【摘 要】
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规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附
【机 构】
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强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学; 湖北省电力公司电力科学研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51677076);国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100);国家电网公司科技项目(521532190003)~~
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规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附加煤耗损失和机组寿命损耗,提出了计及火电机组DPR成本的规模风电并网鲁棒优化调度模型。考虑风电出力不确定性,建立了包括基于风电出力预测场景的调度主问题和基于极端场景的调控子问题的两阶段鲁棒优化模型,并引入不确定度参数控制调度计划的保守性,最终优化出经济性最优的鲁棒日前调度方案。基于算例分析证明所述模型的合理性与有效性。
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