文章將調(diào)峰充裕性風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值考慮到風(fēng)電場(chǎng)群和常規(guī)機(jī)組的有機(jī)協(xié)調(diào)中,并據(jù)此提出了一種風(fēng)電場(chǎng)投資時(shí)序決策方法。首先,為衡量風(fēng)電場(chǎng)投資的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,結(jié)合期權(quán)理論構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)價(jià)模型。其次,為了研究風(fēng)速相關(guān)性對(duì)調(diào)峰充裕性風(fēng)險(xiǎn)的影響,并且考慮投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好,在利用Copula函數(shù)描述風(fēng)速相關(guān)性之后,提出了基于改進(jìn)的考慮投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(conditional value-at-risk with the utility function,UCVaR)指標(biāo)。進(jìn)而建立了雙層規(guī)劃模型,綜合評(píng)估了經(jīng)濟(jì)價(jià)值和調(diào)峰充裕性風(fēng)險(xiǎn),并結(jié)合蒙特卡洛模擬和遺傳算法進(jìn)行求解。最后,算例給出了6種情景下的最優(yōu)時(shí)序方案,計(jì)算結(jié)果表明了風(fēng)速相關(guān)性、投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的選擇都對(duì)風(fēng)電場(chǎng)投資時(shí)序規(guī)劃有較大的影響。

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【部分圖文】：

圖1 基于Copula函數(shù)的風(fēng)速和出力計(jì)算框圖

考慮各風(fēng)電場(chǎng)具有相關(guān)性的出力特性，將會(huì)影響系統(tǒng)的負(fù)調(diào)峰需求，進(jìn)而增加調(diào)峰充裕性風(fēng)險(xiǎn)，本文利用Copula函數(shù)進(jìn)行量化計(jì)算。有多種關(guān)于Copula函數(shù)的選取方法，本文采用基于經(jīng)驗(yàn)Copula和理論Copula的最短歐式距離法[19]選取Copula函數(shù)。風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的計(jì)算步驟如圖....

圖2 基于蒙特卡洛模擬和遺傳算法的模型求解流程

本文通過(guò)改進(jìn)的IEEE30節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試系統(tǒng)，構(gòu)建符合該算例的情景，將規(guī)劃期初已有的常規(guī)機(jī)組1—6分別設(shè)置在節(jié)點(diǎn)1、2、5、8、11和13處，將2臺(tái)待建常規(guī)機(jī)組分別設(shè)置在節(jié)點(diǎn)22和節(jié)點(diǎn)23。為方便計(jì)算，假設(shè)常規(guī)發(fā)電機(jī)組的工作狀態(tài)1—3發(fā)生的概率依次為0.80、0.15和0.05，....

圖4 綜合效益的迭代示意圖

以保守型投資者為例，給出遺傳算法的計(jì)算結(jié)果。圖4表示在迭代過(guò)程中風(fēng)電場(chǎng)投資的綜合效益即適應(yīng)度函數(shù)值的變化，圖5為求解過(guò)程中調(diào)峰充裕性風(fēng)險(xiǎn)RUCVaRD的迭代示意圖。圖5調(diào)峰充裕性風(fēng)險(xiǎn)的迭代示意圖

圖5 調(diào)峰充裕性風(fēng)險(xiǎn)的迭代示意圖

圖4綜合效益的迭代示意圖4.2對(duì)比分析

本文編號(hào)：4055926