考虑投资风险的含风电系统电源投资扩展规划研究

市场环境和高比例可再生能源是未来电力能源发展的必然趋势。基于此,该文建立了寡头竞争电力市场下含风电系统的电源投资扩展规划双层模型。在上层模型中,发电公司作为投资主体进行发电投资决策并制定其在市场交易中的报价策略,下层模型模拟集中竞价交易模式下的日前市场出清过程。为保障风电公平参与市场化交易,提出了风电在发电市场中的统一报价模型,并采用条件风险价值(conditional value-at risk,CVaR)度量投资规划博弈过程中竞争对手的不确定性给发电公司带来的投资风险。通过下层问题的最优性条件将双层规划模型转化为具有均衡约束的数学规划问题,继而对其进行线性化与求解。算例结果验证了所述模型与方法的有效性。     

市场环境下满足机组成本回收约束的电源规划方法EI北大核心CSCD

为保证规划期内系统的发电容量充裕度,提出市场环境下满足机组成本回收约束的电源规划方法。基于市场价格信号和容量补偿机制推导机组成本回收的约束条件;将该约束嵌入电源规划模型中,构建电源规划与电力市场耦合的双层模型;利用Benders分解算法对模型进行求解,解决了传统上下层迭代求解方法不能保证得到全局最优解的问题,实现了全局优化求解。IEEE RTS-96系统算例结果验证了所提模型与方法的有效性。     

基于多智能体的微电网中分布式发电的市场博弈竞标发电

为了解决微电网中分布式发电经济调度问题,在电力市场交易环境下研究基于分层多智能体系统的微电网市场竞标调度策略,进而实现利益分配最大化。针对电力交易特性,构建两层优化模型,并将其转化为平衡问题平衡约束模型,然后基于博弈论,以最大市场统一出清价原则构建辅助目标函数,并通过纳什均衡来求取唯一纳什均衡解,即为电力市场交易策略,从而解决了分布式电源经济调度最优化问题。两种博弈模式的经济调度仿真研究结果证明了微电网市场竞标调度策略的可行性和经济性。     

电力市场环境下大规模风电并网系统电源规划研究

考虑了清洁能源发电的低环境成本和较好的社会效益,提出了环境友好系数的概念,建立了机组的环境效益模型。构建了一种满足电力市场环境约束的,包含火电、水电、大规模风电等多种类型机组并网的电源规划模型。应用改进遗传算法对模型进行求解,并针对某区域电源规划进行了仿真计算。通过与传统电源规划方法的仿真计算结果进行比较,按模型规划,大大增加了风电等清洁能源发电机组的投入,充分体现了清洁能源发电的环境优势,同时使得国民经济总投入明显减少,取得了较好的经济效益。     

电网-用户互操作性对负荷曲线影响的定量模拟

分析了智能电网机制下电网-用户互操作性(GCI)的实现基础及对负荷曲线的影响.GCI具有模糊性与自适应性,传统建模方法很难定量模拟,智能工程混合模型为其提供了解决思路.根据GCI的特点建立了智能工程混合模型,包括控制中心智能体、发电智能体、用户智能体等.在电力市场环境下,用户智能体根据实时电价的波动及可响应负荷的大小进...     

电源规划模型及求解方法研究综述

对传统的电源规划模型结合需求侧管理、考虑环境保护和电力市场环境下的电源规划模型进行了详细的研究,总结了实施需求侧管理、环境保护对电源规划的影响和电力市场改革对电源规划的新要求,分析了各种模型中电源规划目标函数和考虑约束条件的不同。然后将电源规划问题所采用的求解方法主要分为数学优化方法和人工智能方法进行归纳,包括动态优化法、混合整数规划法、专家系统、模糊理论、遗传算法和人工神经网络等,对比了各种方法的优缺点。最后阐述了当前电源规划过程中尚待深入研究的问题。     

电力市场环境下大规模风电并网系统电源规划研究

考虑了清洁能源发电的低环境成本和较好的社会效益,提出了环境友好系数的概念,建立了机组的环境效益模型.构建了一种满足电力市场环境约束的,包含火电、水电、大规模风电等多种类型机组并网的电源规划模型.应用改进遗传算法对模型进行求解,并针对集区域电源规划进行了仿真计算.通过与传统电源规划方法的仿真计算结果进行比较,按模型规划,大大增加了风电等清洁能源发电机组的投入,充分体现了清洁能源发电的环境优势,同时使得国民经济总投入明显减少,取得了较好的经济效益.     

电源规划模型及求解方法研究综述

对传统的电源规划模型结合需求侧管理、考虑环境保护和电力市场环境下的电源规划模型进行了详细的研究,总结了实施需求侧管理、环境保护对电源规划的影响和电力市场改革对电源规划的新要求,分析了各种模型中电源规划目标函数和考虑约束条件的不同.然后将电源规划问题所采用的求解方法主要分为数学优化方法和人工智能方法进行归纳,包括动态优化法、混合整数规划法、专家系统、模糊理论、遗传算法和人工神经网络等,对比了各种方法的优缺点.最后阐述了当前电源规划过程中尚待深入研究的问题.     

市场条件下电力系统规划工作的探讨

随着我国电力市场改革的逐步深入,电厂与电网将彻底分离,随之成立的独立的发电公司和具有自然垄断地位的电网公司将和用户一起作为同等地位的市场参与者参与电力商品交易,这将会使电源规划和输配电网规划具有更多的不确定性因素,从而使电力系统规划工作变得更为复杂。首先概括介绍了市场经济条件下电力系统规划工作的新定位、新思路及其评价新准则,然后介绍了作为发电公司企业内部的电源规划和分布式电源的规划,最后介绍了市场条件下输配电网规划面临的不确定性因素和规划的新思路与新方法。     

电力市场中数学规划模型的应用

电力系统已从过去的中央集中运行管理逐步走向市场调节管理,因此,要为用户提供更为可靠和便宜的电力,必须建立市场观念。与传统不同的是,这种新的运行框架和环境,需要新的分析、管理工具和程序,这就对数学规划和运行研究问题等提出了新的挑战,本文从电力市场中发电、服务、用户等几个角度讨论了在电力市场环境下规划模型的新应用,以及其特点、求解等。     

考虑电动汽车不确定性因素的配电网分布式电源优化布置

分布式电源和电动汽车的规模化接入对配电网经济运行和电能质量产生了较大影响。分布式电源和电动汽车的功率具有不确定性。为实现分布式电源的合理配置,提出了一种考虑电动汽车不确定性因素的分布式电源优化布置方法。首先,以网络损耗最小、电压偏移最小和系统稳定性高为优化目标,利用机会约束规划方法建立分布式电源优化配置模型。然后,采用支持向量机算法和多目标粒子群算法对上述模型进行求解,得到其Pareto解集。以IEEE 37节点配电网为例对所提模型进行验证,结果表明该模型可以有效得到合理的配置方案。     

考虑时序特性含电动汽车配电网分布式电源优化配置

由于电动汽车负荷是一个综合性的影响因素复杂的时空负荷,因此在配电网分布式电源规划的时候需要对电动汽车负荷的时空特性加以考虑。基于电动汽车时空特性与分布式电源的时序特性,建立包含可入网电动汽车、分布式电源以及储能装置的配电网分布式电源优化模型。以配电网年度总成本为优化目标,利用蒙特卡洛模拟得到时空特性的电动汽车负荷,依据协调控制策略,采用引入变异和交叉操作的混合粒子群算法对建立的模型进行优化求解。最后通过某实际地区进行算例分析,验证了所建立模型的正确性以及求解方法的有效性。     

计及VSC的交直流混联电网扩展规划研究

为解决交直流混联电网供电问题,提出了计及VSC(Voltage Source Converter)的交直流混联电网扩展规划模型与方法。首先分析了VSC元件稳态模型与典型控制策略,在此基础上研究了计及VSC的交直流潮流计算方法。然后,以发电运维成本最小化为目标,提出了一种交直流混联电网扩展规划优化模型。通过算例验证了模型方法的可行性与有效性,并展示了计算全过程。此外,算例结果也表明差异化VSC元件控制策略会影响潮流分布水平,进而影响最终扩展规划结果。     

基于负荷均衡加载的电力系统分布式经济调度策略

在构建以新能源为主题的新型电力系统背景下,电网面临以电动汽车为代表的电气化交通负荷剧增的巨大挑战。针对上述问题提出一种负荷均衡优化模型,将负荷均衡后的集群电动汽车依次并入电网。然后应用多智能体一致性算法,以发电机组的增量成本和集群电动汽车的增量效益作为一致性变量,设计一种集群电动汽车参与电力系统经济调度的算法,通过分布式优化方式解决经济调度问题。建立4种典型的仿真情景,分别验证集群电动汽车分步参与电力系统分布式优化调度的有效性、对不同通信拓扑和功率受约束情况的适用性以及分布式优化算法在集群电动汽车参与经济调度时“即插即用”的能力。在IEEE 39节点系统上进行算例仿真,验证了策略的有效性。     

考虑风电不确定性和大用户直购电的电力系统经济调度

由于目前的风电预测方法仍不能将误差降低到可以忽略的范围,使得风电接入时增大了系统的不确定性,调度难度增大。同时,大用户直购电作为电力市场改革的重要措施,其引入对系统调度带来了新的挑战。针对以上情况,建立了考虑风电不确定性和大用户直购电的电力系统调度模型。模型在满足电力系统安全运行的基础上以发电企业收益最高为目标,利用风电出力的Beta概率密度函数来考虑由于风电不确定性带来的上、下旋转备用需求的增加,采用机会约束规划处理模型中的不确定因素。最后运用改进粒子群算法在含风电场的IEEE 30节点系统上验证了所建模型的有效性。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

考虑储能站投资收益的配电网规划模型

随着储能技术的发展,储能站在电力系统中的建设与应用具备了基本条件。随着我国电力市场迅速发展,越来越多的供应商参与到配电网侧寻求利益分配。为了均衡配电网运营商和储能站投资商的利益需求,该文以配电网拓展规划和储能站接入为规划场景,提出了考虑储能站投资收益的配电网双层规划模型。上层规划模型以配电网线路建设成本最低为优化目标,实现配电网运营商利益最优;下层规划模型以储能站通过"低储高发"获利最高为优化目标,实现储能站投资商利益最优。以一个小型配电网系统为算例,通过遗传算法求解上层规划模型完成配电网线路规划,并通过下层规划模型进行储能站的选址定容。仿真计算结果表明,在提出的运行策略下,储能站投资回报率与储能站所接入节点的负荷特性密切相关:负荷峰值越高,峰值持续时间越长,接入储能站获得的收益越高。     

Development of an analytical model for generation expansion planning as a tool to provide guidelines for preventing instability in the long‐term electricity market

This paper considers the problem of deciding multiperiod investments for generation expansion planning (GEP) in restructured power systems. This problem has presented a challenge for both market managers and suppliers regarding the stability in the electricity market and minimum income for suppliers over the planning period. In this paper, an analytical model for studying the GEP problem from the viewpoint of a central management entity is presented. The aim of this method is to establish a dynamic balance between energy supply and demand by adjustment of GEP over the horizon of planning so that not only the expected profit is provided for all new generating plants but the long‐term stability in the electricity market is also improved. This analytical model can be utilized by regulatory bodies to obtain some guidelines and thereby to set their policies for improving GEP and preventing instability in the long‐term electricity market. To do so, in this study, the uncertainties of demand and supply have been modeled through two stochastic processes. Furthermore, the market price dynamics and their mutual effects on the GEP's results have been considered. Finally, this nonlinear dynamic optimization problem is solved using a modified genetic algorithm (GA). The efficiency and ability of the proposed method are examined on a test power system. © 2011 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

计及不确定因素的售电公司动态购电决策多目标优化研究

随着电力体制改革的进行,售电公司的数量及市场交易的形式不断增加,同时竞争也日益激烈。针对即将开展的电力现货市场交易,提出了包含多市场、多时段的售电公司动态交易策略,全面考虑了用户电量,市场电价等不确定因素,引入用户侧负荷作为平衡资源。利用多目标优化思想,建立了包含售电公司综合售电收益和用户满意度最大化的优化模型。并提出一种结合拉丁超立方抽样,场景缩减法和改进多目标差分进化算法的优化方法对所提模型进行求解。最后通过算例分析,验证了所建模型和方法的有效性,为售电公司参与市场竞争提供了有效的参考。     

Generation expansion planning of the utility with refined immune algorithm

This paper proposes a decision tool for utilities to perform the optimal generation expansion planning in a deregulated electricity market. Combining the immune algorithm (IA) and Tabu search (TS) an refined immune algorithm (RIA) is developed to solve this problem. By considering the various load types (peak load, middle load, basic load) and independent power producers (IPPs) competition, the generation expansion planning model is established under the operational constraints, reliability constraints and CO₂ constraints. RIA is conducted by an improved crossover and mutation mechanism with a competition and auto-adjust scheme to avoid prematurity. Tabu lists with heuristic rules are also employed in the searching process to enhance the performance. Testing results show that RIA can offer a better tool for generation expansion planning of utilities and promoted the competition ability of company.