摘要
气候变化是人类共同面对的重大全球性挑战。我国作为全球最大的能源消费国和碳排放国，提出力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。大力发展以风电和光伏发电为代表的可再生能源电力，构建以新能源为主体的新型电力系统，是实现碳中和目标的重要途径。风能和太阳能是不可控资源，极易受到自然环境和天气的影响，其发电功率具有随机性和波动性的特点，在电力系统调度时可能为了系统安全经济运行，而做出弃风、弃光的决定，造成了可再生能源的浪费。可再生能源电力的并网对电力系统的调度能力提出了更高的要求，因此建立更为准确的含可再生能源电力的电力系统经济调度模型，在维持电力系统安全稳定运行、促进可再生能源电力消纳、提高电力系统运行的经济性等方面具有重要意义。为此，本文对含可再生能源电力的优化调度模型展开了研究。 本文首先对分布鲁棒优化理论进行了梳理，具体包括分布鲁棒优化模型的特点和适用条件，并根据不确定参数的模糊集构建方法的不同对其进行了分类，并分析了每种模糊集构建方法的优缺点，为后续构建分布鲁棒优化调度模型奠定理论基础。然后，本文基于分布鲁棒优化理论，针对含可再生能源电力的电力系统，构建了考虑弃风、弃光惩罚的分布鲁棒优化调度模型。该模型的目标函数除了包含火电机组的发电成本和启停成本，还引入了弃风、弃光惩罚成本，能够进一步促进可再生能源电力消纳，约束条件包括电力系统功率平衡约束以及火电机组的功率和爬坡约束。本文基于一阶偏差矩函数构建可再生能源电力出力不确定性的模糊集，能够涵盖不确定参数更多的概率统计信息，使模糊集更加完备，为决策者提供有力的决策支持。由于构建的模型是一个非线性优化模型，难以直接求解，本文采用线性决策规则和拉格朗日对偶理论，将原模型转换成等价的混合整数线性规划模型。最后进行算例仿真，利用MatlabR2015b平台的XProg1.0工具箱进行编程。将本文所建立的分布鲁棒优化调度模型求解结果较鲁棒优化模型进行比较，表明分布鲁棒优化模型具有更优的经济性;一阶偏差矩函数的加入能够降低决策的保守性，进一步提高决策质量;对火电机组进行灵活性改造可以在一定程度降低电力系统的总运行成本，也能为可再生能源电力的消纳让出更多的空间;对不同弃风、弃光率下的优化结果进行分析，系统总成本随弃风、弃光率的降低而不断增加，为了系统运行的安全性和经济性，决策者应当设定合理的弃风、弃光率目标。
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