考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划

提出了一种考虑冷电热多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划方法。基于能源集线器(energy hub,EH)模型,建立了含冷电热三联供、燃气锅炉、集中式制冷站在内的区域综合能源系统模型;根据历史/预测年8 760 h多能负荷数据,通过k-means聚类分群方法得到多个典型日负荷场景,以上下界区间描述负荷不确定性,形成鲁棒规划模型;将相应鲁棒规划模型等价转化、形成子问题为凸的混合整数规划模型求解。算例结果证明了该规划方法的有效性,同时体现了综合能源系统多能互补集成优化效益。     

融合电、热、冷、气的综合能源舱优化配置方法研究

多能互补综合能源系统可为终端用户提供多种能源产品,提高系统的综合能源利用效率,降低系统碳排。针对模块化预制式综合能源舱,从系统的结构设计与优化配置方法展开研究。依据供应能源类型的不同,将综合能源舱划分为电能区和冷热区。针对综合能源舱内安装的主要设备建立数学模型,通过混合整数非线性规划方法构建优化配置模型,利用ε约束法求解多目标优化最优解集,并采用基于欧式距离的多目标决策方法得到综合最优解,最终确定综合能源的优化配置方案。     

考虑多能流广义储能作用的配电网协调规划

能源互联网背景下配电网内逐渐形成能源耦合、能量交互的区域综合能源系统,对提高可再生能源渗透率、解决环境问题具有重要意义.通过网侧资源协同利用与多能流优化调度达到存储能量的目的,并构建多能流广义储能系统;在此基础上,考虑多能负荷和分布式电源的多重不确定性,采用随机优化和鲁棒优化相结合的方法建立基于分季节多场景的三阶段鲁棒规划模型;将各阶段模型转化为混合整数线性规划模型并采用CPLEX进行交叉迭代求解.以改进的IEEE 14-NGS14系统为例,仿真结果验证了所提模型得到的规划方案能有效降低建设成本和运行成本,提高能源利用效率和可再生能源消纳水平,相较于传统鲁棒优化和随机优化,所提模型在经济性和保守性之间达到了良好的均衡.     

考虑不确定性及电/热储能的综合能源系统两阶段规划-运行联合优化方法

随着高比例可再生能源接入综合能源系统,在系统规划及运行优化过程中充分考虑不确定性及电/热储能灵活性的问题至关重要。提出了一种考虑可再生能源及多能负载不确定性的综合能源系统两阶段规划-运行联合优化方法。充分挖掘电/热储能的灵活性与上述不确定性的关系,进行互补平衡并改善系统的可靠性与经济性。所提出的两阶段优化问题在第一阶段主要考虑综合能源系统及储能设备的规划问题,包含0-1变量;第二阶段考虑系统运行问题,包含不确定性参数及多种连续变量。通过仿真算例分析了多类型储能配置对综合能源系统规划问题的影响和不确定性参数的场景数量在两阶段随机优化问题中的影响,并对比分析了两阶段随机优化与两阶段鲁棒优化的优缺点。分析结果为综合能源系统灵活配置电/热储能设备、考虑不确定性参数问题提供建模求解的策略及建议。     

融合极限场景辨别算法的含碳捕集综合能源系统鲁棒调度模型研究

双碳背景下对能源的互补利用与低碳化运行提出了新的要求。提出了计及电转气及碳捕集的综合能源系统协调调度模型,构建了碳捕集电厂-电转气协同优化框架,并在阶梯式碳交易机制下对系统碳排放进行引导。针对自适应鲁棒模型求解困难、化简繁琐等问题,采用典型场景描述不确定性,并引入辅助变量代替最恶劣场景运行成本,实现内层模型的解耦替换。在此基础上,进一步提出了融合极限场景辨别的迭代算法以提高模型的求解效率。最后,以某综合能源系统为例验证了所构模型以及所提算法的有效性。     

基于数据驱动鲁棒优化的区域综合能源系统运行调度策略

多种能源协调运行的综合能源管控能够有效实现多能互补、促进能源利用率的提高。针对可再生能源出力的不确定性问题,基于数据驱动方式利用电力大数据技术,使用基于极限场景的MVEE算法得出椭球不确定集精确描述历史数据,避免了对偶化复杂运算;建立电、气、冷、热多能互补的区域综合能源系统调度模型,并使用列与约束生成法求解模型。通过算例分析与成本对比,证明了本文数字化调度策略的可行性与优越性。     

基于源网荷储的综合能源多能互补协同优化规划

传统的综合能源多能互补协同规划方法采用互联互动的原理对综合能源能量流进行分析,无法获取精度较高 的综合能源多能互补同步发电单元输出特性,导致能源能量流规划效果较差,增加了能源功率损耗.基于此,引入源网 荷储,提出了一种全新的能源多能互补协同优化规划方法.根据复合电站反调峰特性与随机波动特性,设计复合电站多 能互补机制,获取间歇性资源利用率与复合电站每小时的出力,在此基础上,基于源网荷储理念,建立综合能源规划数 学模型,得出综合能源多能互补同步发电单元的输出特性,将能源多能互补同步发电单元输出特性与储能单元相结合, 对综合能源多能互补协同储能进行优化,提高机组吸纳与提供电能的能力.根据实例应用可知,通过提出方法进行综合 能源多能互补规划,风电机组与光伏机组出力功率较小,能够有效降低综合能源多能利用过程中产生的损耗.     

不确定性优化方法在电力系统研究中的应用

随着分布式电源接入并网与电力市场化改革不断深入,电力系统规划、运行及调度等方面带有了更多的不确定性,且该不确定性影响不可忽略,需要采用相关不确定性优化方法加以解决。从不确定性优化问题中不确定因素建模的角度,对随机规划包括机会约束规划、风险价值方法、条件风险价值方法、超分位数方法与鲁棒优化方法包括场景鲁棒优化方法、盒式鲁棒优化方法、椭球鲁棒优化方法的数学模型、及特点进行分析归纳、并阐述了在电力系统中的相关应用。     

发输电系统鲁棒优化规划研究综述与展望

随着电力系统不确定性增加,应用发输电系统鲁棒优化规划研究抵御不确定性极端场景已成为重要研究方法。首先从是否计及不确定因素概率分布特征角度,将鲁棒优化分为经典鲁棒优化和分布鲁棒优化,梳理了这2类鲁棒优化的数学模型和不确定集合特征。然后将现有的发输电系统经典鲁棒优化和分布鲁棒优化研究分为考虑节点注入功率不确定性、电源容量增长及成本不确定性、输电网络状态不确定性3个方面,提炼了发输电系统鲁棒优化规划的研究框架和局限性。最后展望了发输电系统鲁棒优化规划值得深入研究的问题,为发输电系统鲁棒优化规划后续研究提供思路和方向。     

考虑碳捕集和风电出力不确定性和电热联合系统多阶段鲁棒优化的低碳调度

为实现电力低碳化、促进可再生能源并网消纳，需要系统运行实现低碳、经济、稳健的三角平衡。因此，提出了一种考虑碳捕集和风电出力不确定性的电热联合系统多阶段鲁棒优化的低碳调度方法。首先对考虑碳捕集、温控负荷等多种灵活资源的电热联合系统进行建模，然后将风电预测误差通过盒式不确定集进行刻画，考虑碳配额与碳交易收益，提出电热联合系统的多阶段鲁棒优化的低碳调度模型。模型可根据每一时段的风电实际出力做出调整，从而使后续时刻的经济、低碳综合成本最小化。再通过鲁棒对偶动态规划算法求解该模型。最后，通过算例验证所提模型在提升电热耦合系统低碳经济水平方面的作用。     

基于区间理论的油田综合能源系统优化规划

针对油田的能源结构和用能负荷的特征,构建了油田综合能源系统架构;考虑可再生能源出力的不确定性和油田多元负荷用能的随机性,建立了光伏、光热出力的区间模型,热负荷区间模型和基于价格型响应的电负荷区间模型;通过分析设备投资成本的时间价值和区域碳中和途径,建立一种计及源荷不确定性的综合能源系统规划模型,并结合仿射算法和区间序关系,将不确定性优化问题转化为确定性的多目标优化问题进行求解。算例分析表明,油田综合能源系统架构符合油田能源禀赋和负荷实际耦合情况,设备配置方案投资回收年限短,不确定性权重系数越高,投资越大,年净收益区间越大,结果验证了规划方法的有效性。与传统鲁棒凸规划优化方法相比,所提方法为决策者提供了满足区间约束的解集,避免了规划方案的保守性。     

基于Sinkhorn分布鲁棒优化的综合能源系统最优能流方法

针对风电接入综合能源系统所带来的不确定性问题,提出一种基于Sinkhorn分布鲁棒优化的动态最优能流模型及求解方法。将风电的不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集,并将其构造为以风电出力经验分布为中心,以Sinkhorn距离为半径的Sinkhorn球。采用二分搜索的批量梯度下降法求解,以降低风电不确定性所带来的影响,并减少计算复杂度。算例结果表明,所提方法与随机优化和传统鲁棒优化方法相比,能更有效地平衡系统的鲁棒性与经济性。此外,所提方法在不同样本规模下的计算时间及目标函数均优于Wasserstein方法。     

考虑源荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度

针对电气互联综合能源系统中不确定因素对运行调度带来的风险问题,提出一种考虑新能源负荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度模型。以系统运行总成本最小为目标函数,建立电气互联综合能源系统随机规划模型,采用矩不确定分布鲁棒优化方法(DRO-MU),构建风电出力和电力负荷的矩不确定集合,在源荷双重不确定集合下将随机规划模型转化为矩不确定分布鲁棒优化模型,通过拉格朗日对偶原理将鲁棒模型转化为确定性的半正定规划模型进行求解。仿真结果表明,与不考虑或仅考虑新能源、负荷不确定性相比,考虑源荷双重不确定性的DRO-MU模型运行成本有所增加,但方案降低了不确定性因素给系统运行带来的风险,且更加符合实际。与随机优化方法和传统鲁棒方法相比,DRO-MU方法既保证了调度策略的鲁棒性,又克服了其过于保守的问题;随着源荷矩不确定集范围的增大,系统运行成本增加,通过合理设置二者矩不确定集范围,实现系统经济性与鲁棒性的平衡。     

考虑循环寿命折损的主动配电网仿射可调鲁棒优化方法

针对主动配电网在源荷储协同下的不确定性优化问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的主动配电网运行策略。首先,考虑分布式光伏的可控模型、循环寿命折损的电池储能模型和ZIP负荷模型,构建了主动配电网优化运行模型。然后,采用椭球集合来描述分布式光伏出力的不确定性,并结合仿射策略形成优化模型中决策变量与分布式光伏出力不确定性变量之间的线性决策机制。最后,通过对偶变换将主动配电网鲁棒优化模型转化为一个确定性的混合整数二阶锥规划模型进行求解。在改进的IEEE33节点算例系统中对比验证了所提出的仿射可调鲁棒优化方法的有效性和优点。     

面向平稳氢气需求的综合制氢系统鲁棒优化配置方法

为解决可再生能源高不确定性与平稳氢气需求间的冲突,提出一种耦合光伏电解水、生物质气化、天然气重整技术的综合制氢系统鲁棒优化配置方法。该方法同时考虑了光伏出力和生物质含水量不确定性,并利用不同制氢技术间物质和能量双重耦合提高系统运行能效。所提两阶段鲁棒优化模型在第一阶段确定各种制氢装置和储电、储氧、储气装置投资决策,第二阶段确定满足运行约束的综合制氢系统优化调度方案,并得到最差场景。针对鲁棒优化模型特点,采用适用于内层含整数变量的嵌套列和约束生成算法求解所提模型。通过算例验证了所提配置方法可以在保证平稳、绿色氢气的同时显著提升经济效益,具有较好鲁棒性,为综合制氢系统的元件选择和规划提供理论参考。     

计及相关性的主动配电网动态鲁棒规划方法研究

为进一步科学地制定配电网不确定规划策略,考虑到分布式电源及多元负荷的不确定性及相关性,提出了一种计及相关性的主动配电网动态鲁棒规划方法。利用Cholesky分解将具有相关性的随机变量转换为相互独立的变量。同时利用多面体不确定性集合表征的方法,将随机变量的不确定性通过无分布的有界区间来表示。提出了主动配电网二阶段鲁棒规划方法,以修改后的IEEE33节点系统作为算例,与传统鲁棒规划方法和不考虑相关性情况下进行了对比分析。仿真结果表明,所提方法提高了配电网不确定性规划策略的合理性和经济性。     

数据驱动下风电–抽蓄联合参与日前–实时市场随机鲁棒竞价策略

风电出力不确定性和波动性导致其市场竞争力较弱,且电价的预测偏差可能进一步加大其市场风险。为减少不确定性因素对风电-抽蓄联合系统收益的不良影响,由对抗变分贝叶斯神经网络生成以风电为代表的可再生能源出力场景,基于数据驱动方法对实时电价进行模糊不确定性建模。通过随机鲁棒优化建立风电-抽蓄联合参与日前和实时电力市场的三阶段模型,相较于常规的两阶段随机优化,增加了第三阶段鲁棒改进过程,保证了竞价方案能够既有经济性又能够有效应对极端场景、既有鲁棒性又不过分保守。结果表明,所提方法比传统不确定性分析方法具有明显优势,能够在避免人为假设的前提下,高效且真实反映可再生能源出力场景以及表征电价不确定性,可有效减少风电实时出力波动和电价预测偏差带来的较高不平衡惩罚。     

基于风光数据驱动不确定集合的配电网与多微网鲁棒经济调度

随着风电和光伏等可再生能源通过多微网(multiple microgrids,MMGs)的形式接入配电网(distribution network,DN),其不确定性会给配电网与多微网系统联合运行的可靠性、经济性带来挑战。对此,文章提出了一种考虑风光相关性的配电网与多微网数据驱动鲁棒调度方法。首先采用分布式调度方法建立配电网与多微网调度框架,分别建立配电网调度模型与微网二阶段鲁棒调度模型,以联络线功率作为两者的耦合参数;考虑风光出力的不确定性与时空相关性,采用数据驱动算法构建风-光出力不确定集合,从而建立微网数据驱动鲁棒调度模型;最后提出一种基于极限场景的改进列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)求解微网鲁棒调度问题,并采用目标级联分析法(analytical target cascading,ATC)对配电网与多微网整体调度问题进行求解。仿真结果表明,该配电网与多微网的数据驱动鲁棒调度策略可以捕捉风-光时空相关性,在保证系统调度鲁棒性时提高调度的经济性,并具有良好的收敛性。