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风力发电能有效应对能源问题和环境问题,但风电本身具有很强的随机性和不确定性。而且在实行电改建立竞争型电力市场的背景下,调度决策者无法得到完整的风电数据,同时对风电相关信息的预测技术和认知能力存在固有的局限性。这些因素使得风电在调度决策中呈现奈特氏不确定性特征,而传统不确定性解决方法无法应对这种新的变化。因此本文针对如何应对风电不确定性,提高电力系统灵活性展开具体研究:(1)建立了基于信息间隙决策理论(Information Gap Decision Theory,IGDT)的电力系统调度模型。与现有研究相比,模型同时考虑了风电和负荷的不确定性,并考虑了潮流约束和安全约束,为决策意向偏保守的调度决策者制定风险规避策略下的鲁棒性IGDT调度模型、为决策意向偏投机的调度决策者制定机会寻求策略下的机会性IGDT调度模型。在保证预期调度成本的前提下得到不确定度,量化了系统对不确定性的容忍程度,并制定相应的机组调度计划。最后在改进的IEEE-39节点系统上进行算例分析,通过数值分析和模拟对比实验证明了IGDT调度模型的有效性和优越性。(2)建立了考虑需求响应(Demand Respond,DR)的电力系统IGDT调度模型,在模型构建过程中对DR的定价策略、响应方式和不确定性进行了分析。并通过IEEE-39节点系统分析实时电价(Real-Time Price,RTP)和分时电价(Time-of-Use Price,TOU)两种定价策略以及价格型需求响应(Price-based Demand Response,PDR)和激励型需求响应(Incentive-based Demand Response,IDR)两种响应方式对IGDT调度模型的影响。分析结果表明:DR能有效提高IGDT的鲁棒性和机会性。且总体而言,RTP和IDR的改善效果分别优于TOU和PDR的改善效果。同时,通过IEEE-118节点系统比较IGDT方法和概率性方法处理DR不确定性时的差异。结果表明前者的计算明显优于后者,尤其是在考虑潮流约束的调度模型中,说明IGDT方法更适合扩展到复杂大规模电力系统调度运行。(3)建立了考虑柔性爬坡的电力系统IGDT鲁棒调度模型。在柔性爬坡需求的计算过程中考虑了风电的不确定性,并制定柔性爬坡相关约束。在改进的IEEE-118节点系统中首先研究柔性爬坡对IGDT调度模型鲁棒性的影响,结果表明:由于计算柔性爬坡需求时计及了风电不确定性,机组能提前调整出力计划消纳了部分风电不确定性,使得系统所能容纳的整体不确定度得到提高,即鲁棒性增强;其次研究柔性爬坡需求和风电渗透率对调度结果的影响,分析表明:随着净负荷中不确定性的增加机组运行成本随之增加,而柔性爬坡能降低系统运行成本,并且柔性爬坡主要应对短时间内的功率不平衡,所以即使在风电渗透率较低的情况下仍可能存在较大的柔性爬坡需求。最后对所建模型进行可靠性评估和对比分析,结果表明:与确定模型以及随机模型相比,所建模型的经济性优于确定模型,略低于随机模型,但可靠性最优。