臺灣博碩士論文加值系統

隨著電力工業逐漸的解制，發電量及輔助服務分離競標的調度問題於電力市場中日形重要，期能獲得發電量及輔助服務的最佳配置。本文擬發展一套粒子群優法用以解決於競爭電力池中考量風力發電機組之結合發電量與備轉容量調度的問題，粒子群優法之最大優點不僅可用以控制更多等式及不等式的限制條件，同時有能力處理任何複雜之競標曲線函數，幾個技術性之規劃限制係用以決定系統併入風力機的最大容量，實例模擬結果用以說明本演算法的效益及強健性，且提供了電力池中市場參與者相當重要的訊息。

With the restructuring of power industry, competitive bidding for energy and ancillary services are increasingly recognized as an important part of electricity markets. It is desirable to optimal the generator’s bid prices for energy and for providing minimized ancillary services. In this paper, a particle swarm optimization (PSO) is developed for solving the problem of joint energy and reserve dispatch considering the wind turbine generators (WTGs) in a competitive pool. The advantage of PSO is to handle a number of inequality and equality constraints properly and units with any kind of bidding price functions. Several technique constraints are applied to determine the maximum proportion of wind generator capacity that can be integrated into the system. Numerical experiments are included to demonstrate the effectiveness and robustness of the propose approach and to provide valuable information for market participants in a pool-oriented electricity market.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 v
圖目錄 vi
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 文獻回顧 1
1.3 論文架構 4
第二章 競爭電力池之結合發電量與備轉容量調度 6
2.1 前言 6
2.2 一般火力機組之經濟調度模型 6
2.3 風火力協調經濟調度模型 8
2.4 競爭電力池結合風力發電系統之經濟調度模型 13
第三章 粒子群優法的應用 15
3.1 前言 15
3.2 傳統粒子群優法 16
3.3 慣性權重粒子群優法 20
3.4 改良慣性權重粒子群優法 21
3.5 改良慣性權重粒子群優法應用於競爭電力池之經濟調度 23
第四章 實例探討與說明 25
4.1 前言 25
4.2 十三部機組結合發電量與備轉容量調度 25
4.3 競爭電力池結合發電量與備轉容量調度 29
4.4 競爭電力池結合風力發電之最佳調度 37
第五章 結論 46
參考文獻 48
符號彙編 52

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