含大规模新能源接入的日内滚动计划研究与应用

"十二五"期间新疆电网风电、光伏等新能源的装机容量倍增,在系统调峰、调频计划、备用安排以及风电、光伏新能源消纳与电网安全等方面面临新的挑战。尤其是风电、光伏出力具有较强的间歇性、随机性和波动性,难以像火电等常规能源发电机组一样灵活调度。为保证电网安全运行,最大限度消纳风电、光伏等新能源,积极实施了含大规模风电、光伏接入的调度日内滚动计划系统,考虑风电、光伏出力波动的日前发电计划、常规机组日计划电量完成偏差自校正以及风电、光伏含超短期预测的日内滚动计划。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明:所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度EI北大核心CSCD

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明：所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度

提出了考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度模型,实现了微网日前调度计划和实时调整之间的协调优化调度。该模型的日前调度部分以微网经济运行为目标,考虑风电出力的随机性,利用多场景方法提高了微网适应风电出力随机性的灵活性。在实时运行调整环节,利用响应速度较快的可控负荷消纳风电出力波动,使微网和外部电网的功率交换遵循日前调度计划,保证日前调度计划的有效性。该多时间尺度调度模型通过优化协调各种设备的运行,实现微网经济运行的同时,很好地消纳了风电随机性给外部电网带来的影响,实现了含风力发电微网对外部电网的可调度性。算例仿真验证了该模型的有效性。     

基于神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度策略

微电网优化调度策略除要解决风电、光伏就地消纳及其自身稳定运行问题外,还应具备调用分布式电源、具有需求响应能力的负荷等灵活性资源向电网提供辅助服务,参与上层电网实时调度的能力。基于此,文章提出一种基于BP神经网络的微电网资源优化调度策略。结合微电网运行成本和需求响应容量收益建立日前阶段经济最优调度策略;日内模拟阶段模拟预测功率波动以及上层电网实时需求,通过神经网络学习,得到日内阶段调度模型,为日内调度做准备;日内阶段通过上层电网的需求响应信号,将联络线功率输入到神经网络训练模型当中,得到日内阶段各个分布式电源实时功率。所提策略既能保障微电网的经济运行,又能满足上层电网的实时调度要求。最后以日后最优调度算例结果验证了策略的经济性和有效性。     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

考虑碳捕集电厂能量转移特性的弃风消纳多时间尺度调度策略

风电预测精度和火电厂的调节速率对于风电消纳影响较大。考虑到风电预测精度随预测时间尺度的缩短而提高,同时计及碳捕集电厂更深的调节范围和更快的调节速率,提出提高电力系统弃风消纳水平的多时间尺度优化调度策略。首先,将其分为日前、日内、实时调度阶段,分析各个阶段的相互关系,并对碳捕集电厂不同时间尺度下的调度策略进行研究,分析其对于解决弃风消纳问题的合理性。其次,建立日前、日内、实时三时间尺度优化调度模型,并分析实时阶段碳捕集电厂调节量和风电调整量的关系。最后,基于IEEE39节点电网模型并利用CPLEX对该文方法应对弃风消纳以及失负荷情况的有效性进行仿真验证。     

基于国际先进技术的风电调度研究与实践

随着我国风电高速发展,不断提高系统风电消纳水平、保证含大规模风电系统安全运行成为电网调度机构面临的重大挑战。在分析总结欧美国家先进风电调度运行经验基础上,剖析了我国大规模风电并网运行的难点,研究了适应于我国电源运行特性的基于先进技术的风电调度方法,并通过实际运行数据表明,综合采用实时监测、风电功率预测、风电日前计划、实时控制、供热监测等多种先进技术的风电优化调度措施可以大大提高我国风电消纳水平。     

海水淡化与电制热负荷联合消纳风电的多时间尺度调度策略

协调控制负荷侧灵活性资源消纳风电是构建新型电力系统的关键技术之一。考虑到风电预测精度随预测时间尺度缩短而提高,提出利用海水淡化、电制热等灵活性负荷消纳富余风电的多时间尺度优化调度策略。首先,分析多元协调消纳风电的电力电量平衡关系,建立海水淡化和电制热负荷的可调控支撑能力运行特性模型。其次,考虑负荷调度优势及运行边界,分析其在不同时间尺度下风电消纳调度需求的适应性,建立多时间尺度优化调度机制。在此基础上,建立日前、日内和实时优化调度模型,提出含电-水-热-储的多介质、多能源转换协调消纳风电的多时间尺度优化调度方法。最后,以中国北方某沿海城市冬季供暖期为例进行数值分析。结果表明,该方法在风电正调峰出力和反调峰出力时均表现出很强的跟随风电波动能力,能够有效提升风电利用率和运行经济性。     

考虑风电态势的源荷优化调度策略研究

规模化风电并网给电力系统的经济稳定运行带来了巨大挑战,在分析风电、负荷之间态势关系基础上提出了一种双层调度策略：日前优化调度策略以电网经济运行成本最优为目标,在风电负荷耦合时段通过调节可连续、可离散高载能负荷达到电网经济运行最优;日内优化调度策略以风电最大消纳为目标,通过调节高载能负荷来修正风电误差带来的功率波动。最后,以西北某地为例通过自适应粒子群求解验证了该策略的有效性。     

考虑并网友好性的风电实时有功调度

为了最大程度消纳风电及激励风电场改善并网特性,提出了一种考虑并网友好性的风电实时调度策略及相应的调度模型。基于电网运行工况及电网外送通道联络线功率偏差,动态计算电网风电消纳实时裕度。基于历史运行数据及超短期预测信息评估风电场出力预测精度、出力波动性及负荷跟随特性,评价风电场并网友好性。建立计及风电并网友好性及最大化消纳风电的风电实时有功调度模型。将提出的调度模型应用于IEEE 31节点系统,仿真验证了该方案的有效性。     

计及多类型需求响应的风-火-荷两阶段协同调度

针对大规模风电并网的消纳难题,利用需求响应(DR)实现了日前-日内两阶段的源荷协同优化调度。日前阶段基于风电出力场景集,运用价格型需求响应(PBDR)拉平净负荷曲线,缓解风电反调峰特性的影响;然后以电网运行成本最小为目标,考虑激励型需求响应(IBDR)平衡风电波动的作用,决策出一个满足各出力场景下消纳需求的机组组合和IBDR订单合同方案。日内阶段运用滚动灰色预测实现精确的超短期风电预测,从而在日前方案基础上,确定实际的机组出力、弃风和IBDR响应容量。选取24h风电/负荷比为34.8%的算例,仿真结果显示PBDR参与度水平越高,电力系统的调度成本越低。4种DR组合方案的对比分析表明,合理配置DR资源使得风电消纳率提升了6.05%,同时验证了采用两阶段调度比日内一次性调度节约成本5.36%。     

考虑风电消纳的电热联合系统源荷协调优化调度

能源互联网的范畴内,电热联合系统是消纳风电的一种有效手段,为此构建了包含储热、热电联产和需求响应资源的综合电热系统调度模型。提出了风电消纳日前日内两阶段调度方法:在日前调度阶段,机组、储热装置以及电价型需求响应配合消纳风电短期预测出力;在日内调度阶段,机组以及激励型需求响应配合消纳风电超短期预测出力。以系统发电运行成本最小为目标函数,综合考虑弃风惩罚费用和需求响应成本建立了电热联合系统调度模型,使用改进帝国竞争算法解决电热系统约束条件过多的问题,使得到的解更可行。算例分析表明,使用所提调度模型和方法能够有效提高电热联合系统风电消纳水平。     

计及风电预测误差带的调度计划渐进优化模型

随着风电并网容量的不断增大,电网消纳风电的难度不断增大。风电场出力预测存在较大误差,且误差大小随预测周期和出力水平的不同存在较大差异,需要不同的备用容量来满足系统供电和负荷的平衡。针对上述问题,提出了计及风电预测误差的日前和日内调度计划渐进优化模型。该模型将风电出力和误差带的预测纳入调度计划的执行过程中,并根据最新的预...     

基于风电消纳能力评估的安全约束经济调度方法

由于风电出力的高不确定性,大规模风电并网改变了现有的电源结构,使电力系统的安全稳定运行面临巨大挑战。准确评估次日各时段风电消纳能力对于合理制定日前调度计划具有重要意义。基于场景分析方法建立了单个风电接入点的含风电日前经济调度模型,提出了综合考虑负荷需求、备用需求、机组参数以及线路传输容量的电网风电消纳能力评估方法。通过求解混合整数线性规划模型得到综合考虑鲁棒性和经济性的评估结果,可为制定调度计划提供依据。基于IEEE 24节点系统的算例测试验证了所提方法的有效性。     

考虑机组合同电量完成动态均衡的日内安全经济调度

实际运行中日内负荷波动、风电波动、发输变电设备异常等原因将造成机组日内调度出力极大偏差日前发电计划,进而增加了“三公”调度模式下电量进度均衡控制的难度。为此,提出了考虑机组合同电量完成动态均衡的日内安全经济调度的模式、模型和方法。该方法基于经济调度优化内核,通过机组合同电量非线性均衡控制方式,实现对机组日内电力、电量的协调优化和合同电量完成进度的日内精确控制;日内机组合同电量完成进度的实时跟踪及滚动建模机制能够实时跟踪电网及机组运行条件的变化,及时调整各台机组的出力,实现电量分配在时间维度和空间维度的最佳协调,从而极大提高电量控制对电网运行环境变化的适应性。所提方法将为实际调度计划及运行业务的效率提升提供理论支撑。     

考虑源荷协调的含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略

为提高电力系统风电消纳能力,结合源荷两侧的可调节资源,提出含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略。首先,根据含储热光热电站能量时移特性以及居民用电负荷响应时间长的特点,结合价格型需求响应,以系统运行成本以及日前弃风量最小为目标,构建日前调度模型;其次,根据考虑含储热光热电站的灵活调节能力以及高载能负荷响应时间短的特点,结合日前调度计划与日内风电预测,以系统日内调节成本与日内弃风量最小为目标,构建日内调度模型。算例结果表明：本文所提调度策略能够充分利用现有源荷两侧可调节资源及其特点,在促进系统风电消纳的同时,降低了系统成本。     

内蒙古电网大规模风电消纳问题分析研究

针对大规模风电接入给内蒙古电网带来的风电消纳问题,分析了风电并网对电网电压、暂态及频率稳定性,风电场短路电流、谐波对电网保护以及风电对系统备用容量和调度调峰的影响.结合内蒙古风电发展的实际情况,提出提高风电消纳能力的方法建议,即利用分布式能源互补、储能协调相关技术提高风电并网的友好性,以及通过增强风机并网特性和风电调度运行能力,更好地提高风电并网的安全性.     

含压缩空气储能电力系统日前–日内协调调度策略

压缩空气储能(compressed air energy storage,CAES)技术是实现风电规模化接入的关键技术之一,具有广阔的发展应用前景。该文将CAES电站作为消纳风电的重要手段,并与发电机组、需求响应资源共同参与电力系统优化调度。基于风电、负荷和价格型需求响应在不同时间尺度下的预测误差特性,本着"瞻前顾后"的原则,建立了含CAES电力系统日前–日内协调调度模型。该模型既考虑了CAES系统中流量、功率、气压、温度间的交互影响机理,又考虑了反映CAES电站分钟级运行特性的旋转备用容量约束和日内调度约束,能够在制定CAES电站最优运行计划的同时,得到CAES电站的最优旋转备用容量承担方案。采用德国Huntorf CAES电站的运行参数,在PJM-5bus系统上进行算例仿真,仿真结果验证了调度策略的有效性。     

电网安全和调度公平性的新能源调度方法研究

针对以风电、光伏为代表的新能源电源大规模并网给电网调度日前和实时发电计划带来的影响,提出了解决新能源调度的两阶段双层次调度新方法。该方法分为日前发电计划和实时发电计划两个阶段,每个阶段含有两个层次,其中第一层次以新能源电源因调峰弃风弃光电力、新能源送出通道利用率为目标函数,考虑电网安全作为约束条件,获取系统消纳风电、光伏等新能源电源最大能力,在此基础上,第二层次提出解决了电网在风电、光伏受限时各新能源电厂弃风率、弃光率不一致的问题,保障了调度公平性。利用某省级电网进行测试,测试结果验证了所提调度方法的有效性。