【正文】 數(shù)關(guān)系將風(fēng)速轉(zhuǎn)化為輸出功率。日前調(diào)度策略是提前制定未來一天內(nèi)各常規(guī)機(jī)組的出力組合，由于該調(diào)度策略的制定基于風(fēng)速預(yù)測的結(jié)果，此因素隨機(jī)性較強(qiáng)便使得預(yù)測結(jié)果的誤差很大，當(dāng)風(fēng)電、光電輸出功率與預(yù)測值差距較大時(shí)就會出現(xiàn)備用不足的風(fēng)險(xiǎn)，因此需要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估與計(jì)算。本文采用的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算方法第一步需要通過大量的歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析出預(yù)測誤差的概率分布，第二步需要采用不等概抽樣法進(jìn)行隨機(jī)抽樣，第三步計(jì)算每個(gè)抽樣結(jié)果是否有備用不足的情況，得出調(diào)度策略的風(fēng)險(xiǎn)值。 （3）本文建立了優(yōu)化調(diào)度模型，考慮到風(fēng)險(xiǎn)水平，提出的優(yōu)化調(diào)度模型目標(biāo)函數(shù)是火電機(jī)組耗量最小化，約束條件為功率平衡、線路傳輸極限、各單元功率極限。經(jīng)過對目標(biāo)函數(shù)的變換，并將約束條件寫成懲罰項(xiàng)，得到該問題的拉格朗日函數(shù)。 （4）本文采用分布式原對偶次梯度算法解決上述優(yōu)化調(diào)度問題。在一個(gè)典型的拉格朗日松弛方法中，決策變量和拉格朗日乘數(shù)依據(jù)全部的火電機(jī)組的信息而進(jìn)行更新。在該算法中，每個(gè)火力機(jī)組迭代更新是依據(jù)自身的成本、自身的容量信息、相鄰的火力機(jī)組決策變量、相鄰的火力機(jī)組拉格朗日乘數(shù)進(jìn)行的。該算法求解最優(yōu)化問題時(shí)有很高的精度高和很快的收斂速度。 （5）本文選取了算例系統(tǒng)來評估所提出的優(yōu)化調(diào)度方案。結(jié)果表明：不等概抽樣法具有良好的性能，可以大幅度減少抽樣規(guī)模；新能源的引入極大減少了常規(guī)火電機(jī)組的出力繼而減少發(fā)單所需的煤耗量；分布式原對偶次梯度算法求解目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解時(shí)具有很高精度，并且收斂速度很快。 本文的研究工作取得一定的成果，但是很多方面還是需要進(jìn)一步研究。之后的研究方向會集中在下面幾點(diǎn)： （1）風(fēng)速的隨機(jī)性很強(qiáng)，導(dǎo)致可預(yù)測性很差，當(dāng)前的預(yù)測方法大多不能取得很好的預(yù)測效果。今后在風(fēng)速預(yù)測方面會進(jìn)行更深入的研究，其預(yù)測不僅需要對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還應(yīng)同時(shí)考慮更多的天氣、地形、周圍環(huán)境等因素對風(fēng)速的影響，以便達(dá)到較好的預(yù)測效果。 （2）本文在評估新能源發(fā)電引入電力系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，暫態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、電壓風(fēng)險(xiǎn)等未納入考慮，只考慮備用不足風(fēng)險(xiǎn)。并且由于新能源中風(fēng)電占絕大比例，且風(fēng)電波動(dòng)性最大，只考慮風(fēng)電并網(wǎng)引起的風(fēng)險(xiǎn)。日后的研究中將會綜合考慮這些風(fēng)險(xiǎn)，從而在新能源電力并網(wǎng)方面做出更多的理論貢獻(xiàn)。 （3）本文的優(yōu)化調(diào)度模型和優(yōu)化算法還是需要有進(jìn)一步的深入研究，模型中應(yīng)當(dāng)考慮更多的約束條件，算法的收斂性能、計(jì)算速度等一些方面也需要得到改進(jìn)。 （4）本文的風(fēng)險(xiǎn)評估采用不等概抽樣法會減少抽樣規(guī)模，但是在優(yōu)化計(jì)算迭代過程中仍然存在大量的抽樣計(jì)算，這樣就會大大影響算法的計(jì)算速度。風(fēng)險(xiǎn)評估的計(jì)算方法需要進(jìn)一步的研究來提高算法的效率。 （5）本文評估評估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)只是評估旋轉(zhuǎn)備用不足的風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)新能源電力容量較大、系統(tǒng)裝機(jī)容量不足時(shí)，就會出現(xiàn)冷備用都無法滿足風(fēng)電、光電波動(dòng)的情況，此時(shí)就要切除負(fù)荷來維持系統(tǒng)頻率穩(wěn)定；假使采用增加裝機(jī)容量的方式平衡這種風(fēng)險(xiǎn)，那么會帶來很大的系統(tǒng)冗余度，經(jīng)濟(jì)性會大幅降低。因此，當(dāng)系統(tǒng)中新能源電力的含量越來越多時(shí)，就要研究新的解決方案來解決風(fēng)電帶來的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)束語 為期幾個(gè)月的畢業(yè)設(shè)計(jì)至此就將結(jié)束了，做畢業(yè)設(shè)計(jì)的期間我學(xué)到很多知識。畢業(yè)設(shè)計(jì)不僅是對本科四年所學(xué)的專業(yè)知識的回顧總結(jié)，更是一種學(xué)以致用，學(xué)以創(chuàng)新。通過此次畢業(yè)設(shè)計(jì)，我發(fā)現(xiàn)自己在專業(yè)知識的學(xué)習(xí)方面雖然有所掌握，但不夠熟練，專業(yè)知識好需要進(jìn)一步扎實(shí)。這期間，我所學(xué)到的新知識就是查閱最新的高質(zhì)量國內(nèi)外學(xué)術(shù)文章，從選擇到閱讀，再到引用，這對于我而言都是前所未有的一種學(xué)習(xí)。通過閱讀大量的文獻(xiàn)，我深刻體會到學(xué)習(xí)是一個(gè)長期積累的過程，冰凍三尺非一日之寒，在以后的工作、生活中都應(yīng)該不斷的學(xué)習(xí)，努力提高自己知識和綜合素質(zhì)。 在這次畢業(yè)設(shè)計(jì)中，我和導(dǎo)師、同學(xué)、學(xué)長學(xué)姐之間的關(guān)系更進(jìn)一步了。導(dǎo)師的親身指導(dǎo)是我對課題有了明晰的認(rèn)識；同學(xué)之間互相幫助，一起討論，使我對課題有了更深入的理解；研究生學(xué)長學(xué)姐們的熱情幫助，是我解決了一個(gè)又一個(gè)難題。于此，特別感謝這些人的幫助。 撰寫、修改完畢業(yè)設(shè)計(jì)報(bào)告，我深刻體會到，學(xué)習(xí)的過程是一個(gè)不斷修正的過程，要經(jīng)常對所走過的路進(jìn)行回顧反思。要趁著年輕多讀些書，多學(xué)一些知識，這樣才不會有書到用時(shí)方恨少的嗟嘆，誰的青春書香四溢，誰的一生都將精彩！參考文獻(xiàn)[1] [D]．成都：西南交通大學(xué),2006.[2] [D]．汕頭：汕頭大學(xué),2004.[3] [D]．上海：上海交通大學(xué)，2010.[4] Lisa Goransson,FIlip modeling of a regional power generation system intergrating wind power[J].Renewable Energ,2009,34(4):10401049.[5] ChunLung Chen. 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