快地发展。但是作为一种间歇性和波动性的电源，风电的大规模接入也给电力系统的调度运行带来了新的问题。接纳风电所带来的替代常规机组发电价值及环境价值是风电大规模发展的重要原因。但接纳风电过多，又会因为风电的反调峰特性及随机性导致系统的调峰困难，不得不启用调峰机组控制出力以保证系统动态平衡，导致系统运行成本增加。若风电接纳过多，常规电源不仅要跟随负荷变化，还需要平衡新能源的出力波动，当超出系统的调节能力时，可能会导致系统出现事故。因此，本专利技术除了考虑风电带来的环境价值产生的经济性外，同时还考虑了接纳风电后系统调峰安全的问题，建立多目标规划模型，决策者可以根据需求，得到合适的折衷解，为最终决策提供有效参考。目前，还不具有结合风电带来的环境价值以及同时考虑系统调峰安全的风电接纳水平优化。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种考虑环境价值和调峰充裕度的多目标风电接纳水平优化模型，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:采集系统信息；步骤S2:根据系统信息，建立考虑环境价值和调峰充裕度的多目标风电接纳水平优化模型；步骤S3:利用多目标量子粒子群算法求解多目标风电接纳水平优化模型,得到总成本和调峰安全裕度的帕累托前沿；步骤S4:利用理想点法求得总成本和调峰安全裕度帕累托前沿的折衷解，得到火电在各个时段的出力及各个时段的风电最优接纳水平。
【技术特征摘要】
1.一种考虑环境价值和调峰充裕度的多目标风电接纳水平优化模型，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:采集系统信息；步骤S2:根据系统信息，建立考虑环境价值和调峰充裕度的多目标风电接纳水平优化模型；步骤S3:利用多目标量子粒子群算法求解多目标风电接纳水平优化模型,得到总成本和调峰安全裕度的帕累托前沿；步骤S4:利用理想点法求得总成本和调峰安全裕度帕累托前沿的折衷解，得到火电在各个时段的出力及各个时段的风电最优接纳水平。2.根据权利要求1所述的考虑环境价值和调峰充裕度的多目标风电接纳水平优化模型，其特征在于：所述系统信息包括风电功率预测信息、负荷信息、发电机组发电成本及污染排放信息、各时段的负荷的旋转备用需求信息。3.根据权利要求1所述的考虑环境价值和调峰充裕度的多目标风电接纳水平优化模型，其特征在于：所述步骤S2具体为：步骤S21:以发电成本的费用和污染排放的费用之和最小为目标1，函数表示为：minf1＝F+E式中：其中，minf1为目标1，F为发电成本，E为污染排放成本；ai，bi，ci为发电机为第i台发电机发电费用系数；Pi,t为第i台发电机在第t个时段的出力；ρ为污染排放价格；αi，βi，γi，ξi，为第i台常规机组的污染气体排放系数；步骤S22:以各时段的调峰安全裕度...
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