電力系統(tǒng)運行調(diào)度的有效靜態(tài)安全域法

前言

主要符號表

首字母縮略詞表

第1章 理論基礎(chǔ)1

1.1 電力系統(tǒng)運行中的有效靜態(tài)安全域1

1.1.1 經(jīng)典靜態(tài)安全域1

1.1.2 電力系統(tǒng)運行中的有效靜態(tài)安全域1

1.2 魯棒優(yōu)化4

1.2.1 魯棒優(yōu)化的一般概念4

1.2.2 魯棒不確定集的構(gòu)成5

1.2.3 Soyster魯棒線性優(yōu)化方法7

1.3 隨機規(guī)劃8

1.3.1 隨機規(guī)劃的幾種常見形式8

1.3.2 風(fēng)險價值和條件風(fēng)險價值10

1.4 分布魯棒優(yōu)化10

1.4.1 基于隨機量矩信息的模糊集構(gòu)建方式11

1.4.2 基于概率分布之間“距離”的模糊集構(gòu)建方式12

1.5 本章小結(jié)13

第2章 以有效靜態(tài)安全域最大化為目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度方法14

2.1 引言14

2.2 最大有效靜態(tài)安全域法15

2.2.1 優(yōu)化模型15

2.2.2 模型處理19

2.2.3 算例分析21

2.3 本章小結(jié)26

第3章 保守度可控的有效靜態(tài)安全域法27

3.1 引言27

3.2 多目標(biāo)優(yōu)化模型及改進的優(yōu)先目標(biāo)規(guī)劃27

3.2.1 目標(biāo)函數(shù)27

3.2.2 約束條件28

3.2.3 改進的多目標(biāo)優(yōu)化方法29

3.3 帕累托最優(yōu)性分析30

3.4 算例分析34

3.4.1 帕累托最優(yōu)性驗證34

3.4.2 IEEE118節(jié)點算例34

3.5 本章小結(jié)35

第4章 計及隨機統(tǒng)計特性的運行調(diào)度有效靜態(tài)安全域法36

4.1 引言36

4.2 風(fēng)電接納的條件風(fēng)險價值及其數(shù)學(xué)表達37

4.3 優(yōu)化模型39

4.3.1 目標(biāo)函數(shù)39

4.3.2 約束條件39

4.4 模型可解化處理41

4.4.1 目標(biāo)函數(shù)線性化41

4.4.2 參與因子與運行基點的協(xié)調(diào)優(yōu)化44

4.5 算例分析47

4.5.1 固定參與因子的簡單6節(jié)點系統(tǒng)算例48

4.5.2 固定參與因子118節(jié)點系統(tǒng)多風(fēng)電場算例52

4.5.3 協(xié)調(diào)優(yōu)化方法的對比分析53

4.6 本章小結(jié)54

第5章 柔性超前調(diào)度的有效靜態(tài)安全域法55

5.1 引言55

5.2 超前調(diào)度中風(fēng)電消納的有效靜態(tài)安全域56

5.3 優(yōu)化模型57

5.3.1 目標(biāo)函數(shù)57

5.3.2 約束條件58

5.3.3 求解方法59

5.4 算例分析61

5.4.1 算例介紹61

5.4.2 調(diào)度結(jié)果分析62

5.4.3 系統(tǒng)參數(shù)的影響63

5.4.4 運行經(jīng)濟性和運行風(fēng)險比較64

5.4.5 計算性能66

5.5 本章小結(jié)68

第6章 高階不確定條件下超前調(diào)度的有效靜態(tài)安全域法69

6.1 引言69

6.2 分布不確定條件下的有效靜態(tài)安全域法70

6.2.1 模糊集的構(gòu)造70

6.2.2 可選的累積概率分布函數(shù)模糊集邊界估計方法73

6.2.3 風(fēng)電功率接納CVaR的數(shù)學(xué)表達74

6.2.4 優(yōu)化模型77

6.2.5 求解算法78

6.3 算例分析81

6.3.1 算例介紹81

6.3.2 與獲知真實概率分布決策模型的對比81

6.3.3 不同模糊集邊界構(gòu)建方法的比較83

6.3.4 計算性能83

6.4 本章小結(jié)85

第7章 總結(jié)與展望86