配电网电压控制的分布式光伏无功仿射可调鲁棒优化方法

随着高比例分布式光伏发电并网引发的配电网电压波动越限问题,提出基于仿射可调鲁棒优化的分布式光伏无功功率调节方法。首先,通过建立以配电网有功网损和节点电压偏差最小化的综合优化模型,采用多面体线性化方法将综合优化模型转化为二次规划模型。然后,在考虑分布式光伏有功出力预算不确定性集的基础上,通过对偶变换将鲁棒优化模型转化为确定性的二次规划模型。在含高比例分布式光伏的IEEE-33和IEEE-123节点的配电系统仿真结果表明,与分布式光伏零无功调节相比,所提出的仿射可调鲁棒优化方法较传统的鲁棒优化方法能大幅度地改善网损和节点电压优化结果,具有较低的保守性,最为接近蒙特卡洛仿真结果。     

基于鲁棒优化的主动配电网分布式电源优化配置方法

为优化配置作为分布式发电的有效管理平台的主动配电网,针对含分布式发电并网的主动配电网优化配置问题,给出一种基于鲁棒优化理论的优化配置模型。首先,以综合配置成本最小为目标函数,计及功率平衡约束、可控微源运行约束、旋转备用约束等必要约束条件,建立主动配电网优化配置模型。针对模型中的不确定性,采用鲁棒优化框架将分布式光伏和风电区间模型中的不确定变量进行消除,再采用线性对偶理论和拉格朗日求导法将其转化为确定性的优化配置模型。仿真算例表明,主动配电网相比于传统配电网具有更高的运行经济性和可靠性。同时,所建立的模型能够计及风光出力不确定性对配置结果的影响,从而适用于主动配电网优化配置方案制定。     

计及分布式电源随机出力的三相配电网可调鲁棒无功优化

具有出力不确定性的可再生能源大量接入给配电网的规划与运行带来了巨大挑战。因此,考虑分布式电源出力随机性的无功优化成为配电网运行的重要研究内容。提出计及分布式电源随机出力的三相配电网可调鲁棒无功优化模型,利用二阶锥技术和对偶范数理论将原模型转换成混合整数凸规划优化模型并求解。针对鲁棒优化解过于保守的问题,通过调整不确定度协调解的经济性与安全性。IEEE-13节点和IEEE-123节点三相配电网系统仿真结果表明,相比传统确定性模型和随机优化模型,所提可调鲁棒无功优化模型鲁棒性较好,计算效率高。     

分布式光伏电站接入配电网的分布鲁棒优化配置方法

随着分布式光伏(Distributed Photovoltaic, DPV)电站接入配电网的规模日益增大,光伏出力的不确定波动特性造成配电网运行状态的频繁波动,故对接入配电网的DPV电站进行合理规划对于配电网的安全运行尤为重要。针对DPV电站接入配电网的并网点和容量选择问题,以并网位置节点和配置容量同时作为决策变量,并考虑DPV出力的不确定性,建立了DPV电站接入配电网的并网点和容量选择的分布鲁棒优化配置模型。以当地光照强度和环境温度的历史数据计算出的DPV电站单位容量光伏的日出力曲线作为数据驱动构建出基于KL散度的模糊集。通过优化计算出模糊集中最大和最小期望的概率分布以得到单位容量光伏出力不确定波动的范围,将分布鲁棒优化模型转化为鲁棒优化模型,并采用Benders分解法求解得到优化配置方案。最后,以某个实际180节点配电网为例进行仿真计算,并与确定性优化和传统鲁棒优化方法进行对比分析。验证了所提出的分布鲁棒优化方法既能够保证在光伏出力不确定波动下配电网的安全运行,又能够克服鲁棒优化方法的保守性,使求得的配置方案在经济性和鲁棒性之间达到良好的平衡。     

计及可再生电源不确定性的配电网鲁棒最优潮流

主动配电网中可再生分布式电源出力的不确定性影响系统安全运行。基于鲁棒优化方法,首先建立考虑可再生分布式电源出力不确定性的主动配电网鲁棒最优潮流模型,该模型考虑了能改善其解保守性的价格型需求侧响应。对模型中的不确定集进行凸转换,采用凸优化方法对模型进行求解。IEEE 13节点和IEEE 123节点系统的仿真测试结果表明,相比于传统确定性模型,采用所提鲁棒优化模型获得的优化结果能同时兼顾安全性和经济性。     

基于仿射鲁棒优化的多站融合协同优化调度

为解决新能源出力不确定性的多能电站（数据中心、电动汽车充电站、分布式光伏、风电、储能站）优化运行和收益分配问题,提出基于仿射鲁棒优化的多站融合协同优化策略。考虑数据中心与其余子系统分属不同运营商,对多站融合系统中各子系统进行建模,其中数据中心的负载具有可平移负荷的特性;通过盒式不确定集对风电和光伏出力的不确定性进行建模;以多站融合协同总收益最大化为目标函数,采用仿射鲁棒优化方法进行求解。提出了基于影子价格的能源站与数据中心站的收益分配方法。最后,通过仿真算例说明了所提模型的有效性和所提收益分配方法的合理性。     

基于自适应步长ADMM的配电网分布式鲁棒优化调度策略

以光伏、风电为代表的分布式电源具备较强的不确定性,其规模化、分散式地接入配电网,为系统资源的统一调控带来了严峻挑战。为实现配电网多类型分布式资源的协调调控,提出一种基于自适应步长交替方向乘子法的配电网分布式鲁棒优化调度策略。首先,构建配电网多层级代理系统,为配电网优化调度提供分布式运营架构。其次,建立基于可调鲁棒算法的配电网优化调度模型,提出鲁棒成本系数优化分配方法,实现调度策略保守性及经济性的合理平衡。在此基础上,基于自适应步长交替方向乘子法建立配电网分布式优化模型,并完成调度策略的高效求解。基于改进IEEE-33节点系统的仿真结果表明,所建立的分布式优化模型具备优越的收敛性能,所提鲁棒成本系数优化分配方法可有效提升调度策略的经济性。     

考虑规模化分布式光伏接入的配电网台区鲁棒优化规划方法

间歇强的分布式光伏规模化接入配电网台区具有点多面广、分散无序的特点,导致其接入方案的选址定容难,为此,考虑配电网台区接纳分布式光伏的能力,提出了一种规模化分布式光伏接入配电网的鲁棒优化规划模型。首先,设计了分布式光伏接入配电网台区的拓扑分析方法,并构建以成本最小为目标的分布式光伏接入配电网的规划模型。其次,应用鲁棒优化方法处理分布式光伏出力的不确定性,并利用遗传算法对规划模型求解,实现了一次求解即可获知分布式光伏的最佳接入点以及最优安装容量。最后,通过IEEE 33节点配电网案例,验证了所提模型在改善电能质量,提高模型优化速度方面的有效性。     

基于多场景模糊集和改进二阶锥方法的配电网优化调度

随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本.针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法.首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型.日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度.最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性.     

DG出力不确定性对配电网影响力分析的复仿射数学方法

风力、光伏发电受天气变化影响,功率输出具有随机性和不确定性。大量风力、光伏发电系统以分布式电源形式接入配网,导致了配电网潮流的不确定性。采用仿射数表达分布式电源出力的不确定性,提出了基于仿射数学的三相前推回代仿射潮流算法解决配电网不确定潮流问题。仿射数能够记录不确定变量之间的相关性,利用此性质提出了不确定变量相对影响力指标。采用33节点典型配电系统进行验证分析,结果表明,所提指标能够定量分析分布式电源出力不确定性对配电网各节点电压的影响情况。     

高渗透光伏接入下基于近似值函数的主动配电网鲁棒优化

针对高渗透率光伏接入下主动配电网(ADN)运行优化的不确定性问题,提出了一种基于近似值函数的自适应鲁棒优化方法。该方法考虑光伏出力的随机特性和系统运行的鲁棒性,通过自适应鲁棒优化保证系统安全运行,同时最小化运行成本。首先,建立考虑多种可调装置的ADN运行优化模型,并通过凸优化技术将该模型转化为混合整数二阶锥优化模型。然后,利用近似动态规划的值函数思想构造ADN时段解耦的自适应鲁棒优化模型,通过逐次投影近似算法进行近似值函数参数训练。最后,采用列与限制生成算法实现模型的鲁棒逐时段递推求解。对IEEE 33节点和PGE69节点系统进行算例分析,并与确定性优化、近似动态规划和两阶段鲁棒优化方法进行对比,验证了所提方法的可行性和有效性。     

机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型与算法

为了有效应对电力系统调度决策中的不确定因素,尤其是大规模间歇式能源并网所带来的不确定性,提出基于仿射可调整鲁棒优化理论的不确定机组组合求解方法。建立了不确定机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型,利用线性决策规则建立决策变量与不确定参数之间的仿射关系,从而将两阶段问题转化为单个阶段优化问题,在此基础上,采用对偶理论将模型转化为可以直接求解的标准混合整数规划模型。通过标准算例测试,验证了该方法的有效性。     

基于HEM灵敏度的配电网分层分区电压调节策略

针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。     

基于HEM灵敏度的配电网分层分区电压调节策略

针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。     

基于网损二阶灵敏度的分布式电源出力鲁棒优化方法

随着分布式电源大量分散接入配电网,一方面造成了配电网网损增加,另一方面,其出力的波动性造成了分布式电源消纳困难。为此,本文提出了基于二阶灵敏度网损的分布式电源出力鲁棒优化方法。首先,通过泰勒展开推导了基于二阶灵敏度的有功网损和无功网损计算公式,并将其嵌入到分布式电源出力优化模型中,建立了以综合网损最小和分布式电源出力最大化的优化模型;然后,采用多面体不确定性集合来描述分布式电源出力,构造了分布式电源出力的鲁棒优化模型,通过对偶变换将将鲁棒优化模型转化为确定性的二次规划模型。最后,通过70节点配电系统仿真结果表明,本文所提出的二阶灵敏度的网损计算方法误差较小,最大仅为5%,鲁棒优化方法可以通过多面体维数控制保守性,优化效率高。     

基于MPC含分布式光伏配电网有功功率—无功功率协调控制

为应对配电网中光伏出力和负荷需求的波动性和随机性,保证系统的安全与经济运行,提出一种基于模型预测控制的含分布式光伏配电网有功功率—无功功率协调控制方法。该方法将控制过程划分为长时间尺度优化控制和短时间尺度优化控制,不同时间尺度优化控制针对各自的控制目标及控制变量分别执行单独的模型预测控制。长时间尺度优化控制基于光伏出力及负荷需求预测信息,采用多步滚动优化求解有功、无功出力,短时间尺度优化控制以长时间尺度的优化控制结果为基准值,滚动求解有功、无功出力增量。长时间尺度及短时间尺度优化控制模型均为难以求解的非凸、非线性模型,本文将模型转化为二阶锥规划问题实现求解。采用改进的IEEE 33节点配电网系统进行算例分析,结果证明了所提优化控制方法的可行性和有效性。     

基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略

合理利用分布式电源和可调负荷的灵活调节特性是实现主动配电网主动控制的关键,但其中分布式电源的随机性和波动性影响了实时调度的可靠性。为实现主动配电网的实时优化调度,提出基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略,将模型预测控制与机会约束相结合,降低了分布式能源随机性和波动性对小时间尺度调度的影响。首先,对主动配电网的小时间尺度调度体系进行了分析;在此基础上,以最优经济调度为优化目标,通过模型预测控制将系统未来状态感知与实时状态反馈相结合,对实时调度进行滚动优化,尽可能减小配电网不确定性影响;在滚动优化中采用机会约束进一步降低分布式能源和可调负荷随机波动的影响;实现了主动配电网实时调度的高可靠性和高经济性。最后通过全面的运行实例验证了所提策略的适用性和优越性。     

考虑主动管理的配电网分布式光伏并行优化配置

主动管理技术的快速发展为分布式光伏发电大规模接入配电网提供了可能。将主动管理与分布式光伏优化配置相结合,以分布式光伏的安装位置、容量和主动管理措施为决策变量,建立以分布式光伏能量渗透率最大和电压偏差最小为目标函数的优化配置模型;利用基于二分K-均值聚类的多场景分析法处理光伏出力和负荷的不确定性及时序特性,克服K-均值聚类场景缩减对初始质心选取敏感的缺陷;提出基于并行计算的多场景分析和多目标分子微分进化算法对优化模型进行求解,得到配电网分布式光伏最优配置方案及主动管理策略。IEEE 33节点配电系统仿真结果表明,所提优化配置方法可有效提高分布式光伏消纳量并保证供电质量。