[发明专利]基于大规模风电和可调节负荷的电力系统联合调度方法

权利要求书

1.一种基于大规模风电和可调节负荷的电力系统联合随机调度方法，其特征在于，首先基于短期风速概率特性，建立基于风电场出力概率特性的风电模型；然后建立基于大规模风电和可调节负荷的联合随机调度模型，所述模型由目标函数和约束条件构成；然后，利用所提出的帝国竞争算法对基于大规模风电和可调节负荷的联合随机调度模型进行求解，并将求解结果用于优化调度。

2.如权利要求1所述的一种基于大规模风电和可调节负荷的电力系统联合随机调度方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

a、建立基于风电场出力概率特性的风电模型；

b、建立基于大规模风电和可调节负荷的联合随机调度模型的目标函数；

c、建立基于大规模风电和可调节负荷的联合随机调度模型的约束条件；

d、利用帝国竞争算法进行模型求解，将结果用于优化调度。

3.如权利要求2所述的一种基于大规模风电和可调节负荷的电力系统联合随机调度方法，其特征在于，在步骤a中，具体包括：

a1、为描述短期风速概率特性，采用正态分布进行模拟，其日分布特性如式(1)所示：

其中，v为风速，σ_v为预测风速误差的标准差，为预测平均风速；

a2、忽略风电场尾流效应和电气损耗，风电场的输出功率可近似看做风电场内所有风机出力之和；风机的功率输出主要取决于风机轮毂高度处的风速，二者之间的数学关系如式(2)所示；

式中，v为风机轮毂高度处的风速，v_in、v_out分别为切入风速和切出风速，v_R为额定风速，P_W为风机的输出功率，P_WR为额定输出功率；

a3、风电的输出功率是一个混合型随机变量，基于随机变量函数分布的求解理论，分别求解离散部分、连续部分的概率密度函数；

对于离散部分，当0≤v≤v_inor v≥v_out时，

Φ(v)为风速v的概率密度函数；

当v_R≤v≤v_out时，

对于连续部分，当v_in≤v≤v_R时，q(P_W)＝q_v(v(P_W))×|v′(P_W)|，v(P_W)为式(2)的反函数；

综上，可求得风电场输出功率的概率密度函数为