含风电场的电力系统的动态经济调度程序

资 源 简 介

含风电场的电力系统的动态经济调度程序

详 情 说 明

在可再生能源大规模并网的背景下，含风电场的电力系统动态经济调度成为电力行业的重要研究方向。这种调度程序需要综合考虑传统火电机组与风电场的协同运行，以实现经济性和可靠性的最佳平衡。

动态经济调度的核心在于处理风电场出力的不确定性。由于风速的随机性，风电功率预测存在误差，这要求调度程序必须具备鲁棒性。通常采用场景分析法或随机规划方法，将风电功率预测误差建模为概率分布，并生成多种可能的场景进行优化。

另一个关键技术是制定合理的调度模型。该模型需要包含火电机组的运行成本（包含启停成本、燃料成本等）、风电场的运维成本、系统旋转备用要求等目标函数和约束条件。常见的目标是最小化总运行成本，同时满足系统负荷需求和各类安全约束。

在求解算法方面，现代调度程序常采用混合整数规划、进化算法或深度学习等先进优化技术。这些算法能够处理大规模非线性问题，并在合理时间内给出近似最优解。

实用性强体现在程序能够适应不同规模的电力系统，提供友好的用户界面，并具备与SCADA系统、EMS系统对接的能力。最终输出的调度方案需要详细到每个时段各发电机组的出力计划，以及应对突发情况的备用策略。

随着人工智能技术的发展，未来这类程序可能会集成更多预测学习和自适应优化功能，进一步提高风电消纳能力和系统运行效率。