刘永前，马远驰

(新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京 昌平 102206)

基于场景预测的风电场经济调度模型

刘永前，马远驰

(新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京 昌平 102206)

风电的波动性和风电功率预测的不确定性给风电场内机组启停和负荷分配带来巨大挑战。以场景预测描述风电预测的不确定性，可提高调度决策的鲁棒性。文章建立基于场景预测的风电场经济调度方法，以风电场运行成本最低为目标，优化风电场内机组启停和负荷分配计划。采用改进的遗传算法求解优化调度模型。在此基础上，分析了风电场运行中的主要成本对总成本的变化趋势，给出了提高风电接纳能力和降低风电场运行成本的策略。算例仿真结果符合风电场运行的实际情况，验证了所提出的风电场经济调度方法的有效性。

风电场；场景预测；经济调度；遗传算法；灵敏度分析

0 引言

随着风电的快速发展，风电对电力系统经济稳定运行变得越来越重要[1]。传统电力系统的调度是通过对负荷侧的准确预测和发电侧的可靠控制，由调度员集中优化来实现的。大量风电接入可明显增加电力系统的不确定性，因此，风电场功率预测的准确度以及风电场优化调度对电力系统的调度运行至关重要。

风电场优化调度的主要目标是以最低的运行成本选择最佳的风电场内机组启停和负荷分配策略。风电场优化调度技术可以为风电场优化运行提供重要的参考依据，也为电力系统的经济和安全稳定运行提供保证。……