文献类型：期刊文章

作　　者：李星梅[1] 钟志鸣[1] 阎洁[2,3]

LI Xingmei;ZHONG Zhiming;YAN Jie(Beijing Key Laboratory of New Energy and Low-carbon DeveIopment (North China Electric Power University), Beijing 102206,China;School of Renewable Energy,North China Electric Power University,Beijing 102206,China;State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University),Beijing 102206,China)

机构地区：[1]新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室(华北电力大学),北京市102206 [2]华北电力大学可再生能源学院,北京市102206 [3]新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市102206

出　　处：《电力系统自动化》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71772060)~~

年　　份：2019

卷　　号：43

期　　号：3

起止页码：51-57

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：风力发电具有极强的随机波动性,大规模风电的消纳需要火电提供辅助服务。然而,中国的火电机组普遍存在总量富余但灵活性不足的问题,严重限制了风电的消纳。文中构建了考虑火电机组灵活性改造的电力系统长期调度模型。考虑到该模型是具有多时间维度耦合特征的大规模优化模型,利用Benders分解算法,将原问题分解成关于灵活性改造的投资主问题与不同改造方案下的各调度时段的运行子问题,从而实现了对具有多时间维度的大规模优化问题的高效求解。算例分析显示,所构建的模型能够在提升电力系统运行经济性的同时促进高比例风电消纳。

关 键 词：风电消纳  火电机组灵活性  机组组合 Benders分解  

分 类 号：TM621]