基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究.pdf

第３９卷第１期２０１１年１月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶｌ０ｌ＿３９Ｎ０．１Ｊａｎ．１，２０１１基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究袁铁江，晁勤，李义岩，袁建党，吐尔逊・伊不拉音（新疆大学电气工程学院，新疆鸟鲁木齐８３００４７）摘要：风电出力的时变特性，决定了风电极限穿透功率对大规模风电并网系统的调度策略有重要的影响。在充分体现环境保护和风电特性的火电和风电的运行价格模型基础上，基于风电场极限穿透功率和风电场出力预报可信度，建立了风电并网电力系统经济优化调度模型。基于新疆乌鲁木齐电网对该调度模型进行算例仿真，并采用遗传算法（ＧＡ）实现模型求解，结果表明提出的清洁经济调度模型合理、有效。关键词：风电极限穿透功率；运行价格；风电场出力预报可信度；调度模型；遗传算法ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｂａｓｅｄｏｎｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｌｉｍｉｔＹＵＡＮＴｉｅ－ｊｉａｎｇ，ＣＨＡＯＱｉｎ，ＬＩＹｉ－ｙａｎ，ＹＵＡＮＪｉａｎ－ｄａｎｇ，ＴＯＥＲＸＵＮＹｉｂｕｌａｙｉｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉｎｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００４７，Ｃｈｉｎａ）—Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｉｍｅｖａｒｙｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｏｕｔｐｕｔｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓｔｈａｔｔｈｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｌｉｍｉｔｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｄｉｓｐａｔｃｈｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｌａｒｇｅ・ｓｃａｌｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｏｐｅｒａｔｉｏｎｐｒｉｃｅｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｒｍａｌｐｏｗｅｒａｎｄｗｉｎｄｐｏｗｅ￣ｗｈｉｃｈｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｗｉｎｄｐｏｗｅｒ．ａｎｅｃｏｎｏｍｉｃｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｄｉｓｐａｔｃｈｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｌｉｍｉｔｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒａｎｄｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｏｕｔｐｕｔｆｏｒｅｃａｓｔｉｓｂｕｉｌｔ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｅｓｔｆｏｒｔｈｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＵｒｕｍｑｉｇｒｉｄｉｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄ，ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＧＡ）ｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｃｌｅａｎｅｃｏｎｏｍｉｃｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｍｏｄｅｌｉｓｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｌｉｍｉｔ；ｏｐｅｒａｔｉｏｎｐｒｉｃｅ；ｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｏｕｔｐｕｔｆｏｒｅｃａｓｔ；ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｍｏｄｅｌ；ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ中图分类号：ＴＭ７３文献标识码：Ａ———文章编号：１６７４３４１５（２０１１）０１００１５０８Ｏ引言风电凭借其洁净可再生和技术的长足进步的优Ⅲ势【ｌ，成为世界各国在解决日益严峻的能源枯竭和环境污染挑战时的必然选择。在这个过程中，风电大规模开发和并网是必然的趋势。２００８年国家能源局确定把发展风电作为改善电源结构的重要任务之一，先后启动新疆、甘肃和内蒙等６个千万千瓦级风电基地的规划和建设工作，标志着我国风电开始步入大规模开发阶段。但是，大规模风电的开发也还面临着一些亟待解决的问题或挑战。比如：受技术条件的制约，目前还没有一个能够有效确定或者计算风电穿透功率极限值的方法和模型，常常造成调度时弃风，显然这有违于国家能源政策。因此探讨极限风电穿透功率对电力系统的经济调度的影响是很有意义的。在国内外对于这一问题相关联的风电并网系统“的经济调度问题有较多研究，文献【ｌｌ】按照风电全”额上网原则，在考虑了常规火电机组的阀点效应引起的耗量成本基础上，建立了风电并网系统的调度模型，采用粒子群内点法相结合的方法对目标函数进行优化求解。文献［１２．１３］在完善了风电的价格模型基础上，研究风电场并网系统调度模型，并采用了遗传算法求解。文献【１４】采用模糊建模的方法来克服风电出力波动带来的挑战。文献【ｌ５】在传统经济调度模型中加入风电出力模型，通过随机模拟粒子群优化算法来求解。文献【１６】着重探讨了风电并网系统的备用容量的优化配置。文献【ｌ７】将风能预测误差的概率分布与机组停运容量概率分布结合，以确定风电接入后满足系统一定可靠性水平下的备用容量，实现风电接入后机组组合问题中备用的概率处理。文献【１８】基于电气剖分原理寻找与风电场关系最紧密的常规机组，通过其输出功率调整来及时补偿．１６一电力系统保护与控制由风电场输出功率波动引起的有功功率缺失（或过剩）。但这些研究都没有考虑风电极限穿透功率对未来大规模风电并网系统对调度策略的影响。本文从风电场出力预测的可信度和风电场接入电网的风电极限穿透功率等方面充分考察风电价格的影响因素，建立风电和火电电价计算模型，在此基础上建立了风电并网电力系统经济优化调度模型，并采用遗传算法（ＧＡ），基于新疆乌鲁木齐电网探讨了风电极限穿透功率对含风电电力系统经济调度的影响。研究结果为电力调度、规划部门以及风电投资商制定有关决策提供必要的科学依据，丰富和完善风力发电、清洁经济调度、电力市场的相关理论体系。１风电运行价格建模１．１基于风电场出力预测可信度的风电旋转备用容量补偿成本由于风电随机性等特性导致风电并网后，风电场预报出力与实际出力存在偏差，因此系统旋转备用容量增加【１５＿。由于风电场出力预测可信度决定了由风电引起的这部分成本，本文提出用基于风电场出力预测可信度的风电旋转备用容量补偿成本来表示，系统总的风电旋转备用容量补偿成本见式（】）。‰∑‰＝・（１一）・（１）ｊ＝ｌ式中：为系统总的风电旋转备用容量补偿成本，万元；尸ｒ为系统备用容量价格，万元／ＭＷ；Ｅ为第／个风电场预测出力可信度；ｍ为第．，个风电场的预测出力，ＭＷ．，２为系统中的风电场数目。１．２基于极限穿透功率的风电场负效率运行惩罚成本风电特性和电力系统的内在规律决定了对于特定的网络，存在一个风电极限穿透功率Ｌ５Ｊ，但这使得调度部门常常以此为借口决策风电场弃风运行，风能资源被浪费，降低了风电的利用效率。本文将因为调度原因造成的风电场弃风行为定义为：风电场“”负效率运行（ＮｅｇａｔｉｖｅＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙＯｐｅｒａｔｉｏｎｏｆＷｉｎｄＦａｒｍ，ＮＥＯＷＦ）；同时将因此而损失的风电场出力定义为：风电场负效率功率（ＮｅｇａｔｉｖｅＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙＰｏｗｅｒｏｆｗｉｎｄＦａｒｍ，ＮＥＰＷＦ），用『ＦＰｗＦ来表示。本文提出基于风电场极限穿透功率来量度ＮＥＰＷＦ的惩罚成本，如式（２）所示。＝廖每ＰＷＦｊ＜（ＰＷＬＰＰｊ２（Ｐｗｓ－－ＰｗＬＰＰＮＥＰ１Ｄ、Ｄ（）∑Ｉ・）广一式中：０为总的风电场营运成本，万元；Ｐｗｏ，为第，个风电场出力的营运价格，万元／ＭＷ。１．４风电电价模型风电并网的环保成本是风力发电过程中对环境破坏的代价。虽然风电生产过程中也会存在诸如噪声、电磁波的干扰等副作用，但由于风电运行过程中无二氧化碳、氮化物、硫化物以及粉尘等污染物的排放，其对环境的破坏几乎可以不考虑。综上所述，风电是一种特殊的电力，其价值分析建模是一个复杂的问题，需要综合考虑风电特性、能源利用效率、系统运行及环境保护等多方面的因素。因此，对于有大规模风电场并网运行的电力系统来讲，风电的电价可用式（４）来表示。‰‰＝ｃ＋ＰｗＦ＋ｏＰ（４）２火电运行价格建模２．１火电名义环境补偿成本煤炭和石油等常规能源在发电时会排放出大量二氧化碳、氮化物、硫化物及粉尘等污染物，对环境造成了巨大的破坏。随着能源危机以及环境污染的加剧，世界各国都不断加强对污染物排放的控制，这也是各国政府积极促进风电等洁净能源发展的根本原因，然而长期以来火电的环境成本并没有在火电的价格中体现。排放污染物的环境代价评估是一个非常复杂的问题，很多方面尚没有定论，文献［１５】提出在火电机组排污特性方程的基础上用火电机组的名义环境补偿成本来进行量化，火电机组的名义环境补偿成本见式（５）。㈤∑＝‰袁铁江，等基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究一ｌ７－‰ＰＴ＝‘（５）Ｊ＝ｌ‰式中：Ｔ为总的火电机组的名义环境补偿成本，万元；ｍ为系统中火电机组数目；Ｔ为火电名义环境补偿成本的价格，万元／吨；．为第台火电机组的排污特性方程，吨。从环境保护的角度来看，各机组的排污特性可用单位时间内排放物折算成发电机组排放的Ｎ的重量来表示，所以．，可用式（６）来表示【Ｊ８Ｊ。’＝＋ＰＴｆ＋－ｅ；２ｉ＋ｅｘｐ（２；・ＰＴ）（６）式中：ａ、、），、、分别为第ｉ台火电机组的排污特性系数，可通过测量一拟合得到；为第ｉ台火电机组的出力，ＭＷ。２．２火电营运成本考虑火电能量消耗、投资和运行维护等成本，火电机组的营运成本可用式（７）来表示【】训。ｏＰ＝尸Ｔｏ（７）ｉ＝１式中：Ｐ为系统总的火电营运成本，万元；Ｐ为第ｆ台火电机组不计火电机组的名义环境补偿成本的火电价格，万元／ＭＷ。２．３火电电价模型综合考虑火电的内外部成本，火电的价格可用式（８）来表示。＝‰Ｐ，ｒ＋ｏＰ（８）３大规模风电并网电力系统清洁经济调度建模３．１目标函数传统的电力系统环境经济调度问题是一个多目标优化模型Ｉ】ＵＪ，但是在充分考察了风电和火电价值的基础上，大规模并网风电电力系统的环境经济调度就变成为一个常规意义下的经济调度问题。因此，大规模风电并网环境经济调度目标是系统总的购电成本最小，目标函数可用式（９）来描述。ｍｉｎＦ：ｍｉｎ＋Ｖｗ（９）式中，Ｆ为系统总的成本费用，万元。式（９）改变以往的研究中以多目标建立目标函数的理念［１９－２０］，“”将复杂问题简单化，以加的方式把一个多目标优化问题合并为～个单目标问题。本文所论述的风火电运行价值建模中，从实际的物理背景出发给出了基于实际的成本系数，表明这些系数的取值有其“”真实的依据和合理性及标准，从而解决了加的关键问题，即如何分配各因素的权重。３．２约束条件风电的随机性等特性决定了在大规模并网风电电力系统的经济调度中，必须考虑系统有功平衡，机组的爬坡速率约束，系统正、负备用约束，机组最大和最小出力约束及线路断面传输容量约束。（１）系统有功平衡∑∑‰・ＰＴ＋ｗＰｗｓ：（１０）ｉ＝１ｊ＝ｌ（２）机组的爬坡速率约束一—≤≤缶ｄｊｆ一ｊｆ（１１）（３）系统正、负备用约束∑‘≥８ｏ（１＋尺ｕｐ）（１２）ｉ＝１∑’‘８ｏａｄ（１一幽）（１３）ｉ＝１（４）机组最大和最小出力约束’“尸Ｔ‘？ａ）（（１４）式（１ｏ）～（１４）中，０ｆ和１ｗｓ，分别表示第ｉ台火电机组和第个风电场的开停机状态，：ｌ、１ｗｓ，＝１表示开机，ｆ＝０、１ｗｓ，０表示停机；ａｄ∞表示系统总的负荷，ＭＷ；爵ｄ０ｗｎ和爵ｆ表示第ｉ台火电机组出力的下降率和上升率，ＭＷ／单位时间；、表示第ｉ台火电机组出力的上限和下限；ＲＤ、。系统的正、负备用率。４算例分析本文针对如图１所示新疆乌鲁木齐简化电网，基于ＧＡ进行算例分析。该区域电网包含有１３个火电厂和４个大型风电场。火电厂的等值参数见表１。风电场在研究周期内预测平均出力见表２，系统在研究周期内负荷见表３。系统的正、负备用率取为２０％。风电场在研究周期内预测出力可信度为０．８５。在研究周期内达风一场营运价格Ｐｗｎ为０．０５５万元／ＭＷ，达风二场营运价格，为０．０５４万元／ＭＷ，达风三场营运价格，ｎｐ为０．０５５万元／ＭＷ，中节能风电场营运价格尸ｗｎ为０．０５６万元／ＭＷ。系统备用容量价格为０．０１１２万元／ＭＷ【Ｊ７１ｏＮＥＰＷＦ的价格为０．０３万元／ＭＷ。火电名义环境补偿成本的价格为０．００４万元／吨。各机组的初始状态为．１８．电力系统保护与控嘲Ｔｆ１１、１ｗｓ１１。大规模风电并网电力系统环境经济调度不再是一个常规意义下的确定性问题，利用传统的方法难以获得既经济又有较高可靠性的解，对于这类问题的算法目前国内外研究的较多的是粒子群算法、ＧＡ等智能或者改进的智能算法［２１－２２Ｊ。本文基于ＧＡ来求解大规模风电并网电力系统清洁经济调度。表４是火电机组在研究周期的各时段的出力。表５是风电场在研究周期的各时段的出力。由表１所示的火电机组的参数可知：红一２撑机组、红二３拌机组、红二４撑机组等大容量机组由于燃烧效率高等因素决定了其不计火电机组的名义环境补偿成本的火电价格较低，所以在传统电力系统经济调度过程中，这些机组能够以较低的上网电价向系统运营商出售电能，从而获得比较优势；而红一１撑机组、红二ｌ撑机组、红二２撑机组等机组由于安装了污染物治理的装置，所以在不计火电机组的名义环境补偿成本的火电价格更高，同时具有更加优良的排污特性。红一３撑机组、红一４群机组、红一５撑机组、红一６机组、红一７撑机组、乌石化１｝机组、乌石化２机组等小容量机组由于燃烧效率低和加装污染物治理装置等因素决定了其不计火电机组的名义环境补偿成本的火电价格较高，但同时具有优良的排污特性，在相同的出力情况下排污量较小。①对比表２、表３和表５可以得到：各风电场的调度出力跟踪了各风电场的预测出力变化趋势，风电场预测出力大，调度出力也较大，反之亦然。②风电场的调度出力跟踪了负荷的变化趋势，负荷大时风电场调度出力也较大，反之亦然。综上所述，本文模型从理论上一方面确保了在风电场出力能够跟踪负荷变化时，电网运营企业调度风电上网的积极性，另一方面确保了风电场运营企业在获得政策保护的调度优先权的同时，必须尽可能采取加装储能系统、提高风电场短期出力预报质量等技术措施，改善风电场出力曲线，以进一步提高电网运营企业调度风电的主动性和积极性。乌八户１２３４５６图１乌鲁木齐简化电网Ｆｉｇ．１ＴｈｅｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄｐｏｗｅｒｇｒｉｄｏｆＵｒｕｍｑｉ表１火电机组的参数Ｔａｂ．１Ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｏｆｔｈｅｒａｍａｌｕｎｉｔｓ电厂红一红一红一红一红一红一红一红二红二红二红二乌石化乌石化机组ｌ＃机２＃机３机４机５机６机７＃机ｌ机２机３机删机ｌ机２机３３０３３０５０５０５０５０ｌ１Ｏ２００２００２００２００３０３０ｌ１Ｏ８０２３２３２３２３５０６０６０６０６０８９Ｐ０．０２８０．０２６０．０２８５０．０２８５０．０２９０．０２８５Ｏ．０３０．０２８０．Ｏ３ｌ０．０２５０．０２４０．０３２０．０２８６ｏＰｆ４．２６４．Ｏ９５．４２６５．４２６５．４２６５．４２６２，５４３４．２６２．５４３６＿３１３．０２５４．Ｏｌ５２－３５ｔ６———————————一５．０９４５．５５４５．４２６５．４２６３．５５５．４２６２．５４３４．２６５．５３２５．１０２５．５２４５．２ｌ一４．８７６４．５９５．４９５．４２６５．４２６４．８８５．４２６３．５４３３．１８３．１４３５．４６３．０２５３．８５３．７１ｙ。０．０００２Ｏ．０Ｏ０２０．０００２０．０００２０．０００２５０．０００２２Ｅ一０４２Ｅ．０４０．０００２０．０００２０．０００２０．０００２０．０００２２．２６２－３９６．０７６．０７５．４２６．Ｏ７３．５６４．２６３．５４３４＿３ｌ３．Ｏ５４．５５４．００５，８０８０２４２４２４２４５０７５７５６８７５ｌ５１３８０８０２４２４２４２４５０７５７５６８７５ｌ５１３Ｔｄ叭，袁铁江，等基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究－ｌ９－表２风电场在各时段的预测平均出力Ｔａｂ．２Ａｖｅｒａｇｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓ达风一场达风二场达风三场中节能风电ｈｏｕｒＡｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒ／ＭＷｈｏｕｒＡｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒ／ＭＷｈｏｕｒＡｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒ／ＭＷＨｏｕｒＡｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒ／ＭＷｌ１３＿３ｌ６６７３ｌ３Ｏ．４８３３２６１２２．１４７６６ｌｌ４．０８６７０９２ｌ７．５６２９９２３３．２３７００９２５５．２０５２０１２３７．８３５ｌ９４３２６．３６６７６３２６．７３３２４２３６８．５６０８４１３６３．２０７５ｌ２４２４．０４９２３２４２９．０５０７７４５５．６２３４６２４３０．６４９７５７５２５．９７５７６９５２７．９２４２３３５４６．５９３３０９５６４．１８１８０８６ｌ８．９８０８８５６２９．２１９ｌｌ６６３３．９５７８７ｌ６３３．２４７８７９７２１．９４４８５１７２５．５５５１４９７５２．８９５９ｌ６７５８．３３６Ｏ２ｌ８２６．４４４７２９８２３．３５５２７８ｌ２４．８ｌ６２７６８７７．４９７２９２４．３２７０７８９２６．９７２９２１９１２３．６８ｌ４７７９５７．１９９３４５ｌ０２７．３５３３７１ｌ０２４．６４６６２９ｌＯ６３．４ｌ２８８１０３６．２５ｌ９６１ｌｌ２６．５９７９２５ｌ１２６．５０２０７７１１６８．４３４１４ｌｌｌ４４．４９２８８９１２２６．３５９８８４１２２６．６４０ｌ１６１２６７．０５５ｌＯ３ｌ２７１．４８９０２９ｌ３３１．５２６２２６ｌ３２１．２７３７７３ｌ３ｌ１６．２ｌ９６５１３６５．４４０２６９ｌ４３０．７４３９９６ｌ４２３．０５６ｏｏ３１４ｌ２９．６６８４０４ｌ４６９．７０２８２ｌ５２９．９７０７７８ｌ５２３．５２９２２２ｌ５９６．４７６２２３１５６３．５７２８７２ｌ６２５．６９５５４９１６２３．１０４４５ｌ６ｌ１９．１７２１９９ｌ６７７．Ｏｌ００４８１７２０．２２９４５４１７２２．８７０５４８１７４７．７７９０９３１７１０．８３９０５３１８３．７７５３４９１８９．０２４６５ｌ１８５８．０８０２０８１８３０．６０９ｌ６１ｌ９５．３ｌ５１５４ｌ９２．４８４８４６ｌ９５９．８５３３８８１９３０．４８７３７３２０４．７３２９２６２０Ｏ２０２９．３５７９２２０１４．７７６８３５２１Ｏ２１Ｏ．１７７７２３２１２．６６３７３９２ｌ０２２Ｏ２２Ｏ．１５９９５ｌ２２Ｏ２２０２３Ｏ２３０．１２４４０６２３０－３ｌ９６４９２３１１．７７２７５４２４６．９０６０２４２４１０．３９３９７７２４３０．８８７４７２２４１４．０８６７０９表３各时段的负荷Ｔａｂ．３ＡｖｅｒａｇｅｌｏａｄａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓｈｏｕｒＬｏａｄ／ＭＷｈｏｕｒＬｏａｄ／ＭＷｈｏｕｒＬｏａｄＷ１７２５．２９１３４６．８１７１０３６２７７７１Ｏ１４５０．４１８１ｌ３９．６３８８０．６１ｌｌ５０２．２ｌ９１２４３．２４９８４．２ｌ２１５５４２０ｌ４５０．４５１０３６１３ｌ４５０．４２ｌｌ３４６．８６ｌｌ３９．６ｌ４ｌ３４６．８２２１１３９．６７ｌｌ９１．４ｌ５１２４３．２２３９３２．４８１２４３．２１６ｌ０８７．８２４８２８．８从表４火电机组在研究周期的各时段的出力数据可得到：在本文的模型下，一方面保持了传统经济调度模型相同的特性，火电机组的出力变化趋势与负荷的变化趋势相同；另一方面，在系统经济运行条件下，排污特性优异的机组调度权大，这就较好地兼顾了环境保护。表５中各个风电场的调度出力数据表明：其一，为了保证系统的经济性，在负荷低谷时风电场不得不处在ＮＥＯＷＦ状态，这也说明在火电出力低时其排污少，因此火电相对风电调度权大，较好地在保护环境的同时，兼顾系统的经济性，同时从技术上“”避免了所谓的挤出效应的发生，从而危及系统运行的稳定和安全，论证了一定条件下弃风的合理性；其二，在负荷增加到一定程度时，随着火电排污增加，风电的洁净优势使得风电相对火电具有竞争力，风电场不再处于ＮＥＯＷＦ状态，所以在实现国家能源政策的同时，兼顾了电力系统的经济运行。．２Ｏ．电力系统保护与控制表４大规模风电并网电力系统各火电机组清洁经济调度结果Ｔａｂ．４Ｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｄａｔａｏｆｔｈｅｒａｍａｌｕｎｉｔｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓ红一电红一电红一电红一电红一电红一电红一电红二电红二电红二电红二电乌石化乌石化ｈｏｕｒ电厂电厂１２撑３４＃５６拌７＃１２样３４样１２样机组机组机组机组机组机组机组机组机组机组机组机组机组１ｌｌＯ．ＯＯ８０．００３７．２８３５．４４３２．５５３３．６６５０．０Ｏ６０．Ｏ０６０．ＯＯ６０．Ｏ０６０．００２２－３７２２．３７２ｌ１０．ＯＯ８０．０Ｏ３６．１０３６．９３３７．４６３６．Ｏ６５０．ＯＯ６０．０Ｏ６０．０Ｏ６０．００６０．００２０．４６２０．４６３Ｉ】Ｏ．Ｏ０８０．Ｏ０４７．４２４７．４２４７．４２４７．４２５０．００６０．ＯＯ６０．００６０．０Ｏ６０．Ｏ０２７．４２２７．４２４ｌ２１．Ｏ５９１．Ｏ５５０．Ｏ０５０．Ｏ０５０．Ｏ０５０．０Ｏ６７．６２７１．０５７１．Ｏ５７１．０５７１．Ｏ５３０．０Ｏ３０．Ｏ０５ｌ２３．１９９３．１９５０．ＯＯ５０．Ｏ０５０．ＯＯ５０．ＯＯ７２．１１７４．１１７３．１９７４．２２７６．６Ｏ３０．Ｏ０３０．Ｏ０６１４１．４３ｌｌ１．４３５０．００５０．Ｏ０５０．Ｏ０５０．０Ｏ９８．６５ｌ０１．０４９７．７０９７．８ｌ９８．８４３０．ＯＯ３０．ＯＯ７１３９．６６１Ｏ９．６６５０．ＯＯ５０．ＯＯ５０．００５０．Ｏ０９９．９５９９．５０９８．４３ｌ０１．１Ｏ１Ｏ０．５５３０．００３０．０Ｏ８１３５．６９１０５．６９５０．０Ｏ５０．Ｏ０５０．００５０．００９８．５８９８．２７１Ｏ０．２４９９．０４９９．６３３０．ＯＯ３０．ＯＯ９１４７．７５１１７．７５５０．Ｏ０５０．ＯＯ５０．Ｏ０５０．００ｌｌＯ．０Ｏｌ１７－３Ｏｌ１８．４４Ｉ１６．６８ｌ１７－３０３Ｏ．０Ｏ３０．Ｏ０１Ｏｌ７１．５４１４５．９７５０．Ｏ０５０．０Ｏ５０．００５０．ＯＯ１ｌＯ．０Ｏ１４８．１４１４７．６９１４６＿３２ｌ４６．３３３０．０Ｏ３０．ＯＯＩ１ｌ７４．１７ｌ５１．４１５０．０Ｏ５０．０Ｏ５０．Ｏ０５０．０Ｏ１１Ｏ．００１５４．１４１５４．７４１５４．８８ｌ５１．９４３０．Ｏ０３０．０Ｏｌ２ｌ７６．Ｏ９ｌ５７．６３５０．ＯＯ５０．Ｏ０５０．Ｏ０５０．０Ｏ１１０．Ｏ０１５７．７６１５７．５６１５７．０６１５７．６３３０．００３０．０Ｏ１３１５６．０６１３１．８９５０．０Ｏ５０．Ｏ０５０．Ｏ０５０．Ｏ０１１Ｏ．ＯＯ１３２．１８ｌ３２．６５１３Ｏ．９４１２９．７８３０．０Ｏ３０．Ｏ０１４１４５２２１ｌ５．２２５０．Ｏ０５０．０Ｏ５０．Ｏ０５０．Ｏ０ｌ１Ｏ．０Ｏ１１４．９ｌｌ１３．０１ｌ１６．６３１ｌ３．７０３０．００３０．ＯＯ１５ｌ３７．６６１０７．６６５０．Ｏ０５０．０Ｏ５０．００５０．ＯＯｌ００．９０ｌＯ０．Ｏ０１０１．６７ｌＯＯ．１１ｌＯ０．Ｏ５３０．ＯＯ３０．０Ｏ１６ｌ２５．２８９５．２８５０．００５０．０Ｏ５０．Ｏ０５０．０Ｏ７７．６１７７－２６７７．８８７９．６０８０．６０３０．Ｏ０３０．ＯＯｌ７１３３－３２ｌＯ３－３２５０．Ｏ０５０．００５０．Ｏ０５０．０Ｏ８４．４７８５．４７８５．００８３．６３８３．８ｌ３０．００３０．Ｏ０１８１４３．４２１１３．４２５０．０Ｏ５０．Ｏ０５０．Ｏ０５０．０Ｏ１Ｏ１．７４１０２．６８ｌＯ１．５６ｌＯ０．１１９９．９５３０．ＯＯ３０．００１９１５６．４５１２６．４５５０．０Ｏ５０．０Ｏ５０．００５０．Ｏ０ｌ１Ｏ．ＯＯｌ１９．４７ｌ１９．２８１１８．２９ｌ２０．４０３０．Ｏ０３０．Ｏ０２０ｌ９１．７８１６５．０４５０．Ｏ０５０．００５０．００５０．００ｌ１Ｏ．０Ｏ１６５．８５１６７．０５１６５．８３ｌ６８．６４３０．００３０．０Ｏ２１１８７－３９ｌ５８．０７５０．Ｏ０５０．０Ｏ５０．００５０．ＯＯ１ｌ０．０Ｏｌ５６．Ｏ３１５６．５ｌ１５９．７０ｌ５５．８４３０．ＯＯ３０．Ｏ０２２ｌ６１．７３ｌ３１．７３５０．００５０．Ｏ０５０．Ｏ０５０．０Ｏ１１０．ＯＯｌ１９．７３ｌ１８．７４ｌ１８．０４１ｌ９．４５３０．０Ｏ３０．００２３１３４．７５１０４．７５５０．０Ｏ５０．０Ｏ５０．Ｏ０５０．０Ｏ７９．８５８４．７５８４．７５８４．７５８４．７５３０．００３０．００２４１１２．４５８２．４５５０．Ｏ０５０．０Ｏ５０．００５０．ＯＯ５２．４５６２．４５６２．４５６２．４５６２．４５３０．Ｏ０３０．ＯＯ表５大规模风电并网电力系统各风电场清洁经济调度结果Ｔａｂ．５Ｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｄａｔａｏｆｗｉｎｄｆａｒｍａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓ达风一场达风二场达风三场中节能风电ｈｏｕｒＡｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒ／ＭＷｈｏｕｒＡｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒ／ＭＷｈｏｕｒＡｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒ／ＭＷｈｏｕｒＡｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒ／ＭＷ１７．６８５０５３５６４ｌ２７．４２６８５３５６１ｌ７．８４０８５３５６１８５７０８５３５６４２１０．６５８９８０９２２８．６８４９８０９２３６．２ｌ５ｌＯ３９２３３．９７ｌ９８０９３２７．７４０４１００３３２８．１６１４１００３３５０．０２７７２６２３３５Ｏ．１５９９９３４８４２７．６５７４３３．４０８４６３．９６７４３５．２４７５２９．８７２５３２．１ｌ３５５３．５８２５７３．８０９６２１．８２８６３３．６０２６３９．０５２６３８．２３５７２５．２３７７２９＿３８８７６０．８３７６７．０８６８３０．４１１８２６．８５９８９９．６８００３９５９８８９．１２２９２７．９７６９３１．Ｏｌ９９ｌｌ６．７９８２６９２９６５．７７９１Ｏ３１．４５６１Ｏ２８．３４４１Ｏ７２．９２５１０４１．６９１１３０．５８８１１３０．４７７ｌ１７８．６９９Ｉ１５１．１６７袁铁江，等基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究．２１．５结论续表５ｌ２３０－３１４ｌ２３０．６３６１２７７．１１３１２８２．２１２１３３６．２５５１３２４．４６５１３１３Ｏ．９１８７３７３ｌ３７５．２５６ｌ４３５．３５６ｌ４２６．５１４１４Ｉ１６．０７７５１２４１４８０．１５８ｌ５３４．４６６ｌ５２７．０５９１５１ＯＯ．５１１５６７ｌ５７３．１０９ｌ６２９．５５１６２６．５７１６７９．５ｌｌ２５７６７ｌ６７８．６６７０４８７７ｌ７２３．２６４１７２６－３０１ｌ７５４．９４６ｌ７１２．４６５１８４．３４１９９９９９９ｌ８ｌ０－３７８ｌ８６６．７９２１８３５．２０１１９６．１１１９９９９９９ｌ９２．８５７９９９９９９１９６８．８３ｌ１９３５．０６２０５．４４２９９９９９９２００２０３３．７６２２０ｌ６．９９３２１０２１０．２０４２１３．０６２９９９９９９２ｌ０２２Ｏ２２０．１８３９９９９９９２２Ｏ２２Ｏ２３０２３Ｏ．１４３２３０．３６７９９９９９９２３ｌ３．５３９２４７．９４１９９９９９９２４ｌ１．９５３２４３５．５２ｌ２４１６．２（１）本文提出在风电场预测出力可信度及风电场极限穿透功率的基础上来建立风电的价格模型，为解决风电合理地投入系统发电给出了一种对策。（２）本文的清洁经济调度模型为大规模风电并网运行的调度问题的解决提出了一种新的方案：在风电场出力能够跟踪负荷变化时，电网运营企业具有调度风电上网的积极性，因此风电场运营企业在获得政策保护的调度优先权的同时，必须尽可能采取加装储能系统、提高风电场短期出力预报质量等技术措施，改善风电场出力曲线，以进一步提高电网运营企业调度风电的主动性和积极性。参考文献［１］晁勤，院海，吐尔逊．风电系统稳定性动态仿真ｆＪ１．中国电机工程学报，２００５，２５（２５）：２７７．２７９．ＣＨＡＯＱｉｎ，ＹＵＡＮＨａｉ，ＴＵＥＲＸＵＮ．Ｄｙｎａｍｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００５，２５（２５）：２７７．２７９．［２］ＣＨＡＯＱｉｎ，ＪｏｓｅｆＴｌｕｓｔｙ，ＳＵＯＮＡＮＪｉａ－ｌｅ，ｅｔａ１．Ｗｉｎｄｈｙｄｒｏ－ｈｙｂｒｉｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｃｔａＴｅｃｈｎｉｃａＣｓａｎ，２００５，５０（３）．［３］文玉玲，晁勤，吐尔逊・依布拉音．风电场对电网继电保护的影响『Ｊ］．电网技术，２００８，２（１４）：１５．１８．ＷＥＮＹｕ－ｌｉｎｇ，ＣＨＡＯＱｉｎ，ＴＵＥＲＸＵＮＹｉｂｕｌａｙｉｎ．Ｉｍｐａｃｔｏｆｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｅｄｗｉｎｄｆａｒｍｏｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００８，２（１４）：１５．１８．［４］ＦａｎＹＦ，ＷａｎｇＹＢ，ＣｈａｏＱ．Ｗｉｎｄ．ｈｙｄｒｏｈｙｂｒｉｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ［Ｃ］．／／ＩＣＥＭＳ２００１．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＦｉｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｍａｃｈｉｎｅｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓ，ＶＯＬＳＩＡＮＤＩＩ：６２８．６３２．［５］雷亚洲，王伟胜，印永华，等．一种静态安全约束下确定电力系统风电准入功率极限的优化方法［Ｊ］．中国电机工程学报，２００１，２１（６）：２５．２９．—ＬＥＩＹａ－ｚｈｏｕ，ＷＡＮＧＷｅｉｓｈｅｎｇ，ＹＩＮＹｏｎｇｈｕａ，ｅｔａ１．Ａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｅｎｅ￣ａｔｉｏｎｌｉｍｉｔｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒｓｔａｔｉｃｓｅｃｕｒｉｔｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００１，２１（６）：２５．２９．［６］陈树勇，戴慧珠，白晓民，等．风电场的发电可靠性模型及其应用［Ｊ】．中国电机工程学报，２０００，２０（３）；２６．２８．—ＣＨＥＮＳｈｕ－ｙｏｎｇ，ＤＡＩＨｕｉｚｈｕ，ＢＡＩＸｉａｏ－ｍｉｎ，ｅｔａ１．Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２０００，２０（３）：２６．２８．［７］郑国强，鲍海，陈树勇．基于近似线性规划的风电场穿透功率极限的优化算法［Ｊ］．中国电机工程学报，２００４，２４（１０）：６８．７１．—ＺＨＥＮＧＧｕｏ－ｑｉａｎｇ，ＢＡＯＨａｉ，ＣＨＥＮＳｈｕｙｏｎｇ．Ａｍｅｎｄｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｗｉｎｄｆａｒｍｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００４，２４（１０）：６８．７１．［８］朱雪凌，张洋，高昆，等．风电场无功补偿问题的研究【Ｊ】＿电力系统保护与控制，２００９，３７（１６）：６８．７２．—ＺＨＵＸｕｅｌｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＹａｎｇ，ＧＡＯＫｕｎ，ｅｔａ１．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｏｆｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｆｏｒｗｉｎｄｆａｒｍｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（１６）：．２２．电力系统保护与控制６８一７２．［９］杨秀媛，肖洋，陈树勇．风电场风速和发电功率预测研究【Ｊ】＿中国电机工程学报，２００５，２５（１１）：１－５．—ＹＡＮＧＸｉｕｙｕａｎ，ＸＩＡＯＹａｎｇ，ＣＨＥＮＳｈｕ－ｙｏｎｇ．Ｗｉｎｄｓｐｅｅｄａｎｄｇｅｎｅｒａｔｅｄｐｏｗｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｉｎｗｉｎｄｆａｒｍ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００５，２５（１１）：１．５．［１Ｏ］王丽婕，廖晓钟，高阳，等．风电场发电功率的建模和预测研究综述［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（１３）：ｌ１８ｑ２１．ＷＡＮＧＬｉ－ｊｉｅ，ＬＩＡＯＸｉａｏ－ｚｈｏｎｇ，ＧＡＯＹａｎｇ，ｅｔａ１．Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（１３）：１１８一ｌ２１．［１１］孙元章，吴俊，李国杰．风力发电对电力系统的影响［Ｊ】．电网技术，２００７，３１（２０）：５５．６２，７０．—ＳＵＮＹｕａｎｚｈａｎｇ，ＷＵＪｕｎ，ＬＩＧｕｏ￣ｉｅ．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．—ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００７，３１（２０）：５５６２，７０．［１２］刘韬文，李孝杰．考虑风力发电的电力系统经济调度【Ｊ】．继电器，２００７，３５（增刊）：２７３．２７６．—ＬＩＵＴａｏｗｅｎ，ＬＩＸｉａｏ－ｊｉｅ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｌａｎｔ［Ｊ］．Ｒｅｌａｙ，２００７，３５（Ｓ）：２７３．２７６．［１３］陈海焱，陈金富，段献忠．含风电场的电力系统经济调度的模糊建模及优化算法【Ｊ】．电力系统自动化，２００６，３０（２）：２２．２６．ＣＨＥＮＨａｉ－ｙａｎ，ＣＨＥＮＪｉｎ－ｆｕ，ＤＵＡＮＸｉａｎ－ｚｈｏｎｇ．Ｆｕｚｚｙｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｄｙｎａｍｉｃｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｗｉｎｄｐｏｗｅｒｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００６，３０（２）：２２．２６．［１４］江岳文，陈冲，温步流．基于随机模拟粒子群算法的含风电场电力系统经济调度【Ｊ］．电工电能新技术，２００７，２６（３）：３７。４１．ＪＩＡＮＧＹｕｅ－ｗｅｎ，ＣＨＥＮＣｈｏｎｇ，ＷＥＮＢｕ－ｌｉｕ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｂａｓｅｄｏｎｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｗｉｎｄｐｏｗｅｒｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｎｅｒｇｙ，２００７，２６（３）：３７．４１．［１５］袁铁江，晁勤，童菲．电力市场下含风电的环境经济调度建模及优化仿真ｆＪ】．电网技术，２００９，３３（６）：６７－７１．ＹＵＡＮＴｉｅ－ｊｉａｎｇ，ＣＨＡＯＱｉｎ，ＴＯＮＧＦｅｉ．Ａｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ／ｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｍｏｄｅｌｆｏｒｐｏｗｅｒｄｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｗｉｎｄｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｕｎｉｔｓａｎｄｉｔｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９，３３（６）：６７．７１．［１６］雷亚洲，王伟胜，印永华，等．风电对电力系统运行的价值分析［Ｊ］．电网技术，２００２，２６（５）：１０．２４．ＬＥＩＹａ－ｚｈｏｕ，ＷＡＮＧＷｉ－ｓｈｅｎｇ，ＹＩＮＹｏｎｇ．ｈｕａ，ｅｔａ１．Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｖａｌｕｅｔｏｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｏｐｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００２，２６（５）：ｌ０－２４．［１７］周双喜，王海超，陈寿孙．风力发电运行价值分析［Ｊ】．电网技术，２００６，３０（１４）：９８．１０２．——ＺＨＯＵＳｈｕａｎｇ－ｘｉ，ＷＡＮＧＨａｉｃｈａｏ，ＣＨＥＮＳｈｏｕｓｕｎ．Ａｎａｌｙｓｉｓｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｖａｌｕｅｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｒｅｓｏｕｒｃｅｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００６，３０（１４）：９８・１０２．［１８］ＲｏｙＳ．Ｍａｒｋｅｔｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｏｐｔｉｍａｌｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｗｉｎｄｅｎｅｒｇｙｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｏｖｅｒｍｕｌｔｉｐｌｅｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎｓｉｔｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，２００２，１７（１）：１２４．１２９．［１９］ＳｈｕｂｈａｍＡｇｒａｗａｌ，ＢＫＰａｎｉｇｒａｈｉ，ＭａｎｏｊＫｕｍａｒＴｉｗａｒ．Ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｍｉａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｆｕｚｚｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｆｏｒｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｐｏｗｅｒｄｉｓｐａｔｃｈ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＣｏｍｕｔａｔｉｏｎ，２００８，１２（５）：５２９－５４１．［２０］ＢｅｌｋａｃｅｍＭａｈｄａｄ，ＴａｒｅｋＢｏｕｋｔｉｒ，ＫａｍｅｌＳｒａｉｒｉ．Ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｅｎｖｉｒｅｎｍｅｎｔａｌ／ｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｗｉｔｈｓｈｕｎｔｆａｃｔｓｄｅｖｉｃｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，１９９７，ｌ３（２）：１４８－ｌ５５．［２１］ＷａｉｔｅｒｓＤＣ，ＳｈｏｂｌｅＧＢ．Ｇｅｎｅｔｉｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｄｉｓｐａｔｃｈｗｉｔｈｖａｌｖｅｐｏｉｎｔｌｏａｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥ—ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，ｌ９９３，８（３）：ｌ３２５１３３２．［２２］蒋秀洁，樊立．一种改进ＰＳＯ算法在经济调度中的应用研究［Ｊ】．继电器，２００７，２９（３）：２１８．２２１．ＪＩＡＮＧＸｉｕｑｉｅ，ＦＡＮＬｉ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．Ｒｅｌａｙ，２００７，２９（３）：２】８．２２１．—收稿日期：２００９－０９０９；—修回日期：２０１０１卜１０作者简介：袁铁江（１９７６－），男，讲师，博士研究生，研究方向为风力发电及其并网技术；Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｔｊｙｓｒＯ１＠１６３．ｃｏｍ晁勤（１９５９－），女，教授，博士生导师，主要从事风力发电及其并网技术的研究；Ｅ．ｍａｉｌ：ｃｑｔｄｘ＠１６３．ｃｏｍ李义岩（１９８５一），男，硕士研究生，研究方向为风力发电及其并网技术。Ｅ．ｍａｉｌ：ｌｉｙｉｙａｎ＠１８９．ｃａ